随着深度神经网络做的的发展，网络的结构越来越复杂，我们也很难确定每一层的输入结构，输出结构以及参数等信息，这样导致我们很难在短时间内完成debug。因此掌握一个可以用来可视化网络结构的工具是十分有必要的。类似的功能在另一个深度学习库Keras中可以调用一个叫做model.summary()的
Arxiv 2021: Towards a Theoretical Framework of Out-of-Distribution Generalization ICML 2021 Oral： Can Subnetwork Structure be the Key to Out-of-Distribution Generalization? ICML 2021 Oral：Domain Generalization using Causal Matching ICML 2
论文：Exact Feature Distribution Matching for Arbitrary Style Transfer and Domain Generalization 论文地址: Exact Feature Distribution Matching for Arbitrary Style Transfer and Domain Generalization 代码地址: https://github.com/YBZh/EFDM 以往一些领域泛化(Doma
高斯噪音（Gaussian noise） a kind of signal noise that has a probability density function (pdf) equal to that of the normal distribution (which is also known as the Gaussian distribution). the values that the noise can take are Gaussian-distributed. (fro
动机 本文是2017年的论文，提出了经典的深度学习推荐模型Deep&Cross。本文是为了解决当时需要手动构建特征交叉和DNN不能学习到所有交叉特征的问题，作者提出的Deep & Cross Network(DCN)无需手动交叉特征，同时除了DNN参数外，只引入了少量额外的参数，模型性能和所占内存都优于当时最先进
菜刀流量特征(最开始是明文传输，后来采用base64加密)：PHP类WebShell链接流量如下：第一：“eval”，eval函数用于执行传递的攻击payload，这是必不可少的；第二：(base64_decode($_POST[z0]))，(base64_decode($_POST[z0]))将攻击payload进行Base64解码，因为菜刀默认是使用Base64编码，以避免被检测；第
大家好，我是对白。 前两天刚好刷到KDD2022的一篇文章，是介绍快手在它们短视频上的一项推荐重排新算法，不仅在用户观看时长和视频播放量都有了较大提升外，用户观看视频的标签数也有了显著增长，这说明该算法同时兼具相关性和多样性两点。 为了测试其效果，我顺便下载了一下快手这款app，于是
在深度学习中，对训练数据进行标准化和归一化处理，可以加快模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度上缓解了深度网络中梯度消失的问题，从而使深层网络的训练更加容易。 归一化 归一化的作用是统一样本的统计分布性。把数据样本范围压缩至某个范围之间。 主要是为了方便处理不同的数
1. 特征的不变性 每个物体，我们总可以用一些词语或部件来描述它，比如人脸的特征：两个眼睛、一个鼻子和一个嘴巴。对于图像而言，我们需要计算机去理解图像，描述图像就需要计算机去取得图像的特征，对图像比较全面的描述即一个二维矩阵，矩阵内的每个值代表图像的亮度。有时候我们需要让计算
ESRGCNN（2022-CVPR） Image Super-resolution with An Enhanced Group Convolutional Neural Network 摘要 具有强大学习能力的 CNN 被广泛用于解决超分辨率问题。然而，CNN 依赖于更深的网络架构来提高图像超分辨率的性能，这通常会增加计算成本。在本文中，我们提出了一种具有浅层架构的
面向对象的特征: 封装,继承,多态 不使用继承写代码:代码量多,冗余 使用继承写代码: 灵活,看起来很舒服,节约代码量表示继承: 子类的类名后面加上括号,括号内写入父类的类名继承的特性:子类继承父类,那么子类就拥有父类的所以属性和方法继承于同一个父类的子类,不能相互调用方法 继
4 文本表示模型 目录4 文本表示模型TF-IDF词袋模型n-gram模型主题模型（topic model）词嵌入模型（word embeding) TF-IDF TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术，常用于挖掘文章中的关键词，而且算法简单高效，常被工业用于最开始的
一、特征工程 对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。从本质上来讲，特征工程是一个表示和展现数据的过程。在实际工作中，特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余，设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。 以下主要针对结构化数据和
1、Continual Learning for Visual Search with Backward Consistent Feature Embedding Timmy S. T. Wan, Jun-Cheng Chen, Tzer-Yi Wu, Chu-Song Chen https://arxiv.org/pdf/2205.13384 在图像搜索算法中，数据库中的图片会随着时间的增长而增加。但是现有方法依赖于在
XGBoost算法 文章转载自microstrong的深入理解XGBoost 1. XGBoost简介 XGBoost的全称是eXtreme Gradient Boosting，它是经过优化的分布式梯度提升库，旨在高效、灵活且可移植。XGBoost是大规模并行boosting tree的工具，它是目前最快最好的开源 boosting tree工具包，比常见的工具包
If I have to describe latent space in one sentence, it simply means a representation of compressed data. 隐空间(Latent Space) 隐空间是 压缩数据的一个表示。隐空间的作用是为了找到 模式(pattern) 而学习数据特征并且简化数据表示。 数据压缩 指用比原来表示更
分享嘉宾：罗景 58同城 高级架构师 编辑整理：洪鹏飞 内容来源：DataFun AI Talk《连接效率优化实践》 出品社区：DataFun 导读：本次分享由以下几个部分构成—— 58的业务背景 综合排序框架 效率优化框架 基础数据流程（数据） 策略优化路径（算法） 效率优化平台（工程） 总结和思考 -- 01 58的业
一、人前超级低调，能不说话就不说话，说出来都是建设性和总结性的。 二、在人际关系方面特别厉害，能帮别人解决很多办不到的问题，但轻易不会出手相帮，都是带着目的而来。 三、人际圈子很广，能结交到一些大人物，这是他们的底牌，轻易不会让周围的人拓展到这个圈子里来。 四、看破不说破，都是好
经过“数据清理”和“特征变换”后的数据集，已经满足了数据科学项目中算法对数值的基本要求。但是， 不呢止步于此，数据集的特征数量、质量会影响计算效率和最终模型的预测、分类效果。所以要对特征进行选择，即根据具体的项目选择适合的特征。 3.1 特征选择简述 是不是维度越大的数据
数据科学项目中少不了要用到机器学习算法。通常每种算法都会对数据有相应的要求，比如有的算法要求数据集特征是离散的，有的算法要求数据集特征是分类型的，而数据集特征不一定就满足这些要求，必须依据某些原则、方法对数据进行变换。 2.1 特征的类型 特征的类型由其所有值的集合决定，通
01 背景和问题 目前，模型开发的流程越来越规范化，通常可以分为业务分析、样本准备、特征工程、模型构建、模型评估及监控这几个步骤。其中，特征工程和模型构建在建模的整个流程中依然非常耗时，并且非常依赖于模型开发者对业务的理解及数据处理的能力。 在目前实际业务场景下，面临的最
特征工程常见示例： 分类数据、文本、图像。 还有提高模型复杂度的 衍生特征 和 处理 缺失数据的填充 方法。这个过程被叫做向量化。把任意格式的数据 转换成具有良好特性的向量形式。 分类特征 比如房屋数据： 房价、面积、地点信息。 方案1：把分类特征用映射关系 编码成 整数 。 {'Q
论文信息 论文标题：Data Augmentation for Deep Graph Learning: A Survey论文作者：Kaize Ding, Zhe Xu, Hanghang Tong, Huan Liu论文来源：2022, arXiv论文地址：download 1 介绍 本文主要总结图数据增强，并对该领域的代表性方法做出归类分析。 DGL 存在的两个问题： 次优
