Ruby 学习（一）Gem

最新推荐文章于 2024-10-15 09:40:24 发布
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本文详细介绍了Ruby包管理器Gem的基本操作,包括查看版本、列出已安装和远程可用的包、安装及卸载包的方法。Gem是Ruby社区中管理依赖的重要工具。
gem5学习——Ruby
weixin_49908714的博客
03-15 2228
本文是对gem5官方教程gem5: Ruby的学习记录。 Ruby实现了一个更细节的内存子系统的模拟模型。它建模了inclusive/exclusive cache，包含多种替换策略、一致性协议、互连网络、DMA和内存控制器，以及多种用于初始化内存请求和处理响应的排序器。
【论文笔记】Gradient Episodic Memory for Continual Learning
lasetd的博客
06-22 1771
论文笔记
Continual Learning 经典方法 — Gradient Episodic Memory (GEM)
Jingyang.Zhang的博客
11-02 6161
1. 终身学习目标： 缓解灾难性遗忘问题：当数据以online stream的方式训练模型时，训练完 Task 1 之后的模型，在学习 Task 2 的数据时往往会将 Task 1 的知识遗忘，导致在之前训练过的 Task 1 上性能急剧下降。 2. Gradient of Episodic Memory 2.1 什么叫 Episodic Memory 最直观的解决遗忘性问题的方法，就是保存之前训练过任务的数据 (考虑到数据隐私性和计算存储开销的问题，保存的数据量不宜过大) —— 因此将保存好的之前训练过
【博士每天一篇文献-算法】持续学习之GEM算法：Gradient Episodic Memory for Continual Learning
BetterBench的博客
10-15 1817
本文提出的算法是Gradient Episodic Memory (GEM)，它通过维护一个存储先前任务样本的情节记忆，并利用梯度信息来避免在持续学习过程中对先前任务性能的损害，同时允许对先前任务有益的知识传递。
持续学习：PyTorch实施各种持续学习方法（XdG，EWC，在线EWC，SI，LwF，GR，GR +蒸馏，RtF，ER，A-GEM，iCaRL）
02-05
持续学习 这是以下论文中描述的持续学习实验的PyTorch实现： 三种持续学习的方案（） 具有反馈连接的生成性重放是持续学习的通用策略（） 要求 当前版本的代码已经过测试： pytorch 1.1.0 torchvision 0.2.2 运行实验 可以使用main.py运行单个实验。 主要选项有： --experiment ：哪个任务协议？ （ splitMNIST | permMNIST ） --scenario ：根据哪种情况？ （ task | domain | class ） --tasks ：多少个任务？ 要运行特定方法，请使用以下命令： 上下文相关门（XdG）：
【连续学习之A-GEM算法】2018年论文：Efficient lifelong learning with a-gem
最新发布
BetterBench的博客
10-15 1718
本文算法提出了一种改进版的GEM（A-GEM），通过平均化处理提高了学习效率，同时引入了新的评估协议和快速学习新技能的度量方法，并展示了通过提供任务描述符可以进一步提高所有算法的学习速度，实验结果表明A-GEM在准确性和效率之间取得了最佳平衡。
持续学习方法
Evan_Kuo
10-11 1104
持续学习方法 一、总体方法   任何一个技术点按照优/良/众三个等级进行分层，每个等级分别有10/10/80的比重。   “优”涵盖这个技术点最基础、最重要、最迫切需要掌握的内容；“良”涵盖这个技术点次重要、较难的内容；“众”涵盖这个技术点大面积平铺知识点、使用频率少的内容。   结合以上方法，做以下4步： 1.技术信息结构图   这里描绘了需要学习的全量内容，我目前打算学习后台技术以及计算机基础...
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Ruby学习笔记之gem 命令详解
01-20
这篇学习笔记将详细介绍 `gem` 命令及其相关工具，如 RVM (Ruby Version Manager) 的使用。 首先，我们通过 `ruby -v` 命令来查看当前系统中安装的 Ruby 版本。这有助于确保我们正在使用的是正确的版本。如果需要...
Ruby中的gem包管理的使用及gem源搭建教程
01-20
通过以上步骤，你不仅可以熟练地管理和使用RubyGems，还能创建并分享自己的gem包，为Ruby社区贡献一份力量。记得保持RubyGems和相关库的更新，以获取最新的功能和安全修复。同时，良好的文档和版本控制对于gem的使用...
geopweb:只是 geoplugin ruby​​ gem 的一个小演示
06-10
本文将深入探讨如何在Ruby on Rails框架中使用geoplugin gem，这是一个强大的工具，能够帮助开发者轻松地获取用户的地理位置信息。我们将通过一个名为"geopweb"的示例项目，来了解这个gem的用法、工作原理以及如何在...
精选资源
GEM5教程–gem5开始之旅（一）
01-07
GEM5教程–gem5开始之旅（一）一、建立GEM51、GEM5的环境要求2、获取GEM5源代码3、第一个GEM5的建立二、创建一个简单的配置脚本1、GEM5的配置文件2、创建一个配置文件3、运行GEM54、总结GEM5系列教程索引 GEM5模拟器...
pod gem ruby rvm
weixin_42313829的博客
04-05 206
https://www.cnblogs.com/zhangguoliang1992/p/4870228.html https://www.jianshu.com/p/4a3d9cc2ecfc
探索未来AI学习新范式：Facebook Research的Gradient Episodic Memory (GEM)
gitblog_00026的博客
04-27 364
探索未来AI学习新范式：Facebook Research的Gradient Episodic Memory (GEM) GradientEpisodicMemory Continuum Learning with GEM: Gradient Episodic Memory ...
终生学习(增量学习)概述
陈建驱的博客
08-20 3717
概念 终生学习(Life Long Learning,LLL)，又称为Continuous Learning、Never Ending Learning、Incremental Learning，就是机器可以不断学习新知识，而不会忘记学过的知识。LLL需要解决三个问题：Knowledge Retention、Knowledge Transfer、Model Expansion。本文内容总结自李宏毅的PPT。 1.Knowledge Retention 问题提出 Knowledge...
【亲测免费】 Gradient Episodic Memory：持续学习的革命性方法
gitblog_00652的博客
10-10 1040
Gradient Episodic Memory：持续学习的革命性方法 项目介绍 Gradient Episodic Memory (GEM) 是一个基于深度学习的持续学习（Continual Learning）方法，由Lopez-Paz和Ranzato在2017年的NIPS会议上提出。该项目旨在解决传统深度学习模型在面对新任务时容易遗忘旧任务知识的问题，通过引入“梯度片段记忆”机制，使得模型能够...
怎样缓解灾难性遗忘？持续学习最新综述三篇
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文 | 黄浴源 | 知乎这两年incremental/continual/lifelong learning已成为一个热点，下面介绍3篇该领域的综述论文。小伙伴们可以在 【夕小瑶的卖萌屋...
李宏毅——终身学习lifelong learning
shaoyue1234的专栏
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李宏毅——终身学习lifelong learning导读要解决的问题如何解决遗忘问题Elastic Weight Consolidation（EWC）基本思想理解EWC的变形其他方法生成数据新增类knowledge transferlife-long vs transfer如何衡量life-long learningGEMModel ExpansionProgressive Neural Netw...
一时学习一时爽，"持续学习"持续爽
abcdefg90876的博客
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问题定义众所周知，柯洁是超级厉害的围棋高手。众所周知，小夕是超级厉害的卖萌小能手斗地主民间高手。燃鹅，如果这时候把斗地主的规则教给柯洁，那么柯洁凭借已有的围棋知识，可以轻松的与小夕大战一...
【论文解读】持续学习三种情形
weixin_44605171的博客
06-17 8374
持续（增量）学习三种场景
Ruby edmodo API Gem的安装与使用指南
资源摘要信息:"edmodo:Edmodo 的 API Gem" Ruby是一种动态的、反射性的、面向对象的、通用的编程...对于Ruby开发者来说，这个包装器是一个有价值的资源，可以帮助他们为教育者和学生创建更加丰富和互动的学习体验。
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