论文解读（SimGCL）《Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ]论文信息 1 Introduction本文是针对图对比学习在推荐系统中的应用而提出的相关方法。通常做对比学习的时候，需要对数据进行增广，得到相同数据的不同视图（view），然后进行对比学习，对于图结构也是一样，需要对用户-商品二部图进行结构扰动从而获得不同视图，然后进行对比学习最大化不同图扩充之间的节点表征一致性。贡献：...
清除浮动（clearfix）是什么，如何实现？
足个人兴趣，我们都将全力以赴，为你提供最优质的学习资源和支持。让我们一起探索Web开发的奇妙世界吧！加入前端入门之旅，成为一名出色的前端开发者！ 让我们启航前端之旅 ⭐ 清除浮动是什么？ 清除浮动（clearfix）是一种技术，用于解决因浮动元素脱离文档流而导致的父元素高度塌陷问题。当父元素包含浮动元素时，如果没有适当的清除浮动，父元素的高度可能会变为0，影响页面布局。清除浮动的目标是使父元素适当地包裹其...
RocketMQ Learning(二)
生死信消息，消息队列 RocketMQ 不会为其创建相应的死信队列。 一个死信队列包含了对应 Group ID 产生的所有死信消息，不论该消息属于哪个 Topic。 RocketMQ Learning(一) 不是你觉的悟到的东西给了你，你也接不住！ 干我们这行，啥时候懈怠，就意味着长进的停止，长进的停止就意味着被淘汰，只能往前冲，直到凤凰涅槃的一天！...
推荐一个最近刚出的比较全面的多模态、CV、NLP综述：Multimodal Deep Learning
简介 标题：Multimodal Deep Learning 网址：https://arxiv.org/abs/2301.04856 收录于：arxiv 2023 与其说这是一篇论文，倒不如说这是一本“书”。全文共 239 页，这其中还不包括封面、目录、参考文献等等的篇幅。 本书是一个研讨会的成果，在这个研讨会中，我们回顾了多模态方法，并试图创建一个坚实的领域概述，从深度学习的两个子领域的 SO...
迁移学习（JDDA） 《Joint domain alignment and discriminative feature learning for unsupervised deep domain adaptation》
hbf{x}^{s(t)} \in \mathbb{R}^{d}$ . Let $\boldsymbol{\Theta}$ denotes the shared parameters to be learned. $\mathbf{H}_{s} \in \mathbb{R}^{b \times L}$ and $\mathbf{H}_{t} \in \mathbb{R}^{b \times L}...
sklearn预测评估指标：混淆矩阵计算详解-附Python计算代码
有写过相应的理论和具体理论过程： 机器学习：性能度量篇-Python利用鸢尾花数据绘制ROC和AUC曲线 机器学习：性能度量篇-Python利用鸢尾花数据绘制P-R曲线 这里我们主要进行实践利用sklearn快速实现模型数据校验，完成基础指标计算。 混淆矩阵 查准率（precision）与查全率（recall）是对于需求在信息检索、Web搜索等应用评估性能度量适应度高的检测数值。对于二分类问题，可将真实...
人工智能 之 机器学习(Machine Learning)
目录 一：机器学习概述 二：机器学习算法 三：机器学习模型 四：机器学习过程 五：机器学习模型验证 六：sklearn模块 一：机器学习概述 二：机器学习算法 三：机器学习模型 四：机器学习过程 五：机器学习模型验证 六：sklearn模块 pip3 install sklearn -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ ...
机器学习笔记：scikit-learn pipeline使用示例
0. 前言 在机器学习中，管道机制是指将一系列处理步骤串连起来自动地一个接一个地运行的机制。Scikit-Learn提供了pipeline类用于实现机器学习管道，使用起来十分方便。 既然要将不同处理步骤串联起来，首先必须确保每个步骤的输出与下一个步骤的输入的数据是匹配的。所以，管道中的每个步骤都包含两个方法，fit()用于拟合（或者说训练），transform()用于数据转...
【机器学习】SVM多分类问题及基于sklearn的Python代码实现
类别，那么使用OVO训练的分类器就是 ( 2 n ) \binom{2}{n} (n2)，因此一般情况下使用OVR这种分类。 SVM都已经有写好的库函数，只需要进行调用就行了，这个SVM库集中在sklearn中，可以从sklearn导入。如果进行二分类那就使用svm.LinearSVC()，当然SVM中还有SVR(支持向量回归)。 class sklearn.svm.SVC(*, C=1.0, kern...
对YoloV5的backbone进行self-supervised learning以及fine-tuning
文章目录 应用场景 分离出YoloV5的backbone 基于主干网络的自监督训练 基于冻结主干梯度的模型预训练 模型训练 应用场景 当你的数据集存在标注数据占比较小，无标注数据占大头的时候，可以考虑下自监督学习来提高主干网络的视觉表征能力，有关自监督学习的论文可以参考这篇博文。 分离出YoloV5的backbone 将YoloV5的backbone写成一个图像分类网络 class YoloBackbo...