方法很简单，利用百度站长平台的闭站保护功能即可。经多次尝试，张戈博客 www 域名重复收录终于全部清空了！...二、设置 404 状态 经测试，百度的闭站功能申请通过的前提条件是，所有链接必须是 404 死链状态，否则无法通过： ?...可以看到，张戈前后测试了 3 次，前 2 次测试提交时，采用的是 403 或者是仅针对搜索引擎的 404 设置，结果都没通过！看来，闭站保护是采用人工审核的，而非机器！...Ps：闭站是对整个域名删除的最快方法，但如果是删除部分收录，那就得使用百度站长平台的死链提交功能。 四、补刀设置 现在再去 site 非首选域名，发现已全部删除干净： ? 我的目的已经达到！...原理很简单，你想要删除哪个快照或域名，只需要将这些对象设置为 404 死链状态，然后去百度站长平台做死链提交即可，一般 2~3 天就能立竿见影。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.05536...在COCO基准测试中，新方法的DTG-SSOD在各种标记比率下实现了最先进的性能。...为了与以前的作品进行公平比较，使用Faster RCNN作为默认检测框架。 03 实验 作为表显示，在完全标记数据设置下，新提出的DTG-SSOD大大超过了以前的方法，超越至少1.2mAP。...即使基于如此强的基线，DTG-SSOD仍然获得了+4.8mAP的最大改进，达到了45.7mAP，这验证了新方法在标记数据量较大时的有效性。 研究者在30k迭代处采用一个检查点进行分析。...VX：2311123606 往期推荐 Yolov7：最新最快的实时检测框架，最详细分析解释（附源代码） Yolov7实战，实现网页端的实时目标检测 打假Yolov7的精度，不是所有的论文都是真实可信
现象1：界面样式错乱打开报告后，界面样式错乱，如下：图片原因分析出现该现象的原因在于Jenkins中配置的CSP（Content Security Policy）；这是Jenkins的一个安全策略，默认会设置为一个非常严格的权限集...；要么你设置的报告目录和仓库中存放的报告路径不一致。...解决策略Jenkins上设置好报告存放的目录，如下是项目根目录下的reports目录：图片然后确认仓库中项目的目录下是否有相同的目录：图片如上我的仓库中是report，那么两者是需要一致的，要么是report...，要么都是reports；最后确认jenkins容器中的项目目录是否下载或同步成功。...，改为自己的即可图片从上可以看到有report目录，查看里边的报告：图片只有确保了以上几点一致，才能正常显示报告，因为构建的时候控制台的信息已经给出了提示，它是从某个目录拷贝到零一一个目录：图片现象3：
Result T级监控CVE和EXP增量的能力，后续最快可优化至近实时监控。 产出一份CVE EXP标记数据集。...首先是EXP数据源和标记数据集问题。...当我们完成CVE的EXP打标，有了label，剩下需要做的就是特征工程。...如果训练阶段采用全量字段数据，在预测阶段对空字段进行数据填充，鉴于空字段太多，填充的效果将非常有限，预测模型实际效果堪忧。...这里有个缓解的评估方法是，计算出已有的6万多个exp出现和cve出现的时间间隔，根据其主体数据制定阈值，比如当90%的cve在一个月内有exp，那么阈值就是一个月，一个月统计一次模型的实战性能。
在从事AI相关的公司内，比老一代更精通技术的年轻工人正在从事手工标记数据工作。...一个典型的例子是位于北京的创业公司Mada Code，大概拥有自由员工10000人。这些自由职业者为各种任务标记数据，如光学字符识别（OCR）和自然语言处理。...以最低的工资、最少的福利为硅谷巨头们工作 没有手工标记就没有机器学习，因此人工智能生态系统需要这样的行业。 图片来源：南华早报 正如一位中国数据标签公司的联合创始人所说：“ 我们是数字世界的建筑工人。...我们的工作是不断地铺盖一块又一块砖。但如果没有我们在人工智能中发挥的重要作用，他们无法建造AI这座摩天大楼。” 但这些工厂的情况与硅谷的豪华办公室或北京深圳的中国科技中心截然不同。...Mada Code的项目经理说：“就像10年前那样，那时还没出现iPhone或富士康员工。我想当一些工作被取代时，总会有一些新工作岗位出现。”
本文告诉大家几个方法从 byte 数组找到对应的相同序列的数组 最简单的方法是进行数值判断，但是代码最少是使用Linq ，效率比较高是使用 Boyer-Moore 算法，下面就告诉大家几个算法的代码 判断数值...candidate.Length == 0 || candidate.Length + start > array.Length; } } 这是最简单的方法...，参见 https://stackoverflow.com/a/283648/6116637 linq 这个方法的代码最少 class LinqArraySearch {...yield return i; } } } } Boyer-Moore-Horspool 搜索 这是最快的方法...+ lastPatternByte]]; } } } 参见：https://stackoverflow.com/q/16252518/6116637 测试了三个方法的性能
在这种情况下，需要应用数据增强方法，例如对句子进行释义或将图像进行旋转，以有效地增加标记的训练数据的量。...上图：基于文本（顶部）或基于图像（底部）训练数据的示例增强操作。 在谷歌最近“用于一致性训练的无监督数据增强（UDA）”的研究中，证明还可以对未标记数据执行数据增强，以显著改善半监督学习（SSL）。...在标记数据方面，它使用监督学习的标准方法来计算损失函数以训练模型，如下图的左侧部分所示。 而对于未标记的数据，则应用一致性训练来强制预测未标记的示例和增强的未标记示例是否相似，如下图的右侧部分所示。...在CIFAR-10半监督学习基准测试中，UDA的表现同样优于所有现有的SSL方法，如VAT、ICT和MixMatch。...在SVHN上，UDA仅使用250个标记示例，就实现了2.85的错误率，与使用70k标记示例训练的完全监督模型的性能相匹配。 CIFAR-10的SSL基准测试，图像分类任务。
↑↑↑关注后"星标"炼丹笔记 炼丹笔记·干货 作者：Sik-Ho Tsang Curriculum Labeling (CL)，在每个自训练周期之前重新启动模型参数，优于伪标签 (PL)...实验结果 下图为基于WideResNet-28在CIFAR-10和SVHN上的测试错误率。 下图为使用CNN-13在CIFAR-10和SVHN上的测试错误率。...在SVHN上，CL方法与以前所有依赖中高度数据增强的方法相比，具有竞争性的测试误差。 测试SSL算法的一种常见做法是，使用每个类的50、100和200个样本来改变标记数据的大小。...对于标记样本分布外的真实评估结果如下： 在 Oliver NeurIPS’18 更现实的 SSL 设置中，未标记数据可能与标记数据不共享同一类集。...在伪标记 (PL) 中使用的固定阈值，这些阈值用于包含伪标记的未标记数据。CL能够产生比传统的伪标记方法，即使在应用重数据增强时使用固定阈值显著的收益。 只有最有把握的样本在 CL 中被重新标记。
最少监督的学习 近期大多数在深度学习和机器学习领域取得的进展，都可以归因于较好预测能力的模型，这些模型是在大量有标记数据集上训练得到，通常有上百万的训练样本。...图往往包含了标记数据（输出类别或标签已知的节点）和未标记数据（没有标签的节点）。接着，Expander的框架在图上传播标签信息，用半监督式的学习方法给所有节点打上标记。 然而，说起来容易做起来难！...我们需要： 用最少的监督来有效率地学习（即极少量的标记数据）； 处理多种形态的数据（即数据的异形表达和多种数据源）； 解决高维数据的预测难题（高维、复杂的输出空间），数据可能还含有噪音。...Expander团队的图学习平台基于数据间推测或已知的关系直接自动地生成关系图。数据可以是结构化的（如关系型数据）或是非结构化数据（如，从原始数据中提取的稀疏或稠密特征表达）。...而且，半监督式的学习方法只需要少量的标记数据，解决了传统机器学习方法面临的人工标注大量数据的问题。因此，我们可以充分利用大数据时代在各个渠道生产的各种结构和类型的数据。
三、数据分析、数据挖掘和机器学习的关系 数据：即观测值,如测量数据 信息：可信的数据 数据分析：从数据到信息的整理、筛选和加工过程 数据挖掘：对信息进行价值化的分析 用机器学习的方法进行数据挖掘。...顾名思义，训练数据在机器学习的过程中使用，目的是找出一套机器学习的方法；而测试数据用于判断找出的方法是否足够有效。...如果在训练的过程中需要确定方法的准确度，有时会将训练数据分成训练集（training set）和验证集（validation set）——验证集合测试数据不同的地方在于验证集在训练过程中使用，而测试数据事实上是在模型建立后才被使用的...如何获得大量的标记数据一直是监督学习面临的一道难题。...受益的朋友或对大数据技术感兴趣的伙伴记得点赞关注支持一波? 希望我们都能在学习的道路上越走越远?
这种情况下，研究人员可以应用数据增强技术，例如：通过转述一个句子或旋转一个图像，可以有效加的训练数据量。 近来，在用于自然语言处理（NLP）、视觉和语音等领域的数据增强方法上，已经取得了重大进展。...遗憾的是，数据增强通常仅限于监督学习，在这种学习中，标签需要从原始示例迁移到扩展示例。 ? 基于文本(顶部)或基于图像(底部)的训练数据的增强操作示例。...在近来的工作中《用于一致性训练的无监督数据增强(UDA)》一文中，我们发现可以对无标注数据执行数据增强，从而显著提高半监督学习(SSL)的性能。...为了使用标记数据，UDA使用监督学习的标准方法来计算损失函数以此来训练模型，如下图左侧所示。 对于未标注的数据，在一致性训练中，应用于强制未标注的示例和增强未标注的示例的预测相似。如图右侧所示。...其他各类噪音也经过了一致性训练的测试(如高斯噪声、对抗性噪声等)，然而，我们发现数据增强比这些表现都好，从而在语言到视觉的各种任务上都达到了最先进的水平。
github.com/LiheYoung/Depth-Anything Stars: 2.6k License: Apache-2.0 picture Depth-Anything 是一个释放大规模未标记数据力量的项目...，可以对任意未标记数据进行单目深度估计。...主要功能、关键特性和核心优势包括： 提供基于 C++ 风格流的日志 API 支持不同严重级别的日志记录 可以通过各种软件包管理器安装或从源代码编译安装 可以在 CMake 项目中使用 find_package...快速反馈：交互式 watch 模式只运行与更改文件相关的测试文件。 快照测试：捕获大型对象的快照，简化测试并分析其随时间变化情况。...最少量的源码：无需深入了解底层原理！ 支持实时响应以及使用工具。 异步支持，包括流式处理和工具支持。
当谈到使用ggplot2进行数据可视化时，除了核心的ggplot2包，还有许多非常有用的扩展包可以帮助增强功能、提供额外的统计图形选项以及美化图表输出。...ggstatsplot:“ggstatsplot”提供了一系列函数，用统计测试的结果增强“ggplot2”图。 patchwork:使用运算符轻松组合ggplot图。...ggrepel 提供避免标签重叠的功能，特别适用于散点图和其他需要标记数据点的图形。...ggh4x:定制刻面、多种色标和其他选项 ggbeeswarm 在较小的数据集中展示每个数据点的分布和密度。 survminer:利用ggplot2绘制生存曲线图。...ggnetwork ggnetwork 包提供了一种使用 ggplot2 构建网络图的方法。 ggbreak 为“ggplot2”设置轴分隔符。
Series Series是一维标记数组，可以存储任意数据类型，如整型、字符串、浮点型和Python对象等，轴标一般指索引。...创建Series的方法为 >>>s=Series(data, index=index) data可以是Python词典、ndarray和标量值。 2....DataFrame DataFrame是二维标记数据结构，列可以是不同的数据类型。...Panel4D Panel4D是像Panel一样的4维容器，作为N维容器的一个测试。...minor_axis: axis 3 它是dataframe的columns Panel4D是Panel的一个子集，因此Panel的大多数方法可用于4D，但以下方法不可用：join,
对于一般的视觉语言预训练（VLP）模型，训练数据集中要求包含大量精准标签。而模型的任务迁移，则需要针对特定任务重新进行数据集的标签标注。 总结下来，就是标注数据集不仅耗时耗力，还不能多任务通用。...SimVLM使用前缀语言建模的单一目标进行端到端训练，并直接将原始图像作为输入。这些设置允许模型对大规模的弱标记数据集进行利用，从而能够更好地实现零样本学习泛化效果。 SimVLM模型是如何实现的？...这种方法可以简化训练过程，最大限度地提高模型在适应不同任务设置方面的灵活性和通用性。 模型的主干网络，则使用了在语言和视觉任务上均表现突出的Transformer架构。...跨模式任务的测试结果中，SimVLM模型的性能表现最好（数据越大越好），除了CoCo Caption的B@4指标，在其他任务上都取得了新的SOTA结果，充分证明了该模型的先进性。...预训练的SimVLM模型仅对文本数据进行微调或完全不进行微调，通过图像字幕、多语言字幕、开放式VQA和视觉文本生成等任务，对模型进行测试。
convolutional networks algorithm for knowledge transfer in single cell omics 论文摘要 单细胞组学是在公共基因组学存储库中增长最快的基因组学数据类型...利用不断增长的标记数据集存储库，并将标签从现有数据集转移到新生成的数据集，将促进单细胞组学数据的探索。然而，目前的标签转移方法的性能有限，很大程度上是由于细胞群之间的内在异质性和数据集之间的外部差异。...在这里，我们提出了一个鲁棒的图人工智能模型，单细胞图卷积网络（scGCN），以实现在不同数据集之间的有效知识转移。...通过在总共30个单细胞组学数据集上与其他标签转移方法进行测试，scGCN在利用来自不同组织、平台和物种的细胞始终显示出了优越的准确性。
组织名称是您的组织的标签，在用户界面中显示。组织ID是您的组织的唯一标识符，可用于API请求。属于多个组织的用户可以传递一个标头来指定哪个组织用于API请求。...从这些API请求中的使用量将计入指定组织的配额。如果没有提供标头，则将对默认组织进行计费。您可以在用户设置中更改默认组织。您可以从团队页面邀请新成员加入您的组织。成员可以是读者或所有者。...这样可以让您将开发和测试工作隔离开，以免意外干扰您的实际应用程序。您也可以通过这种方式限制对生产组织的访问。...如果您将多个请求发送到同一端点，您可以将要发送的提示批处理到同一请求中。这将减少您需要进行的请求数量。prompt参数最多可以容纳20个唯一的提示。我们建议您测试此方法，看看是否有所帮助。...或者，您可以尝试减少所需的标记数量。您可以通过使用更短的提示、微调模型或缓存常见用户查询来实现这一点，从而降低成本。您可以使用我们的交互式标记工具进行实验，以帮助您估算成本。
与传统编程不同，在机器学习中，程序不是通过明确的指令来解决问题，而是通过分析数据来找出模式和规律，从而做出预测或决策。...你发现了一种方法，能根据学生的学习时间（输入）来预测他们的分数。于是，你通过分析这些数据，训练出一个模型。下次考试时，你可以根据学生的学习时间快速预测他们的分数。...通过这个过程，你发现了潜在的模式，帮助你理清案件的脉络。半监督学习想象你正在组织一场派对。你手头有一些受邀者的名单（少量标记数据），但是大多数人没有回复（大量未标记数据）。...为了确保派对成功，你决定根据已经回复的人（标记数据）和没有回复的人（未标记数据）来推测其他人可能的意向。通过这种方式，你能更好地计划食物和饮料的数量。...通过不断尝试和改进，小猴子逐渐学会了最快的路线来获取更多的香蕉。
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