在机器学习领域，数据是驱动模型训练的核心资源。然而，获取大量带标签的数据往往是昂贵且耗时的过程。半监督学习（Semi-Supervised Learning, SSL）通过利用大量未标记的数据和少量标记的数据，有效地缓解了这一问题。SSL不仅能够减少对标记数据的依赖，还能够在许多实际应用中提升模型的性能。
本文作者为悉尼科技大学博士生武宇（Yu Wu），他根据 CVPR 2018 录用论文 Exploit the Unknown Gradually: One-Shot Video-Based Person Re-Identification by Stepwise Learning 为 AI 科技评论撰写了独家解读稿件。
https://www.kaggle.com/c/jigsaw-unintended-bias-in-toxicity-classification/overview
半监督学习（Semi-Supervised Learning）是一类机器学习方法，通过结合少量有标签数据和大量无标签数据来进行学习。相比于纯监督学习，半监督学习在标签数据稀缺的情况下能更有效地利用无标签数据，提高模型的泛化能力和预测准确性。本文将深入探讨半监督学习的基本原理、核心算法及其在实际中的应用，并提供代码示例以帮助读者更好地理解和掌握这一技术。
一、Overlay需求背景 随着SD-WAN方案的大火，Overlay技术俨然超越Underlay成为网络设计的首要关注点。首先说一下Overlay技术的背景，简单的说Overlay可以在两个物理设备之上构建逻辑上的网络通信链路，相对于Underlay网络，Overlay技术可以非常灵活的构建多个虚拟子网以支持多租户、虚拟机迁移等服务。 不同用户对Overlay技术有不同的需求： 对于企业来说，他们希望能够有效的利用其IT（弹性和自助服务）进行跨域部署云端服务。那么对于这种混合云的场景，企业的需求是希望在
Clone an undirected graph. Each node in the graph contains a label and a list of its neighbors.
Clone an undirected graph. Each node in the graph contains a label and a list of its neighbors. OJ's undirected graph serialization: Nodes are labeled uniquely. We use # as a separator for each node, and , as a separator for node label and each nei
Given a string s, partition s such that every substring of the partition is a palindrome.
这个模型得人口增长在一段时间给出的初始种群在承载能力下得增长速度，他的承载能力受到取决于环境因素，食物数量。 模型可表示为Subscript[y, t]=M/(1+(M/Subscript[y, 0]
如何构建具有自定义结构和层次的神经网络:Keras中的图卷积神经网络(GCNN) 在生活中的某个时刻我们会发现，在Tensorflow Keras中预先定义的层已经不够了!我们想要更多的层!我们想要建
请用学术风格详细描述您的研究论文中的这幅配图。在描述时，请尽可能准确地阐述图片的主要元素、颜色、形状、大小等细节，以及图片与研究课题的关系。（PS. 测试用的这张配图来自论文：Towards General Computer Control: A Multimodal Agent for Red Dead Redemption II as a Case Study）
dateCrawled :当这个广告第一次被抓取日期 name :车的名字 seller : 私人或经销商 offerType price : 价格 abtest：测试 vehicleType：车辆类型 yearOfRegistration :车辆首次注册年份 gearbox：变速箱 powerPS : 汽车在PS中的功率 model：型号 kilometer : 已经行驶的里程数 monthOfRegistration : 车辆首次注册的月份 fuelType：燃料类型 brand：品牌 notRepairedDamage :车辆有损坏还没修复 dateCreated :在ebay首次创建广告的时间 nrOfPictures :广告中的图片数量 postalCode：邮政编码 lastSeenOnline :当爬虫最后在网上看到这个广告的时候
本次用到的数据集是三个 txt 文本，分别是 cowper.txt、derby.txt、butler.txt ，该文本已经经过一些预处理，去除了表头，页眉等
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 文 | ALme@知乎 排版 | 夕小瑶的卖萌屋 这两年看见很多人，包括我实习的mentor在内，都在批评few-shot learning，觉得是学术界在自high，思考良久，感觉有必要给这个领域正个名～(注意，此答案仅关注few-shot image classification） 首先，要讨论few-shot learning的价值，咱得先把few-shot learning（FSL）这个问题的定位搞清楚。而要搞清楚few-shot learning的定
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。继Pytorch教程后，我们推出面向Java程序员的深度学习教程DeepLearning4J。Deeplearning4j的案例和
向日葵，朝阳而生，以其明媚温暖、生机勃勃的特点广为人们所喜，当然，也有人会一本正经的说，关键是能吃！好的，那么重点来了！向日葵的花朵中还蕴藏着数学之美，你知道吗？当你嗑瓜子的时候，你还能想起瓜子是怎样
这两年看见很多人，都在批评few-shot learning，觉得是学术界在自high，思考良久，感觉有必要给这个领域正个名～（注意，本文仅关注few-shot image classification）
1.Carrying out error analysis 例:当我们在训练一个模型的时候,我们的准确率是90%,bayes optimized bias是0%,这个时候错误率达到了10%,那么我们如
复现论文：Learning with Local and Global Consistency1
在1889年，梵高画了这个美丽的艺术品：星月夜。如今，我的GAN模型只使用20％的标签数据，学会了画MNIST数字！它是怎么实现的？让我们动手做做看。 半监督学习 大多数深度学习分类器需要大量的标签样
下面要介绍的工作发表于CVPR2017（http://cvpr2017.thecvf.com/），题为“Fine-tuning Convolutional Neural Networks for
A. Amity Assessment time limit per test2 seconds memory limit per test256 megabytes inputstandard input outputstandard output Bessie the cow and her best friend Elsie each received a sliding puzzle on Pi Day. Their puzzles consist of a 2 × 2 grid
1.人脸识别的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.人脸识别的评测方法 LFW数据集（Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像，其中5749个人，1680人有两幅及以上的图像，4069人只有一幅图像。图像为250*250大小的JPEG格式。绝大多数为彩色图，少数为灰度图。该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。 评判标准: ØUnsupervised ØImage-restricted with no outside data ØUn
本文系作者投稿作品 作者 | Zongwei Zhou（周纵苇） 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 在深度学习研究应用中，有这样两个常见的场景： 一共手头有100个未标记样本，和仅仅够标记10个样本的钱，老板说，通过训练这十个标记的样本，能接近甚至达到训练100个样本的performance； 手头有了一个已经在100个样本中训练完的分类器，现在又来了100个新标记的样本，老板说，只给提供够训练10个样本的计算机；或者只给你提供够训练10个样本的时间，让分类器
对已经建立的机器学习模型进行错误分析（error analysis）十分必要，而且有针对性地、正确地进行error analysis更加重要。
半监督学习的核心挑战之一是有效地利用未标记数据，提高模型的泛化性能。在深度学习领域，有一些令人振奋的前沿研究方向，为解决这一问题提供了新的思路。
这是Andrew Ng深度学习专项课程第三门课《构建机器学习项目》的第二节笔记，第一节笔记入口：Coursera吴恩达《构建机器学习项目》课程笔记（1）– 机器学习策略（上） 1. Carrying
AI科技评论消息，在国际权威人脸识别数据库LFW上，腾讯优图实验室在无限制条件下人脸验证测试（unrestricted labeled outside data）中提交的最新成绩为99.80%，再次刷新了人脸识别的准确率世界纪录。 LFW是麻省大学计算机视觉实验室维护的一套公开数据库，是目前评价人脸识别性能的试金石之一。 根据腾讯优图实验室的介绍，训练数据来自于他们自发搜集的名人数据库，包含了2万个身份，涉及200万张人脸图像。通过借助多机多卡的Tensorflow集群训练平台，优图实验室集成了三个深度分别
Katu Puzzle is presented as a directed graph G(V, E) with each edge e(a, b) labeled by a boolean operator op (one of AND, OR, XOR) and an integer c (0 ≤ c ≤ 1). One Katu is solvable if one can find each vertex Vi a value Xi (0 ≤ Xi ≤ 1) such that for each edge e(a, b) labeled by op and c, the following formula holds:
local vector是一种索引是0开始的整数、内容为double类型，存储在单机上的向量。MLlib支持两种矩阵，dense密集型和sparse稀疏型。一个dense类型的向量背后其实就是一个数组，而sparse向量背后则是两个并行数组——索引数组和值数组。比如向量(1.0, 0.0, 3.0)既可以用密集型向量表示为[1.0, 0.0, 3.0]，也可以用稀疏型向量表示为(3, [0,2],[1.0,3.0])，其中3是数组的大小。
本文将对Self-Training的流程做一个详细的介绍并使用Python 和Sklearn 实现一个完整的Self-Training示例。
图数据模型是一种对数据进行建模的方式。当下图数据模型中用的最多的建模方式是：属性图（Property Graph）。本文会探讨下属性图模型的基本概念和所面临的一些挑战。
https://sites.google.com/view/actionablerepresentations
假设您有一个交易业务数据集。有些交易被标记为欺诈，其余交易被标记为真实交易，因此您需要设计一个模型来区分欺诈交易和真实交易。假设您有足够的数据和良好的特征，这似乎是一项简单的分类任务。但是，假设数据集中只有15％的数据被标记，并且标记的样本仅属于一类，即训练集15％的样本标记为真实交易，而其余样本未标记，可能是真实交易样本，也可能是欺诈样本。您将如何对其进行分类？样本不均衡问题是否使这项任务变成了无监督学习问题？好吧，不一定。
Searching in massive collections of digitized printed scientific documents with queries that are mathematical expressions is a research area scarcely explored. To address this problem, a crucial first step involves the detection of regions that may contain mathematical expressions. This contest aims to tackle this problem and thus, provide several reasons that could be interesting for attracting research groups to participate in this competition:
RAM latency is CL-tRCD-tRP-tRAS-CMD latency. To understand them, bear in mind that the memory is internally organized as a matrix, where the data are stored at the intersection of the lines and columns.
ui.Chart.image.regions(image, regions, reducer, scale, seriesProperty, xLabels)
之前在训练YoutubeNet和DCN的时候，我都发现平台用户中基础用户的信息数据缺失率特别高，比如性别一栏准确填写的不足60%，所以我一直想调研一下有没有什么更好的填充方法，要保证既不能太复杂太耗时，也要有足够好的效果。
这次的例子主要是展现生物量的频率直方图，代码很简单，要准备一个矢量数据集，此外就是选用ui.Chart.feature.histogram进行色织属性，最后完成.setOptions()图标上的设置。
自训练和无监督预训练成为使用无标注数据改进语音识别系统的有效方法。但是，我们尚不清楚它们能否学习类似的模式，或者它们能够实现有效结合。
In computer vision, face images have been used extensively to develop face recognition systems, face detection, and many other projects that use images of faces.
With the advent of cognitive computing and smart machines, machine learning and its related algorithms and techniques are incredibly important. We can use machine learning to help us understand and extract useful insights from an abundance of ever-evolving
A magician has a stack of n cards labeled 1 through n, in random order. Her trick involves discarding all of the cards in numerical order (first the card labeled 1, then the card labeled 2, etc.). Unfortunately, she can only discard the card on the top of her stack and the only way she can change the card on the top of her stack is by moving the bottom card on the stack to the top, or moving the top card on the stack to the bottom. The cost of moving any card from the top to the bottom or vice versa is simply the value of the label on the card. There is no cost to discard the top card of the stack. Help the magician calculate the minimum cost for completing her trick.
标签是一种简单却又功能强大的kubernetes特性，不仅可以组织pod，也可以组织所有其他的kubernetes资源，标签是可以附加到资源的任意键值对，用以选择具有该确切标签的资源，只要标签的key在资源内是唯一的，一个资源便可以拥有多个标签。
Jungle Roads Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K Total Submissions: 19265 Accepted: 8806 Desc
Kubernetes 1.22 中加入了一个新的功能叫 PodSecurity admission，据称是一个 PSP 的替代方案，于是我就“抱着试一试的态度”，第一时间体验了一下。
说起SELinux，多数Linux发行版缺省都激活了它，可见它对系统安全的重要性，可惜由于它本身有一定的复杂性，如果不熟悉的话往往会产生一些看似莫名其妙的问题，导致人们常常放弃使用它，为了不因噎废食，学学如何解决SELinux问题是很有必要的。
好久没有和大家分享学习的推送，最近很多朋友一直在问我人脸识别到底怎么去识别？人脸为啥会分约束和非约束？人脸检测后可以做哪些工作？等等的一些列问题，其实我们之前很多推送都有详细解答这些问题，今天，就顺便
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