Learning理论知识第19页

2018-11-28 机器学习打卡

05课机器如何学习有监督学习SupervisedLearning：有标签label无监督学习UnsupervisedLearning：无标签06课三要素数据向量空间模型VSM，x特征向量Featurevector

Rackar·2024-01-26 04:36

有钱人这四个层面的钱意识

我是南希啊·2024-01-26 03:21

2018-9-5

吾日三省吾身①ESLPODLearning②阅读《影响力》129/286③朗读《》④其他⑤计划

西杭吟风·2024-01-26 03:09

CS229 Week3 罗杰斯特回归&正则化

title:CS229Week3罗杰斯特回归&正则化date:2017-03-2618:40:21categories:ML/CS229mathjax:truetags:[MachineLearning

gb_QA_log·2024-01-26 03:22

“双一流”高校导师以身说法：我这样走出研究生“迷茫期”

刚开始读研究生时，对学科领域的理解太浅，原来本科学习的一些理论知识与具体的课题方向并不匹配。而且，本科时更多是为了通过考试而学

雪开萧然·2024-01-26 02:14

Learning the protein language: Evolution, structure, and function(翻译)（上篇）

翻译文章：Learningtheproteinlanguage:Evolution,structure,andfunction*注：加粗地方为个人研究所需，翻译提供阅读指导帮助，具体细节请查看原文BeplerT

sunlight_yy·2024-01-26 00:25

讲解：AST11103、Programming Skills、Java、JavaR|Python

AST11103ProblemSolvingwithProgrammingSkillsAdditionalIndividualAssignment:Min-GameProgramming(40%)LearningOutcomes1

yaoaizhen·2024-01-25 21:37

心理咨询师考试需要考哪些科目考试通过率是多少

心理咨询师考试设有两门科目，分别为《理论知识》和《专业能力》。考试总计300个选择题，考试分数采用百分制，成绩达到60分及以上即为及格。

配音新手圈·2024-01-25 21:31

强化学习 - Q-learning（Q学习）

什么是机器学习强化学习中的Q-learning（Q学习）是一种用于学习在未知环境中做出决策的方法。它是基于值函数的方法，通过学习一个值函数Q，该函数表示在给定状态和动作下，期望的累积奖励。

草明·2024-01-25 21:52

【Single Cell Genomics】Part2 Deep representation learning (form theislab)

文章目录7Deeprepresentationlearninginsinglecellgenomics7.1scanpy7.2DCA7.3scGen:predictingsingle-cellperturbationeffects7.4Humancellatlas

丸丸丸子w·2024-01-25 20:25

【Gene Expression Prediction】Part4 Predicting splicing from primary sequence

文章目录7第三个讲座：Predictingsplicingfromprimarysequence7.1RNAsplicing7.2Decodingsplicingwithdeeplearning7.3Modelperformance

丸丸丸子w·2024-01-25 20:55

全网营销推广如何实现理论实践相结合

学习者通过课程的学习，以市场营销实际应用为基础，一方面具备扎实的专业理论知识，另一方面掌握相应的实践操作。这就要求教学过程要注重理论与实践相配合，只有通过亲身实践才能掌握网络营销课程的核心。

叶子_bf4f·2024-01-25 20:06

有你们真好

在这里，我不仅学到了理论知识，而且学到了一些小技巧，我学会了写，小打卡，用时光手帐制作四宫格作业。这些以前我是

陕县2453杜冬梅·2024-01-25 19:22

2021-08-21 Don’t fear saying “I don’t know”

Becauseitmeansthatlearningisongoing.Foreverythingthatwedoknow—wecanknowsomethingmore.ThereisNOshameinadmittingthatyoudon

春生阁·2024-01-25 19:29

Learning Languages并查集

如果两个人会的语言中有共同语言那么他们之间就可以交流，并且如果a和b可以交流，b和c可以交流，那么a和c也可以交流，具有传递性，就容易联想到并查集，我们将人和语言看成元素，一个人会几种语言的话，就将这些语言和这个人所在的集合合并，最后求一下人一共在几个连通块中，连通块的个数-1就是答案，有一种比较坑的情况是所有人都不会语言，那么每个人都需要学一种语言，人数就是答案。#include#definer

wa的一声哭了·2024-01-25 17:26

【心理学和AI】2020-05-07BPL模拟人类新概念的学习

Human-levelconceptlearningthroughprobabilisticprograminductionLake,B.M.,Salakhutdinov,R.,&Tenenbaum,J.B

活泼女王·2024-01-25 15:52

借助一个例子简要了解机器学习

wgethttps://raw.githubusercontent.com/MicrosoftDocs/mslearn-introduction-to-machine-learning/main/graphing.py

泥烟·2024-01-25 15:41

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

关于生活、学习、成长的20个总结！建议在迷茫和烦躁时多读几遍2020-02-09

关于学习：1.理论知识是可以通过看书或听课得来的，但是技能一定是习得的，只有通过大量的练习才能掌握，不要希冀通过看几本书或听几堂课就能完全掌握一项技能。

锴哥的世界·2024-01-25 12:15

工作反思分享

每次上课做实验，学生的学习热情高涨，可是一到学习理论知识，部分后进生就不能专注听讲了。教师在授课时间内既要照顾到不同层次的学生，还要加快课程进度，有时真得觉得分身乏术。

水中漫步ll7·2024-01-25 11:20

《理论知识与实践探索》

上课积极发言图片发自App团队小游戏图片发自App弱仔灌服初乳图片发自App乳房炎分点注射图片发自App

坤仔kg·2024-01-25 11:22

【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

"面试造飞机，上岗拧螺丝"？软件测试岗不得不看的面试真题超全面整理

第一，软件测试属于互联网IT行业，可以说包罗万象，虽然真正入职后，公司不会要求你运用很多很多技术，但是一个合格的互联网企业肯定是希望他的软件测试岗员工是要知晓IT行业的基本理论知识的，以便在工作

程序员雷子·2024-01-25 08:06

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

若有知音见采，不辞唱遍四季—参加郭铁成心理健康工作坊研修总结

既回顾心理发展的基本原理知识，又恶补中、小学生常见心理问题及教育措施理论知识；既聚焦留守儿童问题诊断与解决、学生心理危机干预等心理问题，又醉心于信息技术与心理健康教育深度融合的实践与探索，学习心理健康活动课程的设计与实施

霓裳舞曲最动人·2024-01-25 05:46

What is a Project?

TodayIwanttosummarizethePMe-learningcontent.I'llwritedownthemallhere.Thisisthefirstarticleofstudymaterial.WhatisaProject

qiuleng2002·2024-01-25 05:43

【大模型实践】使用 Langchain-Chatchat 进行本地部署

如果你是NLP领域初学者，欢迎关注我的博客，我不仅会分享理论知识，更会通过实例和实用技巧帮助你迅速入门。我的目标是让每个初学者都能轻松理解复杂的NLP概念，并在实践中掌握这一领域的核心技能。

NLP前沿探寻·2024-01-25 05:34

【大模型实践】ChatGLM3-6B 微调实践，更新模型知识

如果你是NLP领域初学者，欢迎关注我的博客，我不仅会分享理论知识，更会通过实例和实用技巧帮助你迅速入门。我的目标是让每个初学者都能轻松理解复杂的NLP概念，并在实践中掌握这一领域的核心技能。

NLP前沿探寻·2024-01-25 05:04

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

20190520教学方法问题

对劳动过程或劳动技能的演示法，要根据劳动与理论知识的联系的性质来决定。学习自然常识时的观察法跟学习物理过程时的观察法，

在水一方198158·2024-01-25 01:04

【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

C语言探索之旅 | 第二部分第九课：实战"悬挂小人"游戏

内容简介1：前言2：题目规定:3：优化建议前言第二部分的理论知识基本讲完了。

哪有岁月静好·2024-01-24 19:28

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

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