要开始构建 Datepicker 组件，请将以下代码片段添加到 src/components/Datepicker/index.js 文件。
Multi-Level Discovery of Deep Options Abstract Augmenting an agent’s control with useful higher-level behaviors called optionscan greatly reduce the sample complexity of reinforcement learning, but manually designing options is infeasible in high-dimensi
今天分享的学习笔记是CV（Computer Vision）领域中一篇论文，该论文由何凯明大神于2015年发表。何大牛在CV界几乎无人不知、无人不晓。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/358716442
这是众多Anchor Free中比较有影响力的一篇文章，不光是效果好，而且思路清楚，简单，不需要任何trick，并将众多的视觉任务统一到了一个框架中，值得一看。
作者简介：张磊，思科原厂8年多technical consulting engineer，精通思科数据中心/园区网产品及技术；精通SAN网络架构及产品；熟悉广域网产品及技术。
本文提出了一种名为HydraPlus-Net的深度学习模型，用于行人属性分析。该模型结合了多尺度、多方向注意力机制，可以同时关注全局和局部信息，提高行人属性分析的准确率。实验表明，HydraPlus-Net在行人重识别和行人属性分析任务上均取得了显著的效果，相比现有的方法具有明显的优势。
---- 新智元报道 来源：深度强化学习实验室 编辑：SF 【新智元导读】在解决一个复杂问题时，我们往往会将其分解为若干个容易解决的子问题，分而治之，分层的思想正是来源于此。 分层强化算是强化学习领域比较流行的研究方向，每年顶会论文中都有一定比例的分层论文。分层主要解决的是稀疏reward的问题，实际的强化问题往往reward很稀疏，再加上庞大的状态空间和动作空间组合，导致直接硬训往往训不出来，遇到头铁的agent更是如此。 个人理解目前分层的解决手段大体分两种，一种是基于目标的(goal-re
第31届信息和知识管理国际会议CIKM2022将于2022年10月17日-21日以混合会议的方式在美国亚特兰大举行。CIKM会议是数据库／数据挖掘／内容检索领域顶级国际会议，也是中国计算机学会规定的CCF B类会议。关于该会议在历年推荐系统论文收录情况请参考下文：
Scale-Aware Trident Networks for Object Detection https://github.com/TuSimple/simpledet/tree/master/models/tridentnet
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自快手和武汉大学的研究者通过结合多兴趣学习和多层级图卷积聚合提出了一种多粒度神经模型，显著增强了精确学习用户复杂行为的能力，对用户不同层级下多种兴趣的细粒度建模为序列推荐领域的前沿研究拓宽了方向。该研究已被今年的 SIGIR 会议录取为长论文。 随着大众获取信息方式的移动化和碎片化，短视频分享平台（如快手、抖音）逐渐成为人们生活中获取信息和休闲娱乐的重要渠道。不断突破记录的 DAU 一方面伴随着巨大的商业价值，另一方面也给千人千面的推荐算法带来巨大的挑战。 在快手单列的流式推
【导读】专知内容组整理了最近七篇目标检测（Object Detection）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Self Paced Deep Learning for Weakly Supervised Object Detection（基于Self Paced深度学习的弱监督目标检测） ---- ---- 作者：Enver Sangineto,Moin Nabi,Dubravko Culibrk,Nicu Sebe 摘要：In a weakly-supervised scenario objec
很多博客的导航栏是显示特定的分类的，如果你也想这样做，你可以添加下面这行代码和按照你自己的想法去样式化它。
原文：ICLR 2023 | RevCol：可逆的多 column 网络，大模型架构设计新范式
详情见：https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.48.5
【导读】作为世界数据挖掘领域的最高级别的学术会议，ACM SIGKDD（国际数据挖掘与知识发现大会，简称 KDD）每年都会吸引全球领域众多专业人士参与。今年的 KDD大会计划将于 2020 年 8 月 23 日 ~27 日在美国美国加利福尼亚州圣地亚哥举行。上周，KDD 2020官方发布接收论文，共有1279篇论文提交到Research Track，共216篇被接收，接收率16.8%。本文我们为大家整理收集了图神经网络专题系列的论文信息汇总。
2024年3月26日，厦门大学刘向荣教授团队在Bioinformatics上发表文章MoleMCL: a multi-level contrastive learning framework for molecular pre-training。
OpenFlow 是一种 SDN 协议，全称为 OpenFlow Switch Specification，由 ONF（Open Networking Foundation，开放网络基金会）组织开发和维护。
CIKM 2022的论文已出，笔者整理了其中的推荐系统，点击率以及因果推断相关的论文。今年跨域，图学习还是热点，点击率模型中长短期兴趣的处理是热点。
可以看到pd.MultiIndex()并没有labels参数，与labels功能相同的是codes参数，查看https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/advanced.html可以看到：
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1604.03540.pdf
固态硬盘的存储颗粒从目前来看主要分为SLC,MLC,TLC,QLC. 这四种存储颗粒的区别主要体现在那方面，以下我们就从价格，使用寿命，应用场合来划分.
ACM SIGIR 2022是CCF A类会议，人工智能领域智能信息检索（ Information Retrieval，IR）方向最权威的国际会议。会议专注于信息的存储、检索和传播等各个方面，包括研究战略、输出方案和系统评估等等。第45届国际计算机学会信息检索大会（The 45rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, SIGIR 2022）计划于今年7月11日-7月15日在西班牙马德里召开。这次会议共收到794篇长文和667篇短文投稿，有161篇长文和165篇短文被录用，录用率约为20%和24.7%。官方发布的接收论文列表：
来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/267524544
字节流与和字符流的使用非常相似，两者除了操作代码上的不同之外，是否还有其他的不同呢？ 实际上字节流在操作时本身不会用到缓冲区（内存），是文件本身直接操作的，而字符流在操作时使用了缓冲区，通过缓冲区再操作文件，如图所示。
作者：高静宜 近日，京东金融城市计算业务部的一篇论文《GeoMAN:Multi-level Attention Networks for Geo-sensory Time Series Prediction（基于多层注意力机制神经网络的地理传感器时间序列预测）》被人工智能领域国际顶级学术会议 IJCAI 2018 录用。 空气污染、交通堵塞、能源消耗……这是身处在城市化加速发展进程中的人们每天都不得不面对的难题。 而伴随着技术的不断发展，人们开始尝试使用科学的手段对其加以攻克，一门全新的专业学科及研究领域
基于会话的推荐常用于在线应用，从电子商务到广告业务等。然而现有的工作没有很好地设计方法来捕获复杂动态转移中的时序信息和多层次的相互依赖的关系结构。因此本文提出 Multi-level Transition Dynamics (MTD) 方法。能够以自动和分层的方式联合学习会话内和会话间项目转换动态。
Bootstrap是Twitter推出的一个开源的用于前端开发的工具包。它由Twitter的设计师Mark Otto和Jacob Thornton合作开发，是一个CSS/HTML框架。本文提供了一个解决方案利用ASP.NET SiteMap生成与Bootstrap“兼容”的菜单。具体的原理很简单，就是利用SiteMap读取预先定义的网站结构，按照Bootstrap的标准生成相应的HTML。[源代码从这里下载] 我们将基于菜单的呈现定义在HtmlHelper的扩展方法中。如下面的代码片断，扩展方法Render
在许多行业，对于可配置物料，我们常常会遇到许多来自客户方的定制(配置)需求。如下图就是一个很典型的可配置物料。
WSDM 2023的论文录用结果已出，以下是论文列表地址，笔者整理了推荐系统相关的一些论文，包含序列推荐，点击率估计，多样性等领域，涵盖图学习，对比学习，因果推断，知识蒸馏等技术。抓紧学起来吧。
本文来源于 ICCV-19 上发表的一种新的目标检测技术 FCOS ：全卷积 One-Stage 目标检测算法。该算法提出了一种非常直观和简单的方法来解决目标检测问题,本篇文章是对该算法的总结。
距离 AAAI 2020开幕还有不到一个月的时间，但有些话、有些文章却需要我们注意。
京东金融城市计算事业部的一篇论文被人工智能领域国际顶级学术会议 IJCAI 2018录用，其主要作者被邀请于会议上进行口头报告。
[2021，微软] Fake It Till You Make It: Face analysis in the wild using synthetic data alone（对数字人渲染，从真实标签render出假图。开源的假图只给了70个2d点，不给模型）
存储的比特数越多，能表示的数据（电压）越多，需要电压计更高精度的控制，因此读写速度有一定程度的降低。
NAND is a non-volatile flash memory which can hold data even when it’s not connected to a power source. The ability to retain data when the power is turned off makes NAND a great option for internal, external and portable devices. USB drives, SSDs and SD cards all utilise flash technology, providing memory for devices such as your mobile phone or digital camera.
The 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020) 将于2020年7月5日至10日在美国华盛顿州西雅图举行，不过今年因新冠将在线举办。ACL年会是计算语言学和自然语言处理领域最重要的顶级国际会议，CCF A类会议，由计算语言学协会主办，每年举办一次。其接收的论文覆盖了对话交互系统、语义分析、摘要生成、信息抽取、问答系统、文本挖掘、机器翻译、语篇语用学、情感分析和意见挖掘、社会计算等自然语言处理领域众多研究方向。该会议的论文基本代表自然语言处理领域最新研究进展和最高研究水平，受到学术界和产业界的高度关注。
position 属性的初始值是 static。如果把它改成其他值，就说元素就被定位了。而如果元素使用了静态定位，那么就说它未被定位。
NTIRE的各大竞赛已经落下帷幕，冠亚军排名也相继确定，笔者近期会逐步将相关领域的竞赛结果进行一下简单总结，同时也将对这其中的冠军军及优秀方案进行一番解读，感兴趣的朋友可以关注一波...
在本文中，将深入探讨PostgreSQL数据库中的一个强大功能，即如何轻松修改字段名称。无论你是一个新手开发者，还是一个经验丰富的DBA，这篇文章都将为你提供实用的技巧和建议。
Database Indexing Concepts Indexing mechanisms used to speed up access to desired data Search Key An attribute or a set of attributes used to look up records in a file An index file consists of records (called index entries) of the form search key - pointe
关于这篇新文章的最酷的事情是，他们在Google colab上提供了一个演示，您可以在其中轻松地自己尝试一下，正如我将在本文中展示的那样！但首先，让我们看看他们是如何做到的。
SELinux，全称Security-Enhanced Linux，是一种在Linux内核中实现的安全策略，通过强制访问控制来保护系统的完整性。
在现如今的推荐系统或者搜索中，都存在多个目标，多目标的算法在现如今的系统中已然成为了标配。在多目标的建模过程中，如果不同的学习任务之间较为相关时，多个任务之间可以共享一部分的信息，这样最终能够提升整体的模型学习效果。但是如果多个任务之间的相关性并不强，或者说多个任务之间存在某种冲突，这样通过部分的共享就会起到事与愿违的效果，这便是通常所说的在多任务建模中出现的负迁移（negative transfer）现象，即在相关性不强或者无相关性的多任务环境下进行信息共享，最终影响整体的网络效果，MMoE[1]便是在这样的情况下被提出。在MMoE中，通过共享多个专家（expert）实现信息的共享，同时针对每一个上层任务（task）都有对应的门控函数（gate），学习到多个专家对于特定任务的贡献程度，即专家的分布。以此，实现了对任务之间的关联和区别的学习。
高密度人群聚集容易发生各种意外事件、所以监控与分析高密度人群，防止意外事件发生，具有重要的现实意义，分析高密度人群其中一个最重要的参考就是人群数量、评估聚集人群的数目、分布方式，有利于实时分离与管控，防止意外发生。
在现如今的推荐系统或者搜索中，都存在多个目标，多目标的算法在现如今的系统中已然成为了标配。在多目标的建模过程中，如果不同的学习任务之间较为相关时，多个任务之间可以共享一部分的信息，这样最终能够提升整体的模型学习效果。但是如果多个任务之间的相关性并不强，或者说多个任务之间存在某种冲突，这样通过部分的共享就会起到事与愿违的效果，这便是通常所说的在多任务建模中出现的负迁移（negative transfer）现象，即在相关性不强或者无相关性的多任务环境下进行信息共享，最终影响整体的网络效果，MMo[1]便是在这样的情况下被提出。在MMoE中，通过共享多个专家（expert）实现信息的共享，同时针对每一个上层任务（task）都有对应的门控函数（gate），学习到多个专家对于特定任务的贡献程度，即专家的分布。以此，实现了对任务之间的关联和区别的学习。
作为人工智能领域最悠久、涵盖内容最广泛的学术会议之一，历届 AAAI 都吸引了全世界的人工智能相关领域的研究者参与，会议的论文内容也丰富多彩。近年来参加 AAAI 的中国学者和以及投稿 AAAI 的中国论文也都有明显增加，这也印证了 AAAI 对中国学者们的吸引力。
1.更改hexo配置文件 vim _config.yml #配置_config.yml里面的post_asset_folder:false 设置为 true 如图 📷 2.安装npm插件 npm install https://github.com/CodeFalling/hexo-asset-image --save 3.清除hexo缓存 hexo clean 4.创建新的文章 hexo new "XXA" #创建完文章后,会发现 _post 目录下多出一个XXA的文件夹,把图片放入该文件夹中 5.然
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