开山之作

最新推荐文章于 2025-02-09 20:30:47 发布

原创最新推荐文章于 2025-02-09 20:30:47 发布 · 671 阅读

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一位做了半年的菜鸟程序员，将自己的追求命名为Frank的梦想。他认为为梦想付出再多痛苦都值得，流泪与迷惘不可怕，人会借此成长。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

       我只是个做了半年的菜鸟程序员，可是，即使是菜鸟，也会有自己的梦想，所以把这个取名为Frank的梦想……
       为了自己的梦想，再多的付出与痛苦，也是值得的吧……
       为了自己的梦想，流泪与迷惘并不可怕，人也许要这样才能长大吧……

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详解FedAvg：联邦学习的开山之作

weixin_70757494的博客

06-08

9714

在FL中，server将全局模型下放给各client，client利用本地的数据去训练模型，并将训练后的权重上传到server，从而实现全局模型的更新。作者指出，相比于传统模式下训练模型时计算开销为主通信开销较小的情况，在FL中，通信开销才是大头，因此减少通信开销才是我们需要关注的，作者提出可以通过加大计算以减少训练模型所需的通信轮数。该结论是实现FL的重要支持，在每一轮通信时，server有必要发布全局模型，使各client采用相同的参数在本地数据集上进行训练，可以有效减少loss。

联邦学习开山之作论文解读与Pytorch实现FedAvg

zs_dolphin的专栏

07-30

1330

参考文献：McMahan B, Moore E, Ramage D, et al. Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data[C]//Artificial intelligence and statistics. PMLR, 2017: 1273-1282.参考的文章：1.2.

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大数据与数据挖掘的基本概念，它们之间的内在联系是什么？

无与伦比BLOG

12-21

5162

原文地址： http://www.duozhishidai.com/article-892-1.html 大数据是通过高速捕捉、发现和分析，从大容量数据中获取价值的一种新的技术架构。有四个"V"字开头的特征：Volume（体量大），Velocity（速度快），Variety（种类杂），Value（价值大）。Volume是指大数据巨大的 ... 当“大数据”铺天...

GAN开山之作

weixin_52185313的博客

04-27

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GAN开山之作 – 潘登同学的对抗神经网络笔记文章目录GAN开山之作 -- 潘登同学的对抗神经网络笔记GAN网络范式判别网络与生成网络GAN的loss训练过程GAN的证明证明1证明2证明3 GAN网络范式 GAN网络是基于一个生成网络和一个判别网络构成的判别网络与生成网络判别式网络(Discriminator)的发展已经很完善了，通过特征得到标签已经很完善了；但是生成网络(Generator)，根据随机数生成假数据的网络还是表现的不好； GAN的loss 符号说明 ZZZ 随机噪声 PZ(Z)

Deep Image Matting：深度学习Matting开山之作

AI数据工厂

11-03

597

在此之前的Matting方法要么是用传统方法，要么是传统+深度学习的组合，他们都难以达到理想效果。因此，本文提出了一个利用trimap来作为辅助输入，并完全使用深度学习方法来进行Matting的方法，这开创了trimap-based Deep Learning Matting的先河。

ViLBERT——BERT多模态开山之作

weixin_72914660的博客

01-22

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BERT多模态开山之作——如何同时处理图像-文本信息？快来看它

SRCNN：深度学习单图超分开山之作【附代码】

AI数据工厂

04-23

3037

介绍了单图SR开山之作——SRCNN，并给出了网络结构的实现代码。

GAN开山之作--Generative Adversarial Nets

jsmok_xingkong的博客

11-01

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GAN开山之作–Generative Adversarial Nets 最近对GAN比较有兴趣，所以开个坑记录一下读论文学习的知识。这是本专栏的第一篇论文，所以笔者认为解析GAN的开山之作——Generative Adversarial Nets [1] 是非常有必要的。有关数学推导部分本文借鉴了深度之眼的b站发布的视频 [2]。本文并不是逐字翻译，主要是写笔者对这篇论文的见解思考，其中难免会有错的地方，欢迎讨论指正。 **注：**读本文之前最好先读一遍论文或者对GAN网络有基础的了解。文章目录GAN开山

【CLIP系列】1：CLIP【多模态领域开山之作】

https://github.com/Donvink，专注于计算机视觉、目标检测、目标跟踪等方向

02-09

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CLIP的英文全称是Contrastive Language-Image Pre-training，即一种基于对比文本-图像对的预训练方法或者模型。CLIP是一种基于对比学习的多模态模型，与CV中的一些对比学习方法如moco和simclr不同的是，CLIP的训练数据是文本-图像对：一张图像和它对应的文本描述，这里希望通过对比学习，模型能够学习到文本-图像对的匹配关系。

深度学习之图像分割领域开山之作FCN论文

01-12

深度学习之图像分割领域开山之作FCN论文深度学习在图像分割领域的开山之作FCN论文是 Convolutional Neural Networks (CNN) 在图像分割任务中的应用开创性工作。论文中，作者提出了一种名为 Fully Convolutional ...

联邦学习开山之作PPT讲解

08-03

联邦学习开山之作：Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data。论文深度解读，PPT总结版。

词向量-开山之作2_Distributed Representations of Sentences and Documents.pdf

07-29

Many machine learning algorithms require the input to be represented as a fixed-length feature vector. When it comes to texts, one of the most common fixed-length features is bag-of-words. ...

计算机科学知识体系全面整理与系统归纳项目-包含数据结构与算法分析计算机网络协议详解操作系统原理剖析数据库系统设计编译原理实现计算机组成结构软件工程方法论人工智能基础.zip

08-23

计算机科学知识体系全面整理与系统归纳项目_包含数据结构与算法分析计算机网络协议详解操作系统原理剖析数据库系统设计编译原理实现计算机组成结构软件工程方法论人工智能基础.zipAI工具在开发实践中的应用

ForestBlog 是基于 go 语言开发的，适合用来学习和展示 markdown 文档的精美博客_).zip

最新发布

08-23

ForestBlog 是基于 go 语言开发的，适合用来学习和展示 markdown 文档的精美博客_).zip

### 企业架构设计方法论详解（豪华版）

08-23

内容概要：该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论，涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状，包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系，明确了企业架构设计的重要性。接着，阐述了新版企业架构总体框架（CSG-EAF 2.0）的形成过程，强调其融合了传统架构设计（TOGAF）和领域驱动设计（DDD）的优势，以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流，细化业务能力、流程和对象，确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则，确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面，提出了分层解耦和服务化的设计原则，以提高灵活性和响应速度。最后，技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计，确保技术架构的稳定性和扩展性。适合人群：适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师，特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。使用场景及目标：①帮助企业和组织梳理业务流程，优化业务能力，实现战略目标；②指导数据管理和应用开发，确保数据的一致性和应用的高效性；③为技术选型和系统部署提供科学依据，确保技术架构的稳定性和扩展性。阅读建议：此资源内容详尽，涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中，结合实际案例进行理解和实践，重点关注各架构模块之间的关联和协同，以便更好地应用于实际工作中。

基于Python+Django的旅游景点及路线推荐系统：协同过滤与机器学习的应用

08-23

如何使用Python和Django框架构建一个旅游景点及路线推荐系统。系统不仅实现了常见的登录、查看景点信息、搜索景点、评论评分等功能，还特别引入了四种推荐算法——热门推荐（基于评分）、随机推荐、猜你喜欢（基于协同过滤）以及类似推荐（基于地点）。作者深入探讨了每种推荐算法的具体实现方法和技术细节，如利用Django ORM进行高效查询、使用geopy库计算地理距离、优化协同过滤算法等。此外，文中还提到了一些实用技巧，如通过记录用户的登录位置来提高首次推荐的准确性，以及使用Django Admin快速搭建管理员后台。适合人群：对Web开发感兴趣的开发者，尤其是熟悉Python和Django框架的技术人员。使用场景及目标：适用于希望深入了解推荐系统实现机制并应用于实际项目的开发者。通过学习本文，读者能够掌握如何结合多种推荐算法提升用户体验，同时了解如何优化系统性能。其他说明：作者强调推荐系统的设计不仅要考虑算法的有效性，还要兼顾用户的实际需求和体验。未来计划进一步改进系统，加入更多个性化元素，如实时用户画像等。

【Matlab语音处理】独立分量分析 Independent Component Analysis.zip

08-23

资源简介独立分量分析(Independent Component Analysis，简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用，目前已成为盲信号处理，人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状，详细地论述了ICA的原理及实现过程，系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系，详情说明独立分量分析(Independent Component Analysis，简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用，目前已成为盲信号处理，人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状，详细地论述了ICA的原理及实现过程，系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系，在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号，而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征，本文利用独立分量分析的思想和方法，提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案，并进行了详细的仿真实验。此外，我们还进行了进一步的研究，探索了其他可能的ICA应用领域，如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用，我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。

MATLAB实现虚拟电厂日前鲁棒优化调度——应对源荷双重不确定性

08-23

内容概要：本文介绍了基于MATLAB和CPLEX工具实现的虚拟电厂日前鲁棒优化调度模型。该模型针对光伏出力和负荷功率的双重不确定性进行了处理，采用了鲁棒优化方法来提升系统稳定性并降低风险。文中详细解析了从数据准备到模型构建、求解过程再到结果分析的具体步骤。通过引用相关文献，进一步完善了模型的理论基础和技术细节。最终，该模型能够有效提高电力系统的稳定性和可靠性，为虚拟电厂的实际运行提供了重要的参考依据。适合人群：对电力系统优化调度感兴趣的科研人员、工程师及研究生。使用场景及目标：适用于需要处理源荷双重不确定性的虚拟电厂或微网单元的日前调度任务，旨在提高调度决策的经济性和稳定性。其他说明：本文不仅提供了详细的MATLAB代码实现，还深入探讨了鲁棒优化法的应用及其在电力系统中的意义。

对比学习开山之作

03-16

### 对比学习领域的重要开创性研究对比学习是一种通过最大化正样本对之间的相似性和最小化负样本对之间相似性的方法来提取特征的技术。这一领域的开创性工作可以追溯到多篇重要论文，其中最具代表性的当属《Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning》[^2] 和其他早期的相关研究成果。 #### Momentum Contrast (MoCo) 的贡献在对比学习的研究中，《Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning》提出了动量对比（Momentum Contrast, MoCo）框架，这是一种用于无监督视觉表示学习的有效方法。该方法的核心思想在于构建一个动态字典以存储历史键值，并利用动量更新机制保持队列的一致性，从而实现更稳定的训练效果。这种方法显著提高了模型在大规模数据集上的表现，并成为后续许多工作的基础。 #### SimCLR 方法的创新除了 MoCo 外，SimCLR 是另一项重要的对比学习技术。它采用简单的架构设计，在不依赖任何特定网络结构的情况下实现了卓越性能。SimCLR 主要依靠强大的数据增强策略以及温度缩放后的噪声对比估计损失函数来进行高效的学习过程。尽管未直接提及于上述引用中，但它同样被认为是推动对比学习发展的里程碑之一。 #### GANs 与对比学习的关系探讨虽然生成对抗网络(GAN)[^3] 并不属于传统意义上的对比学习范畴，但从某种角度来说，两者都试图解决如何更好地理解并建模复杂分布的问题。特别是在某些变体形式下(如InfoGAN)，也可以观察到一些类似于对比学习的概念被引入进来用于提升生成质量或者增加可解释性等方面的工作进展。以下是 Python 实现简单版对比学习逻辑的一个例子： ```python import tensorflow as tf def contrastive_loss(y_true, y_pred): margin = 1 square_pred = tf.math.square(y_pred) margin_square = tf.math.square(tf.math.maximum(margin - y_pred, 0)) return tf.reduce_mean((1-y_true)*square_pred + y_true*margin_square) # Example usage of the loss function within a model training loop would involve passing appropriate labels and predictions. ``` 此代码片段展示了对比损失计算的一种方式，适用于二分类情况下的距离度量问题。