API NOTE 标签栏包含在标签栏控制器（管理一系列自定义视图的显示）内。查看Tab Bar Controllers和UITabBar来学习更多关于在你的代码中定义标签栏的内容。
首先， 标签 + onclick='{jscode}' 是很常用的一种 js 运用方式，而不使用 href='javascript:{jscode}' 是为了兼容多种浏览器对 标签的解释和处理不同。其次，使用 标签 + onclick='{jscode}' 时经常会加一个 href='###'，而有时这个 href='###' 会被误写为 是因为使用者没有理解 '#' 和 '###' 的区别。 简单地说，就是说如果想定义一个空的链接，又不
机器学习擅长解决某些复杂问题，通常涉及特征和结果之间的困难关系，这些关系不能轻易地硬编码为启发式或 if-else 语句。然而，在决定 ML 是否是当前给定问题的良好解决方案时，有一些限制或需要注意的事项。在这篇文章[1]中，我们将深入探讨“使用或不使用 ML”这一主题，首先了解“传统”ML 模型，然后讨论随着生成式 AI 的进步，这种情况将如何变化。
可以看到 cop1，也就是 shallow copy 跟着 origin 改变了。而 cop2 ，也就是 deep copy 并没有变。
药物相互作用(DDI)是指病人在同时服用两种或两种以上的药物时，一种药物的药效受到另一种药物、食物或者环境的影响而发生改变，从而导致药效下降，或是药效增强导致明显毒副作用。例如，乙酰水杨酸（俗称：阿司匹林）本身具有抗炎解热、抑制血小板聚集、预防血栓和心肌梗塞的作用，但是当它与1-苄基咪唑相结合时会使高血压的风险增加。所以，对于药物相互作用的预测研究是有重要意义的，不仅能够减少非预期药物相互作用的情况，还能降低药物开发成本，以及优化药物设计过程。
深度学习的发展 这些年深度学习突飞猛进，各种深度学习模型层出不穷，各种网络结构纷纷登场。 可实际上它发展的本质是由大数据喂出来的，使得机器在图像、语音识别等感知能力方面甚至超越人类。 在深度学习的推动下，自然语言处理方面也取得了显著进展。 深度学习问题 深度学习的一个广为诟病的问题是其不透明性，不可解释性。深度学习模型是一种端到端的学习，接受大样本作为训练输入，所习得的模型本质上是神经网络结构的参数。 其预测过程，是相应参数下的计算过程。 深度学习的学习和预测过程是不透明的，模型究竟学到了什么有效特征，使得
“对抗样本”(adversarial examples）几乎可以说是机器学习中的一大“隐患”，其造成的对抗攻击可以扰乱神经网络模型，造成分类错误、识别不到等错误输出。
最近在实习，boss给布置了一个python的小任务，学习过程中发现copy（）和deepcopy（）这对好基友实在是有点过分，搞的博主就有点傻傻分不清啊，但是呢本着一探到底的精神，还是要查资料搞清楚这对好基友的区别。
医学视觉问题回答（VQA）旨在正确的回答与给定医学图像相关的临床问题。然而，由于医疗数据的人工注释费用昂贵，缺乏海量带标签的数据限制了医学VQA的发展。在本文中，作者提出了一种简单而有效的数据增强方法VQAMix，以缓解数据缺少的问题。具体来说，VQAMix通过线性组合一系列VQA样本来产生更多的标记训练样本，这可以很容易地嵌入到任何视觉语言模型中以提高性能。然而，混合两个VQA样本会在不同样本的图像和问题之间构建新的联系，这将导致这些编造的图像-问题对的答案缺失或毫无意义。为了解决答案缺失的问题，作者首先开发了带缺失标签的学习（LML）策略，它大致上排除了缺失的答案。为了缓解无意义的答案问题，作者设计了带条件混合标签的学习（LCL）策略，该策略进一步利用语言类型的先决条件，迫使新混合的样本对拥有属于同一类别的合理答案。在VQA-RAD和PathVQA基准山的实验结果表明，作者提出的方法明显提高了基线的性能，在两个骨干的平均结果上跟别提高7%和5%，更重要的是，VQAMix可以提高置信度和模型的可解释性，这对医学VQA模型的实际应用意义重大。
参考文章 http://iaman.actor/blog/2016/04/17/copy-in-python
这篇文章主要给大家详细解释一下这些代码的作用和意义，以及编写网页代码的格式与思路。
推荐系统的目的是联系用户的兴趣和物品，这种联系需要以来不同的媒介。GroupLens在一篇文章中表示目前流行的推荐系统基本上通过3种方式联系童虎兴趣和物品。
图片替换主要是指将文字替换成图片的技术，即在html语句中使用文字，浏览器显示时用对应的图片显示。其意义在于便于做网站优化（SEO），文字才是搜索引擎寻找的主要对象。 经典的替换方法： Fahrner图片替换法（FIR） 源码： Html： Fahrner Image Replacement CSS： #fir { width: 287px; height: 29px; background: url(fir.gif
到目前为止，业内对于对抗样本的流行观点是，其源于模型的“怪癖”，一旦训练算法和数据收集方面取得足够的进展，那么它们终将消失。其他常见观点还包括，对抗样本要么是输入空间高维度的结果之一，要么是因为有限样本现象（finite-samplephenomena）。
当用户键入日期时，将专门处理具有2位数年份的日期。 例如。7/7/77被解释为1977年7月7日，而不是77年7月7日。这个逻辑看起来是未来20年：现在（2015年8月），“35”被解释为2035，但“36”被解释为“1936”。 明年，“36”将开始被解释为2036年。
方法名put，加上两个有意义的变量名elephant和fridge，已经说明了这是在干什么，语义清晰的代码不需要额外的注释。 11. 【参考】特殊注释标记，请注明标记人与标记时间。注意及时处理这些标记，通过标记扫描，经常清理此类标记。线上故障有时候就是来源于这些标记处的代码。 1） 待办事宜（TODO）:（ 标记人，标记时间，[预计处理时间]） 表示需要实现，但目前还未实现的功能。这实际上是一个Javadoc的标签，目前的Javadoc 还没有实现，但已经被广泛使用。只能应用于类，接口和方法（因为它是一个Javadoc标签）。 2） 错误，不能工作（FIXME）:（标记人，标记时间，[预计处理时间]） 在注释中用FIXME标记某代码是错误的，而且不能工作，需要及时纠正的情况。
作者 | 秦禹嘉 编辑 | 贾伟 ICLR 2020会议将于 4 月 26 日在非洲埃塞俄比亚（亚斯亚贝巴）举行。本届会议共有 2594篇投稿，其中 687篇论文被接收（48篇oral论文，107篇
Html5最大的特点在于多媒体和移动互联网方面，小弟不才，对那些了解不多，本次修改仅仅是为了那么一点点语义化。
今天给大家介绍一篇 ICLR 2021 的文章，来自卡耐基梅隆大学，香港科技大学，北京大学和马萨诸塞大学阿默斯特分校（是 MEAL 系列作者的一篇最新力作）。
【导读】近年来，我们在自动模型选择和超参数调优方面取得了进展，但机器学习流程中最重要的方面-- 特征工程，在很大程度上被我们所忽略。在本文中，我们将使用 Featuretools 库来了解自动化特征工程如何改变并优化机器学习的工作方式。
注：为了理解的一致性，本文档将使用SDK规定的术语，不做翻译。注意区分Measurements和instrument的区别，前者指的是度量数据，后者是一个工具
选自morning paper 机器之心编译 参与：黄玉胜、黄小天 本文是一篇很好的综述论文：结果很容易理解，也让人有些惊讶，但其意指又会让人思考良久。 对于文中的问题，作者是这样回答的： 如何区分泛化能力好的与差的神经网络？问题答案是泛化能力好的神经网络不仅有助于提升网络解释性，而且还可以带来更有规律、更可靠的模型架构设计。 所谓的「泛化能力好」，作者对此做出的简单解释是「那些在训练集上表现好的网络在测试集上也有良好的表现？」（与迁移学习不同的是，这涉及将训练过的网络应用于相关而又不相同的问题中）。如果你
基于标签的推荐系统 用户用标签来描述自己对物品的看法，因此，标签成为了联系用户和物品的纽带。因此，标签数据是反应用户兴趣的重要数据源，而如何利用用户的标签数据来提高用户个性化推荐结果的质量，是推荐系统研究的重要问题。 在如何利用标签数据的问题上，豆瓣无疑是这方面的代表。豆瓣将标签系统融入到他们的整个产品线中。下面以豆瓣读书为例进行介绍。首先，在每本书的页面上，都提供了一个叫做“豆瓣成员常用标签”的应用，它给出了这本书上用户最常打的标签。同时，在用户希望给书做评价时，豆瓣也会让用户给图书打标签。最后，在最终的
选自lukeoakdenrayner 作者：Luke Oakden-Rayner 机器之心编译 自动处理医疗影像一直是人工智能的重要发展方向之一，吸引了很多知名学者参与其中，并已出现了很多引人注目的成果。近期斯坦福大学吴恩达等人提出的 CheXNet 便是其中之一。研究人员在其论文中表示：新技术已经在识别胸透照片中肺炎等疾病上的准确率上超越了人类专业医师。然而，另一群学者对目前的一些研究产生了怀疑。本文作者 Luke Oakden-Rayner 是阿德莱德大学的放射科在读博士，曾作为第一作者于今年 5 月在
等等这些标签，看起来似乎很简单，可为什么可以展现出那么丰富复杂的布局？当时我给自己的解释是：这些标签都是系统控制渲染的。
1.【强制】类、类属性、类方法的注释必须使用 Javadoc 规范，使用 /** 内容 */ 格式，不得使用 // xxx 方式。 说明：在 IDE 编辑窗口中，Javadoc 方式会提示相关注释，生成 Javadoc 可以正确输出相应注释；在 IDE 中，工程调用方法时，不进入方法即可悬浮提示方法、参数、返回值的意义，提高阅读效率。
HTML（Hypertext Markup Language）是构建Web页面的基础。在HTML中，文本标签用于定义和呈现文本内容。本文将详细介绍HTML中的一些常用文本标签，包括段落、标题、文本样式等，适用于初学者，让您了解如何创建和格式化文本内容。
我相信有很多SEO朋友都不了解“nofollow”至少你不知道在SEO优化网站的时候怎么去运用它，之前我们写过一篇“SEO优化-网站首页设计的基本要求”，那么今天聊聊nofollow是什么意思?据百度
数据不再是业务、信息系统的记录或存储，而是转化成带有商业价值的标签，标签是具有业务含义或对业务有指导意义的数据定义，可以说，完成了标签类目体系的组织和标签设计开发，才算是真正建立了数据资产的本体。
PLC 标签命名是编写可读性高、可维护性强的 PLC 程序的关键任务。它直接影响着团队成员理解代码的能力，以及开发和维护的效率。本文将介绍一些常见的 PLC 标签命名规则和注意事项，帮助您制定清晰、准确、一致的命名约定。
本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题How to solve 90% of NLP problems: a step-by-step guide，作者Emmanuel Ameisen。 翻译 |
诸如图像、文本、视频等复杂数据类型的语义表征 (也称为语义嵌入) 已成为机器学习的核心问题，并在机器翻译、语言模型、GAN、域迁移等领域中出现。这些都会涉及学习表征函数，即每个数据点的表征信息都是“高级别” (保留语义信息，同时丢弃低级细节，如图像中单个像素的颜色等) 和“紧凑“ (低维)。衡量语义表征好坏的一个标准是，它能够通过少量标记数据，使用线性分类器 (或其他低复杂度分类器) 来解决它们，从而大大简化新分类任务的求解过程。
存在即是合理的。 表格的现在还是较为常用的一种标签，但不是用来布局，常见显示、展示表格式数据。
在机器学习应用中，有些领域（如金融风控）的模型决策很看重业务的解释性，通过业务先验的知识加以调整并监控模型、以创造更值得信任的、安全可靠的模型。
我们这次要介绍的文章被接收在 ICCV 2023 上，题为：DreamTeacher: Pretraining Image Backbones with Deep Generative Models，我认为是个挺强挺有趣的自监督方面的工作。DreamTeacher 用于从预训练的生成网络向目标图像 Backbone 进行知识蒸馏，作为一种通用的预训练机制，不需要标签。这篇文章中研究了特征蒸馏，并在可能有任务特定标签的情况下进行标签蒸馏，我们会在后文详细介绍这两种类型的知识蒸馏。
本文中介绍的机器学习算法中的一种监督学习的算法：KNN算法，全称是K-Nearest Neighbor，中文称之为K近邻算法。
【导读】近日，Google在distill发表文章“The Building Blocks of Interpretability” 探讨了特征可视化如何与其他神经网络的解释性技术结合起来，从而帮助人们理解神经网络如何做出决策。同时，Google还公布一套基于DeepDream打造的神经网络可视化库——Lucid，用于制作清晰的特征可视化图像。本文对文章细节进行整理和介绍，文末给出了相关博客、视频和GitHub链接。 2015年，谷歌曾尝试去弄清神经网络理解图像的方式，结果产生了迷幻图像（psychedel
PowerBI 准时更新，这次更新没有特别大的功能性更新，反而在更新的某些地方引入了BUG。本文将了解这些，更重要的是我们使用微更新的内容能做什么呢，这些微软没有告诉你，我来告诉你。
meme是一种现代的交流形式，其模板具有基本的语义，任何人都可以在社交媒体上发布它。由于机器学习系统没有足够的上下文来理解meme，因为它比图像和文本有更丰富的内容，所以机器学习系统很难处理meme。为了让这类系统理解meme，这篇文章发布了一个相关知识库，称之为Know Your Meme Knowledge Base(KYMKB)，这个知识库由54,000多张图片组成。KYMKB包括流行的meme模板、每个模板的示例以及关于模板的详细信息。
图结构数据在多个领域展现了其普遍性和广泛的适用性，例如社交网络分析、生物化学、金融欺诈检测以及网络安全等。在利用图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）在这些领域取得显著成功方面，已经取得了重要进展。然而，在现实世界场景中，模型的训练环境往往远非理想，由于包括数据分布的不平衡、错误数据中噪声的存在、敏感信息的隐私保护以及对于分布外（Out-of-Distribution, OOD）场景的泛化能力等多种不利因素，导致GNN模型的性能大幅下降。为了解决这些问题，已经投入了大量努力来改进GNN模型在实际现实世界场景中的性能，以及提高它们的可靠性和鲁棒性。在本文中，我们提出了一份全面的综述，系统性地回顾了现有的GNN模型，着重于解决四个提及的现实世界挑战，包括在许多现有综述未考虑的实际场景中的不平衡、噪声、隐私和OOD问题。具体来说，我们首先强调现有GNN面临的四大关键挑战，为我们探索现实世界的GNN模型铺平道路。随后，我们提供了这四个方面的详细讨论，分析这些解决方案如何有助于提高GNN模型的可靠性和鲁棒性。最后但同样重要的是，我们概述了有前景的方向，并在该领域提供了未来的视角。
今天为大家介绍的是来自Su-In Lee 团队的一篇论文。构建可信赖和透明的基于图像的医疗人工智能（AI）系统需要在开发流程中的所有阶段对数据和模型进行审查。理想情况下，数据和相关AI系统可以使用医生已熟悉的术语来描述，但这需要医疗数据集密集地注释有语义意义的概念。在本研究中，作者提出了一种基础模型方法，名为MONET（医学概念检索器），它学习如何将医疗图像与文本连接，并在概念存在上密集地评分图像，以支持医疗AI开发和部署中的重要任务，如数据审核、模型审核和模型解释。由于疾病、肤色和成像方式的多样性，皮肤科提供了一个对MONET多功能性的苛刻用例，作者基于105,550张带有大量医学文献自然语言描述的皮肤病学图像训练了MONET。MONET能够准确地在皮肤科图像中注释概念，这与以前在临床图像的皮肤病学数据集上构建的有监督模型相抗衡。作者展示了MONET如何在整个AI系统开发流程中实现AI透明度，从构建本质上可解释的模型到数据集和模型审核，其中包括分析AI临床试验结果的案例研究。
AI 科技评论今天给大家介绍一篇 已被 ICLR 2021 接收的论文，论文作者来自卡耐基梅隆大学、香港科技大学、北京大学和马萨诸塞大学阿默斯特分校（是MEAL系列作者的一篇最新力作）。
题外话：新网站（ https://www.lzpan.com ）懒盘，百度云、蓝奏云资源搜索，欢迎访问。
event.target事件和event.currentTarget事件，经常被人们混淆。因为它们两个有时候的返回值是完全一样的，因此很具有迷惑性。然而如果真的是一样的，那当初官方就不会做这样没有意义的事了。下面我就结合我所学的知识来给大家讲一下，这两者的区别。
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