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PromptLang：A simple prompt-based programming language specifically designed for use inside GPT prompts
PromptLang：A simple prompt-based programming language specifically designed for use inside GPT prompts ......
Paper Reading: Ensemble of Classifiers based on Multiobjective Genetic Sampling for Imbalanced Data
大多数处理不平衡学习的技术都是针对二分类问题提出的，这些方法并不一定适用于不平衡的多分类任务。针对这些问题，本文提出了一种新的自适应方法——基于多目标遗传抽样的分类器集成(E-MOSAIC)。E-MOSAIC 将训练数据集中提取的样本编码为个体进行进化，通过多目标优化过程搜索能够在所有类别中产生具有... ......
Effective Diversity in Population-Based Reinforcement Learning
 **发表时间：**2020 (NeurIPS 2020) **文章要点：**这篇文章提出了Diversity v ......
【论文阅读】CrossFormer: A Versatile Vision Transformer Based on Cross-scale Attention
来自CVPR 2021 论文地址：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/2108.00154.pdf 代码地址：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/cheers ......
Paper Reading: Model-Based Synthetic Sampling for Imbalanced Data
针对不平衡数据问题，本文提出了一种基于模型的综合抽样(MBS)方法，从一个新的角度对少数类实例进行过采样。MBS 是一种过采样算法，目标是生成能够捕捉少数类训练样本特征之间关系的合成样本，同时保持数据样本的可变性。首先利用回归模型捕获少数类样本的特征趋势，接着通过对可用特征值进行采样生成临时数据样本... ......
Spectrum Random Masking for Generalization in Image-based Reinforcement Learning
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ ......
KEDA — Kubernetes Based Event Driven Auto scaling(转载)
原文：https://itnext.io/keda-kubernetes-based-event-driven-autoscaling-48491c79ec74 Event-driven computing is hardly a new idea; people in the database w ......
role-based-authorization strategy插件安装和使用-2
role-based-authorization strategy插件安装和使用一．安装插件1.点击系统管理-插件管理，搜索role，选择需要下载的版本，点击下载2.下载完成之后，需要重启服务器生效，最好是重启jenkins服务二．新建用户1.点击系统管理，管理用户2.点击新建用户，输入用户信息三． ......
C:\Windows\WinSxS 目录是 Windows 操作系统中一个重要的系统目录，它包含了组件存储和组件映像服务（Component Store and Component Based Servicing）的相关文件
C:\Windows\WinSxS 目录是 Windows 操作系统中一个重要的系统目录，它包含了组件存储和组件映像服务（Component Store and Component Based Servicing）的相关文件。 WinSxS 目录主要用于存储操作系统及其组件的多个版本和配置文件。它的 ......
.net 6 Policy-based authorization 基于策略授权
授权策略包含一个或多个要求。 在应用的 文件中将其注册为授权服务配置的一 Program.cs 部分： builder.Services.AddSingleton<IAuthorizationHandler, User_Role_Url_AHandler1>();builder.Services.A ......
PicoRV32-on-PYNQ-Z2: An FPGA-based SoC System——RISC-V On PYNQ项目复现
> **本文参考：** > 👉 [1️⃣ 原始工程](https://github.com/drichmond/RISC-V-On-PYNQ) > 👉 [2️⃣ 原始工程复现教程](https://blog.csdn.net/qq_39229006/article/details/9859831 ......
Occupancy Grid Map to Pose Graph-based Map: Robust BIM-based 2D- LiDAR Localization for Lifelong Indoor Navigation in Changing and Dynamic Environments
将占据栅格地图转换为基于姿态图的地图：基于BIM的2D LiDAR定位在变化和动态环境中实现终身室内导航的鲁棒性。 摘要： 许多研究都依赖于事实上的标准自适应蒙特卡罗定位（AMCL）方法，以在从建筑信息模型（BIM模型）提取的占用栅格地图（OGM）中定位机器人。然而，大多数这些研究都假设BIM模型准 ......
《Frequency-based Randomization for Guaranteeing Differential Privacy in Spatial Trajectories》论文笔记
论文十问：Q1 论文试图解决什么问题？ 空间轨迹数据会泄漏个人隐私。因此，为了保护用户的隐私和保护效用，本文提出了一种基于效率的随机化模型。 Q2 这是否是一个新的问题？ Q3 这篇文章要验证一个什么科学假设？ Q4 有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？ Q5 论文中提到 ......
Exploiting Positional Information for Session-based Recommendation
[TOC] > [Qiu R., Huang Z., Chen T. and Yin H. Exploiting positional information for session-based recommendation. ACM Transactions on Information Syst ......
Self-Supervised Hypergraph Convolutional Networks for Session-based Recommendation
[TOC] > [Xia X., Yin H., Yu J., Wang Q., Cui L and Zhang X. Self-supervised hypergraph convolutional networks for session-based recommendation. AAAI, ......
Self-Supervised Graph Co-Training for Session-based Recommendation
[TOC] > [Xia X., Yin H., Yu J., Shao Y. and Cui L. Self-supervised graph co-training for session-based recommendation. CIKM, 2021.](http://arxiv.org/a ......
Global Context Enhanced Graph Neural Networks for Session-based Recommendation
[TOC] > [Wang Z., Wei W., Cong G., Li X., Mao X. and Qiu M. Global context enhanced graph neural networks for session-based recommendation. SIGIR, 202 ......
April 2023-Memory-efficient Reinforcement Learning with Value-based Knowledge Consolidation
本文基于深度q网络算法提出了记忆高效的强化学习算法来缓解这一问题。通过将目标q网络中的知识整合Knowledge Consolidation到当前q网络中，所提算法减少了遗忘并保持了较高的样本效率。 ......
Neural Attentive Session-based Recommendation
[TOC] >[ Li J., Ren P., Chen Z., Ren Z., Lian T. and Ma J. Neural attentive session-based recommendation. CIKM, 2017.](http://arxiv.org/abs/1711.04725 ......
Planar Odometry from a Radial Laser Scanner. A Range Flow-based Approach（1）论文解读
激光光流里程计的基本理解： （1）类比图像光流，假设光强度不变，图像是每个像素点，像素包含灰度值；激光光流，假设障碍物不动，光流是激光范围内的激光点，每个激光点包含距离和角度信息 （2）图像信息求导，得到光强度；激光光流信息求导，得到速度（距离的速度，角度的速度），并可以用分解到笛卡尔坐标系下的速度 ......
drf——全局处理异常、接口文档、jwt介绍、based64编码与解码
## 全局异常处理原理 ```python # 对于前端来讲，后端即便报错，也要返回统一的格式，前端便于处理 {code:999,msg:'系统异常，请联系系统管理员'} # 只要三大认证，视图类的方法出了异常，都会执行一个函数： rest_framework.views import except ......
Memory Priority Model for Session-based Recommendation
[TOC] > [Liu Q., Zeng Y., Mokhosi R. and Zhang H. STAMP: Short-term attention/memory priority model for session-based recommendation. KDD, 2018.](http ......
Permutation Invariant Graph Generation via Score-Based Generative Modeling
[TOC] > [Niu C., Song Y., Song J., Zhao S., Grover A. and Ermon S. Permutation invariant graph generation via score-based generative modeling. AISTATS ......
Paper Reading: forgeNet a graph deep neural network model using tree-based ensemble classifiers for feature graph construction
[toc] Paper Reading 是从个人角度进行的一些总结分享，受到个人关注点的侧重和实力所限，可能有理解不到位的地方。具体的细节还需要以原文的内容为准，博客中的图表若未另外说明则均来自原文。 | 论文概况 | 详细 | | | | | 标题 | 《forgeNet: a graph dee ......
[ICDE 2023] Voting-based Opinion Maximization
# [ICDE 2023] Voting-based Opinion Maximization ## Application 在总统大选时，会有许多候选者，这些候选者都希望能够被选上，他们可以通过寻找一组种子节点（即社交网络上的用户），靠他们的影响力（本文采用opinion，和influence不同 ......
python：ERROR: Could not build wheels for wordcloud, which is required to install pyproject.toml-based projects
pycharm里无法下载，在下面下载出现问题 需要下载error里的文件 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud 这个网站找。输入Python，看自己电脑是怎样的 下载文件后，放到对应位置，下载成功 ......
2023AAAI_Ultra-High-Definition Low-Light Image Enhancement: A Benchmark and Transformer-Based Method(LLformer)
一. motivition 1. 之前的数据集分辨率较低 二. contribution 1. 提出两个超高清数据集UHD-4k和UHD-8k 2. 网络结构LLFormer(网络结构类似2022CVPR_Restormer: Effificient Transformer forHigh-Reso ......
[网络安全]Less-1 GET - Error based - Single quotes - String:基于错误的GET单引号字符型注入
判断注入类型 GET1 and 1=2仍有正常回显，说明该漏洞类型不是数字型注入。 GET1' and '1'='2没有回显，说明该漏洞类型为字符型注入。 判断注入点个数 GETid=1' order by 4 --+ 回显Unknown GETid=1' order by 3 --+ 回显如下： ......
05 Real-Time Physically-Based Materials
1. Microfacet BRDF 1.1 菲涅尔项 菲涅尔项：反射光线强度与入射角的关系。对于绝缘体而言，观察方向越是平行于平面，反射越强，图像越清晰；因为镜面反射可逆，所以反之亦然。对于金属而言，规律相似，但是变化没有绝缘体那么明显。菲涅尔项的值与角度以及两个介质的折射率有关，可以采用简化公式 ......
Handling Information Loss of Graph Neural Networks for Session-based Recommendation
Chen T. and Wong R. C. Handling information loss of graph neural networks for session-based recommendation. KDD, 2020. 概 作者发现图用在 Session 推荐中存在: lossy ......