分享一篇最近被ICCV 2021接收的工作《Online Knowledge Distillation for Efficient Pose Estimation》，利用在线知识蒸馏进行高效2D人体姿态估计。
但我一直对了解哪些参数对性能的影响最大以及我应该如何调优lightGBM参数以最大限度地利用它很感兴趣。
2000 年前后热门的是 信息检索 和 分析 ，主要是 Google 的带动，以及 Amazon 的 e-commerce 所用的协同过滤推荐，当时 collaborative filtering也被认为是 information retrieval 的一个细分领域，包括 Google 的 PageRank 也是在信息检索领域研究较多。后来才是 Twitter，Facebook 的崛起带动了网络科学 network science的研究。
As was discussed in Chapter 2, Working with Linear Models, Stochastic Gradient Descent is a fundamental technique to fit a model for regression. There are natural connections between the two techniques, as the name so obviously implies.
随着机械行业的日益发展，转子等旋转机械的故障日渐趋多，转子的故障诊断技术受到越来越多的重视，并在世界范围内取得了长足的进步。作为大型机器中不可或缺的部件，有着举足轻重的作用，但，，，，。对发电机及其转子进行状态监测和信号分析，，
久前微软 DMTK (分布式机器学习工具包)团队在 GitHub 上开源了性能超越其他 boosting 工具的 LightGBM 知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的 LightGBM？”问题，被评价为“速度惊人”，“非常有启发”，“支持分布式”，“代码清晰易懂”，“占用内存小”等。 GBDT ： GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合
距离QTX（QQ潮玩展）开展 剩下不到一个月时间啦， 是时候放出所有限定品信息了！ 130+款限定品大集合，QTX现场特供！ 你的眼睛准备好战斗了吗？话不多说，马上来看！ 萌趣 QQ MAX BOT 企鹅巨械 - 全球限量机甲企鹅由QQ与萌趣 联合设计师Pat Lee共同出品的机械风潮玩手办，打造一款红与黑相撞的机甲企鹅造型，大胆创新的设计，将动漫机器人风格与潮玩世界联动。 Pat Lee，国际知名漫画家，作为最著名的漫画艺术之一，在近十年的时间里，Pat Lee已经确立了自己作为世界顶级画艺术家与
编写｜PaddlePaddle 排版｜wangp 虽然PaddlePaddle看起来包含了众多参数，但是大部分参数是为开发者提供的，或者已经在集群提交环境中自动设置，因此用户并不需要关心它们 在此，根据这些参数的使用场合，我们将它们划分为不同的类别。例如，通用类别中的参数可用于所有场合。某些参数只可用于特定的层中，而有些参数需要在集群多机训练中使用。本推文将对各个类别的参数做详细的介绍，点击推文左下角“阅读原文”可查看参数概述 通用 --job ---工作模式，包括: train, test, checkg
本文主要介绍一篇被 ICLR 2021 会议录用的一篇论文：《Zero-shot Synthesis with Group-Supervised Learning》。
在 2023-10-25 MySQL 官方发布的 8.2 版本 Release Notes 中，GreatSQL 社区核心开发者 Richard Dang 和 Hao Lu ，分别收到了来自 MySQL 官方的贡献感谢，与Amazon、Facebook(Meta)、Tencent等一并出现在感谢清单中。详见：
https://bscscan.com/address/0x1befe6f3f0e8edd2d4d15cae97baee01e51ea4a4#code https://versatile.blocksecteam.com/tx/bsc/0xa5b0246f2f8d238bb56c0ddb500b04bbe0c30db650e06a41e00b6a0fff11a7e5 https://twitter.com/BlockSecTeam/status/1512832398643265537
导读：本次分享的主题为人机对话技术研究进展与思考。主要梳理了我们团队近两年的工作，渴望可以通过这样的介绍，能给大家一个关于人机对话 ( 包括它的科学问题和应用技术 ) 方面的启示，帮助我们进行更深入的研究和讨论。主要包括：
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/41
朋友，你通过各种不同的途经初次接触支持向量机（SVM）的时候，是不是会觉得这个东西耳熟能详，感觉大家都会，却唯独自己很难理解？ 每一次你的老板或者同仁让你讲解SVM的时候，你觉得你看过这么多资料，使用过这么多次，讲解应该没有问题，但偏偏在分享的时候结结巴巴，漏洞百出？ 每一次机器学习相关的面试在问到支持向量机（SVM）的时候，尽管你觉得你都准备好了，可是一次又一次败下阵来，以至于觉得问那些问题的人（是不是脑子有…）是那么的厉害，每一次都能精准发觉到你的不足和漏洞，让你怀疑你掌握的是假的SVM，然后让你怀疑人生？ 那还等什么，快来看看这篇文章吧，原价998，现在只要。。。（不好意思，扯偏了。）
这些系统下的 XGBoost 安装，大家只要基于 pip 就可以轻松完成了，在命令行端输入命令如下命令即可等待安装完成。
一棵树由称作跟的节点r以及0个或多个非空的树T1,T2, ...Tk组成，这些子树中每一颗的根都被来至根r的一条有向的边所连接。
这两个模型都属于集成学习中的树模型，每个机器学习模型都有它特定的应用场景，不同的数据集适合用到的模型是不一样的。
来源：集智俱乐部 本文约23000字，建议阅读20+分钟 本文整理自丁鹏老师的8篇短文，从多角度回顾了因果推断的各种模型方法。 [ 导读 ] 推断因果关系，是人类思想史与科学史上的重要主题。现代因果推断的研究，始于约尔-辛普森悖论，经由鲁宾因果模型、随机试验等改进，到朱力亚·珀尔的因果革命，如今因果科学与人工智能的结合正掀起热潮。 目录 1. 因果推断简介之一：从 Yule-Simpson’s Paradox 讲起 2. 因果推断简介之二：Rubin Causal Model (RCM) 和随机化试验
【1】 Improving Visual Quality of Image Synthesis by A Token-based Generator with Transformers 标题：用带Transformer的令牌生成器改善图像合成的视觉质量 链接：https://arxiv.org/abs/2111.03481
【1】 MIA-Former: Efficient and Robust Vision Transformers via Multi-grained Input-Adaptation 标题：基于多粒度输入自适应的高效鲁棒视觉转换器 链接：https://arxiv.org/abs/2112.11542
【1】 Tensor-to-Image: Image-to-Image Translation with Vision Transformers 标题：张量到图像：使用视觉变换器进行图像到图像的转换 链接：https://arxiv.org/abs/2110.08037
回文是指正序（从左向右）和倒序（从右向左）读都是一样的。例如：121 ，abcdedcba，123321等都是回文
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍，让大家方便去搜索，所有题目都会有几种语言的写法，帮助大家提供一个思路，当然，思路只是思路，千万别只看着答案就认为会了啊，这个方法基本上很难让你成长，成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路，并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练，如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢，这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来，所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式，说着听绕口，但是就是靠量来堆叠思维方式，刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始，稍微对数据结构有一定的理解，暴力、二分法等等，一步步的成长，数据结构很多，一般也就几种啊，线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表，当然栈，队列还有串都是属于线性表的，这个我就不在这里一一细分了，相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的，例如三分枚举、离散化，图，复杂数据结构还有统计都是不考的，我们找简单题刷个一两百，然后再进行中等题目的训练，当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠，慢慢的就会掌握各种规律，有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了，再次说明，刷题一定要循序渐进，千万别想着直接就能解决难题，那只是对自己进行劝退处理。加油，平常心，一步步前进。
python实现解密培根脚本，解密程序好多都是在线的，今天想把解密程序用python写一个离线的，就当学习练习，以下文章供大家参考、学习，如有错误，多多指出，谢谢大家！
UIBarButtonItem 默认是不能 设置 Badge 所以我们可以对它扩展使之支持
如果有更简洁更好更快的解题方案，请留言。 原题： 列表 list_1 = ['a','b','c' ] 需要放回抽样,取5次，求所有可能的排列，有序，无重复 import time n=[] list_1 = ['a','b','c'] for a in list_1: for b in list_1: for c in list_1: for d in list_1: for e in list_1:
DCCDCCCDDDCDCCCDDCCCCCCCCCDDCDCCCCDCCCCC/CDCCCDCCDC/CCCDCCDDDCCDDDCCDCDD
前言 🎆大家好，我是秋名山路上的漂移者，昨天也是抽空做了一下，蓝桥号称30块的模拟赛，不说了，感受了一下，又是割韭菜的一波骚操作，由于我是没有买的，题目来源于：执 梗，老哥是用Java语言写的，我由于使用c++比赛，就用c++不同的思路写了一波，题目比较简单，我们一起来看一下吧！！！ 👍蓝桥推荐文章 蓝桥骗分指南 拿最多分——暴搜，bfs，dfs ❤️十大排序算法详解❤️ stl详解 😁目录 前言 🍺1.A的个数 🍺 2.最2数字 🍺🍺3.最少次数 🍺🍺4.超大玉螺旋丸 🍺5.二叉树的最大深度
使用起来类似于Toast，但也有与Toast的不同之处，Toast的使用：
本文是后端思维专栏的第二篇哈。上一篇36个设计接口的锦囊，得到非常多小伙伴的认可。36个设计接口的锦囊中，也提到一个知识点：就是使用并行调用优化接口。所以接下来呢，就快马加鞭写第二篇：手把手教你写一个并行调用模板~
镜像地址：http://npm.taobao.org/mirrors/python/
在单 Activity 多 Fragment 的场景下处理回退按键一直是一件比较恶心的事情。前段时间看 jetpack 在宣传中有提到利用 OnBackPressedDispatcher 处理回退，于是研究了一下。
DDMQ/carrera-chronos/src/main/java/com/xiaojukeji/chronos/db/BackupDB.java
在上一篇文章中，我们实现了统计每个产品和地区的销售额，如果现在需要统计每个产品和地区所占市场份额的百分比，那么使用堆叠条形图是不合适的，我们可以使用分组条形图，因为它可以同时在两个类别维度上进行定量比较。分组条形图的实际效果如下图所示：
claudb-1.7.1/src/main/java/com/github/tonivade/claudb/data/Database.java
项目源代码：https://github.com/libin7278/MpChart
healthd是安卓4.4之后提出来的，监听来自kernel的电池事件，并向上传递电池数据给framework层的BatteryService。BatteryService计算电池电量显示，剩余电量，电量级别以及绘制充电动画等信息，其代码位于/system/core/healthd。
今天主要来分析 Spring banner 的加载流程，从获取内容和输出内容这两个角度进行分析
2 https://github.com/NickWaterton/Roomba980-Python
在上一篇文章：Flutter进阶—实现动画效果（三）中，实现了一个随机高度、颜色的条形。这一篇文章我们会实现多个条形，同样是随机高度、颜色。
Transform Feedback（变换反馈）是在 OpenGLES3.0 渲染管线中，顶点处理阶段结束之后，图元装配和光栅化之前的一个步骤。
其中AppTheme使用的主题是AppCompat的主题，由于AppCompat主题下的windowActionBar和windowNoTitle的命名方式前都没有android字样，所以报错。
本篇博客将会给大家带来一个轻量级控件SnackBar，为什么要讲SnackBar？Snackbar:的提出实际上是界于Toast和Dialog的中间产物。因为Toast与Dialog各有一定的不足，使用Toast的时候， 用户无法交互；使用Dialog：用户可以交互，但是体验会打折扣，会阻断用户的连贯性操作；但是使用Snackbar既可以做到轻量级的用户提醒效果，又可以有交互的功能，本博客将会从SnackBar的使用和源码分析两个方面进行介绍。
在本篇文章开始前，我们先来回顾一下之前我们都做了哪些事情。在第一篇文章中，我们在动画值更改时调用double lerpDouble(num a, num b, double t)重新绘制条形。在第二篇文章中，我们首先用Tween类帮助我们管理动画值，并重新绘制条形，然后把绘制条形动画相关的类提取到bar.dart文件。在第三篇文章中，我们首先在Bar类中增加颜色的字段，再新建color_palette.dart文件，用于获取颜色值，同时用工厂构造函数Bar.empty和Bar.random分别创建空白Bar实例和随机Bar实例。在第四篇文章中，我们新增了BarChart类，用于创建指定数量的Bar实例列表，并将绘制条形的代码更改为绘制条形图。
本博客介绍利用EasyX实现一个反弹球消砖块的小游戏。 本文源码可从github获取
一、前言 1.我一直想写一篇关于运动的文章,现在总算千呼万唤始出来了。 2.本篇是一个长篇，各位看官自备水果、饮料、花生米，相信会给你会吃的很开心。 3.本项目源码见文尾捷文规范第一条 先看
碰撞检测基本上可能分为二类：对象与对象的碰撞检测、对象与点的碰撞检测 为了方便测试，先写一个box类(生成一个小矩形) package { import flash.display.Sprite; public class Box extends Sprite { private var w:Number; private var h:Number; private var color:uint; public var vx:Number=0; public var v
前面的两篇文章【动画效果（八） 、动画效果（九） 】中，我们只需要统计产品和地区，如果现在增加一个统计项目——销售渠道，那么使用之前的堆叠条形图和分组条形图都不适合。我们可以将两者结合，使用分组+堆叠条形图，实际效果如下图所示：
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