Learning理论知识第20页

2018年5月14日-5月20日周检视

熊市做好理论知识的储备。三、健康坚持运动4-6次。冥想每天2-3次。11点30睡觉，调整任务，保证睡眠。四、娱乐休闲：英语，阅读五、家庭用心陪伴！不能只把心思花在自己

成长为价值投资者·2024-01-24 17:07

Meta Llama大模型：引领人工智能创新的巅峰之作

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

ChatGPT关于如何学习一门技术的回答？

4.实践：理论知识和实践相结合才能更好地掌握技术。尝试编写一些简单的程序或者实际操作。5.总

辣鸡简书·2024-01-24 11:05

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

【AI理论知识】EM算法

基本定义期望最大化算法（Expectation-Maximization，EM算法）是一种用于估计包含潜在变量的概率模型参数的迭代优化算法。EM算法的主要目标是在存在未观测数据或缺失数据的情况下，通过迭代地进行期望步骤（E步）和最大化步骤（M步），来估计模型的参数。算法步骤初始化：随机初始化模型参数。E步（Expectation）：使用当前模型参数估计潜在变量的期望（Expectation）。这通

资料加载中·2024-01-24 07:35

能说会听更易沟通——《如何说孩子才会听，怎么听孩子才肯说》读后感

这本书通俗易懂，没有太多的理论知识，只有简单明了的观点，漫

渑池3112王莉莉·2024-01-24 07:28

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)。

beiketaoerge·2024-01-24 06:46

数据挖掘笔记1

课程：清华大学-数据挖掘：理论与算法（国家级精品课）_哔哩哔哩_bilibili一、LearningResources二、Data数据是最底层的一种表现形式。数据具有连续性。

幽径微澜·2024-01-24 05:05

李宏毅机器学习——深度学习训练的技巧

神经网络训练的技巧优化失败的原因:局部最小值或鞍点，可以通过对H矩阵特征值正负性进行判断batch：加快梯度的计算，更新参数的速度比较快momentum:越过局部最小值或鞍点learningrate:自动调整学习率如

migugu·2024-01-24 04:17

《透过结构看世界》丨站在未来看现在

图片发自App1.认知事物的途径是实践我们通过实践，可以深化所了解到的理论知识，对它有一个更深刻的理解。

绘小潭·2024-01-24 04:32

Optional Lab: Feature scaling and Learning Rate (Multi-variable)

GoalsInthislabyouwill:利用先前lab中的多维特征例程在具有多维特征的数据集上运行梯度下降探索学习率learningratealpha对梯度下降的影响通过使用z-score归一化的特征放缩来提高梯度下降的性能

gravity_w·2024-01-24 04:10

【DeepLearning-2】预归一化（Pre-Normalization）策略

2.1层归一化（LayerNormalization）在PreNorm类中的数学原理：2.2代码实现：classPreNorm(nn.Module):def__init__(self,dim,fn):super().__init__()self.norm=nn.LayerNorm(dim)self.fn=fndefforward(self,x,**kwargs):returnself.fn(sel

风筝超冷·2024-01-24 03:51

【DeepLearning-1】注意力机制（Attention Mechanism）

1.1注意力机制的基本原理：计算注意力权重：注意力权重是通过计算输入数据中各个部分之间的相关性来得到的。这些权重表示在给定上下文下，数据的某个部分相对于其他部分的重要性。加权求和：使用这些注意力权重对输入数据进行加权求和，以生成一个紧凑的表示，该表示集中了输入数据的关键信息。1.2数学原理：假设我们有一个输入序列X=[x1,x2,...,xn]，其中xi是序列中的元素。在自注意力机制中，我们首先将

风筝超冷·2024-01-24 03:50

2021-03-01 ner最新进展

2021.3.11.ACL2020|TriggerNER：高效命名实体识别框架摘要：本文由南加州大学和亚马逊联合发布，文章题目为《TriggerNER:LearningwithEntityTriggersasExplanationsforNamedEntityRecognition

你若安好_4a49·2024-01-24 03:24

周记

这一周我们进行了数控的实训，当第一天过去时，老师给我们都分好了机床，我自愿去了数控铣床的，我觉得这个相对我而言是比较有点难度的，我想这个时候能够多学点动手方面的知识，再来提高课堂中的理论知识，刚开始，我们都不熟悉机床上面的一些按键

机械181赵·2024-01-24 03:34

IOS音视频（三）AVFoundation 播放和录音

IOS音视频（三）AVFoundation播放和录音1.音频理论知识1.1声音的物理性质1.2数字音频1.2.1采样、量化和编码1.2.2音频编码1.3音频编解码2.播放音频2.1AVAudioPlayer

极客雨露·2024-01-24 02:12

《动手学深度学习》环境搭建

教材：《动手学深度学习》（diveintodeeplearning）作者：李牧、埃斯顿·张等书籍开源网址：http://zh.d2l.ai/我的系统：windows10失败安装情况：按照书籍所述环境搭建方式搭建数次

yaru_z·2024-01-24 01:08

机器学习:Chapter1~3

Chapter1:绪论术语learning/traning,学习/训练:从数据中学得模型的过程(找到与训练集匹配的假设)model,模型:从数据中学的的结果pattern,模式:局部性结果（如一条规则）

vickeex·2024-01-24 01:45

实现AVL树

王有志，一个分享硬核Java技术的互金摸鱼侠加入Java人的提桶跑路群：共同富裕的Java人上一篇我们学习了平衡二分搜索树的理论知识，并学习了AVL树是如何保持二分搜索树的平衡的，今天我们一起来实现AVL

技术范王有志·2024-01-23 23:02

半监督学习笔记：self-training

1半监督学习半监督学习（Semi-SupervisedLearning）是机器学习的一种形式，它结合了监督学习和无监督学习的特点。

UQI-LIUWJ·2024-01-23 22:38

深度学习笔记：灾难性遗忘

这种现象尤其在所谓的“连续学习”（continuouslearning）或“增量学习”（incrementallearning）场景中很常见2不同视角下看待灾难性遗忘以及对应的解决方法2.1从梯度的视角

UQI-LIUWJ·2024-01-23 22:08

《文案变现》简单的文案技巧，让你从文案小白进阶文案写手

既然现在创作文案无处不在，那对于文案一窍不通的小白，是不是要从最基本的理论知识

小城姑娘layan·2024-01-23 21:32

胡思乱想｜时间老妖的真实模样

（先介绍下今日胡思乱想艺术馆收录的画作信息：超现实主义油画家JacekYerka关于时间元素的画作《LearningtoWalk学会行走》。

胡思乱想的艺术馆·2024-01-23 21:47

软件测试学习什么？好就业么

零基础软件测试学习分为四个阶段：零基础软件测试第一阶段：测试基础测试基础是软件测试最最最重要的部分，只要你是做测试，不管是什么测试，测试的基础、理论知识都是必须学会的最好学到什么程度呢，

我想去吃ya·2024-01-23 21:09

2021-07-23

今日精进：今天奔驰三天得特训课已经完美结束了，这三天过的挺充实得，让我明白了不论是当时上学还是现在出来上班都是一样的都需要不断的去学习不断的提升自己修车不止要会修车，还有要懂得很多的理论知识这样才能达到修车不止是靠经验而且有一套自己的诊断思路

d02069c85d7b·2024-01-23 20:18

论文阅读- 人工智能安全 TEXTBUGGER: Generating Adversarial Text Against Real-world Applications

背景：DeepLearning-basedTextUnderstanding(DLTU)简介：基于深度学习的文本理解(DLTU)广泛运用于问答、机器翻译和文本分类，情感分析（eg电影评论分类）、有害内容检测

Che_Che_·2024-01-23 18:56

每日一词85| thankfully

1.Thankfully,wespottedaproductdefectintimeandfixeditbeforethelaunch.2.Thankfullyweseemtobelearningfromthosepainfullessonsofthepast

63dc75fc5f8a·2024-01-23 17:21

CHAPTER 16: 《THE LEARNING CONTINUES》第16章《继续学习》

设计好的系统需要多年的知识积累。一条捷径是潜水进入真实的系统架构。下面是一些有用的阅读材料。我们强烈建议您关注共享的原则和基础技术。研究每种技术并理解其解决的问题是一项任务这是加强你的知识库和完善设计过程的好方法。Real-worldsystemsThefollowingmaterialscanhelpyouunderstandgeneraldesignideasofrealsystemarchi

后端工匠之道·2024-01-23 17:15

详解强化学习（Reinforcement Learning）（基础篇）

强化学习（ReinforcementLearning）是机器学习的一个分支，主要研究智能体如何通过观察环境状态、执行动作和接收奖励来学习最优策略。

RRRRRoyal·2024-01-23 16:28

【强化学习】----训练Flappy Bird小游戏

文章目录一、游戏介绍与问题定义1.1游戏简介1.2问题定义二、算法介绍2.1预处理2.1.1去除背景颜色2.1.2灰度处理2.2Q-Learning2.3神经网络2.4DQN结构2.4.1增加样本池2.4.2

子衿JDD·2024-01-23 16:56

ML Design Pattern——Fairness Lens

FairnessLensWhendiscussingmachinelearningdesignpatternsthroughafairnesslens,weareessentiallyexamininghowtoensurethatthealgorithmsandmodelswecreatearefairandunbiased.Thisinvolvesconsideringhowdifferent

卢延吉·2024-01-23 15:15

2024.1.21周报

模型一、连续时间模型二、离散时间模型五、结论二、实验代码Navier–Stokesequation总结摘要本周我阅读了一篇题目为Physics-informedneuralnetworks:Adeeplearningframeworkforsolvingforwardandinverseproblemsinvolv

Nyctophiliaa·2024-01-23 14:08

代写留学生Python课程设计、Python课程设计代写留学生、代写留学生Python课程设计

MachineLearning,IndividualHW3:StructuredPredictiondueWednesdayNov22,11:59pmonCanvasInthisassignmentyouwill1

fudangjiao·2024-01-23 13:57

Android：JNI实战，理论详解、Java与Jni数据调用

接下来，先用一小节将Jni开发比较重要的理论知识点过一下，然后进行代码实战演练。

肖云鹤·2024-01-23 12:03

AGX Xavier 性能及运行状态查询

JetsonAGXXavier性能及信息查询NVPModel描述：GPUTPC–GPUTexture/ProcessorClusterDLA–DeepLearningAcceleratorVA–VisionAcceleratorimage.pngNVPModel

童年雅趣·2024-01-23 11:20

Leveraging Unlabeled Data for Crowd Counting by Learning to Rank

无标签人群技术，作者引入了一种排名。利用的是一个图的人群数量一定小于等于包含这个图的图生成排名数据集作者提出了一种自监督任务，利用的是一个图的人群数量一定小于等于包含这个图的图流程：1.以图像中心为中心，划分一个1/r1/r1/r图像大小的矩形（但是这里没写是面积的还是长宽的）在这个矩形中，随机选择一个点当作锚点2.以锚点为中心，找到一个不超过图像边界的正方形3.重复k−1k-1k−1次，每次生成

Nightmare004·2024-01-23 10:44

关于成就感

Wrongislearning！这几日连续的反思，让自己看到比setting更要紧的另一个词“成就感”，英文有两个词语可以相对应：achievement&fulfillment。

沈磊·2024-01-23 10:47

2022.01.01｜学习记录099｜丘也幸，苟有过，人必知之。

WelcometoFirry'slearninglog.Thisisthe_99thdayofmyrecord.——————————欢迎来每日外语朗读小组打卡哦！

SciPsyLearning·2024-01-23 08:29

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