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灾难性遗忘问题（Catastrophic Forgetting，CF）是什么？

在深度学习和人工智能领域中，“灾难性遗忘”（CatastrophicForgetting）是指当神经网络在增量学习（IncrementalLearning）或持续学习（ContinualLearning
Chauvin912·2024-09-02 14:36

论文速读|全身人型机器人控制学习与序列接触

项目地址：WoCoCo:LearningWhole-BodyHumanoidControlwithSequentialContactsWoCoCo（Whole-BodyControlwithSequentialContacts
28BoundlessHope·2024-09-02 06:45

探索智能边缘计算：Game-Theoretic-Deep-Reinforcement-Learning

探索智能边缘计算：Game-Theoretic-Deep-Reinforcement-LearningGame-Theoretic-Deep-Reinforcement-LearningCodeofPaper"JointTaskOffloadingandResourceOptimizationinNOMA-basedVehicularEdgeComputing
瞿旺晟·2024-09-02 06:41

【论文阅读】Purloining Deep Learning Models Developed for an Ultrasound Scanner to a Competitor Machine

TheArtoftheSteal:PurloiningDeepLearningModelsDevelopedforanUltrasoundScannertoaCompetitorMachine（2024
Bosenya12·2024-09-02 06:40

Python中sklearn实现随机森林RF回归与变量重要性影响程度排序分析

  本文详细介绍在Python中，实现随机森林（RandomForest，RF）回归与变量重要性分析、排序的代码编写与分析过程。其中，关于基于MATLAB实现同样过程的代码与实战，大家可以点击查看这篇博客1（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114806478）。  本文分为两部分，第一部分为代码的分段讲解，第二部分为完
疯狂学习GIS·2024-09-02 04:02

Spring Cloud Gateway整合Nacos实现服务路由及集群负载均衡

目录一、序言二、代码示例1、父工程spring-cloud-gateway-learning2、子工程spring-cloud-api-gateway(1)pom.xml(2)配置文件和代码示例3、子工程
asdfadafd·2024-09-02 02:48

Second-Order Information Matters: Revisiting Machine Unlearning for Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《Second-OrderInformationMatters:RevisitingMachineUnlearningforLargeLanguageModels》的翻译。
UnknownBody·2024-09-01 20:46

【论文阅读】QUEEN: Query Unlearning against Model Extraction（2024）

Modelextractionattacks（模型提取攻击）currentlyposeanon-negligiblethreat（不可忽视的威胁）tothesecurity（安全性）andprivacy（隐私性）ofdeeplearningmodels.Byqueryingthemodelwithasmalldataset
Bosenya12·2024-09-01 20:45

【论文阅读33】Deep learning optoacoustic tomography with sparse data

Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata论文题目：基于稀疏数据的深度学习光声断层扫描论文链接：Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata
弹伦琴的雷登·2024-09-01 18:29

机器学习小组第三周：简单的数据预处理和特征工程

学习目标●无量纲化：最值归一化、均值方差归一化及sklearn中的Scaler●缺失值处理●处理分类型特征：编码与哑变量●处理连续型特征：二值化与分段学习资料首先，参考：《机器学习的敲门砖：归一化与KD
-Helslie·2024-09-01 12:24

U1复盘

视频中学到的怦然心动的单词fadesticky3，在本片文章／音频／视频中我最喜欢的一句话（精读和视听说分别总结）Donotkeepusinsuspense.ThemostdifficultthingIhaveeverlearn
教育学一班张俪馨·2024-09-01 10:32

Linux 网络适配，ping命令，更改自己的IP地址

第一步：确认自己的IP地址，只能更改最后一位，如图可以更改为198.168.1.xx且我的网卡名为：eth0CLC@Embed_Learn:~$ping192.168.1.88PING192.168.1.88
hardStudy_h·2024-09-01 07:19

Python图像纹理分割

2️⃣实现源码importmatplotlib.imageasmpimgimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromcv2importcv2fromsklearn.multiclassimpor
2401_84585316·2024-09-01 05:35

clickhouse安装教程

官网地址安装教程https://clickhouse.com/learn/lessons/gettingstarted/#1-installing-clickhouse
123 黑曼巴·2024-08-31 19:06

python 打包docker

flask项目打包1、创建requirements.txt列出项目所安装依赖，如：flaskstatsmodels==0.14.2neuralprophet==0.9.0keras==3.4.1scikit-learn
风行傲天·2024-08-31 18:02

接近50个实用编程相关学习资源网站

Date:2024.07.1709:45:10author:lijianzhan编程语言以及编程相关工具等实用性官方文档网站C语言文档：https://learn.microsoft.com/zh-cn
喜欢硬编码·2024-08-31 13:28

python里的i_Python 中[::] 与 [:,:,i] 总结

最近在学吴恩达的DeepLearning中的第五门课SequenceModel,第一个lab是用Numpy搭建RNN，在搭建RNN的时候用到了Numpy的Slicing([:,:,i]),在这里想总结下
桌游顽主的航仔·2024-08-31 13:55

鸢尾花的简单分类器

importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromscipy.spatial.distanceimporteuclideanimportnumpyasnpDATA_FILE
Oneshot_fea8·2024-08-31 13:41

ARIMA-temp-humidity

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromstatsmodels.tsa.statespace.sarimaximportSARIMAXfromstatsmodels.graphics.tsaplotsimportplot_acf,plot_pacffromsklearn.metricsimportmean_squ
TuringSnowy·2024-08-31 13:23

Learn OpenGL In Qt之系列简介

一蓑烟雨任平生~个人主页：rainInSunny|个人专栏：C++那些事儿、LearnOpenGLInQt文章目录传送门写在前面为什么是OpenGL和Qt能学到什么能做点什么国漫女神炫酷进度冷酷机器人传送门待更新写在前面
rainInSunny·2024-08-31 11:43

机器学习中的增量学习（Incremental Learning，IL）策略是什么？

机器学习中的增量学习（IncrementalLearning，IL）策略是什么？在当今快速发展的数据驱动世界中，传统的静态机器学习模型逐渐显露出局限性。
Chauvin912·2024-08-31 09:32

基于Python的机器学习系列（16）：扩展 - AdaBoost

2.调整学习率sklearn
会飞的Anthony·2024-08-31 09:00

机器学习 第9章-聚类

机器学习第9章-聚类9.1聚类任务在“无监督学习”(unsupervisedlearning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础
Rin__________·2024-08-31 05:02

机器学习入门：机器学习的基本概念

姓名：高亦凡学号：19020100056学院：电子工程学院转载自：原文链接【嵌牛导读】机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科
Louis0687·2024-08-31 04:34

智能合约漏洞检测论文

综述TestingEthereumSmartContracts:AComparisonofSymbolicAnalysisandFuzzTestingTools符号执行与模糊测试工具的比较综述DeepLearningBasedVulnerabilityDetection
weixin_45332030·2024-08-31 04:51

Day8 learning english

JustnowcalledtomysonHeisbeforemydoorwaitingformeIamsotouchedMysonmissmesomuchIwanttoflytohimHeissolovelyLastnightplaywithhimforhalfanhourNowigohomeforplaywithmysonSohappy
居燃心理咨询师·2024-08-31 01:04

PyTorch 基础学习（14）- 归一化

本文将详细介绍scikit-learn中的常见归一化方法及其应用。1.Min-Max归一化MinMaxScalerMin-Max归一化将数据缩放到指定范围，通常是[0,1]。这种方法保留了数据的相对关
花千树-010·2024-08-30 12:38

机器学习基础（四）——决策树与随机森林

决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要（一）二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要
Bayesian小孙·2024-08-30 03:43

文本分析之关键词提取（TF-IDF算法）

准备工作首先，我们需要准备一些工具和库，包括Pandas、jieba（结巴分词）、sklearn等。Pandas：用于数据处理。jieba：用于中文分词。skl
SEVEN-YEARS·2024-08-30 03:11

机器学习——lightGBM（学习整理）

目录一、认识lightGBM1.简单介绍2.主要特点LightGBM的缺点3.模型训练方式（1）TrainingAPI（2）Scikit-learnAPI二、相关函数参数1.TrainingAPI2.Scikit-learnAPI
CXDNW·2024-08-30 03:40

使用SVM进行评论情感分析

importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.metricsimportaccuracy_score
github_czy·2024-08-30 02:33

cv2 画多边形不填充_opencv 画图

learningopencv第6章第1题解决方案前言opencv提供了丰富的函数用以图形绘制，包括矩形，线条，椭圆和多边形等，本篇文章对opencv的基本绘图函数做了一些介绍和说明。
虎哥说衣不二·2024-08-29 20:24

sklearn 评估模型 常用函数

`sklearn.metrics`是scikit-learn库中的一个模块，它提供了许多用于评估预测模型性能的指标和工具。
小Z资本·2024-08-29 19:45

精读Unit4➕视听说Unit3

Part11，从本单元中我学到的最重要的理念（精读和视听说分别总结）精读：ThereisthecontrastsomedrawbetweenaWesternemphasisondiscoverylearningtoencouragecreativityandthetraditionalChinesepreferenceforamoreguidedapproachtodevelopingskills
延畅烨·2024-08-29 12:14

L1正则和L2正则

等高线与路径HOML(Hands-OnMachineLearning)上对L1_norm和L2_norm的解释:左上图是L1_norm.背景是损失函数的等高线(圆形),前景是L1_penalty的等高线
wangke·2024-08-29 10:19

基于强化学习的制造调度智能优化决策

文章目录调度状态和动作设计调度状态的设计调度动作的设计基于RL的调度算法基于值函数的RL调度算法SARSAQ-learningDQN基于策略的RL调度算法基于RL的调度应用基于RL的单机调度基于RL的并行机调度基于
松间沙路hba·2024-08-28 14:27

Docker打包Python工程

4保存镜像4.1删除镜像4.2加载打包好的tar包问题解决1.提示`Use'dockerscan'torunSnyktestsagainstimagestofindvulnerabilitiesandlearnhowtofixthem
·2024-08-28 13:55

yield 详解

C#中的yield关键字：深入解析与实际应用场景的对比分析-非法关键字-博客园(cnblogs.com)yield语句-在迭代器中提供下一个元素-C#reference|MicrosoftLearn
yang_B621·2024-08-28 12:16

机器学习概述与应用：深度学习、人工智能与经典学习方法

引言机器学习（MachineLearning）是人工智能（AI）领域中最为核心的分支之一，其主要目的是通过数据学习和构建模型，帮助计算机系统自动完成特定任务。
刷刷刷粉刷匠·2024-08-28 11:07

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营｜机器学习基础之案例学习

机器学习（MachineLearning,ML）：机器具有学习的能力，即让机器具备找一个函数的能力函数不同，机器学习的类别不同：回归（regression）：找到的函数的输出是一个数值或标量（scalar
Monyan·2024-08-28 11:06

R语言 机器学习 KNN 2个例子

代码的写法，参考来源是这本书:MachineLearningwithR,2ndEdition.pdf相关的资源我已经上传了，包括代码，数据，以及这行本书。下载链接–免积分下载。
waterHBO·2024-08-28 05:57

PyTorch实现CIFAR-10分类代码

PyTorch学习之路第七篇，用于记录PyTorch实现CIFAR-10分类代码（书上的代码有好多冗余）目录完整代码（还未训练）完整代码（已训练，直接载入模型）下面实例数据集位于：C:\Users\22130\Learning_Pytorch
曹勖之·2024-08-28 04:56

一点机器学习的体会

传统的机器学习有一套较完整的理论和算法，去scikitlearning网站可以有个大致的了解，或者听下吴恩达老师那门基础ML课程（网
zfq212·2024-08-27 20:18

游戏AI中的模仿学习

模仿学习（ImitationLearning）是一种机器学习技术，通过观察和模仿专家（通常是人类玩家）的行为，训练AI模型，使其能够在游戏中执行类似的任务。与传统
SEU-WYL·2024-08-27 19:57

数据集与源代码

看到很多人要数据集和源代码，这里说几句，UCI数据集是一个常用的标准测试数据集，下载地址在http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html我的主页上也有整理好的一些
azhuer·2024-08-27 15:00

深度学习学习经验——强化学习（rl）

强化学习强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，主要用于让智能体（agent）通过与环境的互动，逐步学习如何在不同情况下采取最佳行动，以最大化其获得的累积回报。
Linductor·2024-08-27 06:32

2019-01-06

ThestoryofphilosophyIsitusefultolearnphilosophy?
飞鸟逐溪·2024-08-26 21:20

大模型微调方法总结：LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning、Prompt-tuning

LoRA(LearnedRepresentationsforFinetuning)LoRA是
百度_开发者中心·2024-08-26 19:14

[sklearn] 分类指标解惑

首先查看metrics官方文档：https://scikit-learn.org/stable/api/sklearn.metrics.htmlweighted/macro/micro/samples的区别
PigeonGuan·2024-08-26 18:38

CVPR2024部分研究方向文章梳理（持续更新中）

DistillationStrikesBackforVisionTransformerTrainingonLong-TailedDatasets.全文地址：DeiT-LT\(rangwani-harsh.github.io\)领域自适应（DomainAdaptation）LearningCNNonV
路漫漫独求索·2024-08-26 14:12
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