quot demonstrated networks learning
【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 ......
spring：Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/springframework/core/metrics/ApplicationStartup
设置了父类框架 <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.1.10.RELEASE</version> <re ......
spring：Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/logging/LogFactory”
Java运行时环境中找不到org.apache.commons.logging.LogFactory这个类。 在maven中导入依赖即可 <dependency> <groupId>commons-logging</groupId> <artifactId>commons-logging</arti ......
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
001、报错记录 合并gvcf使用脚本如下： gatk CombineGVCFs -R GCF_001704415.2_ARS1.2_genomic.fna --variant gvcf.list -O test.g.vcf.gz 报错如下： 002、解决方法，设置内存上限可以解决上述报错： gat ......
SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder"
自动化框架中，从返回的json字符串中获取值，需要用jsonpath <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.jayway.jsonpath/json-path --> <dependency> <groupId>com.jayway.jsonpath ......
Graph Condensation for Graph Neural Networks
目录概符号说明MotivationGCOND代码 Jin W., Zhao L., Zhang S., Liu Y., Tang J. and Shah N. Graph condensation for graph neural networks. ICLR, 2022. 概 图上做压缩的工作. ......
幽灵和熔断+LR/SC的实现和使用+Consistent和Coherent+memory 属性 Device-nGnRnE+IP-XACT+vcs token is "until"+vcs编译解决 module名重复的冲突问题+Webhook
幽灵和熔断 幽灵和熔断是基于瞬态指令流的缓存侧信道攻击。在瞬态指令流中被执行的内存加载指令如果将一个数据带入了缓存，则即使流水线回滚期间处理器丢弃了该指令返回的访存结果，已经被修改的缓存状态却无法撤销。由此，攻击者可以通过监测缓存的变化来推断受害者程序的访存地址，如果该地址本身包含敏感信息，就会引发 ......
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 ......
SourceTree使用教程_network
SourceTree使用教程 1.克隆、提交、推送 在使用SourceTree之前必须要先安装Git和sourceTree，具体安装过程不再赘述 （1）以加入我的管理团队为例，进入5-27-dq 这个仓库，点击管理，然后进入仓库成员管理，发现现在我的仓库成员有4个了，gitee免费版最多可5个成 ......
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 ......
[问题记录] C# 使用NPOI操作Excel模版写入数据 - 生成文件打开时提示 "发现 XXX.xlsx 中的部分内容有问题..."
解决方案： 1.先确保原来的模版文件打开是正常的，没有提示要恢复 2.用Office打开这个模版文件，另存为一个文件。用这个文件来作为模版使用。 问题描述： 使用C# NPOI 操作Excel模版 （模版用office打开是正常的），写入数据 ， 导出的文件打开时提示是否尝试恢复 ，点击 “是” 后 ......
【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 ......
mysql链接异常，不能使用ip链接解决——null, message from server: "Host 'host.docker.internal' is not allowed to connect to this MySQL server"
情况： 报错翻译： 空指针，来自服务器的消息："Host ’ Host .docker.internal’ 不允许连接到 MySQL 服务器" 登陆mysql 键入命令mysql -uroot -p，回车后提示你输入密码，输入12345，然后回车即可进入到mysql中 选择数据库 use ......
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 ......
论文阅读-Self-supervised and Interpretable Data Cleaning with Sequence Generative Adversarial Networks
1. GARF 简介 代码地址：https://github.com/PJinfeng/Garf-master 基于 SeqGAN 提出了一种自监督、数据驱动的数据清洗框架——GARF。 GARF 的数据清洗分为两个步骤： 规则生成 (Rule generation with SeqGAN)：利用 ......
一些让生活更容易的"常识"：Music, Water, Breath, Mindset
Hello 网友们！这个还是听Andrew Huberman的播客时记的笔记。关于音乐、水、呼吸和心态。这次只是记录了可以直接行动的内容，都是一些知道了就立马就能让生活变得容易的信息，背后的原理和相关的研究可以去听播客，是否知道原理对效果有很大影响的（强烈推荐，🧱内可以在iPhone自带的播客应用 ......
《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 ......
Java中“100==100”为true，而"1000==1000"为false？
前言 今天跟大家聊一个有趣的话题，在Java中两个Integer对象做比较时，会产生意想不到的结果。 例如： Integer a = 100; Integer b = 100; System.out.println(a==b); 其运行结果是：true。 而如果改成下面这样： Integer a = ......
[Troubleshooting] kubectl cp exit code 255 - exec: \"tar\": executable file not found in $PATH"
0. 背景 kubectl cp container 文件到本地 host 报错： $ kubectl cp test/po-test-pod-0:/tmp ./ -c ctr-test-container time="2023-12-20T02:17:29Z" level=error msg="e ......
DBus.server服务启动报错->"/etc/selinux/*/contexts/dbus_contexts": No such file or directory
系统启动后很多使用dbus1的命令没法使用，查看日志发现dbus.service没有启动，并伴随下面报错： Failed to start message bus: Failed to open "/etc/selinux/targeted/contexts/dbus_contexts": No s ......
Cause: org.xml.sax.SAXParseException; lineNumber: 17; columnNumber: 119; 对实体 "characterEncoding" 的引用必须以 ';' 分隔符结尾。
报错： Caused by: org.apache.ibatis.builder.BuilderException: Error creating document instance. Cause: org.xml.sax.SAXParseException; lineNumber: 17; col ......
【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 ......
"强网杯"复现
reverse ezre（2023-12-19） 来自http://mtw.so/5ECr2q 父子进程(fork函数) 参考文献http://mtw.so/5xMbp5 http://mtw.so/6gTs9O 简言之，fork()函数执行后会复制一遍代码，开启一个新的进程(子进程)，父子进程执行 ......
mapstruct报错 No property named "XXXX" exists in source parameter(s). Type "XXXX" has no properties.
1、问题现象 java: No property named "XXXX" exists in source parameter(s). Type "XXXX" has no properties. 2、相关环境依赖版本 jdk: 17 maven: 3.8.8 springboot: 3.1.4 ......