今日立春，亦立四志，诸君监督。一，每日勤梳头。用牛角梳或木梳轻梳头发，也可用手指替代效果更好。

我和另一个室友在床上感到万分疑惑，于是就问她为什么哭，后来她说医生说她是因为胖而扭到脚的，我的另一个室友听到了就笑了，于是我们就轮流的开始安慰她，好不容易熬过了那天晚上，第二天早上，她便对我立下flag，说要好好减肥，要我监督她

深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分：循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分：监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分：计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习（DeepLearning

还有就是背单词，寒假以来，就一直和俩娃在背单词，互相鼓励、互相监督，坚持一个多月了，真好。另外，坚持给鹏检查作业，早上为鹏播放英语或语文课文，自

图片发自App今天练的颜真卿的多宝塔，虽然丑的不能再看了，但是还是要打卡监督自己。希望努力之后能遇见更好的自己！图片发自App

之前那篇《Sora背后的32篇论文》发出后，大家都觉得不错，有很多小伙伴都开始啃论文了。那么我就趁热打铁，把这32篇论文的通俗解读版贴一下。从去年开始，我基本上形成了一个思维方式，任何事情做之前先看看有没有好的AI工具帮助自己提高效率。我本身不是算法出身，也是散装英语的水平，所以这个过程是借助了一些AI工具完成，后面会专门写一篇介绍详细的说明。Sora官网技术文章出处：Videogeneratio

2019年第一周已经过去，从新年誓愿计划之初，也同步设定了每周复盘监督程序，及时的检查本周各项任务完成的情况，有需要改正并完善的地方，立刻执行。

第九周9.3晚十早五的8条秘笈1、早起倒逼早睡2、不早起也要早睡3、睡前断网4、虽然最好的运动时间是下午，往往大家没时间，就改到晚上5、加入早睡打卡圈子，获得同伴的监督和鼓励！

这里写目录标题引言一、Git的基本原理二、如何在Linux中连接Github代码仓库1.安装git2.设置用户名和邮箱3.创建Github本地仓库4.通过ssh密钥连接GitHub仓库三、Git的基本使用1.创建本地仓库2.拉取远程仓库代码3.修改远程仓库的代码4.向远程仓库提交代码四、Git常用命令引言在工作中用git命令提交代码办公是非常常用的，所以掌握git的基本原理以及使用方法是非常的重要

一、安全技术和防火墙1、安全技术入侵检测系统（IntrusionDetectionSystems）：特点是不阻断任何网络访问，量化、定位来自内外网络的威胁情况，主要以提供报警和事后监督为主，提供有针对性的指导措施和安全决策依据

路上向同事们发《行踪报告》，作为主要领导要自觉接受群众监督。12:00多到机场，一会儿省委机关领导也到了，在贵宾室等，认识了机场的陈部长、王部长。机场人作风干练，给人留下深刻印象。

它是个人对自身的心理和行为的主动掌握，是个体自觉地选择目标，在没有外界监督的情况下，适当地控制、调节自己的行为，抑制冲动，抵制诱惑，延迟满足，坚持不懈地保证目标实现的一种综合能力，表现在认知、情感、行为等方面

在家上课，不仅需要家长的配合与监督，更多的是孩子的自律。根据教育部的最新通知，近日又有几个省份已经确定了其他年级学生开学返校的时间。广东省教育局发文，4月27日全省高三、初三年级学生返校。5

一、knn介绍1.K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，属于有监督学习中的分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

这次的阅读每天都坚持把所读章节的感悟进行梳理和分享，对自己是一种监督，也随时帮助我打通理论和实践。首先我认真的阅读了封面文字，相信和发现令我质疑，难道教育只有这两个动作就可以了？再细看是最重要的事情。

第一、从推门听课的目的来看，监督大于探讨，推门听课的听课者基本是由校级领导、中层干部、教研组长组成，除教研组长是本专业之外，其余人听课，对于授课教师的专业指导意义有限，更多是看上课有无教案，是否管理好了课堂

一、GAN原理出发点：机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络

支持向量机（SVM，SupportVectorMachines）是一种广泛使用的监督学习方法，适用于分类、回归和其他任务。

尽管其简单有效，但现有的基于transformer的SSL（自监督学习）方法需要大量的计算资源才能达到SoTA性能。故认为SSL系统的效率与两个因素高度相关：网络架构和预训练任务。

摘要本文提出了一个半监督学习框架，包括三个步骤：无监督或自监督的预训练；有监督微调；使用未标记数据进行蒸馏。

UniversalPromptOptimizerforSafeText-to-ImageGeneration公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要2.相关工作3.提议的框架4.实验0.摘要文本-图像（Text-to-Image，T2I）模型在基于文本提示生成图像方面表现出色。然而，这些模型对于不安全的输入以生成不安全的内容，如性、骚扰和

早上不用赶时间了，懒洋洋的起床，监督大宝吃早饭、练个字。小宝昨晚生病不太舒服夜里睡的不安稳，我也跟着不知道自己睡了没有。

格力公司的生产车间，并没有看到我们熟悉的场景，如大量的操作工人在各自的岗位上忙碌着，不时还有管理人员在一旁检查、监督等。取而代之的却是整个操作流水线的智能化，如机器人点焊自动化生产线、电加热管自动检

这几天都没有怎么运动，发现走路膝盖有点僵了，得认真运动了，让大家开始监督我，我可以做到平衡生活的！加油！今日成功日记1.完成了第一次的商业画布，通关进入创业IP营，不断突破自己的感觉真好！

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悬线法DP)4.随机排列（树状数组逆序对问题）5.增进感情（DFS）6.医院设置（floyd）聪明的质监员https://www.luogu.com.cn/problem/P1314题目描述小T是一名质量监督员

6.增强党内监督质效。二、加强廉政教育，筑牢“三不”防线7.营造反腐倡廉浓厚氛围。8.紧抓党员干部廉政教育。9.加强监督规范权力运行。三、抓常抓细抓常，纠正“四风”顽疾10.紧

京心❤️达：樊伟伟2022年5月23日日精进落地真经严格就是爱，放纵既是害油卡目标：80张、完成52张正能量语录每一颗螺丝都有标准每一颗螺丝都是标准今日体验：所有的项目都要提前设计好负责人，流程，监督人

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）支持向量机是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier

无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中，训练集有标签，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，需要据此拟合一个假设函数。

分类问题分类问题监督学习最主要的类型，主要特征是标签离散，逻辑回归是解决分类问题的常见算法，输入变量可以是离散的也可以是连续的二分类先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次，步骤

也许我现在很不堪，可是，我想去努力变得优秀，既然我选择的，我会去坚持，也望监督我，看到我的改变。谢谢❤whiskey

核技巧关于支持向量机，我们有这样的共识：支持向量机是一种分类器，之所以叫“机”是因为它会产生一个二值决策结果，是一种决策机；支持向量机的泛化误差较低，即，有良好的学习能力，且学到的模型具有很好的推广性，因此被认为是监督学习中最好的定式算法

总结前言Rust学习系列，记录一些rust使用小技巧1.使用下划线开头忽略未使用的变量如果你创建了一个变量却不在任何地方使用它，Rust通常会给你一个警告。

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、标量类型（scalartype）二、复合类型（compoundtype）总结前言Rust学习系列，rust中的原生类型一、

文章目录前言一、管理计算机内存的方式所有权规则二、Rust中的moveCopytrait三、Rust中的clone总结前言Rust入门学习系列-Rust的核心功能（之一）是所有权（ownership）。

家长可以与孩子一起制定一个互相监督的计划，让孩子监督家长有没有磨蹭现象，记录结果并及时评价

最新的进展包括使用预训练的语言模型（如BERT）进行情感分析，这些模型在大量无监督数据上进行预训练，并在特定

以下是一些主要的分类方式及相应的代表性算法：1.按照学习类型-**监督学习**：-线性回归（LinearRegression）-逻辑回归（LogisticRegression）-决策树（DecisionTree

其中基于特征的方法如ELMo使用基于上下文的预训练词嵌入拼接特定于任务的架构；基于微调的方法如GPT使用未标记的文本进行预训练，并针对有监督的下游任务进行微调。

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文转载自：Smarter趁着最近FAIR出了MoCov3，刚好凑够MoCo三部曲，从头捋一遍MoCo整个系列做了什么事情，探究MoCo系列为何对Self-SupervisedLearning领域所产生的影响如此之大。有关Self-Supervised和InfoNCE的基础知识可以看Self-Supervised:如何避免退化解，

另一方面，如果直接在新的目标领域中进行模型的训练，其数据的稀缺和标注的不完整可能会导致监督学习出现严重的过拟合问题，难以达到令人满意的学习效果

DeconstructingDenoisingDiffusionModelsforSelf-SupervisedLearning公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要4.解构去噪扩散模型4.1.用于自监督学习的重新导向

这一解构过程让大家能够探索现代DDM的各个组成部分如何影响自监督的表征。观察到，只有极少数现代组件对学习好的表征至关重要，而其他许多组件则不重要。

美国食品药品监督

作为基层纪检监察干部，我们应立足机遇看挑战，立足思想看实践，保持永远在路上的韧劲和执着，聚焦现代化建设任务和高质量发展目标，推动政治监督下沉落地，以求真务实作风坚决把党中央决策部署落到实处。

算法步骤二、代码1、机器学习生成`kmeans`聚类2、点云学习生成聚类三、结果1、原点云2、机器学习生成`kmeans`聚类3、点云学习生成聚类四、相关链接一、算法原理1、介绍K-means聚类算法是一种无监督学习算法

DBSCAN聚类一、算法原理1.密度聚类2、主要函数二、代码三、结果四、相关数据一、算法原理1.密度聚类介绍基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)：是一种无监督的ML聚类算法。

属于大规模预训练模型，有两个关键字，大规模和预训练，大规模：参数够多、模型够大预训练：数据集够多，训练时间够多所以单个人没有足够的算力，那就直接有现成的吧语言处理和图像处理在深度学习里都差不多原理基本相似，在监督学习中都是需要大量的标注数据和人工干预

降维意味着我们在不丢失太多信息的情况下减少数据集中的特征数量，降维算法属于无监督学习的范畴，用未标记的数据训练算法。尽管降维方法种类繁多，但它们都可以归为两大类:线性和非线性。