（learning）RuoYi 第16页

Nerf-Wild神经辐射场论文学习笔记 Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections

（代码下篇出）1：摘要提出基于学习（learning-based）方法，使用野外照片的非结构化集合（unstructuredcollectionsofin-the-wildphotographs）来合成复杂场景

出门吃三碗饭·2024-01-25 14:01

Unit 2 复盘

一.Learning1.从本篇文章中我学到的最重要的概念Itisworthrememberingthatlanguageisameansofcommunication.在我们生活中，语言是我们进行交流的工具

人文132张娜·2024-01-25 13:45

Learning to Learn Better Unimodal Representations via Adaptive Multimodal Meta-Learning

2.网络结构3.UnimodalNetwork4.DistributionTransformationLayer5.MultimodalNetwork6.AdaptiveMultimodalMeta-Learning

鱼儿也有烦恼·2024-01-25 13:21

[晓理紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)-大模型、扩散模型、视觉导航

视觉模型VLM扩散模型视觉导航具身智能，机器人强化学习开放词汇，检测分割==LLM==标题:MindYourFormat:TowardsConsistentEvaluationofIn-ContextLearningImpr

晓理紫·2024-01-25 12:31

3-代码生成(尝鲜)

1.默认配置单应用在resources目录下的application.yml，多模块ruoyi-generator中的resources目录下的generator.yml，可以自己根据实际情况

qwy715229258163·2024-01-25 12:27

4-新建子模块(尝鲜)

1、新建业务模块目录，例如：ruoyi-test。2、在ruoyi-test业务模块下新建pom.xml文件以及src\main\java，src\main\resources目录。

qwy715229258163·2024-01-25 12:27

2-项目介绍

项目介绍1.文件结构1.1.后端结构com.ruoyi├──common//工具类│└──annotation//自定义注解│└──config//全局配置│└──constant//通用常量│└──core

qwy715229258163·2024-01-25 12:26

【本科生机器学习】【北京航空航天大学】课题报告：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）初步研究【上、原理部分】

一、课程总结1、机器学习（MachineLearning,ML）的定义机器学习是人工智能的一个分支。

不是AI·2024-01-25 10:06

SpringBoot集成Zookeeper实现分布式锁

https://github.com/liaozihong/SpringBoot-Learninghttps://github.com/liaozihong/SpringBoot-Learninghttps

fantasticcooked·2024-01-25 08:16

图深度网络浅层理解

图神经网络1.输入：图网络2.输出：节点类别、某两个节点的新连接、产生新的图或子图3.端到端表示学习（RepresentationLearning）/图嵌入：将节点映射为d维的向量，d维向量就包含了这个节点的连接关系

In 2029·2024-01-25 08:10

ICL和FT

https://arxiv.org/pdf/2212.10559.pdfGeneral-PurposeIn-ContextLearningbyMeta-LearningTransformershttps

银晗·2024-01-25 08:51

应用机器学习的建议 (Advice for Applying Machine Learning)

1.决定下一步做什么问题：假如，在你得到你的学习参数以后，如果你要将你的假设函数放到一组新的房屋样本上进行测试，假如说你发现在预测房价时产生了巨大的误差，现在你的问题是要想改进这个算法，接下来应该怎么办？解决思路：一种办法是使用更多的训练样本。具体来讲，也许你能想到通过电话调查或上门调查来获取更多的不同的房屋出售数据。但是实际上特别多的数据是没有太大用处的。另一个方法，你也许能想到的是尝试选用更少

清☆茶·2024-01-25 07:22

【机器学习】强化学习（六）-DQN(Deep Q-Learning)训练月球着陆器示例

概述DeepQ-Learning（深度Q学习）是一种强化学习算法，用于解决决策问题，其中代理（agent）通过学习在不同环境中采取行动来最大化累积奖励。

十年一梦实验室·2024-01-25 07:50

图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解

模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解前言EfficientNet_V2讲解自适应正则化的渐进学习(ProgressiveLearningwithadaptiveRegularization

牙牙要健康·2024-01-25 07:05

阅读记录：RNNLOGIC: LEARNING LOGIC RULES FOR REASON-ING ON KNOWLEDGE GRAPHS

一、介绍本文研究知识图谱推理的学习逻辑规则。逻辑规则在用于预测时提供可解释的解释，并且能够推广到其他任务。现有方法要么面临在大搜索空间中搜索的问题（例如神经逻辑编程），要么由于奖励稀疏而导致优化无效（例如基于强化学习的技术）。为了解决这些限制，本文提出了一种称为RNNLogic的概率模型。RNNLogic将逻辑规则视为潜在变量，同时用逻辑规则训练规则生成器和推理预测器。本文开发了一种基于EM的优化

憨化龙猫·2024-01-25 07:04

QTRAN算法总结

论文原文：QTRAN:LearningtoFactorizewithTransformationforCooperativeMulti-AgentReinforcementlearning参考文章：(35

神奇的托尔巴拉德·2024-01-25 06:45

What is a Project?

TodayIwanttosummarizethePMe-learningcontent.I'llwritedownthemallhere.Thisisthefirstarticleofstudymaterial.WhatisaProject

qiuleng2002·2024-01-25 05:43

基于若依的ruoyi-nbcio流程管理系统一种简单的动态表单模拟测试实现（四）

宁波阿成·2024-01-25 04:20

深度机器学习满足网络安全

来源：deepmachinelearningmeetscybersecurity一、问题1、恶意软件成指数级增长每个小时有超过100k的恶意代码变种产生2、安全防御是一个大数据问题3、坏的行动者具有自动性能够产生大量的恶意代码

Threathunter·2024-01-25 04:28

「视觉化思维」，将你的内心世界画出来

Visualthinking,alsocalledvisual/spatiallearningorpicturethinkingisthephenomenonofthinkingthroughvisualprocessing.Visualthinkinghasbeendescribedasseeingwordsasaseriesofpictures.Itiscommoninapproximatel

京城一只滚滚·2024-01-25 04:18

《Learning Spatio-Temporal Representation with Pseudo-3D Residual Networks》算法详解

论文:LearningSpatio-TemporalRepresentationwithPseudo-3DResidualNetworks官方代码(caffe):https://github.com/ZhaofanQiu

ce0b74704937·2024-01-25 04:31

ruoyi框架教程

心血来潮，写一篇关于ruoyi【若依】框架从0-1的教程。说一下使用感受吧，如果有一个架构师或者老手已经把架构改造完成也能指导你如何快速上手，那么你在后面的增删改查系列开发起来会如鱼得水。

renkai721·2024-01-25 01:13

若依框架教程

心血来潮，写一篇关于ruoyi【若依】框架从0-1的教程。说一下使用感受吧，如果有一个架构师或者老手已经把架构改造完成也能指导你如何快速上手，那么你在后面的增删改查系列开发起来会如鱼得水。

renkai721·2024-01-25 01:11

基于若依的ruoyi-nbcio流程管理系统一种简单的动态表单模拟测试实现（三）

宁波阿成·2024-01-24 23:10

【SIGMOD 2023】深度学习弹性数据流水线系统GoldMiner，大幅提升任务和集群效率

开篇近日，阿里云机器学习平台PAI和北京大学杨智老师团队合作的论文《GoldMiner:ElasticScalingofTrainingDataPre-ProcessingPipelinesforDeepLearning

阿里云大数据AI技术·2024-01-24 23:00

【文献阅读】Harnessing Explanations LLM-to-LM Interprete for Enhanced TAG Graph Reresentation Learning

论文连接：HarnessingExplanations摘要背景：近年来，文本属性图（TAG）的表示学习已成为一个关键的研究问题。一个典型的案例是论文引用网络，其中每篇论文的文本作为节点属性，GNN将每篇论文将在这些文本属性转换为浅层特征，从而利用文本属性。问题：最近LLM大火，GPT和Lama2表现出推理和利用常识的能力。进一步，如何将这种文本建模能力与GNN的结构学习能力相结合成为突出性问题。贡

SuperCooper·2024-01-24 22:04

jieHeEternity·2024-01-24 20:04

第三章管道、重定向与环境变量

常用的转义字符五、重要的环境变量参考：《Linux就这样学》第3章管道符、重定向与环境变量|《Linux就该这么学》(linuxprobe.com)https://www.linuxprobe.com/basic-learning

_哇呀呀_喝断当阳桥·2024-01-24 20:28

Kotlin Basic Learning - series 6

Google推送的31天快速了解Kotlin，这篇就是最后一个了。但我还会继续从平时的学习中分享一些有用的学习经历AndroidKTX提供了bundlecreator，可以让我们在创建bundle的时候更加简洁，不用再调用'putString','putInt'等方法，调用一次就返回一个新bundlevalbundle=bundleOf("KEY_INT"to1,"KEY_LONG"to2L,"K

swust_cp·2024-01-24 18:18

时间序列（Time-Series）exp_short_term_forecasting.py代码解析

fromdata_provider.m4importM4Meta#M4数据集的元数据fromexp.exp_basicimportExp_Basic#实验基类fromutils.toolsimportEarlyStopping,adjust_learning_rate

雨微尘·2024-01-24 18:36

时间序列（Time-Series）exp_anomaly_detection.py代码解析

fromdata_provider.data_factoryimportdata_providerfromexp.exp_basicimportExp_Basicfromutils.toolsimportEarlyStopping,adjust_learning_rate

雨微尘·2024-01-24 18:01

Meta Llama大模型：引领人工智能创新的巅峰之作

该模型的设计灵感来自于元学习（meta-learning

百度_开发者中心·2024-01-24 15:12

keep learning

本周一上了晚自习后，看到闺女还没有回屋就去教室找她，她还在写语文作业，是试卷，看到我走过去，她把卷子边上放着的答案收了起来，我没吭声就站在一边看着她写，然后趁她专心写字时把那张答案拿过来装进口袋。我知道自从升三年级后作业多了，只语文配套资料就七本，每天都要做的话任务量的确有点大，孩子们为了应付作业就慢慢学会了参考答案，时间一长，干脆就不思考了，直接抄过来更省事。我有时间只能多陪着她，引导她多读题自

洛洛曦曦·2024-01-24 14:46

【论文阅读】SadTalker: Learning Realistic 3D Motion Coefficients for Stylized Audio-Driven Single Image Ta

SadTalker：学习逼真的3D动作系数，用于风格化的音频驱动单张图像说话人脸动画code：paper：1介绍动机：生成说话头的方法都存在问题，耦合的2D运动场：不自然的头部动作、扭曲的表情和身份修改。显式使用3D信息：僵硬的表情和不连贯的视频等问题。因此提出SadTalker，从音频中生成3D运动系数（头部姿态、表情），并隐式调节一种3D感知人脸渲染，用于生成说话人头部。提出了ExpNet来通

李加号pluuuus·2024-01-24 14:31

springCloud - 第1篇 - 服务的注册 Eureka

内容全程参考书目：《SpringCloud与Docker微服务架构空实战》、《SpringCloud微服务实战》及此书作者博客：http://blog.didispace.com/spring-cloud-learning

微风--轻许--·2024-01-24 14:51

mysql 主从复制、读写分离、分库分表

思维导图微信公众号已开启：【java技术爱好者】，还没关注的记得关注哦~文章已收录到我的Github精选，欢迎Star：https://github.com/yehongzhi/learningSummary

阿姆斯特狸·2024-01-24 10:57

【论文阅读】LLM-to-LM Interpreter for Enhanced Text-Attributed Graph Representation Learning

文章目录0、基本信息1、研究动机2、创新点3、准备3.1、文本属性图3.2、语言模型用于文本分类3.3、大语言模型和提示3.4、结点分类4、方法论4.1、生成基于LLM的预测和解释4.2、LM解释器的微调与节点特征提取4.2.1、原始文本和特征解释4.2.2、排序后的预测特征4.3、GNN在语义丰富的特征上训练4.4、理论分析5、实验5.1、数据集5.2、主要结果5.3、消融实验6、结论6.1、T

鲸可落·2024-01-24 10:39

【论文阅读】LLM4GCL: CAN LARGE LANGUAGE MODEL EM-POWER GRAPH CONTRASTIVE LEARNING?

文章目录0、基本信息1、研究动机2、创新点2.1、LLM-as-GraphAugmentor2.2、LLM-as-TextEncoder3、准备3.1、文本属性图3.2、图神经网络3.3、文本属性图上的对比学习4、LLM4GCL4.1、LLMv.s.GraphAugmentor4.1.1、LLM对特征增广4.1.2、LLM对结构增广4.2、LLM作为文本编码器4.2.1、MaskedLanguag

鲸可落·2024-01-24 10:37

迁移混合模型-基于新数据的迁移学习预测-寻找普通苹果与其他苹果

英文：transferlearning模型A存储了模型结构、权重系数（weights）模型B基于新数据，实现了对模型A的部分结构或权重系数的更新特征提取使用模型A，移除输出层，提取目标特征信息结构引用使用模型

小旺不正经·2024-01-24 09:47

[Machine Learning] 6 神经网络：表述(Neural Networks: Representation)

点Ta6NeuralNetworks:Representation(神经网络：表述)6.1Non-linearhypotheses(非线性假设)6.2ModelRepresentation(模型表示)6.3Multi-classClassification(多元分类)6NeuralNetworks:Representation(神经网络：表述)6.1Non-linearhypotheses(非线性

今天你DEBUG了吗·2024-01-24 08:34

【Gene Expression Prediction】Part3 Deep Learning in Gene Expression Analysis

文章目录6第二个讲座：DeepLearninginGeneExpressionAnalysis6.1Introduction6.2D-GEX6.2.1Connectivitymapproject6.2.2Predictinggeneexpressionfromlandmarkgenes6.3Deepgenerativemodelsforgenomics6.3.1Manifoldhypothesis

丸丸丸子w·2024-01-24 08:03

【Machine Learning】8 神经网络：表述（Neural Networks:Representation）

8.1非线性假设（Non-linearhypotheses）在非线性的多项式中，特征数变多，特征耦合产生的项数目庞大，普通的逻辑回归根本无法处理此类问题。8.2神经元和大脑（Neuronsandthebrain）大脑学习的方法与计算机的算法8.3模型表示I（ModelrepresentationI）神经网络示意如上图。神经网络基本结构及其详解。8.4模型表示II（Modelrepresentati

xzen·2024-01-24 08:32

神经网络的学习(Neural Networks: Learning)

1.代价函数案例：假设神经网络的训练样本有个，每个包含一组输入和一组输出信号，表示神经网络层数，表示每层的neuron个数(表示输出层神经元个数)，代表最后一层中处理单元的个数。将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类，二类分类：=0,=01表示哪一类；类分类：=,=1表示分到第i类；(>2)看起来复杂很多的代价函数背后的思想还是一样的，我们希望通过代价函数来观察算法预测的结果与真实情况

清☆茶·2024-01-24 08:56

[PyTorch][chapter 11][李宏毅深度学习][Semi-supervised Learning]

目录：简介Semi-supervisedLearningforGenerativeModellow-densitySeparationAssumptionEntropy-basedRegularizationsemi-supervisedSVMSmoothnessAssumptio

明朝百晓生·2024-01-24 07:46

强化学习12——策略梯度算法学习

Q-learning、DQN算法是基于价值的算法，通过学习值函数、根据值函数导出策略；而基于策略的算法，是直接显示地学习目标策略，策略梯度算法就是基于策略的算法。

beiketaoerge·2024-01-24 06:46

强化学习11——DQN算法

DQN算法的全称为，DeepQ-Network，即在Q-learning算法的基础上引用深度神经网络来近似动作函数Q(s,a)Q(s,a)Q(s,a)。