learning
Proj CDeepFuzz Paper Reading: DeepGauge: multi-granularity testing criteria for deep learning systems
## Abstract 本文: DeepGauge Task: provide multi-granularity testing criteria for DL systems Method: multi-granularity testing criteria for DL systems: 1 ......
[论文阅读] Prototypical contrastive learning of unsupervis
# Prototypical contrastive learning of unsupervised representations ## abstract 这篇论文介绍了原型对比学习（PCL），一种将对比学习与聚类相结合的无监督表示学习方法。PCL不仅为实例区分任务学习低层特征，更重要的是==* ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Combinatorial Testing for Deep Learning Systems
## Abstract 本文：DeepCT Task: Testing DL Models with Combinatorial Testing Method: 1. 将输出值的空间离散化为区间，以便覆盖每个区间,对不同层内的神经元交互进⾏采样，并减少必须执⾏的测试输⼊的数量。 2. a set o ......
机器学习 -> Machine Learning (III)
> 来做一些入门题吧. 以下大多是 kaggle 环境. **Q1 Titanic** https://www.kaggle.com/competitions/titanic import ``` # This Python 3 environment comes with many helpful ......
Meta-Learning, A Survey
## 一、概述 通常在机器学习里，我们需要用大量的数据来训练一个模型；当场景发生改变时，模型就需要重新训练。这显然提升了成本，而人类学习方式与此不同，一个小孩子在学习动物的过程中，学习了很多动物的名称，当某次给他看一些没有见过的动物时，他总能很快的将新动物和别的动物区分开。Meta learning ......
aarch64/arm_v8 环境下编译Arcade-Learning-Environment —— ale-py
conda install g++=12 cmake ../ -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DPYTHON_INCLUDE_DIR=/home/share/xxx/home/software/anaconda3/include -DPYTHON_LIBRARY=/home/ ......
论文解读（SPGJL）《Soft Prompt Guided Joint Learning for Cross-Domain Sentiment Analysis》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Soft Prompt Guided Joint Learning for Cross-Domain Sentiment Analysis论文作者：Jingli Shi、Weihua Li、Quan Bai ......
Q-learning and RL implementation
Aim: Train a model to properly play vintage video games... Deep Q-learning Algo~ Very short Brief of Notations: {A,pi(Policy),Q(quality of action-at a ......
Learn Git in 30 days——第 10 天：认识 Git 物件的绝对名称
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 在 Git 版本控制的过程，每一个版本就代表一个 commit 物件。又因为版控过程中经常会建立分支，最终产出的 ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: ACETest: Automated Constraint Extraction for Testing Deep Learning Operators
## Abstract Github: https://github.com/shijy16/ACETest 背景： 1. DL operators 用来计算多维tensors，很重要 本文：ACETest Task: automatically extract input validation c ......
[论文阅读] Momentum contrast for unsupervised visual representation learning
# Momentum contrast for unsupervised visual representation learning ## Introduction 我们提出了动量对比（MoCo）作为一种构建具有对比损失的无监督学习的大型一致字典的方法（图1）。 我们将字典维护为数据样本队列：当前 ......
Learn Git in 30 days——第 09 天：比对文件与版本差异
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 使用任何版本控制软件的过程中，经常会需要查看历史记录与比对版本之间的差异。而在使用 Git 的时候要如何进行比对 ......
论文解读（WDGRL）《Wasserstein Distance Guided Representation Learning for Domain Adaptation》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Wasserstein Distance Guided Representation Learning for Domain Adaptation论文作者：Jian Shen、Yanru Qu、Weinan ......
【五期邹昱夫】CCF-A（TIFS'23）SAFELearning: Secure Aggregation in Federated Learning with Backdoor Detectability
> "Zhang, Zhuosheng, et al. "SAFELearning: Secure Aggregation in Federated Learning with Backdoor Detectability." IEEE Transactions on Information For ......
Learning Auxiliary Monocular Contexts Helps Monocular 3D Object Detection (2)
Feature backbone采用DLA,输入维度为3×H×W的RGB图,得到维度D×h×w的特征图F,然后将特征图送入几个轻量级regression heads,2D bouding boxes的中心特征图用下面的模块得到: 其中AN是Attentive Normalization.用公式表示: ......
【五期邹昱夫】CCF-A（SP'23）3DFed: Adaptive and Extensible Framework for Covert Backdoor Attack in Federated Learning
> "Li, Haoyang, et al. "3DFed: Adaptive and Extensible Framework for Covert Backdoor Attack in Federated Learning." 2023 IEEE Symposium on Security an ......
机器学习 -> Machine Learning (II)
> 这次来学习深度学习吧! # 1 训练前 ## 1.1 神经元与神经网络 神经元是神经网络的基本单位, 模拟了生物神经元的工作机制. 每个神经元接受一组输入, 将这些输入与其权重相乘, 然后对所有的乘积求和, 并加上一个偏置. 最后, 将得到的结果传递给激活函数. 神经网络由多个神经元组成, 这些 ......
jts learning
JTS简介 JTS提供了一套操作几何向量的java类库。早期版本 com.vividsolutions，已废弃不在维护。现在版本 com.locationtech.jts 由eclipse开源基金会托管 使用说明 入门指导 GIS开发入门指导 jts-core 核心库使用说明 jts-core核心类 ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Deepxplore: Automated whitebox testing of deep learning systems
## Abstract 背景：现有的深度学习测试在很⼤程度上依赖于⼿动标记的数据，因此通常⽆法暴露罕⻅输⼊的错误⾏为。 本文：DeepXplore Task: a white-box framework to test DL Models 方法： 1. neuron coverage 2. diff ......
基于方面的情感分析的深度上下文和关系感知学习 Deep Context- and Relation-Aware Learning for Aspect-based Sentiment Analysis （ACL2021）
论文对方面级情感分析的三个任务提出了一个解决方案，三个任务共享编码层，通过简单的全连接层进行方面词和观点词的提取，情感分析任务首先做一个自注意力，之后分别与方面词和观点词提取的特征向量做互注意力，通过全连接层进行情感分类。另外，模型还设计了两个子任务，第一个将句子中的词屏蔽，预测这个词属于方面词、观 ......
Learn Git in 30 days——第 08 天：关于分支的基本观念与使用方式
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 在 Git 里面 分支 (Branch) 是个非常重要的机制，使用上也必须特别小心，因为项目总不能无限制的「分支 ......
Learn Git in 30 days——第 07 天：解析 Git 资料结构 - 索引结构
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 我们知道在 Git 里两个重要的资料结构，分別是「物件」与「索引」，这篇文章主要用来解说「索引」的细节。使用 G ......
机器学习 -> Machine Learning (I)
# 1 机器学习概述 ## 1.1 定义及应用领域 机器学习是一种让计算机通过经验学习并对输入数据做出决策或预测的方法. 它是人工智能的一个重要分支, 已广泛应用于各种领域, 如自然语言处理, 计算机视觉, 推荐系统, 医疗诊断, 金融风险预测等. ## 1.2 机器学习与人工智能, 深度学习的关系 ......
Learn Git in 30 days——第 06 天：解析 Git 资料结构 - 物件结构
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 在 Git 的资料结构中，「物件」是一种「不可变的」 (immutable) 文件类型，所有储存在「物件储存区」 ......
[论文理解] HACK: Learning a Parametric Head and Neck Model for High-fidelity Animation
# HACK: Learning a Parametric Head and Neck Model for High-fidelity Animation 上科大发布的头和脖子精细建模的参数化模型HACK。 ## 纹理转化 由于HACK没有开源纹理基，我将FLAME开源的纹理基迁移到了HACK上，代 ......
论文解读（MetaAdapt）《MetaAdapt: Domain Adaptive Few-Shot Misinformation Detection via Meta Learning》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：MetaAdapt: Domain Adaptive Few-Shot Misinformation Detection via Meta Learning论文作者：Zhenrui Yue、Huimin Z ......
Learn Git in 30 days——第 05 天：了解仓库、工作目录、物件与索引之间的关系
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 在使用 Git 版本控制的过程中，有些很基本的观念必须被建立，这样才能更有效率也更有意义的学下去。有清楚且正确的 ......
Learn Git in 30 days——第 04 天：常用的 Git 版本控制指令
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 本篇文章将带大家学会几个最重要也最基本的版控工作，其中将包含基本的文件操作如新增、删除、重新命名文件，提交变更 ......
论文解读（CBL）《CNN-Based Broad Learning for Cross-Domain Emotion Classification》
Note：[ wechat：Y466551 | 付费咨询，非诚勿扰 ] 论文信息 论文标题：CNN-Based Broad Learning for Cross-Domain Emotion Classification论文作者：Rong Zeng, Hongzhan Liu , Sancheng ......