参考与前言 本文主要介绍 建图 Mapping 方面的一些 基础知识介绍与相关下游任务使用 涉及知识较为基础，SLAM大佬们可以提前退出了 主要针对应用为移动机器人与物流无人驾驶车；提前申明：大部分文字/图片，翻译/截图于 来自 Introduction to Mobile Robotics, Techniques for 3D Mapping,
目录1. ERNIE 3.0的设计思路2. ERNIE 3.0的模型结构2.1 ERNIE 3.0的网络结构2.2 Universal Representation Module2.3 Task-specific Representation Module3. 不同类型的预训练任务3.1 Word-aware Pre-training Task1. Knowledge Masked Language Modeling2. Document Language
Structured data https://databricks.com/blog/2017/02/23/working-complex-data-formats-structured-streaming-apache-spark-2-1.html 结构化数据 -- 在数据上定义了一层模式， 例如关系型数据库 非结构数据 -- 自由形式数据， 没有任何约束， 例如报纸新闻 半结构化数据 -- 没有全局
从一篇文章开始的学习：Representation learning of RNA velocity reveals robust cell transitions 知乎上的通俗解释： 如果你想要用一种方式来说明一个人脸，你会怎么做呢？ 你可能会用一段话来表示：“这个人是国字脸，眼睛很小，鼻子……”； 也可能会用一串数字表示：脸的长度、脸的宽
paper:https://arxiv.org/pdf/1910.10699.pdf abstract: 问题： knowledge distillation忽视了structural knowledge 实验结果： 新方法产生了优化，有的时候甚至是test中的top 1 method : 目标： 最大化互信息，让不同的输入尽可能映射到不同的值，相同的输入在T和S模式下映射的值尽可
因为在HttpGet请求中使用body传输json,被老板骂了，说我不懂http协议，但是http协议没有规定不能这么做啊？？ RFC 7231, section 4.3.1: GET The GET method requests transfer of a current selected representation for the target resource. GET is the primary mechanism of in
目录2 Constraint satisfaction problems: examples2.1 Basic concepts2.2 Constraint satisfaction problems on integers2.3 Constraint satisfaction problems on reals 2 Constraint satisfaction problems: examples Q: 列举"modeling"中可能出现的困难。 A: For other p
发表时间2018年 使用超图结构 解决重叠实体识别问题 Abstract: In this work, we propose a novel segmen tal hypergraph representation to model overlapping entity mentions that are prevalent in many practical datasets. We show that our mode
本文是对论文 A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications阅读汇报: 链接：https://pan.baidu.com/s/1i6U4udyVKm0y8F3MkZDSjQ 提取码：js6e --来自百度网盘超级会员V5的分享
0、写在前面 比起其他设计 novel SSL pretext task 的文章，这篇文章主要是做实验探究：network architecture 对 SSL pretext task 后学到 representation 好坏的影响。 1、结论 Architecture choices which negligibly affect performance in the fully labeled setting, may sig
【刘知远NLP课 整理】Word Representation Word representation is a process that transform the symbols to the machine understandable meanings. The goals of Word Representation are Compute word similarity WR(Star) ≃ WR(Sun) WR(Motel) ≃ WR(Hotel) Infer word
【刘知远NLP课 整理】Phrase & Sentence & Document Representation There are multi-grained semantic units in natural languages such as word, phrase, sentence, document. We have seen how to learn a word representation in link. In this post, we will focus on p
解耦：disentanglement 解耦的特征中，每一个维度都表示具体的、不相干的意义。其中最重要的是要让学到的表征具备人类可理解的意义。实际上在这个领域中，并没有一个标准的定义。概念本身也是不断发展的，甚至每个学者发表论文的时候还要专门提出一个指标来定义解耦。但是最核心且
Graph Representation 图神经网络 图表示学习(representation learning)——图神经网络框架，主要涉及PyG、DGL、Euler、NeuGraph和AliGraph五个框架。除了NeuGraph没有开源外，其它框架都已开源。 PyG DGL Euler NeuGraph AliGraph Dortmund NYU Alibaba
Do Transformers Really Perform Badfor Graph Representation? microsoft/Graphormer: This is the official implementation for "Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation?". (github.com) 1 Introduction 作者们发现关键问题在于如何补回Transformer模型
AI：2020年6月22日北京智源大会演讲分享之认知神经基础专题论坛——15:00-15:40刘嘉教授《From Representation to Comp: the Cognitive N》 导读：首先感谢北京智源大会进行主题演讲的各领域顶级教授，博主受益匪浅，此文章为博主在聆听各领域教授或专家演讲时，一张一张截图进行保存，希
代码： class ProjectSerializer(serializers.ModelSerializer): project_name = serializers.CharField(max_length=50, required=True, validators=[UniqueValidator(queryset=models.ProjectInformation.objects.all())]
作者：CHEONG 公众号：AI机器学习与知识图谱 研究方向：自然语言处理与知识图谱 本文介绍两篇基于互信息最大化的图谱预训练模型DGI（ICLR 2019）和InfoGraph（ICLR 2020），介绍模型核心点和模型思路，完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字：DGI & InfoGraph 一、背景知识 图谱预训练作
要更新序列化程序的外部字段，我们使用serializer.relatedField，它有两个函数to_representation和to_internal_value 。 to_representation用于修改API的GET主体， to_internal_value用于验证序列化程序的更新请求，例如，它将帮助您检查更新relatedField的请求是否存在于其他表中或不
背景动机 和自然智能相比，机器智能不擅长解决不同分布的新问题，主要是机器学习常常会忽略一些动物们常常使用的相关信息鲁棒性：计算机视觉领域通过数据增强来模拟分布变化，但这还不够，使用因果模型可以观察到统计相关性，并允许通过干预来模拟分布变化学习可重用机制：更少的例子，更多
Controllable Unsupervised Text Attribute Transfer via Editing Entangled Latent Representation Controllable Unsupervised Text Attribute Transfer via Editing Entangled Latent Representation 由于将风格和内容分开可能会破坏完整性，这里采用风格和内容纠缠在一起来
南大《软件分析》——Intermediate Representation @(静态分析) Content 编译器和静态分析的关系 AST vs IR IR:3-地址代码（3AC） 实际静态分析器的3AC—Soot（Java） SSA-静态单赋值 基本块（BB） 控制流图（CFG） Compiler and Static Analyzers 中间表示形式IR（通常是三地址码
/* The Redis HyperLogLog implementation is based on the following ideas: Redis的超对数实现是基于以下的想法： * * The use of a 64 bit hash function as proposed in [1], in order to don't * limited to cardinalities up to 10^9, at the cost of just 1 additional
声明：语音合成论文优选系列主要分享论文，分享论文不做直接翻译，所写的内容主要是我对论文内容的概括和个人看法。如有转载，请标注来源。 欢迎关注微信公众号：低调奋进 Investigating on Incorporating Pretrained and Learnable Speaker Representations for Multi-Speaker Multi
