自动化数据增强:实践、理论和新方向
自动化数据增强:实践、理论和新方向 对当今需要大量数据的机器学习模型而言,数据增强是一种具有显著价值的技术——既可用于缓解数据量不足的问题,也可用于提升模型的稳健性。常规的数据增强技术往往依赖相关领域的专家,耗时耗力成本高昂,因此研究者开始探索自动化数据增强技术。近日,斯坦福大学 AI 实验室(SAIL)发表了一篇题为《自动化数据增强:实践、理论和新方向》的博客文章,介绍了这一领域及近期的相关研究进展。 在图像分类和文本分类等应用中,当今使用的几乎所有表现最好的机器学习模型几乎都会
编译安装PHP-7.2.31
一,环境准备 1.安装依赖环境,免得报错 [root@iZgt88z6l1kvd7Z etc]# yum install gcc gcc-c++ libxml2 libxml2-devel autoconf libjpeg libjpeg-devel libpng libpng-devel freetype freetype-devel zlib zlib-devel glibc glibc-devel glib2 glib2-devel 2.下载PHP-7.2.31的源码包 [root@iZ
1346. 检查整数及其两倍数是否存在『简单』
题目来源于力扣(LeetCode) 目录 一、题目 二、解题思路 三、代码实现 四、执行用时 五、部分测试用例 一、题目 1346. 检查整数及其两倍数是否存在 题目相关标签:数组 说明: 2 <= arr.length <= 500 -10^3 <= arr[i] <= 10^3 二、解题思路 利用 Set 集合来判断某元素是否存在 遍历 arr 数组,判断当前遍历元素乘 2 或除 2 后的结果是否存在于 Set 集合中 如果当前遍历元素乘 2 或除 2 后的结果存在于 Set 集合中,说明
LeetCode 725. 分隔链表 Split Linked List in Parts(Medium)
给定一个头结点为 root 的链表, 编写一个函数以将链表分隔为 k 个连续的部分。 每部分的长度应该尽可能的相等: 任意两部分的长度差距不能超过 1,也就是说可能有些部分为 null。 这k个部分应该按照在链表中出现的顺序进行输出,并且排在前面的部分的长度应该大于或等于后面的长度。 返回一个符合上述规则的链表的列表。 举例: 1->2->3->4, k = 5 // 5 结果 [ [1], [2], [3], [4], null ] 来源:力扣(LeetCode) /**
* Defini
十、Java NIO ServerSocketChannel
所有文章 https://www.cnblogs.com/lay2017/p/12901123.html 正文 ServerSocketChannel不直接传输数据,但是它可以监听TCP连接,就像是ServerSocket一样 ServerSocketChannel serverSocketChannel = ServerSocketChannel.open();
serverSocketChannel.socket().bind(new InetSocketAddress(9999));
这个高仿小米商城项目太惊艳了
我的引语 晚上好,我是吴小龙同学,我的公众号「一分钟GitHub」会推荐 GitHub 上好玩的项目,一分钟 get 一个优秀的开源项目,挖掘开源的价值,欢迎关注我。 平时总觉得还有很多事情要去做,然而当真的闲下来时却不一定去做,比如今年这个天天在家窝着有大量时间的春节。但 vue-store 作者却能利用这个寒假,高仿做了一个电商项目小米商城,还是学生就已经这么牛逼哄哄,佩服佩服。 效果预览 项目简介 这个项目前后端分离,涉及技术栈: 前端:Vue+Vue-router+Vuex+Eleme
Linux --查询是否安装某个rpm 包
查询方法: rpm -qa | grep xxx 其他查询指令 rpm -qa 查询所有安装的rpm软件包 rpm -qa | more (分页显示) rpm -q xxx。也可以查询软件包 rpm -qi xxx 可以显示软件包的信息 rpm -ql xxx 软件包到底装了哪些文件,安装目录分别在哪边 rpm -qf xxx rpm -qf /etc/passwd (可以查询这个文件是哪个软件包的) rpm -e xxx 删除某个软件包 细节问题: rpm -e --nodeps (强制删除
优化算法学习笔记整理
Machine Learning学习笔记(十四)集成学习(Boosting,Bagging,组合策略) https://blog.csdn.net/weixin_41806692/article/details/82433046 Machine Learning学习笔记(十三)随机森林(RandomForest) https://blog.csdn.net/weixin_41806692/article/details/82430034 Machine Learning学习笔记(十二)禁忌搜索
多任务编程 -- multiprocessing 模块(创建多进程)
进程创建方法: 流程特点: 将需要子进程执行的事件封装为函数; 通过模块的Process类,创建进程对象,关联函数; 可以通过进程对象,设置进程信息及属性; 通过进程对象,调用start启动进程; 通过进程对象,调用join回收进程。 基本接口使用: Process(): 功能:创建进程对象 参数: target:绑定要执行的目标函数; args:元祖,用于给target函数,位置传参; kwargs:字典,用于给target函数,键值传参。 p.start(): 功能:启动进程 注意:启动进
java ----------- I/O (六) 标准输入输出流
java 标准输入(System.in )/ 输出(System.out)流,用于从键盘接受数据以及向屏幕输出数据。 标准输入流 System.in 常见方法 int read() : 从键盘接收一个字节的数据,返回值是该字符的ASCII 码 int read(byte[] buf) : 从键盘接收多个字节的数据,保存到buf 中,返回值是接收字节数据的个数,非ASCII 码 标准输出流 System.out 常见方法 print() : 向屏幕输出数据,不换行,参数可以是java
AIO实现简单http服务器
import java.io.IOException;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.channels.AsynchronousChannelGroup;
import java.nio.channels.AsynchronousServerSocketChannel;
import java.nio.channels.AsynchronousSocketChanne
python处理word和excel文件
python处理word和excel表格数据 学习过程中遇到批量将excel表格数据填入到word的问题,对于excel的函数使用不是很熟悉,python中有处理word和excel的库,所以学习使用python实现对数据的批量处理。首先是需要了解处理word和excel的具体操作。 python对编辑word表格 需要安装第三方库python-docx python-docx API网址:https://python-docx.readthedocs.io/en/latest/#api-do
mybatis-plus-generator: 自动生成entity,mapper,service,controller的代码
//首先加入依赖 <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId> <version>3.3.1.tmp</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-generator</artifactId> <version
关于如何建立知识体系框架的问题
今天复习了媛媛姐的如何建立自己的知识体系框架的问题,现在在这里做一个总结。 一、为什么要建立自己的知识体系框架 二、建立自己知识体系框架的基本原则 三、具体的话应该怎样去实施自己的知识体系框架 四、如何去检查自己的知识体系是否完善 说明一下,以下全是我自己的方法和结论 一、为什么要建立自己的知识体系框架 答:因为自己平时很多东西都是记不住的,究其原因就是因为自己做事情没有章法,没有框架,导致自己在后期没有明白自己的事情。 二、建立自己知识体系框架的基本原则 答:建立自己知识体系框架的原则有两个
Linux网桥的实现分析与使用
一、Linux内核网桥的实现分析 Linux 内核分别在2.2 和 2.4内核中实现了网桥。但是2.2 内核和 2.4内核的实现有很大的区别,2.4中的实现几乎是全部重写了所有的实现代码。本文以2.4.0内核版本为例进行分析。 在分析具体的实现之前,先描述几个概念,有助于对网桥的功能及实现有更深的理解。 冲突域 一个冲突域由所有能够看到同一个冲突或者被该冲突涉及到的设备组成。以太网使用C S M A / C D(Carrier Sense Multiple Access with Collis
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