simplifying

Simplifying modern data pipelines with zero-ETL architectures on AWS

Well,helloeveryoneandwelcometooursessiontoday.Iknowweareliterallyeatingintolunchtime.I'msurealotofyouhaveskippedlunchforthesessionoralreadyhadlunchoractuallyhavinglunch.Iseeafewpeoplehavingyourlunchri
李白的朋友王维·2023-12-17 22:32

LightGCN- Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation【论文精读】

文章目录1.背景（NCF、NGCF）1.1论文关系图1.2NCF介绍1.2.1MF存在的问题1.2.2MF-->NCF的变化1.2.3NCF混合模型1.3图表示学习1.4NGCF介绍1.4.1NGCF提出背景1.4.2NGCF动机与创新点1.4.3高阶连通性包含协作信号1.4.4NGCF模型1.4.5NGCF总结2.论文主要内容2.1NGCF与LightGCN主要区别2.2NGCF与LightGC
阿牛大牛中·2023-11-11 14:51

论文阅读“FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence”

Sohn,Kihyuk,etal."Fixmatch:Simplifyingsemi-supervisedlearningwithconsistencyandconfidence."Advancesinneuralinformationprocessingsystems33(2020):596-608.论文地址Pytorch实现版本摘要导读半监督学习（Semi-supervisedlearning
掉了西红柿皮_Kee·2023-10-13 00:18

A pandemic upside: The flu virus became less diverse, simplifying the task of making flu shots

ByHelenBranswellJune2,2021IntheeightyearsleadinguptotheCovid-19pandemic,oneofthesubtypesofinfluenzaAvirusesstartedactingbizarrely.Fluvirusescontinuouslyevolve,toevadetheimmunedefenseshumansdeveloptofe
Oliver_G·2023-08-28 14:49

LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation 论文笔记

目录1.简介1.1背景介绍1.2摘要1.3主要贡献2.准备工作2.1NGCF2.2对NGCF的实证探索3.LightGCN模型3.1LightGraphConvolution(LGC)3.2层组合和模型预测3.3矩阵表示4.实验4.1比较方法4.2和NGCF的性能比较4.3消融和有效性分析4.3.1层组合的影响4.3.2对称开方归一化的影响1.简介1.1背景介绍图卷积网络中的最常见的设计，特征变换
·2023-07-20 07:53

[Codewars] 097: Simplifying multilinear polynomials

题目Whenweattendedmiddleschoolwereaskedtosimplifymathematicalexpressionslike"3x-yx+2xy-x"(orusuallybigger),andthatwaseasy-peasy("2x+xy").Buttellthattoyourpcandwe'llsee!Writeafunction:simplify,thattakesa
novelworm·2023-03-30 00:52

【论文笔记】Simplifying Task-oriented Dialogue Systems with Single Sequence-to-sequence Architectures

论文：Sequicity:SimplifyingTask-orientedDialogueSystemswithSingleSequence-to-sequenceArchitectures首先先明确一个概念，在管道型(pipeline)对话系统中一般会将对话系统拆分成几个模块，在不同文章中其叫法也不尽相同，比如自然语言理解(NLU)模块有时也被叫做userintentcalssifier，对话管
偶尔范特西·2023-01-11 17:16

2020-SIGIR- Lightgcn: Simplifying and powering graph convolution network for recommendation

LightGCN当前RS中的GCN工作没有进行彻底的消融实验，本文实验发现GCN的两项设计**[特征转化]和[非线性激活函数]**不适用于协调过滤。提出了LightGCN，只使用了GCN的邻居聚合，线性传播信息，然后加权每一层的嵌入得到最终的表示。1引言CF的通用范式：①学习到用户和物品的隐含特征（嵌入/表示）；②基于嵌入向量进行预测。MF，直接将singleid作为嵌入SVD++，将历史交互物品
Dive_·2022-12-24 08:13

Simplifying Graph Convolutional Networks

背景对图神经网络的简化，WUF,ZHANGT,JR.AHS,etalSimplifyingGraphConvolutionalNetworks.ICML模型SGCN(SimplifyingGraphConvolutionalNetworks)是图神经网络的简化。SGCN指出图神经网络对特征进行邻近节点聚合后相当于多层线性感知机。多层神经网络目的是通过拟合非线性函数划分不同的数据类别。SGCN假定非
Starry memory·2022-12-24 08:11

SSL论文笔记：FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence

文章目录AbstractionFixMatchAlgorithmAugmentationAdditionalimportantfactorsRelatedworkExperimentsCIFAR10/100,SVNHBarelysupervisedlearningAblationSharpeningandThresholdingAugmentationstrategyOthersAbstracti
weixin_39901859·2022-12-21 21:45

FixMatch Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence

FixMatchSimplifyingSemi-SupervisedLearningwithConsistencyandConfidence作者：KihyukSohn∗DavidBerthelot∗Chun-LiangLiZizhaoZhangNicholasCarliniEkinD.CubukAlexKurakinHanZhangColinRaffel机构：GoogleResearch出处：ar
Harrylin、·2022-12-21 21:45

paper总结（5）FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learningwith Consistency and Confidence

半监督学习（Semi-supervisedlearning）是一种学习方法，其使用少量标记的数据和大量未标记的数据进行学习。半监督学习的关键是如何从未标记的数据中获取teachersignal。使用模型将预测值作为临时标签似乎很常见。最受欢迎的伪标签方法，仅使用对预测具有最高置信度的预测标签进行标记。但是，最初没有标签，因此不知道是否可以相信这些label。因此，存在一种称为一致性正则化的方法，该
miss9785·2022-12-21 21:43

论文阅读：FixMatch：simplifying-semi-supervised-learning-with-consistency-and-confidence

重点总结：主要结合了伪标签和一致正则化（两种数据增强的方式实现）方法利用更少的带标签数据，实现了更高的准确度。下面具体说一下关于FixMatch具体实施细节：先来介绍一下本篇论文中数据增强。数据增强的主要思路：在未标记的图像上进行弱增强从而生成伪标签，同时也在未标记的图像上进行强增强进行预测。具体使用到的方法的解释如下：1.弱增强：包括对图像的翻转和平移两种策略。2.强增强：主要应用RandAug
coding小白·2022-12-21 21:41

[论文阅读] FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence

[论文地址][代码][NeurIPS2020]Abstract半监督学习(SSL)提供了一种有效的手段，可以利用未标记的数据来提高模型的性能。这一领域最近取得了快速进展，但代价是需要更复杂的方法。在本文中，我们提出了FixMatch，这是一种对现有SSL方法进行了显著简化的算法。FixMatch首先使用模型对弱增强的无标签图像的预测来生成伪标签。对于一个给定的图像，只有在模型产生高置信度预测的情况
xiongxyowo·2022-12-21 21:40

Nips20 - 半监督图像分类代表作 FixMatch《Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence》

文章目录原文及参考初识相知回顾原文及参考原文地址：直接点我就能跳转初识作者认为，当前主流的半监督学习方法(semi-supervisedlearning,SSL)都可以归结于：在无label数据上构造人为标签。比如伪标签(也叫self-training)，使用模型的预测作为label再次进行训练；一致性约束，对输入和模型进行随机扰动（增广/dropout）后的输出结果作为人为标签（希望两者趋于一致
我是大黄同学呀·2022-12-21 21:10

半监督学习——FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence

论文：https://arxiv.org/abs/2001.07685代码：https://github.com/google-research/fixmatch1.论文题目与摘要FixMatch:SimplifyingSemi-SupervisedLearningwithConsistencyandConfidence摘要：半监督学习有效的利用没有标注的数据，从而提高模型的精度。这篇论文，我们将
CV-deeplearning·2022-12-21 21:32

FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence

FixMatch:SimplifyingSemi-SupervisedLearningwithConsistencyandConfidence,NIPS,2020要点：1、首先，基于“弱增强的未标记样本的模型预测”生成伪标签；接着，对于给定的样本，只有模型预测的置信度高时，伪标签才会被再训练；最后，通过输入同一样本的强增强版本进行伪标签预测的训练；2、SSL方法：为未标记图像生成一个人工标签，并将
nightluo·2022-12-21 21:00

论文阅读：LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation

论文阅读：LightGCN:SimplifyingandPoweringGraphConvolutionNetworkforRecommendationpaper：https://arxiv.org/abs/2002.02126code：https://github.com/kuandeng/LightGCNNGCF和LightGCN模型展示对比何向南老师组的两大必读论文NGCF和LightGCN
怼怼是酷盖·2022-12-19 00:48

解读FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence

还是Googleresearch出品论文：https://arxiv.org/abs/2001.07685官方代码：https://github.com/google-research/fixmatch主要贡献：（A+B=C的操作）1.主要结合了pseudolabel和consistencyregularization（两种数据增强方式实现）方法。2.在cifar10利用250个标签样本实现了94
dxz_tust·2022-12-07 01:13

[半监督学习] FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence

FixMatch是对现有SSL方法的简化.FixMatch首先对弱增强的未标记图像生成伪标签,接着,对同一图像进行强增强后,再计算其预测分布,最后计算强增强的预测与伪标签之间的交叉熵损失.论文地址:FixMatch:SimplifyingSemi-SupervisedLearningwithConsistencyandConfidence代码地址:https://github.com/google-
码侯烧酒·2022-12-01 14:58

#Reading Paper# LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation

#论文题目：LightGCN:SimplifyingandPoweringGraphConvolutionNetworkforRecommendation（LightGCN:简化和增强图卷积网络的推荐）#论文地址：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3397271.3401063#论文源码开源地址：https://github.com/gusye1234/LightGCN
堇禤·2022-11-23 03:28

卷积-CNN-GCN-LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation论文笔记

参考博客：https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/3326576041.卷积连续：(f∗g)(n)=∫−∞+∞f(τ)g(n−τ)dt(f*g)(n)=\int_{-\infty}^{+\infty}f(\tau)g(n-\tau)dt(f∗g)(n)=∫−∞+∞f(τ)g(n−τ)dt离散：(f∗g)(n)=∑τ=−∞+∞f(τ)g(n−τ)
hxl220284·2022-11-19 12:23

论文解读（NGCF）《LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation》

论文信息论文标题：LightGCN:SimplifyingandPoweringGraphConvolutionNetworkforRecommendation论文作者：XiangnanHe,KuanDeng,XiangWang,YanLi,YongdongZha
Learner-·2022-05-14 15:00

论文《LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation》阅读

论文《LightGCN:SimplifyingandPoweringGraphConvolutionNetworkforRecommendation》阅读论文概况Introduction模型分析LightGCN与SGCN的关系LightGCN与APPNP的关系二阶embedding平滑模型训练总结论文概况这篇文章是何向南教授刚刚发表在SIGIR2020上的作品，作者介绍了一个轻量版的GCN模型做推
煜煜^_^行者·2021-03-19 02:52

【论文笔记】LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation --- SIGIR2020

本文提出了一种轻型但是有效的GCN网络用于推荐系统，它舍弃了传统GCN的特征变换和非线性激活，并通过实验验证了这两种操作对协同过滤是无效的，同时提出了一种轻量级的GCN网络构建模型（LightGCN）用于推荐系统。摘要GCN在协同过滤中已经变成了一个最先进的方法，但是，它有效性原因一直没有被理解。现有的工作缺少对GCN的彻底消融分析（thoroughablationanalyses），然而，我们发
Wu mian·2020-10-10 19:09

Simplifying the World of Microservices and Container Technology

Withtheproliferationofonlineapplications,theirarchitecturesneedtocontinuouslyevolvetomakethemstandoutinthemultitudeofsimilarapps.Applicationsmustbehighlyavailableandresilientwhilerunningoncloudenviron
weixin_33709219·2020-09-14 12:25

阅读笔记《LightGCN Simplifying and Powering Graph Convolution》

LightGCN：简化并增强图卷积网络的推荐原文发表在SIGIR2020摘要图卷积网络(GCN)已经成为协同过滤的最新技术。然而，对于推荐的有效性的原因却没有很好地解释。现有的将GCN用于推荐的工作缺乏对GCN的深入消融分析，GCN最初是为图形分类任务而设计的，并配备了许多神经网络操作。然而，我们实证发现，两种最常见的设计-特征转换和非线性激活-对协同过滤的性能贡献很小。更糟糕的是，在模型中包含他
白刺猫nya·2020-08-26 14:13

改善代码设计 —— 简化条件表达式(Simplifying Conditional Expressions)

系列博客1.改善代码设计——优化函数的构成(ComposingMethods)2.改善代码设计——优化物件之间的特性(MovingFeaturesBetweenObjects)3.改善代码设计——组织好你的数据(ComposingData)4.改善代码设计——简化条件表达式(SimplifyingConditionalExpressions)5.改善代码设计——简化函数调用(MakingMetho
Create Chen·2020-08-22 01:57

改善代码设计 —— 简化条件表达式(Simplifying Conditional Expressions)

1.DecomposeConditional(分解条件式)解释:"复杂的条件逻辑"是导致复杂性上升最常见的地方,"条件表达式中堆积的计算过程","条件式表达得不简洁"等等都是造成复杂的原因.DecomposeConditional用于将这些复杂的元素从条件表达式中分离出去,仅在条件表达式中调用简洁的函数.这样做带来的直接好处是减少重复,而且代码的可读性提高了.冲动前:0if(date.After(
weixin_34204722·2020-08-05 20:05

P3037 [USACO11DEC]Simplifying the Farm G[最小生成树]

前言\(Kruscal\)的进一步应用以及\(set\)去重应用，输入输出没翻译，练习一下英语水平吧（其实是懒得搞）（逃题目描述FarmerJohnhasbeentakinganeveningalgorithmscourseathislocaluniversity,andhehasjustlearnedaboutminimumspanningtrees.However,FarmerJohnnowr
Vocanda·2020-07-27 18:00

SGC - Simplifying Graph Convolutional Networks 简化的图卷积网络 论文详解 ICML 2019

文章目录1相关介绍1.1SimpleGraphConvolution(SGC)提出的背景1.2SGC效果2SimpleGraphConvolution简化的图卷积2.1符号定义2.2图卷积网络GCNGCNvsMLPFeaturepropagation特征传播Featuretransformationandnonlineartransition分类器2.3简化的图卷积SGC线性化逻辑回归优化细节3谱
yyl424525·2020-06-21 15:28

Simplifying Conditional Expressions(简化条件表达式)

1.DecomposeConditional（分解条件表达式）2.ConsolidateConditionalExpressions（合并条件表达式）3.ConsolidateDuplicateConditionalFragments（合并重复的条件片段）4.RemoveControlFlag（移除控制标记）5.ReplaceNestedConditionalwithGuardClauses（以卫
李建明180·2020-02-04 12:00

[DM]Sequicity: Simplifying Task-oriented Dialogue Systems with Single Sequence-to-Sequence Architect

总述：这篇文章的主要特色在于生成dialoguebelieves，也就是作者所谓的beliefspan，在对话管理模块中，一般都需要首先对一句话的belief进行分类（就是一些slot-value对，一般来说分为两种类型，一种informable类型的，要告诉用户某一些具体信息，一种requestable类型的，需要记住用户需要什么。对于某一个informable类型比如说餐馆风味，有很多类（中国
lwgkzl·2019-10-20 00:59

使用Docker Compose简化K8S配置

原文链接：https://blog.docker.com/2018/12/simplifying-kubernetes-with-docker-compose-and-friends/翻译自：SimplifyingKuberneteswithDockerComposeandFriends
一嵩寒溪·2019-08-19 11:47

A Main/Subsidiary Network Framework for Simplifying Binary Neural Networks_CVPR19

URL:http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/html/Xu_A_MainSubsidiary_Network_Framework_for_Simplifying_Binary_Neural_Networks_CVPR
Charles5101·2019-07-08 00:07

应一些朋友要求发下Caffe 怎么安装 CPU环境 ubuntu脚本（记录 可用的）

文件caffe 编译的配置文件的修改CPU ## Refer to http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html # Contributions simplifying
zhuyuping·2016-04-02 20:00

Ehcache学习笔记(一)基础入门

Ehcache is an open-source, standards-based cache for boosting performance, offloading your database, and simplifying
luchunli1985·2015-12-21 14:15

改善代码设计 —— 简化条件表达式(Simplifying Conditional Expressions)

1. Decompose Conditional (分解条件式) 解释:       "复杂的条件逻辑" 是导致复杂性上升最常见的地方, "条件表达式中堆积的计算过程", "条件式表达得不简洁"等等都是造成复杂的原因. Decompose Conditional 用于将这些复杂的元
·2015-11-13 20:52

【WPF】MVVM实践（上）

主要参考了以下几篇文章：  WPF Apps With The Model-View-ViewModel Design Pattern  Simplifying the WPF
·2015-11-13 18:10

七大秘籍成就职场王者(收藏)

A great life is the result of simplifying your life. People often misinterpret what simplify means.
·2015-11-12 19:56

[翻译]Ambari,hadoop的配置,管理和监控项目入门

hortonworks.com/kb/get-started-setting-up-ambari/ Ambari is 100% open source and included in HDP, greatly simplifying
·2015-11-12 18:18

写代码

refactor your code often; trying to avoid duplicate stuff, improving its readability and simplifying
·2015-11-10 21:51

23+ Useful HTML5 Open Source Online Video Players & Libraries,

; Akamai has released a new Open Video Player for HTML5 <video> developer toolkit, aimed at simplifying
·2015-11-07 14:05

【WPF】翻译：使用ViewModel模式来简化WPF的TreeView

英文原文地址：Simplifying the WPF TreeView by Using the ViewModel Pattern 作者：Josh Smith 文中代码的下载地址：http://www.codeproject.com
·2015-11-01 14:57

Interesting Finds: 2008.05.13

VS2008 SP1 and .NET FX Beta Performance Improvements Introducing JScript Formatting in VS 2008 SP1 Simplifying
·2015-10-31 10:34

object c 数字转字符串，特别是大数字

http://forgecode.net/2010/02/simplifying-nsnumberformatter-use-on-the-iphone-with-objective-c-categories
·2015-10-21 12:34

[LeetCode] Find Median from Data Stream

Thispostsharesaverynicesolutionusingtwoheaps:amaxheapforthesmallerhalfandaminheapforthelargerhalf.ThecodeisrewrittenbelowinC++, simplifying
jcliBlogger·2015-10-19 23:00

Simplifying printing in Windows 8-简化Windows8( win8) 打印驱动开发

SimplifyingprintinginWindows8 JimmyHuang-黄工PrintingisoneofthemostcommonthingswedowithourPCsevenaswereadandworkwithmoreonlineresources. Wesetouttosimplifyandimprovethiscommonoperation--workingwithpartn
kingmax54212008·2014-08-23 00:00

Simplifying the Testing of Unmanaged Database Mode

Sometimes,whenbuildingawebapplicationinDjango,oneneedstoconnecttoalegacydatabasewhosetablesalreadyexist.Tosupportthisusecase,Djangohastheconceptof“unmanagedmodels,”whichletyouconnecttheDjangoORMtotabl
Bluven·2014-04-05 01:00

Simplifying Conditional Expressions

1.DecomposeConditional2.ConsolidateConditionalExpression3.ConsolidateDuplicateConditionalFragments4.RemoveControlFlag usebreakorreturn5.ReplaceNestedConditionalwithGuard6.ReplaceConditionalwithpolymor
FranklinGao·2013-04-11 22:00
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