“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注！
Human-Object Interaction(HOI)检测是识别图像中“人-物-交互”的任务，涉及到：1）交互作用中的主体（人）和目标（对象）的定位；2）以及交互标签的分类。 大多数现有的方法都通过检测人和对象实例，然后单独推断检测到的每一对实例的关系来间接解决这个任务。
TLDR: 本文针对推荐数据中的噪声和倾斜分布问题，提出了一种基于超图Transformer的全局关系学习方法。该方法采用了自适应的超图关系学习，以得到更好的节点间关系结构，并采用全局信息传播模式，以便从交互稠密的用户、商品向交互数据稀疏的节点传递信息，并缓解交互数据在不同用户、商品节点间倾斜分布的问题。
自然可控的人与场景交互（Human Scene Interaction, HSI）生成在虚拟现实/增强现实（VR/AR）内容创作和以人为中心的人工智能等多个领域发挥着重要作用。
本文分享一篇 CVPR 2021 论文『Modular Interactive Video Object Segmentation: Interaction-to-Mask, Propagation and Difference-Aware Fusion』，由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、香港科技大学联合快手提出模块化交互式 VOS 算法， MiVOS，所需的交互帧数更低，分割精度与运行效率更高。
图 1：我们提出了一种在真实世界的复杂场景中生成自然的人物-场景交互事件序列的方法。如图所示，人物首先走到凳子旁坐下（黄色到红色），然后走到另一张椅子旁坐下（红色到洋红色），最后走到沙发旁躺下（洋红色到蓝色）。
本文是悉尼大学博士二年级学生侯志依据三篇发表在CVPR2021和ECCV2020的论文写成的综述文章。
随着计算机视觉领域的不断发展，基础视觉任务研究中受自然语言处理（NLP）的模型结构设计（Transformer-based model）的启发，视觉任务与Transformer网络模型结构相结合，通过引入自注意力机制等结构来探索和优化Transformer网络在视觉任务当中的应用，在目标检测、分割和跟踪等多项视觉任务中获得比较有竞争力的优势。同时，针对基础视觉任务的研究中，引入可解释性分析能够通过多个角度对现有模型形成更加深层的理解，能够促使研究人员进一步探索其中有效的建模过程。
本文分享一篇发表在SIGIR’21的点击率预估方面的文章，AutoPI：一种自动发掘点击率预估中强大特征交互的通用方法[1]
TLDR： 本文针对图推荐算法中交互矩阵可能存在的噪声和稀疏问题，提出了一种简单有效的近邻采样方法，并在用户-物品交互图上考虑了用户与用户、物品与物品之间的相似性，以提高图推荐中的用户和物品表示。
意图 用一个中介对象来封装一系列的对象交互。中介者使各对象不需要显式地相互引用，从而使其耦合松散，而且可以独立地改变它们之间的交互。 中介者模式的本质：封装交互。 适用性 如果一组对象之间的通信方式比较复杂，导致相互依赖、结构混乱，可以采用中介者模式，把这些对象相互的交互管理起来，各个对象都只需要和中介者交互，从而使得各个对象松散耦合，结构也更清晰易懂。 如果一个对象引用很多的对象，并直接跟这些对象交互，导致难以复用该对象。可以采用中介者模式，把这个对象跟其它对象的交互封装到中介者对象里面，这个对象就
在Windows开始菜单选择“命令提示符”，就进入到命令行模式，它的提示符类似C: ：。
现有的基于 GNN 的推荐方法依赖于用户-物品图的集中存储和集中的模型学习，然而用户数据是隐私敏感的，数据的集中存储存在隐私泄露的风险。本文提出了一个基于GNN 隐私保护的联邦学习框架，在保护隐私的前提下从离散的的用户数据中训练 GNN 模型，并利用高阶的用户物品交互信息完成高效的推荐。
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注。
《Multimodal Deep Generative Models for Trajectory Prediction: A Conditional Variational Autoencoder Approach》
光场（LF）相机不仅会记录光线的强度，也会记录光线的方向，并且会从多个视点捕获场景。而每个视点内的信息（即空间信息）以及不同视点之间的信息（即角度信息）都有利于图像超分辨率（SR）。
本文是针对多场景CTR预估中的特征交互提出的相关改进方法，利用LLM构建通用特征交互网络。常规的方法在迁移到新的推荐域会存在一定的问题，因为它们依赖于ID特征（例如，item ID）的建模。本文提出了用于CTR预测的通用特征交互网络（UFIN）方法，利用文本数据来学习可以在不同domain有效迁移的通用特征交互。总体框架分为两部分：通用特征学习和基于通用特征的通用特征交互学习。
指发送一个请求，需要等待返回，然后才能够发送下ー个请求。同步交互相当于排队，轮到下一个的情况会因为前一个而有所不同。
本文主要是针对采样提出的对应方法，在实际工作中，通常面临的数据量是非常大的，并且有些数据是长尾分布的，稀疏的，有时需要对大型数据进行相应的采样后再进行模型的训练，本文一方面介绍了许多已有的方法，对于这方面不太了解的小伙伴可以阅读了解；另一方面，提出了一种新的方式，SVP-CF，来对数据进行采样。
RPC 模块是我最初研究 Seata 源码开始的地方，因此我对 Seata 的 RPC 模块有过一些深刻研究，在我研究了一番后，发现 RPC 模块中的代码需要进行优化，使得代码更加优雅，交互逻辑更加清晰易懂，本着 “让天下没有难懂的 RPC 通信代码” 的初衷，我开始了 RPC 模块的重构之路。
由于现在hybird 方案暂未获得完美解决，现决定用最原始的方案，将ios的UIwebview 与 Android 的webview做载体，通过加载页面来获得用户的浏览方式。由于前端使用的是vue框架
在前端开发中，交互性是至关重要的。动态事件添加是一种在JavaScript中实现交互的重要技术。本文将介绍动态事件添加的概念和优势，并详细介绍两种常用的动态事件添加方法。
序列化推荐系统旨在根据用户的浏览历史动态地为用户推荐下一个商品，这在Yelp、TikTok、Amazon等众多Web应用程序中发挥着至关重要的作用。这些推荐系统通过使用不同的神经网络架构来学习用户-商品交互中商品之间的依赖关系，从而对用户行为进行建模。这些模型通常使用商品ID来表示商品，通过随机初始化向量来表示不同的商品，并使用来自用户-商品交互的信号来优化这些商品的向量化表示。
图1 我们的框架能够模拟人物以自然逼真的方式进行与场景的物理交互。我们通过三个具有挑战性的场景交互任务证实了方法的有效性：搬运、坐下和躺下。这些任务需要对人物的动作与环境中的物体进行协调。
在2013年的电影《她》中，男主结束了恋爱长跑之后，爱上了一个电脑操作的系统女声，这个叫“萨曼莎”的姑娘不仅有着略带沙哑的迷人嗓音，并且幽默风趣。
在现实生活中，有许多纠纷在人们之间不能协商解决，于是就产生了诸如商业仲裁等机构。商业仲裁的目的是避免当事人各方各执一词的直接交锋，而利用法律手段进行商业谈判。
本次分享主要关注异构图（或者叫异构网络）在数据挖掘中的应用，特别是异构图交互模型在推荐系统中的应用。通过分析前期工作的两类思路，一是基于基于图中邻居的信息，另一个是基于元路径的信息；重点探讨了交互信息在两种思路中缺失。进一步探讨了近来工作的尝试。最终介绍了NIRec，一种高效的基于邻居的异构图交互模型。
对多智能体系统 (multi-agent systems) 的建模在很多领域和应用中起到重要作用，包括但不限于自动驾驶，移动机器人导航，以及人机协作。由于个体的行为会受到不同类型社会性交互 (social interactions) 的影响，多智能体系统的动力学建模面临着极高的挑战。
陶建华, 巫英才, 喻纯, 翁冬冬, 李冠君, 韩腾, 王运涛, 刘斌. 2022. 多模态人机交互综述. 中国图象图形学报, 27(6): 1956-1987
小编提示： 本文是宋星老师独家为iCDO供稿。对于想要了解无埋点这一监测方法的朋友，是非常深入浅出，详尽清楚的一篇高质量文章。 这篇文章介绍了： １. 埋点是什么？无埋点是什么？ ２. 无埋点是一种革新性的技术吗？ ３. 无埋点有价值吗？ ４. 无埋点跟埋点相比的优缺点 ５. 对无埋点技术的优化 正文 有好多朋友问我，无埋点是什么，不加代码就能监测了？ 我总觉得应该写一篇文章以正视听。 实际上，在2014年我去旧金山参加eMetrics Summit的时候，Heap Analytics就
无模型强化学习（RL）能够用于学习复杂任务（如雅达利游戏）的有效策略。但这通常需要非常大量的交互——事实上，比人类掌握相同游戏需要的尝试多多了。为什么人类可以学习如此之快？部分原因可能是，人类能够学习游戏原理，并预测出哪个动作会带来想要的结果。在本文中，研究人员探索了如何基于视频预测模型让智能体在雅达利游戏上达到类似的效果，同时所需的交互比无模型方法要少？
手风琴菜单是一种比较常用的菜单形式，利用原型工具来做这种菜单通常要用到中继器。即使是功能强大的Axure，想实现该效果也比较麻烦。但如果你对Mockplus有所了解，你一定知道，利用Mockplus的
本文主要是针对ctr预估中特征交互方面提出的相关方法，是对DCNv2的改进。DCN和DCNv2可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/433086709，这里就不赘述了。 现有方法存在三个问题：
这篇论文介绍了一项新的任务 —— 指向性遥感图像分割（RRSIS），以及一种新的方法 —— 旋转多尺度交互网络（RMSIN）。RRSIS 旨在根据文本描述实现遥感图像中目标对象的像素级定位。为了解决现有数据集规模和范围的限制，本文构建了一个新的大规模 RRSIS 数据集（RRSIS-D），其中涵盖了多种空间分辨率的图像和具有尺度和角度多样性的分割目标（已公开！）。
在Web开发中，JavaScript是一种常用的脚本语言，用于增强网页的交互性和动态性。HTML事件是用户与网页交互时发生的动作，如点击、鼠标移动、键盘输入等。本文将介绍如何在JavaScript中处理HTML事件，以实现更丰富的用户体验和交互功能。
这篇文章对有兴趣学习更多关于交互设计的知识的人来说是一个很好的起点。我们将会简要讨论交互设计的历史，相关的指导原则，值得关注的贡献者，以及有关这个迷人学科的工具。
https://item.m.jd.com/product/10023427978355.html
这个工作来自于华中科技大学，发表于ICCV 2021。这个工作聚焦于点云的点特征表示学习，但是，与一般的点特征学习方法并不一样。我们知道，基于深度学习的三维点云处理已经在近年来得到了广发关注，从先驱性的工作例如PointNet到近期的Point Transformer等。这些工作都能有效的学习点特征表示。但是，这些方法学习点特征都是基于输入的某一个点云而言的，所有的操作也都集中在一个点云上，并且追求特征的描述性，力求能准确表示三维点云的局部几何结构。但是，这篇论文针对点云配准工作提出了另一种点云设计方式。我们知道配准的目的是求解输入的点云对之间的相对变换以使它们最好的对齐，在这个过程中，聚焦于用学到的点特征表示构造可靠的匹配对。为此，对于点特征的鲁棒性需求也很重要。为了实现这个目的，本工作提出从输入的两个点云出发，利用这两个点云之间的交互进一步调整点特征学习，使得到的点特征表示源于同时感知到当前点云和另一个需要配对的点云，从而追求正确的匹配点的可匹配性的提升。也就是说这是一个针对特定任务而设计的点特征学习方法，或许此方法学到的点特征难以应用到其他任务，例如分类、分割等，但对于匹配、配准而言应该更加适用。
深度学习技术已经在计算机视觉以及自然语言理解等领域取得了巨大的成功，受其影响深度学习研究也开始在推荐系统领域得到关注。近些年来，已经见证了基于神经网络的推荐系统的巨大进步，其已经超越了传统推荐模型的性能。不同于之前文献[1][2]基于深度模型的结构进行综述（比如以MLP、CNN、RNN等进行分类），也不同于之前文献对于某一子领域进行综述[3][4]（比如跨域推荐、知识图谱推荐等），本文以推荐模型的准确性为目标，从推荐模型的角度对神经推荐模型进行了系统的综述，旨在总结该领域的研究成果，为研究推荐系统的研究者和实践者提供参考。具体来说，根据推荐模型建模所利用的数据进行分类，把当前的工作分为了基于协同过滤的方法和基于信息增强的方法。另外，把基于信息增强的方法又进一步分为了内容增强的方法和基于时序/序列的推荐方法，下文将对上述方法进行详细介绍。
理解互联网产品交互设计的: – 交互设计之父 – 交互设计的定义 – 理清几个容易混淆的概念 1、交互设计之父——比尔.莫格里奇 • 比尔·莫格里奇、比尔·莫格里吉1943年6月25日－2012年9月8日离世，享年69岁。 • 交互设计(Interaction Design) 作为一门关注交互体验的新学科在二十世纪八十年代产生了， 莫格里奇在1984年一次设计会议上提出，开始命名为“软面（Soft Face）”，由于这个名字让人 想起当时流行的玩具“椰菜娃娃（Cabbage Patch doll）”，他后
「本文首先介绍了Sequential RS（SRSs）的特点，然后对该领域面临的主要挑战进行了总结和分类，接着介绍了该领域最新的、最具代表性的研究进展。最后，讨论了该领域未来可能重要的研究方向。」
本文介绍的论文的题目是《Translation-based Recommendation》 论文下载地址是：https://arxiv.org/abs/1707.02410
清华大学副校长、清华大学 AI 研究院管委会主任尤政院士和清华大学 AI 研究院院长张钹院士出席成立仪式，共同为中心揭牌。
你或许听说过，快速入门就是要学最小必要知识。而我最近在看微信小程序的官方教程时发现，这个教程虽然简单，但对于微信小程序开发来说，80%的套路都能从这里学习到，你的小程序从0到1可以从这里实现突破。 执行交互 就像绑定数据之后，要去显示数据。我们绑定交互之后，也要让交互被执行，这样才有意义。而交互的执行内容，就写在被声明的交互的下面： changeWord: function() { // 这里写交互的实际内容 } 我们这里介绍两种交互内容的写法，足够解决很多问题了：修改页面数据、弹窗 第一种，修改页
在使用 Selenium 进行 Web 自动化测试时，我们可能会遇到各种异常情况。其中之一就是 ElementNotInteractableException 异常，这通常意味着在尝试与页面元素交互时出现了问题。本文将详细介绍这个异常的原因、可能的解决方法，并提供示例代码来帮助你更好地理解和处理这种情况。
大家好，这里是NewBeeNLP。预训练模型如今在业界已经占据主导地位，但是随着模型规模越来越大，如何完美落地成为制约其效果的一大因素。今天和大家分享，来自美团的基于预训练语言模型压缩和蒸馏的落地实践。全文会围绕下面三点展开：
在电影《少数派报告》中，汤姆·克鲁斯扮演的角色站在虚拟屏幕前，不用触摸任何实质的东西，仅靠一个特殊手套就能隔空操控数据。
本文介绍了一种用于iOS的交互式转场实现方案，通过使用UIKit Dynamics和UIKit Layout实现自定义转场效果。具体实现包括两个部分：一是交互式转场动画的实现，通过CGAffineTransformAnimation结合UIView.animateWithDuration()方法实现；二是交互式转场交互的实现，通过监听UIViewControllerTransitionCoordinator方法实现。该方案适用于界面之间的复杂转场交互场景，可以自定义转场动画和交互逻辑，实现更加顺滑、自然的界面转场效果。
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