clipboard.png假设有两种语言L1和L2，L1既有大量无标签数据又有下游任务的监督数据，L2只有大量无标签数据，整个流程可分为一下四步：在L1无标签的数据集上，训练一个单语的bert，任务为masked

一切收入支出公开透明，欢迎监督。捐赠自愿，绝不道德绑架。欢迎所有人向好文基金赞赏，若不愿透露姓名可备注。（赞赏不在多少，1、2个贝皆可）所有

需要注意的是，预训练本质上是⼀个⽆监督学习过程；得到预训练模型（PretrainedModel），也被称为基座模型（BaseModel），模型具

在本文中，我们将介绍PyOD包，并通过实际给出详细的代码示例PyOD简介PyOD为异常值检测提供了广泛的算法集合，适用于有监督和无监督的场景。

K-Means聚类算法该文章作为机器学习的第四篇文章，主要介绍的是K-Means聚类算法，这是我们介绍的第一个无监督算法，在这里我们将对什么是无监督，为什么要有无监督等也会有一些介绍，算法不难，大家且看且思考

因为从八月底到九月底一直不能发表新日志，我这好容易养成的日更习惯坚持两个月就告一段落，很为自己的惰性难过，但也真心感受到有制度监督的意义所在。

文章目录引言问题定义和相关背景图定义及其类型对比学习图神经网络图分析的下游任务节点级图对比学习方法实例对比跨级别对比边级别图对比学习图级别对比学习图对比学习扩展不同类型图上的扩展结合监督信息的图对比学习图数据集介绍引言传统的图数据分析通常采用监督学习的框架

要把眼光放的长远，目前让孩子把学习和好的感觉联系到一起，让他自主学习，不用专门去监督，只在一旁默默陪伴就行。等

DeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:激活函数sigmoid

改进：读书效率习惯养成：读书写作周目标·完成进度读完一本书，写读书笔记学习·信息·阅读读书健康·饮食·锻炼无人际·家人·朋友朋友约酒，推了，为了一个大活工作·思考如何有效监督学生高考备考最美好的三件事1

把自己的目标写下来发到朋友圈，或者找同频伙伴一起监督。一周完成任务奖励自己一个东西。把自己的目标列的高一点，

我没有多想，只在群里告诉家长，一定要监督学生多锻炼身体，保证身体健康。健康的身体革命的本钱，一直以来我

监督学习(SupervisedLearning)监督学习是一种学习方式，其中模型从标记的训练数据中学习。这意味着每个训练样本都是由输入向量和相应的目标输出(也称为标签)组成的。

在本文中，我们将介绍PyOD包，并通过实际给出详细的代码示例PyOD简介PyOD为异常值检测提供了广泛的算法集合，适用于有监督和无监督的场景。

今天无意看到罗胖的视频，“如何设计让自己成为一个上进的人”，四步：1、设计环境；2、寻找监督；3、不确定反馈；4、寻找一条长远的职业阶梯。虽然收获挺多的，但仍然觉得可加入一步，5、钝感力。

决策树决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一颗熵值下降最快的树，到叶子节点处，熵值为0具有非常好的可解释性、分类速度快的优点，是一种有监督学习最早提及决策树思想的是Quinlan

平时我上班了，不知道它干啥，我休息时白天做事情，它在我身前身后，跳到灶台上监督我烧饭；躺在地板上二爪按住我的拖把，心疼我太累

（四）在履行全面从严治党主体责任、强化党员干部监督管理上还不够有力。二

前言：最近积累了一些算法题量，正在刷东神的算法笔记，监督自己+记录下读后启发，顺便帮助道友们阅读数据结构这一部分老生常谈，数据的存储方式只有顺序存储和链式存储。

目录必须理解的知识点：举一个草莓的例子：机器学习的三个类别：监督学习：无监督学习：强化学习：更多知识背景：机器学习的诞生需求监督学习的关键技术与实现步骤无监督学习的关键技术与实现步骤区别：联系：其他关键知识点

走之前，闲聊之余，他突然抓住我的手腕问我，以后没了我的监督，你会好好学习吗？我说会啊，他说那我们一中见。那年，我15岁，他也15岁。被他抓住手腕那一刻，我的心莫名跳的特别快，脸上挤出不自然的微笑。

一个好的点子，一定要马上付诸实践，不然就会付诸东流；3、生活中会有很多尴尬的事情，只要你不要总提这些事儿，就不会显得很尴尬；4、很多事情看起来不费时间，但真正的去做的时候，发现花费的时间远比自己想象中的多；5、监督机制是为了让我们更好的并排前行

《红语堂十言集》第一百二拾六章1、在公司管理中，如监督与监查职能缺失，结果就是老板想起了某事就问某事，想不起来做事的人就乐得清闲自在。不干活，还拿钱，何乐而不为。

看完了群里的信息后，心里是说不出的滋味，首先要检讨我自己，没有监督好孩子的作业情况！是我的失职，在这里跟老师说声对不起！以后一定改正！

XGBoost在机器学习中被广泛应用于多种场景，特别是在结构化数据的处理上表现出色，XGBoost适用于多种监督学习任务，包括分类、回归和排名问题。

虽说解放父母，但更多的隐患也是不容小嘘，看来还是要监督孩子正确的使用手机，而不应该放任不管。

在书中作者提到，目前美国的名校里的教授多以科研开发为重点，把教育做为副产品，导致本科教育质量严重下降。一位在一流大学工作的教授回忆，当年获得了最佳教职奖，一位副校长

比如我们要关注：1.是否能习惯坚持重复做某事2.是否习惯借助工具把大脑清空3.是否敢于被舆论监督4.是否关注过自己的修复用时长短这些与时间管理都有关系，如果你以前对时间管理较弱，可以在这4个方面找找原因

一天半的阅卷监督任务完成，这一天半过得充实，既是监督员又是阅卷员。一天我改了9本题，'又上分又合分又验分，再加服务和提水。忙得连手机也没顾上看，回家后发现童喜喜老师发过来一条信息，让我大吃一惊！

本案中，根据《消防法》第四条规定可以推知，《建设工程消防验收备案结果通知》属于公安机关履行消防工作实施监督管理职权而作出的行政行为。且

具体如下:再次感谢社会各界对闽侯县人民医院的关爱与支持，恳请社会各界一同监督。

摘自https://zhuanlan.zhihu.com/p/21441807深度学习大讲堂领域自适应问题中两个至关重要的概念：源域（sourcedomain）表示与测试样本不同的领域，但是有丰富的监督信息

今天也是很早起床，做了个早餐，饭后收拾一下卫生，9点多开始运动40分钟，带我婆婆一起运动，结束后维护私教会员5个，有两个问什么时候复工，在家没有人监督，偷懒了，于是长肉了，我说很快了，中午吃完饭，到店里第二次打扫卫生

特定的数据治理计划的范围和重点将取决于组织的需求，但大多数计划包括以下内容策略：定义、沟通并推动数据战略和数据治理战略的执行政策：制定和执行与数据和元数据管理、访问、使用、安全和质量相关的政策标准和质量：制定和执行数据质量和数据结构标准监督

当提供案主所需之服务必须经由许多不同专业人员、福利机构、卫生保健单位或人力资源来达成时，个案管理即可发挥其协调与监督之功能

小样本学习(Few-shotLearning)是指像人类一样能够通过很少的样本来学习掌握新任务。这一领域已经成为机器学习社区的热点，并被认为是推动机器智能接近人类智能的关键方向之一。哈工大推出了FewJoint基准数据集，为NLP小样本评测提供了公共的评价基准。该数据集已在hyper.ai上线，hyper.ai还有更多供中文大模型训练的NLP数据集可以下载哦～一起来看看吧！1月29日-2月2日，h

对此，科技部监督司近

经过总结讨论，各职位工作简单如下：纪律委员工作：1、做好小组打卡践行的监督，晨间日记截图时间为接龙时间，发现不对及时提醒，数据太多可以抽查。

不会像孩子一样需要家长的监督；也不会还没学懂就放过去。成年人学习会更有目的性，学习起来还更容易上瘾。不要低估自己，只要你愿意，任何时候都可以开始学习。

与深度学习类似，强化学习的关键问题也是贡献度分配问题，每一个动作不能直接得到监督信息，需要通过整个模型的

这里有我的小伙伴们，我们会一起监督，一起进步。鼓励对方坚持下去。一想这些，心里就像吃了蜜一样甜。所以感觉自己没有

首先来给大家讲一下歌词：9不啊是嘎啦啦子，唱歌监督撸，忘记歌呀！久不啊是嘎啦啦子钓鱼间噜噜忘记监督陆子河。

每次这个时候，监督我们的人——一位跛足的老大爷，骑着他的28赶到，缓缓从那个高高的坐上下来，穿着厚厚的棉袄和棉裤，带着酒红的小帽子，面部也裹得严严实实，一双小鞋走起来“咯咯”作响，真像被奶奶吆喝去地里干活的爷爷

行动营不是喊他们去行动，而是激发它们行动，监督它们行动，使它们自动去行动。自律不了靠他律（行动营没做好，没做好监督和激发）、读这块没做好（目前只有行动营在读）、不局限于直播共读，但要读。

此外，这种的节奏性还显示出一些特定的可发现的一般规律，这些规律对多数学生都有效，我们的教育质量应该适应学生发展节奏的相应阶段。与课程有关的问题不只是一系列科目，因为所有科目在本质上都应该开始

目前在语言任务上表现最佳的多任务学习系统，利用了预训练和监督微调的结合，通用的预训练系统可以在微调后在多个任务上表现良好，但微调仍需要监督数据。故本文做出证明

针对这些问题，本文提出一种无监督预训练和有监督微调的组合的半监督方法，具体为：采用两阶段训练过程，首先使用语言建模目标在大量未标注数据上学习模型的初始参数，随后使用有监督目标微调预训练模型以适应目标任务模型架构使用

我一直认同一个观点，孩子的成长过程也是父母的蜕变过程，为什么必须是孩子的监督者，却不能成为与孩子共同成长的陪伴者呢。

（监督官：儿子）❤孩子第一个30天目标（必选）：每天运动：未完成❤家长第一个30天目标（推荐）：每天至少读书半小时：完成❤加油张贺！

希望这篇博客能够给大家一点帮助，同时也是监督博主每天算法的学