- 综述论文“A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications”
硅谷秋水
机器学习机器学习神经网络深度学习
该零样本学习综述,发表于ACMTrans.Intell.Syst.Technol.10,2,Article13(January2019)摘要:大多数机器学习方法着重于对已经在训练中看到其类别的实例进行分类。实际上,许多应用程序需要对实例进行分类,而这些实例的类以前没有见过。零样本学习(Zero-ShotLearning)是一种强大而有前途的学习范例,其中训练实例涵盖的类别与想分类的类别是不相交的。
- 2020-11-21
20行管2班14刘少佳
1.精读:逐字阅读文章很重要,不会的单词学会找基础词汇代替;英英词典用起来!视听说:听力多听几遍,听时做好笔记2.怦然心动的单词精读:confident确信的process步骤remarkably显著地rhythm节奏accustomed习惯于precise精确的obtain获得视听说:masculine,dark,blonde,survey,wonderful3.喜欢的话视听说:Itisimpo
- 2022-07-26 Manage your energy, not your time
春生阁
Energyisthecurrencyofmotivation.Mostoftheproductivityandhabitbuildingadviceyouhearofferstipsandtricksforbettertimemanagement.Withpromisesofmakingyoumoreefficientinyourwork,theysuggestallsortsoftechniq
- Python Tips and Tricks
net sec
1.InstallPythonintoWindows1.1DownloadLatestPython2filefromhttps://www.python.org/downloads/windows/LatestPython3Release–Python3.7.0LatestPython2Release–Python2.7.151.2DoubleClickdownloadpython-2.7.15.
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本文是LLM系列文章,针对《ASurveyonBenchmarksofMultimodalLargeLanguageModels》的翻译。多模态大型语言模型基准研究综述摘要1引言2前言3感知与理解4认知与推理5特定领域6关键能力7其他模态8结论摘要多模态大型语言模型(MLLM)在学术界和工业界越来越受欢迎,因为它们在视觉问答、视觉感知、理解和推理等各种应用中表现出色。在过去几年中,人们从多个角度对
- Programmatically Upload a document with new Version to SharePoint List
weixin_30335353
c#
SearchSharePointLegacyVersions-DevelopmentandOtherProgrammingForumSearchAllSharePointProductsandTechnologiesForumsSearchAllMSDNForumsAskaquestionTuesday,April14,20096:44PMda.3vil.geniusda.3vil.genius6
- A Survey of Large Language Models on Generative Graph Analytics: Query, Learning, and Applications
UnknownBody
LLMDailySurveyPaperLLMforGraph语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《ASurveyofLargeLanguageModelsonGenerativeGraphAnalytics:Query,Learning,andApplications》的翻译。生成图分析的大型语言模型综述:查询、学习和应用摘要1引言2前言3图结构理解任务4图学习任务5图形推理6图表示7基于知识图谱的增强检索8基于图LLM的应用9基准数据集和评估10未来的方向11结论
- [R] dercribe: to get the mean and sd, and print with paste
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Ofcourseyoucanhard-codedthestandarddeviationandmeanGPAvalues.like:#Usingthecommanddescribe,tellwhatisthestandarddeviationandthemeanGPAofthestudentsinYear4(GE_survey_Y4)#thevariablenameisQ19_actual_GPA
- [R] to get how many participants in the dataframe and use it
EricWang1358
Rr语言开发语言
prop1<-sum(GE_survey$`Q17_Whatdepartmentareyouin`=="HSS")/nrow(GE_survey)nrow()andncol():Supposeyouhaveadatasetmy_datathatcontainsinformationaboutcustomers,witheachrowrepresentingadifferentcustomerand
- [R] count the number of numeric columns: sapply & lapply
EricWang1358
Rr语言开发语言
sapplyQuestion7:Thecodeforcountingnumericalvariablesisincorrect.Youshouldusesapplyandsumtocountthenumberofnumericcolumns.num_vars<-sum(sapply(GE_survey,is.numeric))sapplyisafunctioninRthatappliesaspec
- 【工业智能】VSB Power Line Fault Detection-chapter2
凭轩听雨199407
数据挖掘
工业智能】VSBPowerLineFaultDetection-chapter2关键信息依赖版本信息名词术语tricks信息来源:KaggleCompetition:VSBPowerLineFaultDetection分析冠军代码。源文件URL:https://www.kaggle.com/code/mark4h/vsb-1st-place-solution关键信息LGB标准5折验证9个特征所有特
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- PyTorch使用Tricks:学习率衰减 !!
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- PyTorch使用Tricks:梯度裁剪-防止梯度爆炸或梯度消失 !!
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文章目录前言1、对参数的梯度进行裁剪,使其不超过一个指定的值2、一个使用的torch.nn.utils.clip_grad_norm_例子3、怎么获得梯度的norm4、什么情况下需要梯度裁剪5、注意事项前言梯度裁剪(GradientClipping)是一种防止梯度爆炸或梯度消失的优化技术,它可以在反向传播过程中对梯度进行缩放或截断,使其保持在一个合理的范围内。梯度裁剪有两种常见的方法:按照梯度的绝
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随着互联网的兴起,调查问卷也逐渐地从线下转向线上。我们自己在使用问卷调查工具的时候,怎么在线上平台进行传播分享来收集问卷呢?针对这个问题,ZohoSurvey可以解答。问卷制作完成后,在Survey中可以和自动生成链接或者二维码,可供您在各个媒体渠道进行传播分享。具体的演示过程如下图:1、在【构建器】中选中【启动】,就可以看见Survey自动生成的调查链接,您点击复制就可以直接进行使用。2、重复上
- 知识图谱 & 多模态学习 2024 最新综述
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转载自AI科技评论随着BERT等预训练模型横空出世,NLP方向迎来了一波革命,预训练模型在各类任务上均取得了惊人的成绩。随着各类预训练任务层出不穷,也有部分研究者考虑如何在BERT这一类模型中引入或者强化知识图谱中包含的信息,进而增强BERT对背景知识或常识信息的编码能力。本文主要关注于如何在BERT中引入知识图谱中信息,并survey了目前已公布的若干种方法,欢迎大家批评和交流。1、《ERNIE
- 问卷制作利器:推荐几款实用的软件与在线工具
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问卷制作完成后,在Survey中可以和自动生成链接或者二维码,可供您在各个媒体渠道进行传播分享。具体的演示过程如下图:1、在【构建器】中选中【启动】,就可以看见Survey自动生成的调查链接,您点击复制就可以直接进行使用。2、重复上述步骤,您点击【二维码】,就看见Survey自动生成的二维码图标,您点击【下载】后就可以保存到手机或者电脑进行使用。3、如果您有自己网站,想把问卷直接放在网站中进行问卷
- 论文阅读:《Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey》——Part 1:2D HPE
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目录人体姿态识别概述论文框架HPE分类人体建模模型二维单人姿态估计回归方法目前发展优化基于热图的方法基于CNN的几个网络利用身体结构信息提供构建HPE网络视频序列中的人体姿态估计2D多人姿态识别方法自上而下自下而上2DHPE总结数据集和评估指标2DHPE数据集2DHPE评价指标2DHPE方法性能的比较单人2DHPE多人2DHPE未来展望人体姿态识别概述应用模块:人机交互、运动分析、增强现实、虚拟现
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ASurveyonVisionTransformerAbstracttransformer最早应用于自然语言处理领域,是一种主要基于自注意机制的深度神经网络。由于其强大的表示能力,研究人员正在寻找将transformer应用于计算机视觉任务的方法。在各种可视化基准测试中,基于transformer的模型的性能类似于或优于其他类型的网络,如卷积和循环神经网络。由于transformer具有较高的性能
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0.论文摘要和作者信息摘要自动知识图谱构建旨在制造结构化的人类知识。为此,历史上花费了大量的努力从不同的数据源中提取信息丰富的事实模式。然而,最近,研究兴趣已经转移到获取信息数据之外的概念化结构化知识。此外,研究人员也一直在探索在各种情况下处理复杂建筑任务的新方法。因此,有必要对范式进行系统审查,以组织超越数据级提及的知识结构。为了满足这一需求,我们全面调查了300多种方法,总结了知识图谱构建的最
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- Python Tricks - Classes & OOP(4)
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AbstractBaseClassesKeepInheritanceinCheck抽象基类保持检查继承???AbstractBaseClasses(ABCs)ensurethatderivedclassesimplementparticularmethodsfromthebaseclass.Inthischapteryou’lllearnaboutthebenefitsofabstractbase
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(全文约1100字)【推荐】用Smudgeplot评估物种倍性后,用组合jellyfish+GenomeScope1.0做二倍体物种的基因组调查,用组合KMC+GenomeScope2.0做多倍体物种的基因组调查。1.k-mer进行基因组调查的软件概况k-mer进行基因组调查分为k-mer频数统计和基因组特征评估两步。KMC可以实现第一步k-mer频数统计。KMC的结果sample.histo可以
- 知识蒸馏之Knowledge Distillation: A Survey
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- 文本分类 tricks
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算法自然语言处理机器学习
tricks模型训练好后,分类训练集和验证集中以很高的置信度做出错误决策的样本,然后去做这些badcases的分析,如果发现错误标注有很强的规律性,则直接写一个脚本纠正(只要确保纠正后的标注正确率比纠正前明显高就行),如果没有什么规律,但是发现模型高置信度做错这些样本大部门都是标注错误的话,就直接删除这些样本,
- 预训练
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在CV和NLP领域,pretraining+finetuning是常用手段。而在推荐实际应用中,预训练也有一定的作用。例如embedding在工业界应用以及训练的tricks中所述,利用全量用户行为训练用户embedding做为初始化,能为一些子任务模型的embedding层提供较快的收敛。
- SharePoint【学习笔记】-- SharePoint 内置字段名/GUID大全
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这个SharePointInternalFieldNames–SharePoint2010解决大问题了,每次找内置字段名和GUID都很麻烦,这个列表提供了汇总清单,以后查找就方便多了。这份清单列出了每个内置字段的Title(取字段值需要)、GUID(取字段对象需要)、InternalName(CAML需要)。比如,下面的例子取任务列表的“相关内容”链接:1://获取任务列表的“相关内容”链接2:G
- 【转】SharePoint 2010 内置字段名/GUID 大全
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- 【FAS Survey】《Deep learning for face anti-spoofing: A Survey》
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PAMI-2022最新成果:https://github.com/ZitongYu/DeepFAS文章目录1Introduction&Background1.1FaceSpoofingAttacks1.2DatasetsforFaceAnti-Spoofing1.3EvaluationMetrics1.4EvaluationProtocols2DeepFASwithCommercialRGBCam
- 开发者关心的那些事
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我要在app里添加IAP,必须要注册自己的产品标识符(product identifiers)。产品标识符是什么?
产品标识符(Product Identifiers)是一串字符串,它用来识别你在应用内贩卖的每件商品。App Store用产品标识符来检索产品信息,标识符只能包含大小写字母(A-Z)、数字(0-9)、下划线(-)、以及圆点(.)。你可以任意排列这些元素,但我们建议你创建标识符时使用
- 负载均衡器技术Nginx和F5的优缺点对比
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nginxF5
对于数据流量过大的网络中,往往单一设备无法承担,需要多台设备进行数据分流,而负载均衡器就是用来将数据分流到多台设备的一个转发器。
目前有许多不同的负载均衡技术用以满足不同的应用需求,如软/硬件负载均衡、本地/全局负载均衡、更高
- LeetCode[Math] - #9 Palindrome Number
Cwind
javaAlgorithm题解LeetCodeMath
原题链接:#9 Palindrome Number
要求:
判断一个整数是否是回文数,不要使用额外的存储空间
难度:简单
分析:
题目限制不允许使用额外的存储空间应指不允许使用O(n)的内存空间,O(1)的内存用于存储中间结果是可以接受的。于是考虑将该整型数反转,然后与原数字进行比较。
注:没有看到有关负数是否可以是回文数的明确结论,例如
- 画图板的基本实现
15700786134
画图板
要实现画图板的基本功能,除了在qq登陆界面中用到的组件和方法外,还需要添加鼠标监听器,和接口实现。
首先,需要显示一个JFrame界面:
public class DrameFrame extends JFrame { //显示
- linux的ps命令
被触发
linux
Linux中的ps命令是Process Status的缩写。ps命令用来列出系统中当前运行的那些进程。ps命令列出的是当前那些进程的快照,就是执行ps命令的那个时刻的那些进程,如果想要动态的显示进程信息,就可以使用top命令。
要对进程进行监测和控制,首先必须要了解当前进程的情况,也就是需要查看当前进程,而 ps 命令就是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行
- Android 音乐播放器 下一曲 连续跳几首歌
肆无忌惮_
android
最近在写安卓音乐播放器的时候遇到个问题。在MediaPlayer播放结束时会回调
player.setOnCompletionListener(new OnCompletionListener() {
@Override
public void onCompletion(MediaPlayer mp) {
mp.reset();
Log.i("H
- java导出txt文件的例子
知了ing
javaservlet
代码很简单就一个servlet,如下:
package com.eastcom.servlet;
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URLEncoder;
import java.sql.Connection;
import java.sql.Resu
- Scala stack试玩, 提高第三方依赖下载速度
矮蛋蛋
scalasbt
原文地址:
http://segmentfault.com/a/1190000002894524
sbt下载速度实在是惨不忍睹, 需要做些配置优化
下载typesafe离线包, 保存为ivy本地库
wget http://downloads.typesafe.com/typesafe-activator/1.3.4/typesafe-activator-1.3.4.zip
解压r
- phantomjs安装(linux,附带环境变量设置) ,以及casperjs安装。
alleni123
linuxspider
1. 首先从官网
http://phantomjs.org/下载phantomjs压缩包,解压缩到/root/phantomjs文件夹。
2. 安装依赖
sudo yum install fontconfig freetype libfreetype.so.6 libfontconfig.so.1 libstdc++.so.6
3. 配置环境变量
vi /etc/profil
- JAVA IO FileInputStream和FileOutputStream,字节流的打包输出
百合不是茶
java核心思想JAVA IO操作字节流
在程序设计语言中,数据的保存是基本,如果某程序语言不能保存数据那么该语言是不可能存在的,JAVA是当今最流行的面向对象设计语言之一,在保存数据中也有自己独特的一面,字节流和字符流
1,字节流是由字节构成的,字符流是由字符构成的 字节流和字符流都是继承的InputStream和OutPutStream ,java中两种最基本的就是字节流和字符流
类 FileInputStream
- Spring基础实例(依赖注入和控制反转)
bijian1013
spring
前提条件:在http://www.springsource.org/download网站上下载Spring框架,并将spring.jar、log4j-1.2.15.jar、commons-logging.jar加载至工程1.武器接口
package com.bijian.spring.base3;
public interface Weapon {
void kil
- HR看重的十大技能
bijian1013
提升能力HR成长
一个人掌握何种技能取决于他的兴趣、能力和聪明程度,也取决于他所能支配的资源以及制定的事业目标,拥有过硬技能的人有更多的工作机会。但是,由于经济发展前景不确定,掌握对你的事业有所帮助的技能显得尤为重要。以下是最受雇主欢迎的十种技能。 一、解决问题的能力 每天,我们都要在生活和工作中解决一些综合性的问题。那些能够发现问题、解决问题并迅速作出有效决
- 【Thrift一】Thrift编译安装
bit1129
thrift
什么是Thrift
The Apache Thrift software framework, for scalable cross-language services development, combines a software stack with a code generation engine to build services that work efficiently and s
- 【Avro三】Hadoop MapReduce读写Avro文件
bit1129
mapreduce
Avro是Doug Cutting(此人绝对是神一般的存在)牵头开发的。 开发之初就是围绕着完善Hadoop生态系统的数据处理而开展的(使用Avro作为Hadoop MapReduce需要处理数据序列化和反序列化的场景),因此Hadoop MapReduce集成Avro也就是自然而然的事情。
这个例子是一个简单的Hadoop MapReduce读取Avro格式的源文件进行计数统计,然后将计算结果
- nginx定制500,502,503,504页面
ronin47
nginx 错误显示
server {
listen 80;
error_page 500/500.html;
error_page 502/502.html;
error_page 503/503.html;
error_page 504/504.html;
location /test {return502;}}
配置很简单,和配
- java-1.二叉查找树转为双向链表
bylijinnan
二叉查找树
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class BSTreeToLinkedList {
/*
把二元查找树转变成排序的双向链表
题目:
输入一棵二元查找树,将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。
要求不能创建任何新的结点,只调整指针的指向。
10
/ \
6 14
/ \
- Netty源码学习-HTTP-tunnel
bylijinnan
javanetty
Netty关于HTTP tunnel的说明:
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/socket/http/package-summary.html#package_description
这个说明有点太简略了
一个完整的例子在这里:
https://github.com/bylijinnan
- JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
coder_xpf
jqueryjsonmapval()
JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
数据库查询出来的map有一个字段为空
通过System.out.println()输出 JSONUtil.serialize(map): {"one":"1","two":"nul
- Hibernate缓存总结
cuishikuan
开源sshjavawebhibernate缓存三大框架
一、为什么要用Hibernate缓存?
Hibernate是一个持久层框架,经常访问物理数据库。
为了降低应用程序对物理数据源访问的频次,从而提高应用程序的运行性能。
缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制,应用程序在运行时从缓存读写数据,在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。
二、Hibernate缓存原理是怎样的?
Hibernate缓存包括两大类:Hib
- CentOs6
dalan_123
centos
首先su - 切换到root下面1、首先要先安装GCC GCC-C++ Openssl等以来模块:yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel2、再安装ncurses模块yum -y install ncurses-develyum install ncurses-devel3、下载Erang
- 10款用 jquery 实现滚动条至页面底端自动加载数据效果
dcj3sjt126com
JavaScript
无限滚动自动翻页可以说是web2.0时代的一项堪称伟大的技术,它让我们在浏览页面的时候只需要把滚动条拉到网页底部就能自动显示下一页的结果,改变了一直以来只能通过点击下一页来翻页这种常规做法。
无限滚动自动翻页技术的鼻祖是微博的先驱:推特(twitter),后来必应图片搜索、谷歌图片搜索、google reader、箱包批发网等纷纷抄袭了这一项技术,于是靠滚动浏览器滚动条
- ImageButton去边框&Button或者ImageButton的背景透明
dcj3sjt126com
imagebutton
在ImageButton中载入图片后,很多人会觉得有图片周围的白边会影响到美观,其实解决这个问题有两种方法
一种方法是将ImageButton的背景改为所需要的图片。如:android:background="@drawable/XXX"
第二种方法就是将ImageButton背景改为透明,这个方法更常用
在XML里;
<ImageBut
- JSP之c:foreach
eksliang
jspforearch
原文出自:http://www.cnblogs.com/draem0507/archive/2012/09/24/2699745.html
<c:forEach>标签用于通用数据循环,它有以下属性 属 性 描 述 是否必须 缺省值 items 进行循环的项目 否 无 begin 开始条件 否 0 end 结束条件 否 集合中的最后一个项目 step 步长 否 1
- Android实现主动连接蓝牙耳机
gqdy365
android
在Android程序中可以实现自动扫描蓝牙、配对蓝牙、建立数据通道。蓝牙分不同类型,这篇文字只讨论如何与蓝牙耳机连接。
大致可以分三步:
一、扫描蓝牙设备:
1、注册并监听广播:
BluetoothAdapter.ACTION_DISCOVERY_STARTED
BluetoothDevice.ACTION_FOUND
BluetoothAdapter.ACTION_DIS
- android学习轨迹之四:org.json.JSONException: No value for
hyz301
json
org.json.JSONException: No value for items
在JSON解析中会遇到一种错误,很常见的错误
06-21 12:19:08.714 2098-2127/com.jikexueyuan.secret I/System.out﹕ Result:{"status":1,"page":1,&
- 干货分享:从零开始学编程 系列汇总
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编程
程序员总爱重新发明轮子,于是做了要给轮子汇总。
从零开始写个编译器吧系列 (知乎专栏)
从零开始写一个简单的操作系统 (伯乐在线)
从零开始写JavaScript框架 (图灵社区)
从零开始写jQuery框架 (蓝色理想 )
从零开始nodejs系列文章 (粉丝日志)
从零开始编写网络游戏 
- jquery-autocomplete 使用手册
macroli
jqueryAjax脚本
jquery-autocomplete学习
一、用前必备
官方网站:http://bassistance.de/jquery-plugins/jquery-plugin-autocomplete/
当前版本:1.1
需要JQuery版本:1.2.6
二、使用
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- PLSQL-Developer或者Navicat等工具连接远程oracle数据库的详细配置以及数据库编码的修改
超声波
oracleplsql
在服务器上将Oracle安装好之后接下来要做的就是通过本地机器来远程连接服务器端的oracle数据库,常用的客户端连接工具就是PLSQL-Developer或者Navicat这些工具了。刚开始也是各种报错,什么TNS:no listener;TNS:lost connection;TNS:target hosts...花了一天的时间终于让PLSQL-Developer和Navicat等这些客户
- 数据仓库数据模型之:极限存储--历史拉链表
superlxw1234
极限存储数据仓库数据模型拉链历史表
在数据仓库的数据模型设计过程中,经常会遇到这样的需求:
1. 数据量比较大; 2. 表中的部分字段会被update,如用户的地址,产品的描述信息,订单的状态等等; 3. 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息,比如,查看某一个订单在历史某一个时间点的状态, 比如,查看某一个用户在过去某一段时间内,更新过几次等等; 4. 变化的比例和频率不是很大,比如,总共有10
- 10点睛Spring MVC4.1-全局异常处理
wiselyman
spring mvc
10.1 全局异常处理
使用@ControllerAdvice注解来实现全局异常处理;
使用@ControllerAdvice的属性缩小处理范围
10.2 演示
演示控制器
package com.wisely.web;
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import org.spring