常见的目标检测算法都针对特定的数据集进行训练，学习固定数量的类别，用于特定的场景。而论文则讨论一个更现实的场景，开放世界目标检测(Open World Object Detection)。在这个场景中，算法需要解决非目标误识别问题以及具备增量学习的能力。
通常而言，在绘制图形的时候都是绘制某一种类型的一张图形，例如绘制一张散点图，绘制直方图。但有的时候我们希望同时展示多幅图形，可能是因为这些图形有某种联系，需要共同展示才能够更好的表达数据中蕴含的信息。之前介绍的边际图形就是这样的一个例子。本章节会介绍，当我们绘制了好了多幅图形之后，如何将多幅图形合并起来。
以下示例将演示该概念。下面绘制x的值范围是从0到100，使用简单函数y = x，增量值为5。
蒙特卡洛方法（Monte Carlo method）是20世纪40年代中期提出的一种以概率统计为指导的重要数值计算方法。其名字来源于摩洛哥的赌城蒙特卡洛，象征着概率。蒙特卡洛方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学等领域应用广泛。
接下来我们通过例子绘制简单的函数 y = x , x 值的范围从0到100，增量为5。
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物体检测在计算机视觉中具有基础性作用。它旨在定位并识别图像中的物体。近年来，深度模型极大地推进了其进展。大多数先前的工作都是为闭集检测而设定的，其中所有需要在训练阶段检测的类别都是可用的。尽管现有模型在闭集设置中表现良好，但当面对新物体类别（即开集、开类或开放世界物体检测，OWOD）时，其性能会显著下降。
贝叶斯方法是一个历史悠久，有着坚实的理论基础的方法，同时处理很多问题时直接而又高效，很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来。因此，学习贝叶斯方法，是研究自然语言处理问题的一个非常好的切入口。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 回亭风 单位 | 北京邮电大学 研究方向 | 自然语言理解 来自 | PaperWeekly 论文标题： Few-Shot Class-Incremental Learning for Named Entity Recognition 收录会议： ACL 2022 论文链接： https://aclanthology.org/2022.acl-long.43 Abstract 之前的面向 NER 的类增量学习的工作都是基于新类有丰富的监督数据的情况，本文
1 问题 模型选择问题：对于一个学习问题，可以有多种模型选择。比如要拟合一组样本点，可以使用线性回归 ，也可以用多项式回归 。那么使用哪种模型好呢（能够在偏差和方差之间达到平衡最优）？
《机器学习与应用》由清华大学出版社出版，是机器学习和深度学习领域又一高质量的入门与提高教材。该书系统、深入地讲述了机器学习与深度学习的主要方法与理论，并紧密结合工程实践与应用。
论文: Incremental Few-Shot Object Detection
数据降维的重要性就不必说了，而用NN（神经网络）来对数据进行大量的降维是从2006开始的，这起源于2006年science上的一篇文章：reducing the dimensionality of data with neural networks，作者就是鼎鼎有名的Hinton，这篇文章也标志着deep learning进入火热的时代。 花了点时间读了下这篇文章，下面是一点笔记： 多层感知机其实在上世纪已经被提出来了，但是为什么它没有得到广泛应用呢？其原因在于对多层非线性网络进行权值优化时很难得到
总结CSS3新特性(选择器篇) CSS3新增了 嗯- -21个选择器,脚本通过控制台在这里运行; ~: p ~ p{color: red;/*此条规则将用于p后边所有的p
在介绍这篇文章的方法之前，我们先来简单引入一下 Continual Learning 的概念。
这里需要特别注意的是：如果进入退出页面：一个需要动画、另外一个不需要动画，但也必须设置时间相同的、没有任何变化的动画，否则会出现黑屏。
学习zepto.js(对象方法)[6] first: 获取当前对象集合中的第一个dom元素。 $("div").first();// 返回第一个div对象（zepto对象）
通过确定开始的视图样式 & 结束的视图样式、中间动画变化过程由系统补全来确定一个动画
在信息论中，交叉熵（Cross Entropy）是表示两个概率分布p,q，其中p表示真实分布，q表示非真实分布，在相同的一组事件中，其中，用非真实分布q来表示某个事件发生所需要的平均比特数。。
对于参数 enterAnim & exitAnim 的资源ID，系统有自带的效果android.R.anim.xxx，如下设置：
新增context.emit，与this.$emit（vue3中只能在methods里使用）作用相同
本文主要研究了深度迁移学习在人脸识别上的应用，通过对比不同的数据增强方法和不同的训练策略，以及分析在Market-1501和CUHK01数据集上的实验结果，总结了目前深度迁移学习在人脸识别上的进展和挑战。同时，本文还探讨了无监督学习和有监督学习的迁移学习在人脸识别上的应用，并提出了改进模型鲁棒性的方法。
今天给大家带来一篇剑桥大学有关增量学习的文章。从非平稳的数据流中渐进地学习新信息，被称为“持续学习”，是自然智能的一个关键特征，但对深度神经网络来说是一个具有挑战性的问题。近年来，许多用于持续学习的深度学习方法被提出，但由于缺乏共同的框架，很难比较它们的性能。为了解决这个问题，我们描述了持续学习的三种基本类型或“场景”:任务增量式学习、领域增量式学习和类增量式学习。每一种情况都有自己的挑战。为了说明这一点，作者通过根据每个场景执行Split MNIST和Split CIFAR-100协议，对目前使用的持续学习策略进行了全面的实证比较。作者证明了这三种情况在难度和不同策略的有效性方面存在实质性差异。提出的分类旨在通过形成清晰定义基准问题的关键基础来构建持续学习领域。
当越不可能的事件或者相关程度越高的事件（今天中午总统吃什么，与我们相关程度低，信息量小；但是对于想应聘总统厨师的人来说，这件事的信息量就很大）发生了，我们获取到的信息量就越大，反之信息量越小。
高能质子对撞中会产生大量粒子团喷注（jet），喷注可以根据其不同内在特性分为胶体喷注、轻夸克喷注、魅夸克喷注、美夸克喷注。
此次中国“人造太阳”实验将1亿摄氏度20秒的原纪录延长了5倍，刷新世界纪录，意味着人类让核聚变成为取之不竭用之不尽清洁新能源的努力，又取得了一次突破性进展。
Occam’s Razor and Overfitting，即奥卡姆剃刀原理，指的是对训练数据最简单的解释就是最好的，训练的模型可能越简单越好，即如果有2个模型的效果效果差不多，那选择简单的那个。
但是，当你按照要求向有序列表嵌入样式时，比如： 题目要求(歌手分类字母用标签，并使用font-weight设置字体加粗，红色)。这是span我们已经采用有序列表的方式了！再对每个列表项前的符号设置字体加粗，红色时，你会发现列表内容也跟着变成红色并加粗了！
关于MATLAB里柱状图的画法，以及如何在图例legend和轴标签xlabel里加入latex公式，请参考 https://blog.csdn.net/u014261408/article/details/102511989。
因果推断在互联网界应用主要是基于Uplift model来预测额外收益提升ROI。Uplift模型帮助商家计算人群营销敏感度，驱动收益模拟预算和投放策略制定，促成营销推广效率的最大化。同时如何衡量和预测营销干预带来的“增量提升”，而不是把营销预算浪费在“本来就会转化”的那部分人身上，成为智能营销算法最重要的挑战。
考察 命题逻辑归结推理代码没写GUI，因为不喜欢这玩意，直接在终端中进行人机交互。使用代码之前，请根据自身情况对字符编码、文件路径进行修改代码没有使用什么算法进行优化，姑且这样吧
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自动驾驶感知需要对3D几何和语义进行建模。现有的方法通常侧重于估计3D边界框，忽略了更精细的几何细节，难以处理一般的、词汇表外的目标。为了克服这些限制，本文引入了一种新的3D占用预测任务，旨在从多视图图像中估计目标的详细占用和语义。为了促进这项任务，作者开发了一个标签生成pipeline，为给定场景生成密集的、可感知的标签。该pipeline包括点云聚合、点标签和遮挡处理。作者基于Waymo开放数据集和nuScenes数据集构造了两个基准，从而产生了Occ3D Waymo和Occ3D nuScene基准。最后，作者提出了一个模型，称为“粗略到精细占用”（CTF-Occ）网络。这证明了在3D占用预测任务中的优越性能。这种方法以粗略到精细的方式解决了对更精细的几何理解的需求。
由于数据隐私限制，多个中心之间的数据共享受到限制，这就影响了联邦学习架构下多中心合作开发高性能深度学习模型的效果。持续学习（Continual Learning）作为点对点联合学习的一种方法，可以通过共享中间模型而不是训练数据来绕过数据隐私的限制，从而促进多中心协作开发深度学习算法。近期不断有研究人员探索联邦持续学习方法（Federated Continual Learning，FCL），即，研究持续学习在联邦学习架构下多中心协作的可行性。
一开始见到PID计算公式时总会问“为什么是这样子的一道公式”，为了理解那几道公式，当时将其未简化前的公式活生生地算了一遍，现在想来，这样的演算过程固然有助于理解，但假如一开始就带着对疑问的答案已有一定抽象了解后再进行演算则会理解的更快！
互联网蓬勃发展的今天是流量为王的时代，但随着流量红利逐渐消失，获客成本的日益增高，用户留存成为各大互联网公司的重点关注问题，其中流失用户的召回在当今的流量红海市场中显得尤为关键，为此，基于大数据和机器学习的智能营销技术应用而生。
本节内容为在牛顿-拉夫逊方法中集成基于随动硬化模型的当前应力计算。 对于非线性的问题，一般将其线性化为 一次迭代得到的是位移增量，如图所示 接下来要将位移增量转化为应变增量，以一维杆结构为例，其应变增
在开发过程中 我们会通过通配符+box-sizing ,将元素的标准统一，解决不同浏览器的兼容问题 ，box-sizing可选属性：content-box（content）、border-box（content + border）、padding-box（content + border + padding）。
构建一个倾斜45°的卧式车床如下图，因此X轴有45°的斜度。塔盘上有12个指针位置，样板程序将使用3把刀具，机床初始位置在X460Z520。
随机增量算法是计算几何的一个重要算法，它对理论知识要求不高，算法时间复杂度低，应用范围广大。
组件是视图层基本的组成单元，具备UI风格样式以及特定的功能效果。当打开某款小程序之后，界面中的图片、文字等元素都需要使用组件，小程序组件使用灵活，组件之间通过相互嵌套进行界面设计，开发者可以通过组件的选择和样式属性设计出不同的界面效果。一个组件包括开始标签和结束标签，属性用来装饰这个组件的样式。
1、选择TextField类型为 java.util.Date，选择TextField的Expression Class(类型)为 java.util.Date
vim里操作的是寄存器，不是系统剪贴板，默认我们使用d删除或者y复制的内容都是放到了“无名寄存器”。 比如交换字符小技巧：可以使用x将一个字符放到无名寄存器，然后p将无名寄存器里的内容进行粘贴，可以达到交换字符位置的一个目的。
因为对动画比较了解的缘故，团队的其他同学时常会找我讨论「如何实现某些动画」，在与同学们的交流过程中，我发现，对大部分前端工程师而言，编写前端动画的难度并不在前端技术本身，而是对动画背后的规律缺乏理解，在尝试用数学语言表达动画时感到困难。
Decision tree learning uses a decision tree (as a predictive model) to go from observations about an item (represented in the branches) to conclusions about the item's target value (represented in the leaves).
HI各位小伙伴你们好，又到了小农说机器人的时间了。前段时间有人反映说小农越来越懒了，推文也不写技术文章了。听得我是十分的惭愧。所以今天必须来点没啥技术含量的。
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