orc学习
KDD'22「Salesforce」基于向量化的无偏排序学习
关注我们，一起学习~标题：Scalar is Not Enough: Vectorization-based Unbiased Learning to Rank 链接：https://arxiv.org/pdf/2206.01702.pdf 代码：https://github.com/Keytoyze/Vectorization 会议：KDD 2022 公司：Salesforce1. 导读无偏的排
日期 2023-06-12 10:48:40
PyTorch学习系列教程：深度神经网络【DNN】
导读趁着清明小假期，决定继续输出几篇文章。对于PyTorch学习教程系列，有了前几篇推文做铺垫，这次打算用三篇文章分别介绍一下深度学习中的三大基石：DNN、CNN、RNN。本文就从DNN开始，即深度神经网络。本文建议结合历史推文《PyTorch学习系列教程：Tensor如何实现自动求导》配套阅读。深度神经网络就是所谓的深度学习吗？深度神经网络，英文Deep Nueral Network，简写DNN
日期 2023-06-12 10:48:40
PyTorch学习系列教程：卷积神经网络【CNN】
导读前篇推文介绍了深度学习中最为基础和常见的一类网络——深度神经网络，也就是DNN，其源起于MLP网络，经过丰富的激活函数和反向传播算法的加持，使得网络在层数深的情况下能够有效训练，并大大增强了网络的信息表达能力（神经网络模型本质上是在拟合一个相对复杂的映射函数，随着网络层数的增加，能拟合逼近的映射函数可以越复杂，意味着信息表达能力越强）。本篇继续深度学习三大基石之卷积神经网络（CNN）——一类在
日期 2023-06-12 10:48:40Pytorch模型训练实用教程学习笔记：一、数据加载和transforms方法总结
前言最近在重温Pytorch基础，然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的，并不适合学习阅读。 于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》，写得不错，特此根据它来再学习一下Pytorch。 仓库地址：https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial数据集转换首先练习对数据集的处理方式。 这里采用的是cif
日期 2023-06-12 10:48:40Pytorch模型训练实用教程学习笔记：二、模型的构建
前言最近在重温Pytorch基础，然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的，并不适合学习阅读。 于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》，写得不错，特此根据它来再学习一下Pytorch。 仓库地址：https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial复杂模型构建解析模型搭建比较容易，但是复杂模型通常是使用多个
日期 2023-06-12 10:48:40Pytorch模型训练实用教程学习笔记：四、优化器与学习率调整
前言最近在重温Pytorch基础，然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的，并不适合学习阅读。 于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》，写得不错，特此根据它来再学习一下Pytorch。 仓库地址：https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial优化器概念Pytorch提供了优化器Optimizer，作为
日期 2023-06-12 10:48:40
salesforce零基础学习（一百一十九）In-App Guidance实现引导页操作功能
本篇参考：https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.customhelp_lexguid.htm&type=5https://developer.salesforce.com/docs/atlas.en-us.api_meta.meta/api_meta/meta_prompt.htm想象一下，我们使用 salesforce做了一个 应
日期 2023-06-12 10:48:40【Pytorch学习笔记十二】循环神经网络（RNN）详细介绍（常用网络结构及原理）
以下文章转载自智能建造小硕士。循环神经网络的来源是为了刻画一个序列当前的输出与之前信息的关系。从网络结构上，循环神经网络会记忆之前的信息，并利用之前的信息影响后面结点的输出。即：循环神经网络的隐藏层之间的结点是有连接的，隐藏层的输入不仅包括输入层的输出，还包括上一时刻隐藏层的输出。其中双向循环神经网络（Bidirectional RNN, Bi-RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Te
日期 2023-06-12 10:48:40torch.optim.lr_scheduler：调整学习率
本文是笔者在学习cycleGAN的代码时，发现其实现了根据需求选择不同调整学习率方法的策略，遂查资料了解pytorch各种调整学习率的方法。主要参考：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#how-to-adjust-learning-rate1 综述1.1 lr_scheduler综述torch.optim.lr_scheduler模块提供了一些根据
日期 2023-06-12 10:48:40
Pytorch创建多任务学习模型
点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 在机器学习中，我们通常致力于针对单个任务，也就是优化单个指标。但是多任务学习(MTL)在机器学习的许多应用中都取得了成功，从自然语言处理和语音识别到计算机视觉和药物发现。MTL最著名的例子可能是特斯拉的自动驾驶系统。在自动驾驶中需要同时处理大量任务，如物体检测、深度估计、3D重建、视频分析、跟踪等，你可能认为需要10个以上的深度学
日期 2023-06-12 10:48:40Salesforce LWC学习(四十) dynamic interaction 浅入浅出
本篇参考：Configure a Component for Dynamic Interactions in the Lightning App Builder - Salesforce Lightning Component LibrarySalesforce Help | ArticleGitHub - trailheadapps/dreamhouse-lwc: Sample applicat
日期 2023-06-12 10:48:40
基于PyTorch、易上手，细粒度图像识别深度学习工具库Hawkeye开源
机器之心专栏机器之心编辑部细粒度图像识别 [1] 是视觉感知学习的重要研究课题，在智能新经济和工业互联网等方面具有巨大应用价值，且在诸多现实场景已有广泛应用…… 鉴于当前领域内尚缺乏该方面的深度学习开源工具库，南京理工大学魏秀参教授团队用时近一年时间，开发、打磨、完成了 Hawkeye——细粒度图像识别深度学习开源工具库，供相关领域研究人员和工程师参考使用。本文是对 Hawkeye 的详细介绍。目
日期 2023-06-12 10:48:40Salesforce LWC学习(四十) datatable的dynamic action的小坑浅谈
本篇参考：https://developer.salesforce.com/docs/component-library/bundle/lightning-datatable/documentation我们在项目中会用到针对table等显示 dynamic action的情况，即基于每行的特有属性，展示这行满足条件的action。比如我们的一个文件目录的管理系统，针对文件的操作，我们可以修改文件名
日期 2023-06-12 10:48:40salesforce零基础学习（一百二十四）Postman 使用
本篇参考：Salesforce 集成篇零基础学习（一）Connected Appsalesforce 零基础学习（三十三）通过REST方式访问外部数据以及JAVA通过rest方式访问salesforce我们在项目中也经常遇见下游系统去和我们进行交互的情况，针对 salesforce可以提供 标准 rest api以及自定义的rest接口。那么下游系统如何进行连通性测试或者我们如何来验证自己的接口
日期 2023-06-12 10:48:40salesforce knowledge 学习
本篇参考：https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.knowledge_lightning_enable.htm&type=5StationLinkknowledge理解为一个知识库，通过knowledge可以将问题快速分类，用户更方便的查找问题并且找到问题答案。减少客户等待时间，提高工作效率等1.启用knowledge2.Lightn
日期 2023-06-12 10:48:40salesforce零基础学习（一百二十八）Durable Id获取以及相关概念浅入浅出
本篇参考：salesforce 零基础开发入门学习（十一）sObject及Schema深入https://developer.salesforce.com/docs/atlas.en-us.api_tooling.meta/api_tooling/tooling_api_objects_entitydefinition.htmhttps://developer.salesforce.com/doc
日期 2023-06-12 10:48:40pytorch的学习资源
安装：https://github.com/pytorch/pytorch 文档：http://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/tensor_tutorial.html#getting-started 用pytorch实验的一些模型：https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial 知乎上关于如何学习pytorch的：
日期 2023-06-12 10:48:40【PyTorch】教程：学习基础知识-(6) Autograd
AUTOMATIC DIFFERENTIATION WITH torch.autograd 在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播算法，在该算法中，参数根据损失函数相对于给定参数
日期 2023-06-12 10:48:40【PyTorch】教程：学习基础知识-(5) 构建模型
BUILD THE NEURAL NETWORK (构建神经网络) 神经网络由 layers/modules 组成，torch.nn 提供了所有的你需要构建自己的神经网络的 blocks ， 每
日期 2023-06-12 10:48:40【PyTorch】教程：学习基础知识-(2) Tensors
Tensors Tensors 是一个特殊的数据结构，非常类似于数组和矩阵，在 PyTorch 中，我们使用 tensors 编码模型的输入和输出，以及模型的参数。
日期 2023-06-12 10:48:40【PyTorch】教程：学习基础知识-(1) 快速入门
快速入门 本节将介绍机器学习中常见任务的API。请参考每一节中的链接来深入了解。 working with data (处理数据) PyTorch 提供了两个基本方法用于数据处理，torch.utils.
日期 2023-06-12 10:48:40Salesforce for sales managers学习笔记
1 Lead and opportunity management. 1.1 lead lifecycle 如果Lead qualified, then to opportunity, account and contact. Lead来自比如Trade shows, marketing campaigns, referrals and other. Lead can be entered by
日期 2023-06-12 10:48:40pytorch 动态调整学习率
背景 深度炼丹如同炖排骨一般，需要先大火全局加热，紧接着中火炖出营养，最后转小火收汁。 本文给出炼丹中的 “火候控制器”-- 学习率的几种调节方法，框架基于 pytorch 1. 自定义根据 epoch 改变学习率。 这种方法在开源代码中常见，此处引用 pytorch 官方实例中的
日期 2023-06-12 10:48:40Pytorch深度学习实战（1）—— 使用LSTM 自动编码器进行时间序列异常检测
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日期 2023-06-12 10:48:40【Pytorch深度学习实战】（13）时序预测
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日期 2023-06-12 10:48:40【Pytorch深度学习实战】（12）神经风格迁移（Neural Style Transfer）
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日期 2023-06-12 10:48:40【Pytorch深度学习实战】（11）变分自动编码器（VAE）
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日期 2023-06-12 10:48:40【Pytorch深度学习实战】（10）生成对抗网络（GAN）
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日期 2023-06-12 10:48:40【Pytorch深度学习实战】（7）深度残差网络（DRN）
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日期 2023-06-12 10:48:40AI模型设计必备：PyTorch与TensorFlow模型C++与python实现学习资料
目录 在生产中转换 PyTorch 模型： 将 PyTorch 模型转换为 C++： 在生产中部署 TensorFlow 模型： 在生产中转换 Keras 模型：
日期 2023-06-12 10:48:40Pytorch迁移学习---训练花卉数据集
什么是迁移学习（Transfer Learning） 迁移学习，简单的理解就是使用一些已经训练好的模型迁移到类似的新的问题进行使用，而不必对新问题重新建模
日期 2023-06-12 10:48:40