superglue learning matching networks
Q-learning与Sarsa算法辨析
这个是Q-learing的一个算法，根据代码，它就是，先设定训练100次，然后，给它一个随机的状态，这里我们假设状态6就是终点，那么走迷宫的时候，如果没走到6，就要一直走下去，，所以里面还要用到一个while循环，然后在每个状态的时候，找一个非负的动作，存储在数组里，（算是合理动作的集合吧），下一个 ......
《Progressive Learning of Category-Consistent Multi-Granularity Features for Fine-Grained Visual Classification》阅读笔记
论文标题 《Progressive Learning of Category-Consistent Multi-Granularity Features for Fine-Grained Visual Classification》 细粒度视觉分类中类别一致多粒度特征的渐进学习 作者 Ruoyi D ......
【scikit-learn基础】--『预处理』之 数据缩放
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 ......
PANE-GNN Unifying Positive and Negative Edges in Graph Neural Networks for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 目前利用GNN的推荐系统主要关注用户的正面反馈，而忽略了负面反馈提供的见解。于是我们提出了PANG- GNN，该模型将图神经网络的正面和负面边统一在一起。PANG-GNN首先将原始评分图根据正面和负面反馈划分为两个不同的二分图。接下来分别使用两个独立的嵌入，即感兴趣嵌入和无兴趣嵌入 ......
CentOS7配置静态ip后service network restart失败
解决方法： 1、检查配置文件，文件夹下是否存在类似文件（ifcfg-ens33），存在的话，删除掉，保留一个即可（判断方式为配置文件中是否有配置信息） cd /etc/sysconfig/network-scripts/ ls 删除命令： rm 文件名称 重启网络：service network r ......
通过match看rust
最常见的逻辑控制流比如if-else,switch,while等常用编程语言都支持，但恰巧rust语法中没有switch，取而代之的是更加强大适用的match匹配，我们就来看看rust的match有何奇特之处。看我们如何用match消除if-else嵌套使代码更清晰。 ......
Machine is not on the network
在调试Android jni 的时候发现一个奇怪的问题 在连接socket的时候老是报错 m_sock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0); if(m_sock < 0) { debug(LEVEL_ERROR, "Socket create error %d\r\n ......
使用yarn安装依赖包出现“There appears to be trouble with your network connection. Retrying...”超时的提醒
我们在使用yarn安装依赖包文件的时候，可能会出现“There appears to be trouble with your network connection. Retrying...”超时的提醒，很有可能是因为yarn默认的镜像地址为国外，因此慢（超时）就说得过去了…… 1、问题描述 我们在 ......
0x02 Network Services
Task1、引言 这个房间将探讨常见的网络服务漏洞和错误配置。 Task2、了解SMB 什么是SMB？ SMB - 服务器消息块协议 - 是一种客户端-服务器通信协议，用于共享对网络上的文件、打印机、串行端口和其他资源的访问。[source] SMB 协议被称为响应请求协议，这意味着它在客户端和服务 ......
【scikit-learn基础】--『预处理』之 标准化
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 ......
yarn按照依赖的时候报 info There appears to be trouble with your network connection. Retrying...
出现这个提示多数情况下是有使用代理软件的结果，我们只需要关闭代理即可1. 更换yarn镜像 yarn config set registry https://registry.npm.taobao.org 2.移除原代理 yarn config delete proxy ......
论文精读：STMGCN利用时空多图卷积网络进行移动边缘计算驱动船舶轨迹预测（STMGCN: Mobile Edge Computing-Empowered Vessel Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Multigraph Convolutional Network）
《STMGCN: Mobile Edge Computing-Empowered Vessel Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Multigraph Convolutional Network》 论文链接：https://doi.org/10. ......
[ARC169E] Avoid Boring Matches
题解链接 非常厉害的一道题。 考虑无解是什么情况？ R 的个数超过 \(2^{n-1}\) 先考虑如何判定。从前往后考虑，如果遇到一个 B，那么如果后面有 R，就选最靠前的 R，否则选最靠后的一个 B.如果遇到 R，就选最靠后的一个 B。 但是这个判定很繁琐。我们考虑求出一个合法序列，使得他的 B ......
论文精读：基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测（Big data driven trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network withspatio-temporal awareness）
论文精读：基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测 《Big data driven vessel trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network with spati ......
Retentive Networks Meet Vision Transformers， 视觉RetNet
alias: Fan2023 tags: RetNet rating: ⭐ share: false ptype: article RMT: Retentive Networks Meet Vision Transformers 初读印象 comment:: (RMT)Retentive Netwo ......
Adaptive Graph Contrastive Learning for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 在实际的场景中，用户的行为数据往往是有噪声的，并且表现出偏态分布。所以需要利用自监督学习来改善用户表示。我们提出了一种新的自适应图对比学习(AdaGCL)框架，该框架使用两个自适应对比视图生成器来进行数据增强，以更好地增强CF范式。具体的说，我们使用了两个可训练的视图生成器，一个图 ......
15.Please retell the parable of The Blind men and An Elephant. What is the moral of the parable? What can we learn from the parable when it comes to critical thinking?
Round 1: Retelling the Parable and Extracting the Moral Speaker 1 (Student A): Hey everyone! So, let's dive into the parable of "The Blind Men and the ......
How to Use Docker and NS-3 to Create Realistic Network Simulations
https://insights.sei.cmu.edu/blog/how-to-use-docker-and-ns-3-to-create-realistic-network-simulations/ How to Use Docker and NS-3 to Create Realistic N ......
记录issue：iptables (legacy): Couldn't load match `comment':No such file or directory\n\nTry `
用nerdctl起容器碰到如下issue： FATA[0001] failed to create shim task: OCI runtime create failed: runc create failed: unable to start container process: error d ......
【scikit-learn基础】--『数据加载』之外部数据集
这是scikit-learn数据加载系列的最后一篇，本篇介绍如何加载外部的数据集。 外部数据集不像之前介绍的几种类型的数据集那样，针对每种数据提供对应的接口，每个接口加载的数据都是固定的。而外部数据集加载之后，数据的字段和类型是不确定的。 简单来说，我们在实际的数据分析工作中，用到的是外部数据集加载 ......
Overview of Machine Learning Methods for Genome-Wide Association Analysis
Overview of Machine Learning Methods for Genome-Wide Association Analysis BIBE2021: The Fifth International Conference on Biological Information and B ......
A novel essential protein identification method based on PPI networks and gene expression data
A novel essential protein identification method based on PPI networks and gene expression data Jiancheng Zhong 1 2, Chao Tang 1, Wei Peng 3, Minzhu Xi ......
A Novel Approach Based on Bipartite Network Recommendation and KATZ Model to Predict Potential Micro-Disease Associations
A Novel Approach Based on Bipartite Network Recommendation and KATZ Model to Predict Potential Micro-Disease Associations Shiru Li 1, Minzhu Xie 1, Xi ......
Paper Reading: Oversampling with Reliably Expanding Minority Class Regions for Imbalanced Data Learning
为了设计更有效的插值过采样算法，本文提出了一种新的插值过采样方法 OREM。OREM 在原始少数类样本周围找到候选少数类区域，然后利用这些候选区域识别不包含任何多数类样本的干净子区域。它们被认为是潜在的少数类区域，所以通过将合成样本填充到干净子区域可以增强少数类的表达能力。OREM 方法的思路很简单... ......
Predicting gene expression from histone modifications with self-attention based neural networks and transfer learning
Predicting gene expression from histone modifications with self-attention based neural networks and transfer learning Yuchi Chen 1, Minzhu Xie 1, Jie ......
Drug response prediction using graph representation learning and Laplacian feature selection
Drug response prediction using graph representation learning and Laplacian feature selection Minzhu Xie 1 2, Xiaowen Lei 3, Jianchen Zhong 3, Jianxing ......
【scikit-learn基础】--『数据加载』之样本生成器
除了内置的数据集，scikit-learn还提供了随机样本的生成器。通过这些生成器函数，可以生成具有特定特性和分布的随机数据集，以帮助进行机器学习算法的研究、测试和比较。 目前，scikit-learn库（v1.3.0版）中有20个不同的生成样本的函数。本篇重点介绍其中几个具有代表性的函数。 1. ......
DeepWalk Online Learning of Social Representations
目录概符号说明DeepWalk代码 Perozzi B., AI-Rfou R. and Skiena S. DeepWalk: Online learning of social representations. KDD, 2014. 概 经典的 graph embedding 学习方法. 符号说 ......
The second day learning summary
1.什么是接口测试？ 接口测试是测试系统组件间接口的一种测试。接口测试主要用于外部系统与系统之间以及内部各个子系统之间的交互点，定义特定的交互点，然后通过这些交互点来，通过一些特殊的规则也就是协议，来进行数据之间的交互。测试的重点是要检查数据的交换，传递和控制管理过程，以及系统间的相互逻辑依赖关系等 ......
Class-Incremental Learning with Generative Classifiers(CVPR2021W)
前置知识：VAE（可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/348498294） Motivation 之前的方法通常使用判别式分类器，对条件分布\(p(y|\textbf{x})\)进行建模（classifier+softmax+ce）。其问题在于分类器会偏向最新学的类别， ......