wait源码实现如下 //TRAPS表示是否有异常 void ObjectSynchronizer::wait(Handle obj, jlong millis, TRAPS) { if (UseBiasedLocking) { //如果是使用了偏向锁,要撤销偏向锁 BiasedLocking::revoke_and_rebias(obj, false, THREAD); assert(!obj->mark()->has_bias_pattern(), "biases shoul
因为一些后处理操作的要求,希望投影得到的分布尽可能对称且均匀,能否找到更好的投影方向?
BLUP :Best Linear Unbiased Prediction = 最佳线性无偏预测
在最简单的情况下,优化问题包括通过系统地从允许集合中选择输入值并计算函数值来最大化或最小化实函数。
第14届推荐人自己的年会RecSys已在9月22日到26日在线上举行。大会围绕着推荐系统相关问题进行了3场KeyNotes,5场Tutorials,接收了41篇长文,26篇短文。
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本篇文章将要总结下Pytorch常用的一些张量操作,并说明其作用,接着使用这些操作实现归一化操作的算法,如BN,GN,LN,IN等!
无多线程竞争时,减少不必要的轻量级锁执行路径。大多数情况下,锁不仅不存在多线程竞争,而且总是由同一条线程去多次获得锁,为了让线程获得锁的性能代价更低而引入了偏向锁。
允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 腾讯人狠话不多,大模型技术刚拿下两项世界冠军! 最近,信息检索领域国际顶级学术会议WSDM(Web Search and Data Mining)宣布了WSDM CUP 2023竞赛成绩。 来自腾讯研究团队在无偏排序学习和互联网搜索预训练模型赛道上的两项任务中获得冠军。 ACM WSDM(Web Search and Data Mining) 会议是信息检索领域顶级会议之一,由SIGIR、SIGKDD、SIGMOD和SIGWEB四个专委会协调筹办,在互
可微分渲染技术在理论上(‘Differentiable Monte Carlo Ray Tracing through Edge Sampling’)得到解决后,在实际中还存在两个问题,一个是边缘检测的性能问题,另一个问题则是内存消耗过大,很难满足复杂场景对内存的需求。RGL团队在2019和2020分别发表了三篇针对可微分渲染的论文,‘Mitsuba 2’提供了可微分渲染的框架,上一篇介绍的论文‘Reparameterizing Discontinuous Integrands’针对边界性能差的问题,而这一篇论文‘Radiative Backpropagation’针对内存消耗大这个问题。
ICLR国际表征学习大会是深度学习领域的顶级会议。本次会议共收到4956篇论文投稿,接收1574篇,本届会议录用率约为30%。其中涉及推荐系统相关论文5篇,特此整理出来以供大家学习。
System Generator是Xilinx公司进行数字信号处理开发的一种设计工具,它通过将Xilinx开发的一些模块嵌入到Simulink的库中,可以在Simulink中进行定点仿真,可以设置定点信号的类型,这样就可以比较定点仿真与浮点仿真的区别。并且可以生成HDL文件,或者网表,可以在ISE中进行调用。或者直接生成比特流下载文件。能够加快DSP系统的开发进度。
A plausible range of values for thepopulation parameter is called a confidence interval.
本文通讯作者为马里兰大学计算机系的博士生胡正冕,其导师为 Heng Huang。他的主要研究方向是采样与机器学习理论,曾在ICML、NeurIPS、ICLR等顶级会议上发表多篇论文。邮箱: huzhengmian@gmail.com
对于不同的分布,有特定的偏度(skewness)和峰度(kurtosis),正态分布、均匀分布、逻辑斯谛分布、指数分布的偏度和峰度都是特定的值,在偏度-峰度图中是特定的点,而伽马分布和对数正态分布在偏度-峰度图中是一条直线,贝塔分布在偏度-峰度图中是一片区域。因此可以通过未知分布的偏度峰度值(在图中是一个观察点),与各种分布的偏度峰度点(线、区域)进行对比,判断未知分布数据大致可能的一个或几个分布。
2019上半年跌跌撞撞地搞了很多乱七八糟的东西但都没work,尤其让我酸的是我上半年没做work的一个VQA的idea居然在同年ICCV看到一篇极其相似的文章,虽然对方取巧用了BERT硬是提了一点才中的,但真的没产出的时候看着别人发paper太酸了。话虽如此,取巧用idea以外的trick发paper还是不值得学习的。同年下半年,受含老师的影响(要求),我去看了很久的《The Book of Why》来寻找灵感,最后到了临近CVPR deadline,还是回归了自己的老本行场景图生成,投稿了一篇《Unbiased Scene Graph Generation from Biased Training》,并幸运的以(SA,SA,WA)的分数中了今年的CVPR 2020。结合我之前对SGG领域的了解,我认为目前SGG领域内关于不同message passing模型设计带来的提升已经趋于饱和,且这个研究方向目前来看已经愈发没有意义,因为由于自然存在以及数据标注中的bias和长尾效应(long-tail effect), 所谓的模型优化已经渐渐变成了更好的拟合数据集的bias,而非提取真正有意义的relationships。在此基础上,我在该工作中主要做了如下两件事:1)延续我去年在VCTree(CVPR 2019)中提出的mean Recall@K,设计了一个unbias的inference算法(注意不是training方法哦~),并希望让更多的人关注真正有意义的SGG,而不是去拟合数据集刷指标;2)由于之前通用的SGG框架neural-motifs已经落后于时代,我设计了个新的代码框架(已于Github开源)。不仅结合了最新的maskrnn-benchmark用于底层物体检测,同时集成了目前最全的metrics包括Recall,Mean Recall,No Graph Constraint Recall, Zero Shot Recall等,同时代码中为各种指标的evaluation统一了接口,希望后续有更多的研究者们可以设计出更有价值的metrics,从而使SGG领域不至于再只关注一个biased指标Recall而沦为灌水圣地。
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ggstatsplot是ggplot2包的扩展包,可以同时输出美观的图片和统计分析结果,对于经常做统计分析或者生信人来说非常有用。
我们说时间序列可以被预测,主要基于以下事实:我们可以部分掌握影响该时间序列的因素的变化情况。换句话说,对时间序列进行预测,其实就是利用各种理论和工具,对观察到的时间序列进行“抽丝剥茧”,以试图掌握其变化的本质,从而对未来的表现进行预测。
Linear Mixde Model, 简称LMM, 称之为线性混合模型。从名字也可以看出,这个模型和一般线性模型有着很深的渊源。
第29届SIGKDD会议将于2023年8月6日至10日在美国加州长滩举行。据统计,今年共有1416篇有效投稿,其中313篇论文被接收,接收率为22.10%,相比KDD2022的接收率14.98%有所上升。其中,涉及到的推荐系统相关的论文共35篇(本次只整理了Research Track相关论文,应用专题下次进行专门报道)。整理不易,欢迎小手点个在看/分享。
CVPR2022论文和代码整理:https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
美团到店广告平台算法团队基于多年来在广告领域上积累的经验,一直在数据偏差等业界挑战性问题不断进行深入优化与算法创新。在之前分享的《KDD Cup 2020 Debiasing比赛冠军技术方案与广告业务应用》一文[4]中,团队分享了在KDD Cup比赛中取得冠军的选择性偏差以及流行度偏差的解决方案,同时也分享了在广告业务上偏差优化的技术框架。
在神经网络搭建时,通常在卷积或者RNN后都会添加一层标准化层以及激活层。今天介绍下常用标准化层--batchNorm,LayerNorm,InstanceNorm,GroupNorm的实现原理和代码。
dependent = explained variable 已解释的 independent = explanatory variable 说明变量
Scalar is Not Enough: Vectorization-based Unbiased Learning to Rank
决策树(Decision Tree)是机器学习中最常见的算法, 因为决策树的结果简单,容易理解, 因此应用超级广泛, 但是机器学习的专家们在设计决策树的时候会考虑哪些特性呢? 本文根据已有的决策树来分析, 一个想象中万能的决策树会有哪些变化?在这以前, 先总结下使用决策树的优缺点: 优点 天然的可解释性。 这是决策树最大的优点了。 可解释性有两方面的考虑。 一方面, 树结构的理解不需要机器学习专家来解读。 另一方面, 很容易转化成规则。可以处理缺失值(missing), 字符型(nominal), 数值
WSDM 2023的论文录用结果已出,以下是论文列表地址,笔者整理了推荐系统相关的一些论文,包含序列推荐,点击率估计,多样性等领域,涵盖图学习,对比学习,因果推断,知识蒸馏等技术。抓紧学起来吧。
该文讨论了统计学中样本均值与总体均值之间差异的显著性检验方法,包括t检验、Z检验、t分布、标准正态分布、样本量计算以及假设检验中的p值、显著性水平和置信区间等概念。
偏向锁的诞生背景和基本原理在上文中已经讲过了,强烈建议在有看过上篇文章的基础下阅读本文。
人工智能和机器学习领域的学术论文汗牛充栋。每年的各大顶级会议、研讨班录用好几千篇论文,即便是亲临现场也很难追踪到所有的前沿信息。在时间精力有限的情况下,选择精读哪些论文,学习哪些热门技术就成为了AI学者和从业人员所头痛的问题。这个栏目就是要帮助大家筛选出有意思的论文,解读出论文的核心思想,为精读提供阅读指导。 数据挖掘和机器学习应用的顶级会议The Tenth ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM 2017)今年2
在机器学习中,我们通常将数据集分为:Training Set、Dev Set、Test Set。
ICLR 2024接收结果揭晓!据统计,本届会议共收到了7262篇论文,整体接收率约为31%,与去年(31.8%)基本持平。其中Spotlight论文比例为5%,Oral论文比例为1.2%。
第32届国际人工智能联合会议(International Joint Conference on Artificial Intelligence, 简称为IJCAI)是人工智能领域最顶级的国际学术会议之一,也是CCF-A类会议。今年的IJCAI将于2023年8月19-25日在中国澳门特别行政区举办。在今年的4566篇投稿论文中,有大约15%的论文被接收,其中跟推荐系统相关的论文大约16篇。通过对今年的论文题目进行分析发现,对于图数据的挖掘仍然是主流,所涉及的技术涵盖多模态、注意力、强化学习、联邦学习等技术。
发布于 2018-11-06 15:33 更新于 2018-12-14 01:54
【导读】本届CVPR共收到了6656篇有效投稿,接收1470篇,其接受率在逐年下降,今年接受率仅为22%。本文为大家整理了CVPR 2020 图神经网络(GNN)相关的比较有意思的值得阅读的10篇论文,供大家参考—分别是:点云分析、视频描述生成、轨迹预测、场景图生成、视频理解、3D语义分割、指代表达式推理、图像描述生成、图像处理、时空图等方向文章。
系统长时间运行之后,可用内存越来越少,甚至导致了某些服务失败,这就是典型的内存泄漏问题。这类问题通常难以预测,也很难通过静态代码梳理的方式定位。Heap Profiling 就是帮助我们解决此类问题的。
用这种方法计算斜率非常可靠。当误差呈正态分布且没有异常值时,斜率与OLS非常相似。
在信息检索的背景下,学习排序的目标是训练一个模型,将一组查询结果排列成有序列表[1]。对于监督学习排序,预测器是以特征矩阵编码的样本文档,标签是每个样本的相关性程度。相关性程度可以是多级(分级)的,也可以是二进制的(相关或不相关)。训练样本通常根据它们的查询索引分组,每个查询组包含多个查询结果。
全文链接:https://tecdat.cn/?p=33341 The NHEFS survey was designed to investigate the relationships betwe
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在单细胞研究中,最重要的一个环节就是细胞类型注释,这是一个极其考验研究者研究背景和精力的工作,但随着单细胞的研究越来越多,可提供给我们的细胞类型的marker信息也越来越丰富,基于这些marker信息开发的细胞注释算法使得我们的细胞注释工作越来越省力,今天就跟随小编的脚步来盘点一下最常用的细胞类型注释工具吧!
本文精选了上周(0410-0416)最新发布的22篇推荐系统相关论文,其中包含多篇基于扩散模型的序列推荐、基于提示学习的序列推荐、跨域推荐、图推荐等文章。
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.06.27.545624v1
第四十届国际机器学习会议ICML已在7月23日到29日在夏威夷会议中心举行。今年大会共收到6,538篇投稿,最终录取1,827篇,录用率为27.94%。我们从所有接收列表中筛选出与推荐系统主题相关的论文6篇,以供大家进行阅读和学习。
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