informed teaching learning题目
LightGCL Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning For Recommendation论文阅读笔记
Abstract 目前的图对比学习方法都存在一些问题，它们要么对用户-项目交互图执行随机增强，要么依赖于基于启发式的增强技术（例如用户聚类）来生成对比视图。这些方法都不能很好的保留内在的语义结构，而且很容易受到噪声扰动的影响。所以我们提出了一个图对比学习范式LightGCL来减轻基于CL的推荐者的通 ......
计算机网络第四章部分题目解析，202页
网络层向上提供的服务有哪两种？试比较其优缺点 面向连接的服务（Connection-Oriented Service）： 优点： 可靠性高： 通过建立连接、传输数据、最后释放连接的过程，可以保证数据的可靠性。 有序性： 数据传输是有序的，不会乱序到达。 流量控制： 可以通过连接的建立和释放来控制流量 ......
BigdataAIML-ML-Models for machine learning Explore the ideas behind machine learning models and some key algorithms used for each
最好的机器学习教程系列：https://developer.ibm.com/articles/cc-models-machine-learning/ By M. Tim Jones, Published December 4, 2017 Models for machine learning Alg ......
Deep Residual Learning for Image Recognition：ResNet
Deep Residual Learning for Image Recognition * Authors: [[Kaiming He]], [[Xiangyu Zhang]], [[Shaoqing Ren]], [[Jian Sun]] DOI: 10.1109/CVPR.2016.90 初读 ......
Learning to Rank — xgboost 2.0.2
* [Learning to Rank — xgboost 2.0.2 documentation](https://xgboost.readthedocs.io/en/stable/tutorials/learning_to_rank.html)* [XGBoost的原理、公式推导、Python实 ......
hadoop启动时报错process information unavailable
启动hadoop，jps查看报错 [root@slave1 home]# jps 7798 -- process information unavailable 7081 -- process information unavailable 查看进程是否存在 [root@slave1 home]# ......
A Guide to Image and Video based Small Object Detection using Deep Learning : Case Study of Maritime Surveillance
A Guide to Image and Video based Small Object Detection using Deep Learning : Case Study of Maritime Surveillance 基于图像和视频的小对象指南使用深度学习进行检测：的案例研究海上监视 1 ......
Occluded Person Re-Identification with Deep Learning: A Survey and Perspectives
应对行人信息丢失、噪声干扰、视角错位等挑战 局部特征学习：人体分割、姿态估计、语义分割、属性注释、混合法 ***语义分割*** ECCV-2020）用于行人重识别的身份引导人类语义解析 https://blog.51cto.com/u_14300986/5466923 ......
神经网络优化篇：机器学习基础（Basic Recipe for Machine Learning）
机器学习基础 下图就是在训练神经网络用到的基本方法：（尝试这些方法，可能有用，可能没用） 这是在训练神经网络时用到地基本方法，初始模型训练完成后，首先要知道算法的偏差高不高，如果偏差较高，试着评估训练集或训练数据的性能。如果偏差的确很高，甚至无法拟合训练集，那么要做的就是选择一个新的网络，比如含有更 ......
【scikit-learn基础】--『预处理』之 正则化
数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以 提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集 提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如无量纲化），让算法更加 ......
Machine Learning in Python
Metric Formula Interpretation Accuracy $ \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN} $ Overall performance of model Precision $ \frac{TP}{TP+FN} $ How accurate the posi ......
Ansor：Generating High-Performance Tensor Program for Deep Learning
Ansor：Generating High-Performance Tensor Program for Deep Learning Abstract 高性能的张量程序对于保证深度神经网络的高效执行十分关键，但是在不同硬件平台上获取高性能的张量程序并不容易。近年的研究中，深度学习系统依赖硬件供应商提 ......
RLHF · PbRL | 选择 near on-policy query，加速 policy learning 收敛速度
Query-Policy Misalignment：选择的看似 informative 的 query，实际上可能与 RL agent 的兴趣不一致，因此对 policy learning 几乎没有帮助，最终导致 feedback-efficiency 低下。 ......
两个题目
1 \(u, v \in R^n\)，矩阵\(A=I+uv^T\)，投影算子\(P=I-uu^T/u^Tu\)，SM公式\(M=A-uv^T,M^{-1}=A^{-1}+A^{-1}uv^TA^{-1}/(1-v^TA^{-1}u)\) 1、证明：矩阵A的逆是\(A^{-1}=I+auv^T\)，并 ......
Q-learning与Sarsa算法辨析
这个是Q-learing的一个算法，根据代码，它就是，先设定训练100次，然后，给它一个随机的状态，这里我们假设状态6就是终点，那么走迷宫的时候，如果没走到6，就要一直走下去，，所以里面还要用到一个while循环，然后在每个状态的时候，找一个非负的动作，存储在数组里，（算是合理动作的集合吧），下一个 ......
hive Metastore 启动报错 Version information not found in metastore报错处理
修改 conf/hive-site.xml中的 hive.metastore.schema.verification 设置为false。 hive Metastore 启动报错 [main]: Metastore Thrift Server threw an exception... org.apa ......
High-Efficiency Lossy Image Coding Through Adaptive Neighborhood Information Aggregation
目录简介创新点内容Entropy Coding Using Multistage Context Model模型结构残差邻域注意力块Residual Neighborhood Attention Block RNAB激活函数 高斯误差线性单元激活函数GELU并行解码 简介 创新点 Integrate ......
PTA-2023第十三次练习题目题解
PTA-2023第十三次练习题目题解 以下代码已做防抄袭处理，切勿抄袭。 注意：手机端因为屏幕限制，代码会有（不希望的）换行。解决方案：1.建议使用电脑端打开。2.点击代码进入全屏观看。 6-25 实验9_5_反向打印字符串 思路就是每次先找到字符串的最后一位，然后输出这一位，输出之后将这一位改为‘ ......
《Progressive Learning of Category-Consistent Multi-Granularity Features for Fine-Grained Visual Classification》阅读笔记
论文标题 《Progressive Learning of Category-Consistent Multi-Granularity Features for Fine-Grained Visual Classification》 细粒度视觉分类中类别一致多粒度特征的渐进学习 作者 Ruoyi D ......
【scikit-learn基础】--『预处理』之 数据缩放
数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以 提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集 提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如无量纲化），让算法更加 ......
MacOS-“System Information”这个App用做USB设备的检测与设备文件的确定
“System Information”这个Apple自带的GUI小App是用在MacOS上检测的USB设备的; 而Linux上是 lsusb 与 lspci 这类command line的command； 找到 USB 硬件的设备信息，需要与设备文件映射，怎么找？ 连接 USB 硬件设备前： ls ......
题目：一个整数，它加上 100 后是一个完全平方数，再加上 168 又是一个完全平方数，请问该数是多少？
题目：一个整数，它加上 100 后是一个完全平方数，再加上 168 又是一个完全平方数，请问该数是多少？
java，一个循环搞定 ......
【scikit-learn基础】--『预处理』之 标准化
数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以 提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集 提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如无量纲化），让算法更加 ......
牛客Java题目练习
Java用监视器机制实现了线程之间的同步执行。 byte b = (byte)129的值是-127，因为byte的存储数字范围为[-128,127]，在计算机中，数值用补码表示，相当于一个环，因此是-127。 一个Java源程序文件中定义几个类和接口，则编译该文件后生成几个以.class为后缀的字节 ......
BIIP 生物信息学与智能信息处理**年学术会议(BIIP20XX)Bioinformatics and Intelligent Information Processing Conference
生物信息学与智能信息处理2023学术年会举行 发布日期：2023年06月25日 14:01 点击次数：1038 ［本站讯］近日，中国人工智能学会生物信息学与人工生命专业委员会生物信息学与智能信息处理2023学术年会(BIIP2023)在济南举行。中国科学院院士、天津大学教授元英进出席会议。山东大学副 ......
Adaptive Graph Contrastive Learning for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 在实际的场景中，用户的行为数据往往是有噪声的，并且表现出偏态分布。所以需要利用自监督学习来改善用户表示。我们提出了一种新的自适应图对比学习(AdaGCL)框架，该框架使用两个自适应对比视图生成器来进行数据增强，以更好地增强CF范式。具体的说，我们使用了两个可训练的视图生成器，一个图 ......
15.Please retell the parable of The Blind men and An Elephant. What is the moral of the parable? What can we learn from the parable when it comes to critical thinking?
Round 1: Retelling the Parable and Extracting the Moral Speaker 1 (Student A): Hey everyone! So, let's dive into the parable of "The Blind Men and the ......
[AGC037E] Reversing and Concatenating 题目解法
题目链接 点击打开链接 题目解法 很妙的一道题 首先考虑最大化开头出现的最小字母( \(c\) )的个数 可以发现，通过一次操作可以截出后缀为 \(c\) 的序列，之后的操作每次可以倍长 \(c\) 的长度 如果倍长 \(k-1\) 次之后的长度仍然 \(<n\)，那么我们需要考虑在保证上面的条件最 ......
NCHU PTA7-8次PTA题目集（成绩计算系列）以及期末考试
一、前言： 最近几次的pta作业改变了以往的计价系统，转而要求我们计算成绩。起初，我并没有遇到太大困难，只需要多花一些时间就能完成。然而，由于前几次作业做得不好，导致我在接下来的两次作业中也没有取得好成绩。随着我们对Java的学习越来越深入，我们学习了类的概念，并进一步探讨了父类和接口的用法。这些知 ......
第三次blog-7-8次PTA题目集及期末考试总结
一、前言 第三次作业主要针对课程成绩统计程序的迭代以及期末考试的总结 课程程序2是在第一次的基础上增加了实验课的情况，由于我程序1的框架打的不好，时间过了很久之后记忆不深，加之程序2开始的比较晚，又重新打了一个框架，但仍然很乱很碎，最后匆忙赶了两天也只拿了80分 课程程序3在第二次的基础上修改了计算 ......