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关键词

JAVA和C++

较清晰完整的有: http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%AF%94%E8%BE%83Java%E5%92%8CC%2B%2B 我无意较哪个语言更好,只是希望总结一下两种语言 ,会让代码更易读,JAVA的synchonize的逻辑做法 JAVA语言有synchonize关键字用以锁定,标准库也有Thread类和Runable接口 3 内存管理 3.1 内存回收 C+ ,挨个赋值虽然笨拙却较易找到问题 JAVA的象内存结构较复杂,无顺序规则 3.4 指针与句柄 C++拥有* & . -> []数种利用指针操作数据的手段,于内存操作非常灵活 JAVA固定了基本类型只能按值传递 ,应该JAVA的数组,严格按照声明类型使用,并且小心记录自己的长度 JAVA数组是一种定长容器,下标溢出会有异常抛出 4 面向象 4.1 多重继承 C++直接可以多重继承,因此引出了虚继承等较复杂的概念 ,在API的使用技巧方面也能提供更大的空间 JAVA拥有一个包罗万象的标准库:JDK,而且发展和改进的非常快 5.2 扩展性 C++兼容C语言,windows和linux都是用C语言编写的软件

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异质性

尽管最先进的技术善于用足够的标签信息复杂的异质性进行建模,但在实际应用中,这种标签信息的获取是相当昂贵的,导致这些技术的性能不够理想。 受利用丰富的无标签数据提高性能的启发,在本文中,我们提出了一个统一的异质性框架,它结合了加权无监督损失和加权监督损失来模拟多种类型的异质性。 我们还提供了理论分析,表明所提出的加权监督性损失是同一类别的两个样本的相互信息的下限,而加权无监督性损失是同一样本的两个视图的隐藏表示的相互信息的下限。 在真实世界的数据集上的实验结果证明了所提方法多种类型的异质性建模的有效性和效率。 异质性.pdf

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    Python实现

    是一种通过正反两个例子来表征的自监督方法。 于自监督,下一个等式是损失: 在很多情况下,只需要每一个样本生成一个正样本,同一个batch内的其他样本作为负样本,实现如下: def contrastive_loss(x, / (sim_matrix.sum(dim=1) - pos_sim)     loss = - torch.log(loss).mean()     return loss 如果要用生成的负样本进行

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    跨语言

    EMNLP2021上的一篇论文Aligning Cross-lingual Sentence Representations with Dual Momentum Contrast提出基于双Momentum网络的方法 最近非常火,尤其是以SimCES为首所提出的利用Dropout作为正样本的无监督方法。 这里简要概述一下Momentum网络结构,如下图所示,它由两个Encoder组成,这两个Encoder网络的结构相同,参数不同 于图像任务来说,x^{q}代表一张图片,x^{k}代表多张图片集合(包括图片 x^q),其中x^k中除了x^q以外的图片,于x^q来说都是负样本。 ,例如给定一个同语言的句子(x_i,x_j),设句子y_j是由句子x_j翻译得到的,如果模型训练得较好,那么于句子x_j和y_j的向量表示应该有 \mathbf{h}_{x_j}\approx \

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    必知要点

    关于相关知识,我们之前分享过较多的文章: 聊一聊大火的 从顶会论文看的应用! 谈推荐场景下的 张俊林:研究进展精要 NLP与的巧妙融合,简单暴力效果显著! 此篇接上篇《表示必知的几种训练目标》.关于,除了那些优化目标必须知道,还必须知道以下要点. 正确的数据增强设置好的泛化性强的embedding至关重要。它在不修改语义的情况下,将非本质变化引入示例中,从而激发模型的本质表达。 更大的Batch Size 在很多方法中,使用一个较大的batch size至关重要,例如SimCLR和CLIP.特别是样本依赖于Batch内负采样.仅当batch size足够大才有足够的负样本

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    自监督

    众所周知,使用(修改样本,loss等小trick)就可以显著提高模型的泛化能力,所以我们都需要掌握这项"技艺"。 Self-Supervised Learning(SSL):自监督是目前机器中一个非常流行的分支,不管监督已经多么精准,最终能显著提升监督模型效果的永远是更多的有标签的数据。 的工作原理类似,目的是从图像中提取特征,同时努力将相似的图片(也称为正)放在一起,而将不同的图片(也称为负)放在很远的地方。 目前已经做了大量的研究,本文从《A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations》一文中的提出的SimCLR 入手,SimCLR基本可以认为是的基石了。

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    自监督

    众所周知,使用(修改样本,loss等小trick)就可以显著提高模型的泛化能力,所以我们都需要掌握这项"技艺"。 Self-Supervised Learning(SSL):自监督是目前机器中一个非常流行的分支,不管监督已经多么精准,最终能显著提升监督模型效果的永远是更多的有标签的数据。 的工作原理类似,目的是从图像中提取特征,同时努力将相似的图片(也称为正)放在一起,而将不同的图片(也称为负)放在很远的地方。 目前已经做了大量的研究,本文从《A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations》一文中的提出的SimCLR 入手,SimCLR基本可以认为是的基石了。

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    Series(三):Series和ndarray

    1)于ndarray来说 ① 切片 x = np.arange(1,13) display(x) y = x[1:6] display(y) display(y[2]) y[2] = 888 display 2)于Series来说 np.random.randint(3,10,5)产生的是随机数,每次运行的结果都是不一样的。 2、Series和ndarray中常用属性较 ? 1)共同属性:图中前7个属性,在Series和ndarray中具有相同的含义; ① 一维数组 ? ② Series ?

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    | 结合图的结构信息和节点特征的图

    最近,(CL)已成为一种无监督的图表示的非常热门的方法。大多数图CL方法首先在输入图上进行随机扩充,得到两个视图,并使两个视图的表示一致性最大化。 本文认为,数据扩充方案应保留图的内在固有结构和属性信息,这使得模型不重要的节点和边的扰动不敏感。但是,大多数现有方法采用统一的数据增强方案,例如统一减少边和shuffle特征,导致性能欠佳。 在本文中,作者提出了一种新的具有自适应增强的图表示方法,该方法结合了图的拓扑和语义方面的各种先验。 具体来说,在拓扑级别,本文基于节点中心性度量设计增强以突出重要的连接结构。 具体的方法参考:椒盐噪声 本文各种真实的数据集进行了广泛的节点分类实验。实验表明,提出的方法始终优于现有的最新方法,甚至超过了一些监督应方法,这证明了采用自适应增强的框架的有效性。 ?

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    聊一聊大火的

    虽然笔者的实验都失败了,但是笔者依然认为是一个非常好的方向,所以也在持续关注,这篇就算是后续的填坑与总结吧。 范式 之前也提到过,这里在简单称述一下目前的主要范式。 主要是通过,拉近相似样本之间的距离,推远不相似样本之间的距离。 而相似样本的构造,又可以分为有监督与无监督两种: 「有监督」:通过将监督样本中的相同label的样本作为正样本,不同label的样本作为负样本,来进行; 「无监督」:由于没有监督信号 无监督 笔者曾经在实验中,通过样本进行eda(随机替换、随机删除、随机重复和随机互换),来构造不同view,由此进行。 有监督 有监督是指相同label之间互为正样本,不同label间为负样本,与上文提到的有监督任务是不同的。

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    公平表示的(CS)

    现有的分类模型去偏方法,如抗性训练,通常训练成本高,且难以优化。 在本文中,我们提出了一种通过结合来减少分类器训练中的偏差的方法,在这种方法中,共享同一类标签的实例被鼓励具有相似的表示,而共享受保护属性的实例被强迫进一步分离。 通过这种方式,我们的方法了捕获重点区域的任务标签的表示,同时确保受保护属性具有多样化的分布,从而限制了预测的影响,从而使模型更加公平。 在NLP和计算机视觉的四个任务中广泛的实验结果表明(a)我们提出的方法可以实现更公平的表示,与竞争基线相,实现偏见减少;(b)可以在不牺牲主要任务性能的情况下完成;(c)它在一项任务中设定了新的最先进的表现 公平表示的.pdf

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    能避免捷径吗?

    通过到的泛化表示非常依赖于提取的数据的特征。然而,我们观察到,损失并不总是能够充分指导哪些特征被提取,这种行为会通过“捷径”(即无意中抑制重要的预测特征)下游任务的性能产生负面影响。 我们发现,特征提取受到所谓的实例识别任务(即从相似点中区分不同点)的难度的影响。虽然较硬的改进了某些特征的表示,但这种改进是以抑制先前良好表示的特征为代价的。 为此,我们提出了隐式特征修正(IFM),这是一种改变正样本和负样本的方法,以指导模型捕捉更广泛的预测特征。经验上,我们观察到IFM降低了特征抑制,从而提高了视觉和医成像任务的表现。

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    C#语言和JAVA、C++的

    在使用的过程中,不自觉的以前用过的语言Java和C++较,发现了很多有趣的地方。 C#语言如果简单的来和Java以及C++,一句话的结论就是:C++的外表,JAVA的心。为什么这么说呢? 个人观点C#的命名规范是较好看的,不过和我一样做linux下开发的同往往更喜欢用下划线和小写字母拼接的写法。 类约束。C#可以用internal关键字限制类只能在一个名字空间内使用。 而C#的null较接近Java的含义,所以说C#实际上是“JAVA的心”。同时,它则提供了?和??操作符用来简化null的写法。那些烦人的if( arg ! 而JAVA则很简单,基本类型都是值类型,象基本都类似指针类型。C#再次取两者的并集,它可以既有值类型也有引用类型,如struct关键字就专门用于值类型了。 virtual,这于从interface派生的两个层级的子类来说,是较麻烦的,在这些方法上要用不同的关键字,这点看起来规定的很细致,似乎于代码规范很好,但是有点过于繁琐了。

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    ECMAScript中类与继承详解(Java

    ,用来引用当前象的父类。 继承过程中的构造函数: ES6中,子类中,super方法是必须调用的,因为子类本身没有自身的this象,需要通过super方法拿到父类的this象。 ** 看一段面试问的较多的代码实例: class SuperClass { private int n; SuperClass(){ System.out.println("SuperClass ,this关键字代表实例象,简单的说是class就是构造函数,prototype象的constructor属性,直接指向“类”的本身。 即使在创建类后修改类的构造函数上的原型象仍然不会有任何问题。

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    . | PepFormer:基于Transformer的框架

    特别地,论文首次采用的方法,构造了一个新的模型训练损失函数,大大提高了预测模型的泛化能力。较结果表明,模型在两个物种(智人和小家鼠)的基准数据集上的表现明显优于最先进的方法。 ? 针这一问题,基于传统的机器算法和最新的深度算法,人们提出了一些预测多肽可检测性的计算方法。但虽然有很多现有的计算方法,它们仍然存在着诸多的问题。 能够基于Transformer和GRU架构自动上下文相关的嵌入向量。 孪生网络结构能有效提高Transformer的特征的表示能力。 详细讨论和实验了不同的数据集生成方法。 第三,在优化模块中,计算度损失,使同一标签的不同表示向量之间的距离更近,同时尽可能保持不同标签的不同表示向量之间的距离更远。同时为了避免灾难性遗忘,将会冻结前面网络层的参数以计算交叉熵损失。 模型优化的总损失是损失和交叉熵损失之和。最后,在预测模块中,通过给出预测得分,该模型可以判断给定的肽是否可检测到。如果预测得分>0.5,则可检测;否则,则不可检测。

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    AF-GCL:不需要增强的图

    来源:Paperweekly本文共3500字,建议阅读5分钟本文介绍了在图中更为方便的AF-GCL模型。 作者发现,图的增强能够保存图的低频部分,而扰动图的高频部分,因此图模型往往能在同质图上取得很好的表现,但在高频的异质图中表现欠佳。 具体地说,,,其中于 , 注意到所有分解后的矩阵之和即为原称归一化拉普拉斯矩阵,即。 我们将图中常用的增强方法总结于表 1 中。 表1:图模型中图增强方法的总结。 综上,图的增强会破坏高频信息,而高频信息在下游任务中,尤其是异质图而言,是非常关键的。因此这导致现有的图方法在异质图上表现欠佳。 表4:异质图上的图实验结果。无监督的最优结果用粗体标出。OOM 表示在 32 GB 的 GPU 上内存溢出。

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    【源头活水】浅谈图上的自监督——

    个人拙见,原因可能与图的任务有关,图的任务主要集中在分类上(节点分类、图分类),天然会生成更适用于分类任务,所以或许当生成满足某种性质的随机图任务成为主流之后,生成式模型就会成为主流 而抗式(Adversarial)的,则会在生成式都达到瓶颈时,得到更好的发展。目前,在图领域,并未看到Adversarial Learning有惊人表现的文章。 03 Contrastive Self-Supervised Learning 此综述提及,最近因为在自监督方向有几项工作有所突破,这些工作都集中在上,很大程度上说明当前研究的重心主要偏向式的自监督 最初是想通过Noise Contrastive Estimation(NCE)目标象之间的差别。目标象之间的区别其实就是相似程度,相似程度是一个较主观的概念,其实是同任务有关的。 根据图像的发展思路,在两个View之间进行必然还是可以扩展的。

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    RUN++ | 加持,多轮话改写新SOTA!

    前言 逛 openreview 看到的一篇将应用到多轮话任务中,并超越当前 SOTA——RUN 的文章,《Utterance Rewriting with Contrastive Learning in Multi-turn Dialogue》[2] 全文只在 RUN 的基础上加了一些工程性 trick 使提升为 SOTA,没有创新性工作,如多任务+损失。 关键词补全就如背景中的例子,“那有松下的吗”进行“吹风机”补全;指代消解如下例: C:播放周杰伦的歌 M:好的,已经播放 C:不听他的了,换张友的 期待改写成“不听周杰伦的了,换张友的”; RUN 主角出场——RUN++ RUN++ 其实是我自己给这篇文章取的名字,因为这篇文章全文没给自己取名字,只说了自己是在 RUN 的基础上加了和多任务,刷新了 RUN 的表现,成为 SOTA;为了方便描述 ③ Loss(pcon):损失;——无监督。

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    重新审视 少拍 分类的 (CS)

    基于实例歧视的已经成为视觉表征的自我监督的一种领先方法。然而,与监督下的表征相,它在新任务中的推广仍然难以实现,尤其是在少数镜头环境下。 我们展示了如何在基于实例辨别的性自监督框架中加入监督,以能更好地泛化到新任务的表征。 CIDS与现有算法相,在Mini-ImageNet或Tiered-ImageNet等流行的少数镜头基准上表现良好。

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    ACL2021 | 8篇论文一句话总结

    今天给大家总结了ACL2021中关于的论文,一共8篇,每篇都通过一句话进行了核心思想的介绍,希望大家有所帮助。 1. SimCLS: A Simple Framework for Contrastive Learning of Abstractive Summarization 第一阶段直接生成文档,第二阶段用 Representations for Out-of-Domain Detection with Supervised Contrastive Learning 两个损失,①类别交叉熵损失预测句子类别;②损失 补充前置知识: SimCSE:本质上来说就是(自己,自己)作为正例、(自己,别人)作为负例来训练模型;(同一句话过两次encoder,经历过两次不同的随机dropout的输出作为正例) 损失函数 你好,我是白,清华计算机硕士毕业,现美团算法工程师,拿过8家大厂算法岗SSP offer(含特殊计划),薪资40+W-80+W不等。 高中荣获全国数和化竞赛二等奖。

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