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： 通过实...
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！...
Apache Kafka Learning
目录 一、Kafka 1、Message Queue是什么？ 2、Kafka 基础架构 3、Kafka安装 二、Maven项目测试 1、Topic API 2、生产者&消费者 一、Kafka Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以收集并处理用户在网站中的所有动作流数据以及物联网设备的采样信息...
论文解读（DWL）《Dynamic Weighted Learning for Unsupervised Domain Adaptation》
[ Wechat：Y466551 | 付费咨询，非诚勿扰 ]论文信息 1 介绍 2 方法2.1 出发点反应的问题：随着域对齐的实现，判别性在下降；2.2 模型框架2.3 Sample Weighting为避免由于源域和目标域样本数量差距过大导致模型产生倾向性，本文对每个域的样本进行加权：...
MySQL Optimization Learning(六)
样可以避免间隙锁对并发插入的影响； 不要申请超过实际需要的锁级别；除非必须，查询时不要显示加锁；对于一些特定的事务，可以使用表锁来提高处理速度或减少死锁的可能。 MySQL Optimization Learning(一) MySQL Optimization Learning(五) 不断学习才能不断提高！ 生如蝼蚁，当立鸿鹄之志，命比纸薄，应有不屈之心。 乾坤未定，你我皆是黑马，若乾坤已定，谁敢说我不能逆转乾坤...
MySQL Optimization Learning(五)
入缓冲区read_rnd_buffer_size：mysql随机读的缓冲区大小innodb_file_per_table：此参数确定为每张表分配一个新的文件 MySQL Optimization Learning(一) MySQL Optimization Learning(四) 不断学习才能不断提高！ 生如蝼蚁，当立鸿鹄之志，命比纸薄，应有不屈之心。 乾坤未定，你我皆是黑马，若乾坤已定，谁敢说我不能逆转乾坤...
MySQL Optimization Learning(四)
式作为常数进行处理 索引覆盖扫描，当索引中的列包含所有查询中需要使用的列的时候，可以使用覆盖索引 子查询优化 等值传播 3.5、关联查询 MySQL Optimization Learning(一) MySQL Optimization Learning(三) 不断学习才能不断提高！ 生如蝼蚁，当立鸿鹄之志，命比纸薄，应有不屈之心。 乾坤未定，你我皆是黑马，若乾坤已定，谁敢说我不能逆转乾坤...
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 SOTA 方...
迁移学习（JDDA） 《Joint domain alignment and discriminative feature learning for unsupervised deep domain adaptation》
$ 列向量；$b$ 是批大小； 注意，训练过程是通过小批量 $\text{SGD}$ 实现的，因此，在每次迭代中，只有一批训练样本被对齐。2.3 Discriminative Feature Learning为学习更具判别性的特征，提出两种判别特征学习方法：基于实例的判别特征学习 和 基于中心的判别特征学习。注意，整个训练阶段都是基于小批量 $\text{SGD}$ 的。因此，下面给出的鉴别损...
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/ ...