几年前谁能想到，匿名贡献者们的义务工作竟创造出前所未有的巨大在线知识库？维基百科不仅是你写大学论文时最好的信息渠道，也是一个极其丰富的数据源。
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为了能够使得组合特征避免出现参数过多，过拟合等问题，因此，我们需要找到有效的方法帮助我们进行特征的组合。 以预测问题举例。 输出特征有年龄，性别，购买物品类别，用户类型 组合特征可以如下，满足下面的条件为1，不满足则为0，特征为4维向量。
今天为大家介绍的是来自Kamal Choudhary团队的一篇论文。在这项工作中，作者介绍了ChemNLP库，它可用于以下方面：（1）整理材料和化学文献的开放访问数据集，开发和比较传统机器学习、transformer和图神经网络模型，用于（2）对文本进行分类和聚类，（3）进行大规模文本挖掘的命名实体识别，（4）生成摘要以从摘要中生成文章标题，（5）通过标题生成文本以建议摘要，（6）与密度泛函理论数据集集成，以识别潜在的候选材料，如超导体，以及（7）开发用于文本和参考查询的网络界面。作者主要使用公开可用的arXiv和PubChem数据集，但这些工具也可以用于其他数据集。此外，随着新模型的开发，它们可以轻松集成到该库中。
之前的工作主要是基于CNN和RNN在做，前段时间因为项目需要，相对系统的了解一下图神经网络，包括理论基础，代表性的GNN（GCN， GraphSAGE和GAT）以及它的一些应用。GNN主要是应用在一些存在复杂关系的场景中，比如推荐系统，社交网络，分子结构等，在CV中并不主流。但它在CV和医学图像分析中也有被用到，本文主要是针对GNN的原理及其在这两方面的应用简单做个分享，主要是由之前在组会上分享过的PPT内容整理而成。
DOI全称为Digital Object Unique Identifier,即数字对象唯一标识符，通俗一点来讲，DOI就是一篇文献的身份证
CVPR 是 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 的缩写，即 IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议。该会议是由 IEEE 举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议。
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。
假设现在有一篇很长的文章，要从中提取出它的关键字，完全不人工干预，那么怎么做到呢？又有如如何判断两篇文章的相似性的这类问题，这是在数据挖掘，信息检索中经常遇到的问题，然而TF-IDF算法就可以解决。这两天因为要用到这个算法，就先学习了解一下。
来源：https://www.cnblogs.com/zpcdbky/p/5275959.html
②选择自定义配置——计费模式为“按量付费”——地域选择“北京”——可用区选择“随机可用区”——网络选择“默认”即可
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】脑洞问题：如果只看两个AI顶会，其他一概不管，那么最厉害的是哪些国家、哪些机构、哪些企业？按这个路子做出一个排行榜的话，又会是什么样子？（不许说野榜！） 还别说，专注科技界的风险投资公司Thundermark Capital 就年年做这个事，最近，这家公司又推出了他们一年一度的全球AI研究年度排名。 这次他们选择的两个顶会是：ICML 2021和NeurIPS 2021，一共3523篇论文（其中ICML为1184篇，NeurIPS为2339篇）。
---- 新智元报道 编辑：David 时光 【新智元导读】ICML2022最终审稿结果陆续出炉，作者们开始收到官方通知，和往届AI学术会议一样，今年同样少不了对审稿流程和质量的吐槽。 备受关注的AI顶会之一——国际机器学习大会（ICML 2022），目前审稿流程已经结束，终审结果已经陆续出炉。 ICML官方微博宣布，目前已经开始通过电邮将最终结果通知论文作者。 本次ICML2022采用两阶段审稿模式，这与今年AAAI、IJCAI等会议相同，即审稿人不打分，只提供评审意见、以及对优点和缺点的权衡
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「我收到了 NeurIPS 发来的拒稿邮件，感到有苦说不出。」今年 NeurIPS 新提出的「提前拒稿」机制，对于很多人来说有些猝不及防。
在这篇文章中，我们将使用现代的图机器学习技术在 Wikispeedia navigation paths路径数据集进行项目实践
思路上其实非常简单：通过构建一个新的表，将销售额度量值放进去，排序，前10名用原先的类别，后面的都替换为others，拖到表中排序即可。
深度学习是一项目标函数的拟合技术，在绝大多数场景中，它要求实践者拥有一份可靠的标注数据，作为目标函数的采样，这恰恰是最难的部分。尤其是NLP领域，每个人的受教育水平和对语言的理解均有不同，一份可靠的标注数据更是难上加难。
转自https://blog.csdn.net/yq_forever/article/details/78915687
https://blog.csdn.net/weixin_39088580/article/details/82725987
本文详细探讨了 PHP 在互联网中的广泛应用和重要性。文章通过大量的数据和事实来证明 PHP 仍然是最受欢迎的编程语言之一，占据了 77.2% 的市场份额，远超其他编程语言。
MediaWiki是一个流行的免费wiki软件包。它与维基百科使用的软件相同，是完全动态的，可以在LAMP堆栈上运行，利用PHP语言和MySQL数据库后端。通过简单的安装和配置，当您需要用到一个熟悉的、功能齐全的动态wiki引擎时，MediaWiki是一个很好的选择。
【新智元导读】第 56 届计算语言学协会年会ACL 2018 将于当地时间7 月15-20 日在澳大利亚墨尔本举办。腾讯AI Lab 今年共有 5 篇论文入选，涉及到神经机器翻译、情感分类和自动评论等研究方向。
甘肃省非煤矿山电子封条建设算法模型通过yolov8网络模型AI视频智能分析技术，yolov8算法模型对作业状态以及出井入井人员数量变化、人员睡岗离岗等情况实时监测分析，及时发现异常动态，自动推送生成的违规截图报警信息。现代目标检测器大部分都会在正负样本分配策略上面做文章，典型的如 YOLOX 的 simOTA、TOOD 的 TaskAlignedAssigner 和 RTMDet 的 DynamicSoftLabelAssigner，这类 Assigner 大都是动态分配策略，而 YOLOv5 采用的依然是静态分配策略。考虑到动态分配策略的优异性，YOLOv8 算法中则直接引用了 TOOD 的 TaskAlignedAssigner。TaskAlignedAssigner 的匹配策略简单总结为： 根据分类与回归的分数加权的分数选择正样本。
上篇《博客系统知多少：揭秘那些不为人知的学问（二）》介绍了博客的基本功能设计要点，本篇介绍博客的协议或标准。
MediaWiki 是 Wikipedia 以及世界各地社区和公司部署的许多 wiki 背后的软件。 它常常被大公司用来做文档和百科全书。 本篇文章将教学如何在腾讯云轻量应用服务器上安装 MediaWiki。
在前面教程中小编我已经介绍了Django的Queryset特性及高级使用技巧以及Queryset的aggregate和annotate方法。这些技巧和方法都是为了减少对数据库的访问次数和对内存的占用，从而提升网站性能。今天我们再来学习两个非常重要的查询方法select_related和prefetch_related方法，看看如何使用它们避免不必要的数据库查询。高手过招，只差分毫。专业和业余之前的区别就在细节的处理上。为了让大家更直观地看到这两个方法的作用，我们将安装使用django-debug-toolbar这个流行的Django第三方包。
当我们想要切入某个领域时，显然这个领域已经有大量前人的工作，包括大家常用的模型、数据集、评价指标等等，初出茅庐的你却不知道这些大家习以为常的背景知识，那么如何才能快速切入一个子领域呢？
Hexo的主页会显示博客文章，但是每篇文章都显示全文会影响文章展示的效果。 本篇介绍为文章在主页设置摘要的方法。 Next标签（推荐） Markdown中的注释 本身对文档没有影响，但在Next中会被识别为摘要截断的标志。标志之后的内容不会在首页显示。 而且会生成一个阅读全文的按钮。 这种方法被Next官方推荐，因为它在满足需求的同时也可以让Hexo中的插件识别。 📷 实际效果 📷 自动形成摘要 在主题配置文件中添加： auto_excerpt:
大家好，我是Maynor。相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。
折腾WordPress必须要有很厚的基础才行,深入更是要小心。西顾再次mark下来知更鸟的文章,做下笔记。想研究模板,可review下前文《Skill丨WordPress及Emlog主题文件构成分析》
生产作业流程合规检测算法通过引入yolov8视觉数据智能分析技术，生产作业流程合规检测算法对生产操作流程进行实时监测和合规性检测，通过与预设标准进行比对，系统能够检测出不合规的操作或异常情况，并及时发出警报提示相关人员采取措施。生产作业流程合规检测算法中用到的现代目标检测器大部分都会在正负样本分配策略上面做文章，典型的如 YOLOX 的 simOTA、TOOD 的TaskAlignedAssigner 和 RTMDet 的 DynamicSoftLabelAssigner，这类 Assigner 大都是动态分配策略，而 YOLOv5 采用的依然是静态分配策略。考虑到动态分配策略的优异性，YOLOv8 算法中则直接引用了 TOOD 的 TaskAlignedAssigner。TaskAlignedAssigner 的匹配策略简单总结为： 根据分类与回归的分数加权的分数选择正样本。
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