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【论文精读】《Random Sampling over Joins Revisited》
# **论文阅读报告《Random Sampling over Joins Revisited》** 目录 [一、 对计算问题的概述](#对计算问题的概述) [1.1 背景](#_Toc105272208) [1.2 问题概述](#_Toc105272209) [1.3 问题定义](#_Toc105 ......
June 2021-Continuous Transition: Improving Sample Efficiency for Continuous Control Problems via MixUp
本文建议通过对连续transition进行线性插值来合成新的transition用于训练。为了保持构建的transition的真实性，还开发了一个鉴别器来自动指导构建过程 ......
May 2022-Neighborhood Mixup Experience Replay: Local Convex Interpolation for Improved Sample Efficiency in Continuous Control Tasks
提出了邻域混合经验回放(NMER)，一种基于几何的回放缓冲区，用状态-动作空间中最近邻的transition进行插值。NMER仅通过混合transition与邻近状态-动作特征来保持trnaistion流形的局部线性近似。 ......
Jan 2023-Prioritizing Samples in Reinforcement Learning with Reducible Loss
#1 Introduction 本文建议根据样本的可学习性进行抽样，而不是从经验回放中随机抽样。如果有可能减少代理对该样本的损失，则认为该样本是可学习的。我们将可以减少样本损失的数量称为其可减少损失(ReLo)。这与Schaul等人[2016]的vanilla优先级不同，后者只是对具有高损失的样本给 ......
context sample in golang
package main import ( "context" "fmt" "sync" "time" ) func routine(id int, ctx context.Context, msg chan int, wg *sync.WaitGroup) { defer wg.Done() fm ......
Vulkan Support Check and Dynamic Loader C++ code sample
很多时候不想静态依赖VulkanSDK所提供的静态库，因为会遇到一些过早的电脑不支持vulkan， 那么就需要使用动态加载vulkan-1.dll（for Windows）或libMoltenVK.dylib（for MacOS）的方式进行判断了。 VulkanSDK提供了相关头文件实现可以做到相关 ......
echarts 数据密集，如果设置sampling: 'average' 会导致提示框（tooltip）无法正常显示，但是不设置sampling属性，数据很多时又会很卡，该怎么解决
如果数据比较密集，设置sampling: 'average'确实可以加速绘图，但同时也可能导致提示框无法正常显示的问题。这个问题的原因是，sampling会对数据进行抽样，因此不会显示原始的数据点，而是将数据点以一定规律进行采样，取平均值或最大或其他值，因此提示框的内容可能不准确。 不过，有一个简单 ......
Layer-Dependent Importance Sampling for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks
Zou D., Hu Z., Wang Y., Jiang S., Sun Y. and Gu Q. Layer-dependent importance sampling for training deep and large graph convolutional networks. NIPS, ......
论文解读（PAWS）《Semi-Supervised Learning of Visual Features by Non-Parametrically Predicting View Assignments with Support Samples》
论文信息 论文标题：Semi-Supervised Learning of Visual Features by Non-Parametrically Predicting View Assignments with Support Samples论文作者：Mahmoud Assran, Mathi ......
FastGCN Fast Learning with Graph Convolutional Networks via Importance Sampling
Chen J., Ma T. and Xiao C. FastGCN: fast learning with graph convolutional networks via importance sampling. ICLR, 2018. 概 一般的 GCN 每层通常需要经过所有的结点的 prop ......
Do you know the bitwise sum sample demonstrated in "Neural Networks and Deep Learning" by autor Michael Nielsen?
Do you know the bitwise sum sample demonstrated in "Neural Networks and Deep Learning" by autor Michael Nielsen? Yes, I am familiar with the bitwise s ......
[paper reading]|IC-FPS: Instance-Centroid Faster Point Sampling Module for 3D Point-base
摘要： 本文说首次实现了大规模点云场景中基于点的模型的实时检测（<30ms）; 首先指出FPS采样策略进行下采样是耗时的，尤其当点云增加的时候，计算量和推理时间快速增加； 本文提出IC-FPS；包含两个模块：local feature diffusion based background point ......
python生成随机四位数和AttributeError: module 'random' has no attribute 'sample'
python生成随机四位数和AttributeError: module 'random' has no attribute 'sample' ## AttributeError: module 'random' has no attribute 'sample' ##解决方法：##原来是因为命名. ......
Sample-Based Learning and Search with Permanent and Transient Memories
**发表时间：**2008（ICML 2008） **文章要点：**这篇文章提出Dyna-2算法，把sample-based learning and sample-based search结合起来，并在Go上进行测试。作者认为，search算法是一种transient的算法，就是短期记忆用了就忘了 ......