2022 Summer Schedule 转眼间,我就要毕业了。大学四年,我积攒了很多想做但一直没有机会做的事,趁着这个无忧无虑的暑假,抓紧把它们捡起来,弥补一下大学的遗憾吧! 自觉心是进步之母,自贱心是堕落之源,故自觉心不可无,自贱心不可有。 ——邹韬奋 1. Research 整理论文阅读形成笔记 收集各种论文的数据集 ==多分类模型== 细粒度检...
First Blog
随笔 第一篇博客,不讲技术,先来说说自己为什么要折腾这么一个博客,为了在以后的日子里都能回想起初心,然后好坚持下去。 前几天凉快了一阵子,这两天又热了起来。没打算开空调,但这温度多少会让人有些烦躁。今早刚交了简历,想着闲来没事,哦其实也不是闲,就是想放松一下,就开始捣鼓起来。先是装了个 Ubuntu 20.04 的虚拟机,想着之前一直用的是 18.04 ,今天也体验个新鲜。装完觉得这有些...
LeetCode
LeetCode https://leetcode.cn 1331. 数组序号转换 给你一个整数数组 arr ,请你将数组中的每个元素替换为它们排序后的序号。 序号代表了一个元素有多大。序号编号的规则如下: 序号从 1 开始编号。 一个元素越大,那么序号越大。如果两个元素相等,那么它们的序号相同。 每个数字的序号都应该尽可能地小。 示例 1: 输入:ar...
C++ Primer Plus v6
C++ Primer Plus v6 书本即课后习题解答下载链接:链接: https://pan.baidu.com/s/1MiDc2DLKCue9HDVXG9xUiw?pwd=hsmm 提取码: hsmm 前言 《C++ Primer》和《C++ Primer Plus》都是公认的 C++ 语言的好书,虽然它们的名字相似,但实际上它们是不同的书。笔者虽然没有同时读过两者,但是...
Understanding LSTM Networks
Understanding LSTM Networks https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ Recurrent Neural Networks 人的思维具有持续性,我们依据对之前的词的理解来理解下一个词。传统的神经网络不具备这样的能力,这似乎是一个主要缺点。 RNNs 就是为了解决这一问题而诞生...
Transformers are Graph Neural Networks
Transformers are Graph Neural Networks https://thegradient.pub/transformers-are-graph-neural-networks/ Transformer 的出现推动了整个 NLP 领域。这篇博客旨在建立 GNNs 和 Transformers 之间的联系。 首先,两者都是为了完成“表征学习”(repre...
Common and free tools related to PPT
PPT 制作常用免费工具 【模板库】 演示星球:www.pop-ppt.com 微软 OfficePLUS:www.officeplus.cn 【图片库】 免费商用 Unsplash:www.unsplash.com 免抠图透明素材 pngpix:www.pngpix.com 高清人、物PNG素材 MOOSE:https://igoutu.cn/photos...
Mathematical principles behind GCN
GCN 背后的数学原理 一、定义 GNN 的更新公式为 \(H^{(l+1)} = f(A, H^{(l)})\) 即根据当前的隐藏状态,根据与其他节点的连接关系,进行某种映射,得到下一步隐藏状态。所有的 GNN 网络其实都是在设计 $f$ 。而 GCN 的 $f$ 定义如下 \(H^{(l+1)} = \sigma(\hat D^{-\frac12} \hat A \hat D^{-\...
Common Metrics in Machine Learning
ML 中的常用指标 目录: 分类评估( TP 、 FP 、 TN 、 FN 、 Precision 、 Recall 、 F-score 、 TPR 、 FPR 、 TNR 、 FNR 、 ROC 、 AUC 、 Accuracy ) k 折交叉验证( k-fold cross-validation ) 一、分类评估 TP(True Positive):预测结果为正类,实...
GNN
GNN https://distill.pub/2021/gnn-intro/ 一、什么是图 图 (graph) 是表示实体 (entities) 间的一些关系。实体就是顶点 (nodes) ,关系就是边 (edges) 。 现在定义如下标记:顶点 V 、边 E 、全局 U ,这些标记所蕴含的信息就叫 attribute 。 图一般分为两类:有向图和无向图。例如,微信上...