introduction devops learn
Supervised Machine Learning : Regression and Classification
The course is available at : Supervised Machine Learning: Regression and Classification - Week 1: Introduction to Machine Learning - Week 1 | Coursera ......
软件测试/测试开发|常见软件测试框架类型：TDD、BDD、DDD、ATDD、DevOps介绍
前言 当今软件开发领域中，测试是确保代码质量和功能稳定性的关键步骤。而测试框架是在软件开发过程中使用的工具，有助于组织、管理和执行测试。在这篇文章中，我们将介绍几种常见的测试框架类型：TDD（测试驱动开发）、DDT（数据驱动测试）、BDD（行为驱动开发）和ATDD（行为驱动开发）以及 DevOps， ......
.NET DevOps 接入指南 | 1. GitLab 安装
引言 容器、DevOps和微服务被称为驱动云原生快速发展的三架马车。而DevOps是其中非常重要的一环，DevOps 是由Developers（Dev）和Operations（Ops）两个单词简称组成，中文直译就是“开发运维一体化”。 DevOps 作为一种复杂的软件工程方法，推行实施并不可一蹴而就 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 LASSO回归
LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归模型一般都是用英文缩写表示，硬要翻译的话，可翻译为 最小绝对收缩和选择算子。 它是一种线性回归模型的扩展，其主要目标是解决高维数据中的特征选择和正则化问题。 1. 概述 在LASSO中，通 ......
【五期李伟平】CCF-A（TMC'22）Enabling Long-Term Cooperation in Cross-Silo Federated Learning: A Repeated Game Perspective
Zhang, Ning , Q. Ma , and X. Chen . "Enabling Long-Term Cooperation in Cross-Silo Federated Learning: A Repeated Game Perspective." (2022). 针对重复执行跨筒仓联 ......
【五期李伟平】CCF-A（S&P'20）The Value of Collaboration in Convex Machine Learning with Differential Privacy
Nan W., et al. “The Value of Collaboration in Convex Machine Learning with Differential Privacy.” 2020 IEEE Symposium on Security and Privacy. 304-317 ......
某宝上搞来的电子书，经典的量化投资书籍，《Advances in Financial Machine Learning》—— 《金融机器学习的进展》、《量化投资与机器学习》、《金融机器学习研究进展》
英文书名： 《Advances in Financial Machine Learning》 经典的量化投资书籍，某宝上6元搞来的电子版： ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 岭回归
岭回归（Ridge Regression）是一种用于处理共线性数据的线性回归改进方法。和上一篇用基于最小二乘法的线性回归相比，它通过放弃最小二乘的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价来获得更实际和可靠性更强的回归系数。 1. 概述 岭回归的模型对于存在大量相关特征（这些特征之间存在很高的相关性）的 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 线性回归
线性回归是一种用于连续型分布预测的机器学习算法。其基本思想是通过拟合一个线性函数来最小化样本数据和预测函数之间的误差。 1. 概述 常见的线性回归模型就是：\(f(x) = w_0+w_1x_1+w_2x_2+...+w_nx_n\)这样的一个函数。其中 \((w_1,w_2,...w_n)\)是模 ......
强化学习研究方向(研究领域）现有的不足（短板、无法落地性） —— Why You (Probably) Shouldn’t Use Reinforcement Learning
外文原文： Why You (Probably) Shouldn’t Use Reinforcement Learning 地址： https://towardsdatascience.com/why-you-shouldnt-use-reinforcement-learning-163bae193 ......
FLAC: Federated Learning with Autoencoder Compression and Convergence Guarantee-2022
目的：减少通信量(成本)，例如VGGNet架构具有大约1.38亿个参数（4264 Mb） 方法：具有自动编码器压缩（Autoencoder Compression）且具有收敛保证（Convergence Guarantee）；利用冗余信息（the redundant information）和FL的 ......
A novel local-global dependency deep learning model for soil mapping
程哥的一区文章 “A novel local-global dependency deep learning model for soil mapping” (Li 和 Zhang, 2022, pp. -) (pdf) 研究问题：“工 程 “ discrete” 特征不能反映环境协变量 之间 的相 ......
[论文阅读] Learning Component-Level and Inter-Class Glyph Representation for few-shot Font Generation
Pre title: Learning Component-Level and Inter-Class Glyph Representation for few-shot Font Generation accepted: ICME 2023 paper: https://ieeexplore.ie ......
How to Master the Popular DBSCAN Clustering Algorithm for Machine Learning
Overview DBSCAN clustering is an underrated yet super useful clustering algorithm for unsupervised learning problems Learn how DBSCAN clustering works ......
【scikit-learn基础】--『预处理』之 缺失值处理
数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以 提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集 提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如无量纲化），让算法更加 ......
从DevOps状态报告看技术团队的文化建设
本文源自一次内部分享，借由此机会又把历年的DevOps状态报告翻看了一遍，其实大多数时候我们对于DevOps的理解都在于流程，工具，实践这些看得见摸得着的东西，但就像文末的几点思考所说的那样，我们一直相信技术可以改变世界，但很多时候，你要先改变人才能改变世界，而改变人是最难的。所以从文化的层面反过来 ......
Maven-Introduction to the Dependency Mechanism | Maven实战--- dependencies与dependencyManagement的区别
Maven – Introduction to the Dependency Mechanism https://maven.apache.org/guides/introduction/introduction-to-dependency-mechanism.html#:~:text=The de ......
论文精读：ST2Vec：道路网络中的时空轨迹相似性学习（ST2Vec: Spatio_Temporal Trajectory Similarity Learning in Road Networks）
论文精读：ST2Vec 道路网络中的时空轨迹相似性学习 《ST2Vec: Spatio-Temporal Trajectory Similarity Learning in Road Networks》 论文链接：https://doi.org/10.48550/arXiv.2112.09339 一 ......
【scikit-learn基础】--『预处理』之 离散化
数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以 提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集 提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如无量纲化），让算法更加 ......
Hierarchical Clustering-based Personalized Federated Learning for Robust and Fair Human Activity Recognition-2023
任务：人类活动识别任务Human Activity Recognition HAR 指标：系统准确性、公平性、鲁棒性、可扩展性 方法：1. 提出一个带有层次聚类（针对鲁棒性和公平的HAR）个性化的FL框架FedCHAR；通过聚类（利用用户之间的内在相似关系）提高模型性能的准确性、公平性、鲁棒性。 2 ......
An Introduction to Bioinformatics Algorithms, Neil C. Jones and Pavel Pevzner, the MIT Press, 2004.
An Introduction to Bioinformatics Algorithms, Neil C. Jones and Pavel Pevzner, the MIT Press, 2004. This introductory text offers a clear exposition o ......
《Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision》论文学习
一、Abstract 最先进的计算机视觉系统被训练用以预测一组预定的固定目标类别。这种受限的监督方式限制了它们的通用性和可用性，因为需要额外的标记数据来指定任何新的视觉概念。因此，直接从关于图像的原始描述文本中学习是一个有希望的替代方法，它利用了更广泛的因特网监督来源。 我们证明了预测哪个标题与哪张 ......
【scikit-learn基础】--『预处理』之 分类编码
数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以 提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集 提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如无量纲化），让算法更加 ......
The fourth day learning summary
一、for 循环循环就是重复做某件事，for循环是python提供第二种循环机制（第一种是while循环），理论上for循环能做的事情，while循环都可以做。目的：之所以要有for循环，是因为for循环在循环取值（遍历取值）比while循环更简洁。代码示例：for i in range(1, 11 ......
LightGCL Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning For Recommendation论文阅读笔记
Abstract 目前的图对比学习方法都存在一些问题，它们要么对用户-项目交互图执行随机增强，要么依赖于基于启发式的增强技术（例如用户聚类）来生成对比视图。这些方法都不能很好的保留内在的语义结构，而且很容易受到噪声扰动的影响。所以我们提出了一个图对比学习范式LightGCL来减轻基于CL的推荐者的通 ......
BIgdataAIML-IBM-A neural networks deep dive - An introduction to neural networks and their programming
https://developer.ibm.com/articles/cc-cognitive-neural-networks-deep-dive/ By M. Tim Jones, Published July 23, 2017 Neural networks have been around f ......
BigdataAIML-ML-Models for machine learning Explore the ideas behind machine learning models and some key algorithms used for each
最好的机器学习教程系列：https://developer.ibm.com/articles/cc-models-machine-learning/ By M. Tim Jones, Published December 4, 2017 Models for machine learning Alg ......
Deep Residual Learning for Image Recognition：ResNet
Deep Residual Learning for Image Recognition * Authors: [[Kaiming He]], [[Xiangyu Zhang]], [[Shaoqing Ren]], [[Jian Sun]] DOI: 10.1109/CVPR.2016.90 初读 ......
Learning to Rank — xgboost 2.0.2
* [Learning to Rank — xgboost 2.0.2 documentation](https://xgboost.readthedocs.io/en/stable/tutorials/learning_to_rank.html)* [XGBoost的原理、公式推导、Python实 ......
A Guide to Image and Video based Small Object Detection using Deep Learning : Case Study of Maritime Surveillance
A Guide to Image and Video based Small Object Detection using Deep Learning : Case Study of Maritime Surveillance 基于图像和视频的小对象指南使用深度学习进行检测：的案例研究海上监视 1 ......