选自GitHub 机器之心编译 参与:刘晓坤、思源 大多数图像补完和生成模型需要完全被观察的样本来训练。但是,在 AmbientGAN 里,阐述了获取高分辨率样本对于一些应用来说是可能非常昂贵的或者是不切实际的。该 GitHub 项目结合了两篇论文 AmbientGAN 和 GLCIC 的思想,实现了用不完整图像样本训练的补全不完整图像的网络。 GitHub 地址:https://github.com/shinseung428/ImageCompletion_IncompleteData 这个 GitHub
2022年9月16日,南开大学Liu Jian和卫金茂团队在Bioinformatics上发表论文《Drug-Protein Interaction Prediction by Correcting the Effect of Incomplete Information in Heterogeneous Information》。论文中,借助双向随机游走算法,作者提出了用完整信息的相似度矩阵修正基于不完整信息的预测结果的BRWCP模型,用于预测药物-蛋白相互作用,得到了较好的结果,并进行了深入的分析和案例研究。
读书笔记: 博弈论导论 - 12 - 不完整信息的静态博弈 贝叶斯博弈 贝叶斯博弈(Bayesian Games) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 不完整信息的静态博弈(Incomplete information static games) 不完整信息博弈意味着玩家之间缺乏共识(common knowledge),具体指的是其它对手的行动集、结果集和收益函数等信息。 对不完整信息博弈的处理方法来自于Harsanyi。
柔性数组,这个名词对我来说算是比较新颖的,在学习跳跃表的实现时看到的。这么好听的名字,的背后到底是如何的优雅。
声明:本文仅代表原作者观点,仅用于SAP软件的应用与学习,不代表SAP公司。注:文中所示截图来源SAP软件,相应著作权归SAP所有。
前一眼还是金色长发的歪果仁姑娘,在这张图上随意勾勒个帽子形状,下一秒就变成了真实效果,还看不出人为增补痕迹。
使用图模型解决问题时,面对实际环境中来源多样、形式复杂的数据,怎样将多种信息进行合理融合是一个值得关注的问题。本文将介绍两篇发表于KDD 2020的与图模型信息融合相关的工作。
读书笔记: 博弈论导论 - 17 - 不完整信息的动态博弈 建立信誉 建立信誉(Building a Reputation) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 为什么我们要建立良好的信誉?为什么我们更愿意和有信誉的人交往? 本章从囚徒困境这个问题,证明了即使在2阶段的囚徒困境中,如果一方有可能选择合作(也就是沉默),另一个方在第一阶段也有可能选择合作。 让我们回忆一下囚徒困境。 囚徒困境的均衡是双方都告密。 在有限多阶
读书笔记: 博弈论导论 - 总结 总结 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记的总结。 博弈论 博弈论是关于智能理性决策者的协作和冲突的数学模型的研究。 博弈论的目的可以说是研究寻找博弈均衡的方法。 博弈论的直接目标不是找到一个玩家的最佳策略,而是找到所有玩家的最理性策略组合。 我们称最理性策略组合为均衡。 博弈论(也叫逆向博弈论)的另外一个作用是机制设计,根据期望的结果,设计一个博弈体系。 博弈论的分类 这本书中将博弈论的只是分
最美好的生活方式,不是躺在床上睡到自然醒,也不是坐在家里的无所事事。而是和一群志同道合充满正能量的人,一起奔跑在理想的路上,回头有一路的故事,低头有坚定的脚步,抬头有清晰的远方。 我们是不是遇到过这样的问题,发现百度快照的内容不完整?使用抓取诊断时,被抓取的内容也不完整?出现该问题后,会不会对网站流量有影响?该如何解决这种问题呢? 对于这个问题,我们可以先拆分出几个小问题,来进行解说,也许你这样会更容易理解,后面我在说下我的解决办法,亲测,绝对可行。 百度对网页内容的大小是否真的有限制? 对内容文字的
一般来说,当我们从网上下载的apk程序版本比当前设备的版本高,就会在安装程序时出现“解析包出现错误”的警告。
点云补全是指根据部分点云恢复完整的点云形状。现有方法需要完整的点云或同一对象的多个部分点云来进行训练。与以前的方法形成对比,本论文提出的Partial2Complete (P2C)第一个仅需要每个对象的单个不完整点云就可以进行自监督学习的框架。具体而言,我们的框架将不完整点云分组为局部点云块作为输入,预测被遮挡的点云块,通过观察不同的局部对象学习先验信息。我们还提出了区域敏感Chamfer距离以正则化形状误匹配,不限制补全能力,并设计了法线一致性约束,鼓励恢复的形状表面连续完整。这样,P2C不再需要完整形状作为监督,而是从类别特定数据集中学习结构线索,补全部分点云。我们在人工ShapeNet数据和真实ScanNet数据上证明了我们方法的有效性,结果显示P2C产生了与完整形状训练方法可媲美的结果,并优于多视角训练的方法。
浏览器 <----HTTP连接----> web服务器mongoose <----本地TCP连接---->cgi进程
基于计算机的人脸识别已经成为一种成熟且可靠的机制,实际上已被应用于许多访问控制场景,不过目前面部识别或认证,主要使用全正脸面部图像的“完美”数据来执行。但实际上,有许多情况下比如闭路电视摄像机往往只能拍到脸的一侧,或者如果被拍摄者戴了帽子、口罩等遮挡物,就无法获得完整的正脸。因此,使用不完整面部数据的面部识别是一个亟待开发的研究领域。
就是我们有两个服务,A服务,B服务,然后我们在A里注入了B,然后在B里注入了A,这就是循环依赖了,这种情况如果我们不解决的话,那就会出现一个相互依赖注入的死循环。
读书笔记: 博弈论导论 - 15 - 不完整信息的动态博弈 序贯理性 在不完整信息中的序贯理性(Sequential Rationality with Incomplete Information) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 子博弈精炼(subgame perfection) 序贯理性就是要求玩家总是选择最佳反应。 子博弈精炼是要求玩家在每个信息集上总是选择最佳反应。 在均衡路径上(on the equilibriu
读书笔记: 博弈论导论 - 18 - 不完整信息的动态博弈 信息传递和廉价谈判 信息传递和廉价谈判(Information Transmission and Cheap Talk) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 这里讨论的问题是:玩家1是信息提供者,玩家2是决策者。 玩家1和玩家2的收益函数有一个偏差。着导致玩家1并不一定会提供真实的信息。 而玩家2则需要根据玩家1的类型来做出决策。 三个结论: 不存在完全诚实的均
如果我们调用不完全项目日志,系统检查outbound delivery中的数据是否完全,从生成的清单,我们可以直接跳转到维护不完全fields的屏幕。
读书笔记: 博弈论导论 - 16 - 不完整信息的动态博弈 信号传递博弈 信号传递博弈(Signaling Games) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 信号传递博弈的核心在于玩家2如何判断玩家1的类型。 可以想象玩家2是一个面试官,试图挑选一个有经验的Java工程师。而玩家1是被面试者。 玩家1有两种类型:类型1是有三年Java工作经验的,类型2是有三年JavaScript工作经验的。 信号传递博弈的两种类别 混同均衡
自动编码器已成为使计算机系统能够更有效地解决数据压缩问题的技术和技巧之一。它们成为减少嘈杂数据的流行解决方案。
随着深度强化学习的快速发展,AI 已经在围棋等信息完整的游戏中战胜了人类专业玩家。然而,「星际争霸」等信息不完整游戏的研究还没有取得同样的进展。这类研究的一大问题是,它们很少从理论和量化的角度考虑对其训练和结果进行评估,因此效果难以保证。
在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variabl)。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)领域。
在Chrome中完全正常的https页面,在微信(WebView)中表现有一定概率无法打开页面,无论是IOS还是Android,要么就是一片白,要么就是直接无法打开,要么提示证书不正确。
你是Gelato的Salesforce系统管理员,一个新媒体科技公司。Gelato开发了一个平台,提供4 k超高清流媒体广告内容。到目前为止已经用于大量的电视和电影的应用程序和网站中。在B2B领域你的客户包括广告主、媒体机构、和其他广告行业人士。
目前,点云补全任务只要存在以下两个挑战:利用不完整的点云中生成真实的全局形状,并生成高精度的局部结构。当前的方法要么仅使用3D坐标系,要么导入额外的标注好相机内部参数的图像,来指导模型补全缺失部分的几何。然而,这些方法并不总是完全利用可用于准确高质量点云补全的跨模态自结构信息。
作为一枚热爱美食的美食寻觅者,小编爬取了所在城市某团上的美食商家的信息,准备去把评分较高的挨着品尝一遍,圆一次美食之旅的小小梦想~
题目:你总共有 n 枚硬币,并计划将它们按阶梯状排列。对于一个由 k 行组成的阶梯,其第 i 行必须正好有 i 枚硬币。 阶梯的最后一行 可能 是不完整的。
在本文中,作者提出了一种在线聚类方法,称为对比聚类(CC),它明确地执行实例级和集群级的对比学习。具体来说,对于给定的数据集,通过数据增广构造正实例对和负实例对,然后投影到特征空间中。其中,在行空间和列空间分别进行实例级和簇级的对比学习,方法是将正对相似度最大化,将负对相似度最小化。作者的关键观察是,特征矩阵的行可以被视为实例的软标签,相应地,列可以进一步被视为聚类表示。通过同时优化实例级和集群级的对比损耗,该模型以端到端方式联合学习表示和集群分配。此外,该方法可以及时计算每个个体的簇分配,即使是在数据以流形式呈现的情况下。大量的实验结果表明,CC聚类算法在6个具有挑战性的图像基准上的性能显著优于17种竞争聚类算法。特别是,CC在CIFAR-10 (CIFAR-100)数据集上达到了0.705(0.431)的NMI,与最佳基线相比,性能提高了19% (39%)
各位小伙伴们大家好,很高兴能够和大家继续讨论机器学习方面的问题,今天想和大家讨论下关于机器学习中的监督学习中的过拟合的问题,以及解决过拟合的一些方法。 在正式进入正题前,我想用几个我们生活中常见的几个简单的例子来让大家更好地理解下过拟合的概念。其实简单的说,过拟合的现象其实就是机器学习过于自信已经到了自付的阶段了。至于什么是自负。我们大概都能想到在自己的小圈子里表现非凡,但是在现实这个大环境中屡屡遭受碰壁。因此我想把自负比作过拟合)(自负=过拟合)。 那么这个时候就可能产生疑问。那么机器学习过于自负是一种
8月26日至27日,在中国科学技术协会、中国科学院的指导下,由中国人工智能学会发起主办、中科院自动化研究所与CSDN共同承办的2016中国人工智能大会(CCAI 2016)在北京辽宁大厦盛大召开,这也是本年度国内人工智能领域规模最大、规格最高的学术和技术盛会,对于我国人工智能领域的研究及应用发展有着极大的推进作用。大会由CSDN网站进行专题直播,并由百度开放云提供独家视频直播技术支持。 大会邀请了8位院士对前沿人工智能研究进行解读。国际人工智能促进会(AAAI)主席、美国亚利桑那大学教授Subbarao (
如果你曾经背过 RDB 和 AOF 的面试八股文,那么对 AOF 肯定不陌生,但如果只停留在应付面试阶段,对于提高自己的技术是远远不够的,今天,悟空就带大家来真枪实弹来看看 AOF 的持久化是怎么配置的,以及如何应用 AOF 文件进行数据恢复。
最近尝试逐步体系化自己的知识管理系统,发现了 Confluence 这个强大的 Wiki 系统,它还提供了移动端 App 进行访问自己的 Confluence,但 App 使用时在填写网站之后遇到了这个错误:
什么是完整类型(complete type)? 要明白这个概念不如先从不完整类型(incomplete type)开始. 简单说,如果在编译期编译器能计算出一个类型的size,那么它就是一个完整类型,否则就是不完整类型。
最近有很多兄弟萌跟我反应“无法安装此app,因为无法验证其完整性 ”,看来这个问题无法避免了,今天统一回复下,出现提示主要有以下几种可能
我们不仅研发了很多视频流媒体服务器,对于一些播放器的需求者,我们也有EasyPlayer的视频流媒体播放器可以选择,目前EasyPlayerPro已经支持H265视频流的播放,EasyPlayer.js能够进行网页无插件的HLS视频流播放,极大方便了开发者在解决B/S型业务开发时遇到的播放器接入问题。
近日接到一个故障,主从异步方式,主 crash后,从不可用,检查发现从机Read_Master_Log_Pos与Exec_Master_Log_Pos不一致,似乎还有binlog在回放中,HA在等回放结束,一直保持这个状态。难道从机也出故障了?根本原因是什么?且看下文。 MySQL binlog简介 首先简单了解要下binlog日志,Binary Log是在MySQL3.23.14中引入的,记录MySQL数据修改记录的文件集合。 Binary Log有两个目的: 用于复制。m
AdvService 负责将数据广播到tron网络当中。 基础框架是netty,在此之上开发AdvService对业务进行了封装。
传统上,数据科学家会求助于专家,利用他们的专业知识来填补空白,然而这一过程既耗时,却又不实用。
TCP建立的难度小于销毁的难度,服务端建立TCP的难度小于客户端,接收TCP的难度小于发送
最近在研究某游戏封包,里面的一个可变数据长度的数字值我没办法找到解码规律,他看起来像是使用protobuf序列化后的数据,但是根据protobuf规则解码,结果又不对。例如04 ce 25表示十进制的10021,而如果按照protobuf规律解码,应该是得到12ce,即4814。这个地方卡了我好几天,想破头也想不到思路。 后来看了这个文章https://blog.csdn.net/qq_38410730/article/details/103702827 ,里面提到了protobuf对于正数的编码采用varint,对于负数的编码采用ZigZag编码后的varint。,因为负数使用zigzag编码更节省字节数。我突然想到会不会这游戏把正数也是先zigzag再varint呢。验证后确定是先zigzag,然后是个不完整的varint过程,不完整处是他解码时不需要调整为大端序。 解码过程: CE25 => 11001110 00100101 第一个字节去掉首位的1,然后逆zigzag(右移1位),得到:100111 00100101 => 10021
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
雷锋网 AI 科技评论按,2019 年 3 月21 日,google 发布了他们有史以来第一个人工智能 Doodle ,以庆祝世界著名的德国作曲家和音乐家——巴赫的生日!
在子页面的iframe中想将参数传递给Vue父组件,可以使用postMessage()方法将数据发送给父窗口。父组件可以通过监听message事件来接收并处理这些数据。
var res=await app.wx_tb_request(app.domain+’/api/index/cat_qsy’,’post’);
本文介绍一项IBM欧洲研究所的研究工作。作者首次将提示学习用于化合物逆向合成预测,在标注提示断开位置上进行监督学习,训练出的断开感知模型在断开预测方面性能具有一定提升。同时利用自动标注模型对断开感知模型进行扩展,提升了模型的鲁棒性,并通过实验证明了断开感知模型在酶促反应中的有效性。该模型首次使用人类设计的提示改进逆向合成,将专家知识与深度学习有效结合,在序列语言预测上比基线模型提高了39%的准确率。
最近在写PHP通信接口,涉及到数据库CRUD操作时,觉得PHP原生方法每次都要写SQL语句,效率不高,于是尝试使用Propel orm框架,此文记录PHP配置Propel步骤,以作备份。
编者按:提到SDN就会想到OpenFlow,其实这是两码事。SDN是网络改革的大趋势,而OpenFlow是一种协议。SDN已然是网络改革的大趋势,但是商用化进程缓慢,那么SDN是否靠谱呢?OpenFl
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作者:yikfunwu 腾讯PCG开发工程师 |导语 泰山智能设计平台已经为业务每天生成素材1w+。在批量制图的过程中,我们发现有时服务器会制作生成一些『异常』的图片…怎么能在图片投放前检测出这种图像,提高图片的可用度呢? 我们从图像数据,图像渲染和图像内容本身,从里到外三个角度来考虑图像可用性的问题。 01 图像数据 这里说的图像数据也就是图片的文件数据。 如果图片在渲染写入过程中意外中断了,会直接导致生成的图片不完整,丢失后面的内容。如下图所示: 这种情况因为其文件数据结构不完整,所以可以
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