学习方法
C++学习——四种字符串与数据连接的方法
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。方法调用很简单，sprintf itoa函数在我的其他博客也有详解，请翻阅查看，话不多说，直接撸代码:#include <iostream> #include <string> #include <cstdlib> #include <sstream> #include <cstring> usi
日期 2023-06-12 10:48:40
K8S学习笔记之在k8s中删除和添加节点的方法
0x00 概述简单介绍一下在k8s集群中删除节点和添加节点的方法。0x01 删除节点如果需要在k8s集群中删除节点，首先需要在master节点上删除该节点的相关数据，再删除该节点，接着在该节点上进行reset操作，接着删除相关文件。1.1 在Master节点操作# 其中< node name >是在k8s集群中使用< kubectl get nodes >查询到的节点名称
日期 2023-06-12 10:48:40
【Seaborn绘图】深度强化学习实验中的paper绘图方法
强化学习实验中的绘图技巧-使用seaborn绘制paper中的图片，使用seaborn绘制折线图时参数数据可以传递ndarray或者pandas,不同的源数据对应的其他参数也略有不同.1. ndarray先看一个小例子def getdata(): basecond = [[18, 20, 19, 18, 13, 4, 1],
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习 | 数据缩放与转换方法（1）
如果某个特征的方差比其他特征大几个数量级，那么它就会在机器学习过程中占据主导位置，导致学习器并不能像我们期望的那样，从所有特征中进行学习。sklearn.preprocessing 包提供了几种实用的转换器功能，可以将原始特征向量转换为更适合机器学习的数据模型。1 . 数据标准化1.1 特定范围缩放比较基础的标准化是将数据缩放至给定的最小值和最大值直接，通常在 0和1 之间，或者将每个特征的最大绝
日期 2023-06-12 10:48:40python学习：pip常用方法
pip 是 Python 包管理工具，该工具提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。1.查看 pip 的版本可以使用以下命令：pip --version复制2.下载安装包使用以下命令：pip install some-package-name复制例如安装 numpy 包：pip install numpy复制3. 通过以下的命令来移除软件包：pip uninstall some-
日期 2023-06-12 10:48:40视频修复：无监督流对齐的序列对序列学习方法S2SVR（ICML 2022）
关注公众号，发现CV技术之美本文将 Seq2Seq 的架构引入到了视频超分中，其次针对光流不准的问题，之前的文章选择使用DCN进行替代，本篇论文『Unsupervised Flow-Aligned Sequence-to-Sequence Learning for Video Restoration 』从另一个角度出发，通过知识蒸馏的方法来训练更准的光流，想法很好但是相比于DCN的效果还有待进一步
日期 2023-06-12 10:48:40
监督学习方法
Perceptro n &LR& Boosting可以看出，相较于简单的感知机模型，后两种模型的损失函数更加光滑，且对噪声数据比较明显（分类错误误差的增加比较多）
日期 2023-06-12 10:48:40【RTOS训练营】课程学习方法和结构体知识复习 + 链表知识
一、学习方法因为有些学员是刚进群，所以这里再把学习方法讲一下。1. 预习我们会在每一节晚课之后会通知要预习的章节，学员需要按如下操作观看相关视频。 1.1 打开官网：百问网官网 1.2 点击首页的"深入学习单片机双架构双系统项目实战线上班" 1.3 再点击"单片机双架构双系统项目实战"，观看视频在电脑上、在手机浏览器里、微信或QQ里，都可以打开我们的官
日期 2023-06-12 10:48:40在线学习方法FTRL原理与实现
作者：massquantity原文：https://www.cnblogs.com/massquantity/p/12693314.html 点击阅读原文可以前往整理：秋枫学习笔记note：公式太长可以左右滑动 本文主要和大家介绍在线学习中应用非常广泛也非常经典的算法FTRL。 在线学习想要解决的问题在线学习 ( OnlineLearning ) 代表了一系列机器学习算法，特点是每来一个样本就能训
日期 2023-06-12 10:48:40
SIGIR'21 微软|基于自监督图学习的召回方法
image.pngSelf-supervised Graph Learning for Recommendation https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3404835.34628621. 背景本文为召回阶段所提出的相关方法。首先，基于图的推荐系统方法存在以下三个限制：稀疏的监督信号：通常我们都是根据用户和item之间的交互来作为监督信号，但是这种交互相对于整个交
日期 2023-06-12 10:48:40vuejs 菜鸟学习方法「建议收藏」
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。http://misc-notes.netlify.com/2020/01/13/%E6%9E%81%E7%AE%80vuejs%E5%85%A5%E9%97%A8/可能很多想学vue的人都苦于无法入门——因为用脚手架的正常做法前期太繁琐，而且即便搭好了脚手架也从浏览器看到了vue准备好的hello worl界面，下一步还是不知道从哪里入手。此文就介绍一个开
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习中常见的过拟合解决方法
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在机器学习中，我们将模型在训练集上的误差称之为训练误差，又称之为经验误差，在新的数据集（比如测试集）上的误差称之为泛化误差，泛化误差也可以说是模型在总体样本上的误差。对于一个好的模型应该是经验误差约等于泛化误差，也就是经验误差要收敛于泛化误差，根据霍夫丁不等式可知经验误差在一定条件下是可以收敛于泛化误差的。 当机器学习模型对训练集学习的太好的时候（再学
日期 2023-06-12 10:48:40李航《统计学习方法》笔记之朴素贝叶斯法
第4章朴素贝叶斯法朴素是整个算法的强假设，即变量之间是强相互独立的。例子路人拿出来3颗豆，两颗红豆1颗绿豆，我和路人各自抽了一颗,路人发现自己抽中的是绿豆，他想用剩下的那颗和我换，我换不换?换不换豆，抽中红豆概率一样吗?P(A \mid B) 表示在B发生的条件下发生A的概率。P(A \mid B)=\frac{P(A B)}{P(B)}=\frac{P(B \mid A) P(A)}{P(B)}
日期 2023-06-12 10:48:40张朝阳总结的最高效学习方法是什么？答案都在这里！
刚从抖音刷到了一个视频，名叫《星空下的对话》。截取了其中的一个片段标题是：张朝阳与俞敏洪分享的学习方法《碎片化学习方法》我以文字的形式记录下来，分享给大家。我们可以听听到底大佬口中的碎片化学习方法是什么，为什么如此推崇，是怎么提高平时工作或学习的效率的。01什么是碎片化学习张朝阳举的例子就好比你逛一个大型商超，里面有很多琳琅满目的商品，有些是你熟悉的，有些是你陌生的。但没关系，你想买什么东西，你就
日期 2023-06-12 10:48:40
python学习：文件操作及os方法大全
1.File(文件) 方法file 对象使用 open 函数来创建，下表列出了 file 对象常用的函数：序号 方法描述1file.close()关闭文件。关闭后文件不能再进行读写操作。2file.flush()刷新文件内部缓冲，直接把内部缓冲区的数据立刻写入文件, 而不是被动的等待输出缓冲区写入。3file.fileno()返回一个整型的文件描述符(file descriptor FD 整型),
日期 2023-06-12 10:48:40Datawhale组队学习 -- Task07：类、对象与魔法方法
类与对象1. 对象 = 属性 + 方法对象是类的实例。换句话说，类主要定义对象的结构，然后我们以类为模板创建对象。类不但包含方法定义，而且还包含所有实例共享的数据。三大特性：封装：也就是把客观事物封装成抽象的类，并且类可以把自己的数据和方法只让可信的类或者对象操作，对不可信的进行信息隐藏。封装是面向对象的特征之一，是对象和类概念的主要特性。 简单的说，一个类就是一个封装了数据以及操作这些数据的代码
日期 2023-06-12 10:48:40Seurat软件学习7-同胞多组学结合方法-WNN
Seurat软件学习1-多个模型得数据进行整合：https://cloud.tencent.com/developer/article/2130078Seurat软件学习2-scrna数据整合分析：https://cloud.tencent.com/developer/article/2131431Seurat软件学习3-scrna数据整合分析注释数据集：https://cloud.tencent
日期 2023-06-12 10:48:4010个机器学习中常用的距离度量方法
点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 距离度量是有监督和无监督学习算法的基础，包括k近邻、支持向量机和k均值聚类等。距离度量的选择影响我们的机器学习结果，因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此，我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前，我们需要了解距离测量是如何工作的，以及我们可以从哪些测量中进行选择。本文将简要介绍常用的距离度量方法、它们的工作
日期 2023-06-12 10:48:40持续学习常用6种方法总结：使ML模型适应新数据的同时保持旧数据的性能
点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 持续学习是指在不忘记从前面的任务中获得的知识的情况下，按顺序学习大量任务的模型。这是一个重要的概念，因为在监督学习的前提下，机器学习模型被训练为针对给定数据集或数据分布的最佳函数。而在现实环境中，数据很少是静态的，可能会发生变化。当面对不可见的数据时，典型的ML模型可能会性能下降。这种现象被称为灾难性遗忘。解决这类问题的常用方法是
日期 2023-06-12 10:48:4010个机器学习中常用的距离度量方法
本文来自Deephub Imba公众号。距离度量是有监督和无监督学习算法的基础，包括k近邻、支持向量机和k均值聚类等。距离度量的选择影响我们的机器学习结果，因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此，我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前，我们需要了解距离测量是如何工作的，以及我们可以从哪些测量中进行选择。本文将简要介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Python计算
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习中分类准确率的评估方法
对机器学习的分类结果进行分析是一个很重要的过程，之前一直忽略了这一个过程，一直到使用了Scikit-learn之后才发现有一堆不懂的名词需要学习。下面主要解释下混淆矩阵、准确率、召回率、f1-score等概念。这些概念其实也是模式识别和信息检索里面经常碰到的东西。混淆矩阵（Confusion Matrix）混淆矩阵其实很好理解，就是把预测值和实际值写在同一个矩阵里。假设总共需要分为两类，那么混淆矩
日期 2023-06-12 10:48:40并发多线程学习（五）Java线程的状态及主要转化方法
1 操作系统中的线程状态转换首先我们来看看操作系统中的线程状态转换。 在现在的操作系统中，线程是被视为轻量级进程的，所以操作系统线程的状态其实和操作系统进程的状态是一致的。 操作系统线程主要有以下三个状态：就绪状态(ready)：线程正在等待使用CPU，经调度程序调用之后可进入running状态。执行状态(running)：线程正在使用CPU。等待状态(waiting): 线程经过等待事件的调用
日期 2023-06-12 10:48:40高效学习：成为学习高手的5个方法
思维导图引子 学霸思维在日常生活中养成即便是面对牛奶这样一种极为常见的食物，只要仔细观察，多问“为什么”，也能够深刻了解到“近郊农业”的概念学知识、做学问，从细致观察日常生活开始第1章 原因思维法记忆力强大的人与记忆力普通的人唯一的不同就是“关注点”的差异 通过建立事物之间的联系实现长期记忆 记忆力好的人往往将需要记忆的事物与身边的事物联系起来，通过探寻事物产生的原因就轻松记住了，无须死记硬背聪明
日期 2023-06-12 10:48:40一起学习设计模式--03.工厂方法模式
简单工厂模式虽然简单，但是存在一个很严重的问题：由于静态工厂方法是根据传入的参数不同来创建不同的产品的，所以当系统中需要引入新产品时，就需要修改工厂类的源代码，这将违背开闭原则。为了实现增加新产品而不修改原有代码，工厂方法模式应运而生。一、日志记录器的设计A科技公司欲开发一个系统运行日志记录器(Logger)，该记录器可以通过多种途径保存系统的运行日志，例如通过文件或数据库记录，用户可以通过修改配
日期 2023-06-12 10:48:40腾讯灯塔视频号直播预告：数据分析学习方法论
点击蓝字 关注我们 // 本期主题数据分析学习方法论运营人必备的数据分析技能
日期 2023-06-12 10:48:40传统CV和深度学习方法的比较
来自《Deep Learning vs. Traditional Computer Vision》摘要：深度学习推动了数字图像处理领域的极限。但是，这并不是说传统计算机视觉技术已经过时了。本文将分析每种方法的优缺点。本文的目的是促进有关是否应保留经典计算机视觉技术知识的讨论。本文还将探讨如何将计算机视觉的两个方面结合起来。评论了几种最近的混合方法论，这些方法论证明了改善计算机视觉性能和解决不适合深
日期 2023-06-12 10:48:40JavaScript 学习-48.$.ajaxSetup方法设置AJAX的全局默认设置
前言$.ajaxSetup方法用于设置AJAX的全局默认设置。之后执行的所有AJAX请求，如果对应的选项参数没有设置，将使用更改后的默认设置。 这方便我们设置error 统一返回样式。示例设置全局默认 // 设置AJAX的全局默认选项 $.ajaxSetup( { url: "/login" , // 默认URL aysnc: true , // 异步
日期 2023-06-12 10:48:40COLING'22 | SelfMix：针对带噪数据集的半监督学习方法
作者：丁誉洋标题：「SelfMix」: Robust Learning Against Textual Label Noise with Self-Mixup Training 录取：COLING2022 Oral 链接：https://arxiv.org/abs/2210.04525 Github：「SelfMix & Baselines」: https://github.com/noi
日期 2023-06-12 10:48:40Research | 使用无监督学习、多任务学习的分子性质预测新方法
2022年12月15日，中南大学湘雅药学院曹东升团队，国防科技大学吴诚堃团队，浙江大学侯廷军团队以及湖南大学曾湘祥教授团队合作在Research期刊上发表论文“Pushing the Boundaries of Molecular Property Prediction for Drug Discovery with Multitask Learning BERT Enhanced by SMIL
日期 2023-06-12 10:48:40基于强化学习的信息流广告分配方法CrossDQN[美团]
今天给大家介绍的是我们团队今年发表在WWW2022上的论文CrossDQN，提出了一种基于强化学习的信息流广告分配方法。这也是我个人在入职美团之后工作的主要方向。接下来我将对论文内容进行详细的介绍。1、信息流广告分配背景电商场景下的信息流通常包含两部分的内容，一类被称为自然结果，另一类是广告结果。二者以混合列表的形式展现给用户。如下图是工业界常见的混排系统的架构，广告和自然结果首先在各自的系统内进
日期 2023-06-12 10:48:40自监督为何有效？243页普林斯顿博士论文「理解自监督表征学习」，全面阐述对比学习、语言模型和自我预测三类方法
新智元报道 作者：专知 编辑：好困【新智元导读】虽然监督学习引发了深度学习的繁荣，但它有一些关键的缺点：（1）它需要大量昂贵的标记数据，（2）它从头开始解决任务，而不是像人类那样利用从先前经验中获得的知识和技能。预训练已成为一种替代和有效的范式，以克服这些缺点，其中模型首先使用容易获得的数据进行训练，然后用于解决感兴趣的下游任务，标记数据比监督学习少得多。 使用未标记数据进行预训练，即自监
日期 2023-06-12 10:48:40