数据增强，也叫数据增广。数据增强方法的本质实际上是在现有的有限数据的基础上，在不实际收集更多数据的前提下，而让数据产生等价于更大数据量的价值，即根据现有数据样本按照规则生成增量数据的过程。数据增强方法不仅是数据样本量的增多，更多的是数据本身特征的“增强”。增强方法的
事件抽取综述 1 基本概念1.1 事件1.2 事件抽取 2 国内外研究现状3 语料库3.1 ACE事件语料库3.2 MUC语料库3.3 TDT语料库3.4 KBP语料库3.5 ECB语料库3.6 CEC语料库 4 典型方法4.1 限定域事件抽取4.1.1 基于模式匹配的方法4.1.2 基于机器学习的方法 4.2 开放域事件抽取4.2.1
1.传统目标检测算法的基本流程 2. 特征提取方法 2.1 基于底层特征 基于颜色的方法基于文理的方法基于形状的方法基于语意的方法 2.2 基于中层特征 通过机器学习或特征挖掘之后提取出来的特征 PCA特征LDA学习后的特征 2.3 基于高层次的特征 进一步抽象成语意特征，例如什么样的
综述：基于深度学习的视频超分辨率 Video Super Resolution Based on Deep Learning: A Comprehensive Survey 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2007.12928.pdf 作者团队：西安电子科技大学 摘要 这篇综述完成了 4 个工作： 1.总结了 33 种最先进基于深度学习的 VSR方法，并详细介绍
本文介绍一篇最新的自动驾驶3D物体检测综述（2021年6月份发布），来源于中国人民大学，论文共26页，99篇文献。 论文链接为：https://arxiv.org/pdf/2106.10823.pdf
Title：基于最大化互信息对比学习的自监督bert？(Contrastive Multi-View Representation Learning on language) Abstract：在此论文中,我们在 deep infomax,infoNet等互信息最大化的基础上，使用对比学习思路，构建了一个基于孪生Bert的无监督预训练模型,这是一种在文本蕴含和文本复述任务
论文信息 论文来源： arXiv 论文引用： Han X, Gao T, Lin Y, et al. More data, more relations, more context and more openness: A review and outlook for relation extraction[J]. arXiv preprint arXiv:2004.03186, 2020. 论文链接： https://arxiv.org/abs/2004.03186 1.
写在最前面，这个综述阅读的reference在这里，原文肯定是写的比我好的，我写文章其实更多是归纳整理给自己来看，然后等我以后沉淀一沉淀，会来优化自己的语言和逻辑，整理成那种好的文本吧 https://ankeshanand.com/blog/2020/01/26/contrative-self-supervised-learning.html http://www.aty
转自雪球，这是今晚7点多，中信建投安排的一次沟通。 1、当时的职业现状和运价商场局势是供需矛盾形成的，缺箱仅仅催化剂，从2020年7月开端，美国的港口现已堵了一年了，新集装箱的投进不行么？（尤其是20英尺的集装箱供给现已大幅改进）美国港口的功率差么？一定要防止以为高运价是拥堵和缺箱形
翻译：Fang Y , Huang X , Qin L , et al. A survey of community search over big graphs[J]. The VLDB journal, 2020, 29(1):353-392. 在本节中，我们首先正式介绍常用的社区内聚性指标，然后比较它们的内聚性和计算效率。 2.1 凝聚力指标 为便于说明，我们考虑一个
关于今天A股行情，仍是一点一点分析：1、银行板块近期走强，与国际金融方法预期起色有直接关系。自6月17日美联储议息选择后，国际金融方法的导向从宽松走向边缘收紧，根据美联储官员最新观念，“加息七鹰”已现其三，布拉德、卡普兰与博斯蒂克支撑2022年加息，尽管中立派与鸽派仍旧占多，但从
1、短信概念 短信，即SMS，英文全称short message service，是一种可以通过移动设备如手机发送和接收有限长度文本信息的通讯服务. 2、短信知识点 ♥ 短信编码 GSM IRA UCS2 单条短信最大字节数 ♥ 短信存储 逻辑存储区 物理存储区 最大存储短信条数 存在设备上 存
整体而言科技股明显是非常强势的，后续继续注重即可。 锂电池高潮，今天分化比较明显，不过涨停仍然有不少，这个方向今天不合是正常的，趋势还在，继续看好后市，晶瑞股份走势也很健康没什么问题。 白酒仍是最香的，今天继续大涨，是有好几个利空的，公开这个版块才是最强的，个股都是低开高走，今天
板块效应上，今日高潮的又是锂电池与白酒，锂电池仍然没参加的好时机，现在的锂电池板块尽管涨停多，可是没有一个中心个股一向短线领涨，这才是问题所在，根本都是首板或者是调整两天的反包板，归于板块首板涨停导致高潮而踏空资金不肯去买其他板块，被逼跟风去买后排个股，而不是由一个龙头目涨，
Spring Boot 文档 1.关于文档 Spring Boot 参考指南可以通过以下方式获得： Multi-page HTML Single page HTML PDF 最新的版本可以在docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/找到。 2. 寻求帮助 如果遇到问题， 访问How-to documents，重要。 学习 Spring 的基础知识。S
采掘、化工、纺织服饰、医药生物和轿车等工作领涨，我大致看了一下，今天的期货市场表现还不错，铁矿石大涨，焦煤焦炭大涨，所以今天采掘领涨，的确是一点都不稀罕，所以，周期股仍是典型的波段，因为缺少了前期持续性上涨的布景，所以，波段式工作成了其时周期股的一大特征，比如多头认为大宗产品涨
1.1 算法分类 1.1.1 协同训练 该方法旨在最大限度地扩展所有观点的相互协议,并达成最广泛的共识。协同训练算法一般过程如图1所示，根据该过程对算法进行交替训练,利用先验信息或相互学习知识，使两种不同视图的一致性最大化。 Co-training算法利用了数据集每个属性间可能会产生的
题记-- 夫君子之行，静以修身，俭以养德，非澹泊无以明志，非宁静无以致远，夫学须静也，才须学也，非学无以广才，非志无以成学，怠慢则不能励精，险躁则不能冶性，年与时驰，意与岁去，遂成枯落，多不接世 rectanglet篇标签综述 在drawble文件目录下创建一个xml文件 首先在根节点中设置属性 shape为re
温故而知新，可以为师矣 本文为拉钩教育java高薪培训班学习笔记与总结 第⼀部分 微服务架构 1.架构发展 具体可以查看我之前的 一篇博文 2.微服务架构体现的思想及优缺点 微服务架构的优点: 微服务架构和微服务 微服务很⼩，便于特定业务功能的聚焦 A B C D 微服务
一、文献综述概述 文献综述是研究者在其提前阅读过某一主题的文献后，经过理解、整理、融会贯通，综合分析和评价而组成的一种不同于研究论文的文体。 综述的目的是反映某一课题的新水平、新动态、新技术和新发现。 从其历史到现状，存在问题以及发展趋势等，都要进行全面的介绍和评论。
本讲座选自清华大学电子工程系章毓晋老师于2015年11月26日RONG v2.0---图形图像处理与大数据技术论坛上所做的题为《图象工程发展的统计综述》的演讲。章毓晋：首先谢谢韩院长的邀请。我是做图象技术方面的工作的，我们做图象的人一直认为图象数据就已经是大数据了。不过，我一直在做一个
杨峰 译 分布式实验室 跟很多其它软件类似，对Serverless还没有清晰定义，但是肯定有两个互相有重叠的定义：Serverless最初是用于描述依赖第三方服务（‘云端’）实现对逻辑和状态进行管理的应用。典型的包括“厚客户端”（例如单页Web应用、移动应用），他们一般都使用基于云端的数据库（例如Pa
一文梳理无监督对比学习（MoCo/SimCLR/SwAV/BYOL/SimSiam）（微信推文） 自监督学习（Self-Supervised Learning） 2018-2020年发展综述 （微信推文） 对比学习（Contrastive Learning）综述（知乎） 综述文献： 2020TPAMI-Self-supervised Visual Feature Learning with Deep Neural Networks- A Survey
为什么读文献？ 每天保持读至少2-3篇的文献的习惯。读文献有不同的读法。但最重要的自己总结概括这篇文献到底说了什么，否则就是白读，读的时候好像什么都明白，一合上就什么都不知道，这是读文献的大忌，既浪费时间，最重要的是，没有养成良好的习惯，导致以后不愿意读文献。 1. 每次读完文献 (不
1 综述(1) 什么是特征选择特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ，或属性选择( Attribute Selection ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。(2) 为什么要做特征选择在机器学习的实际应用中，特征数量往往较多，其中可
