个人论文精读笔记，主要是翻译+心得，欢迎旁观，如果有兴趣可以在评论区留言，我们一起探讨。Paper:https://arxiv.org/pdf/2111.12933.pdfCode:https://github.com/Alibaba-MIIL/ML_Decoder文章目录0.摘要1.介绍2.方法2.1Baseline分类头2.2回顾-AttentionandTransformer-Decoder2.3ML-Decoder3.实验研究3.1查询类型比较3.2比较不同分类头3.3Zero-shot学习4.实验结果4.1多标签分类4.2Zero-shot学习4.3单标签分类5.结论与未来工作0.摘
我继承了一个连接到mongodb的ruby应用程序。不幸的是，我不知道mongo或ruby，所以我在快速谷歌搜索和学习曲线上。该应用程序存储地名及其经纬度、别名、人们的内存和评论。它还计算一个地方被讨论了多少次。以下rake文件在运行时从mongodb中抓取所有位置并创建一个csv，为每个位置吐出一行与用户、提到的次数、内存等。task:data_dump=>:environmentdoFile.open("results.csv","w")do|file|Location.all.each_with_indexdo|l,index|puts"done#{index}"file
前 言树方法精髓就是划分特征，从第一次分裂开始就要考虑如何最大程度改善RSS，然后持续进行“树权”分裂，直到树结束。后面的划分并不作用于全数据集，而仅作用于上次划分时落到这个分支之下的那部分数据。这个自顶向下的过程被称为“递归划分”。这个过程是贪婪的，贪婪的含义是指算法在每次分裂中都追求最大程度减少RSS，而不管以后的划分中表现如何。这样做可能会生成一个带有无效分支的树，尽管偏差很小，但是方差很大。为了避免这个问题，生成完整的树之后，你要对树进行剪枝，得到最优的解。这种方法的优点是可以处理高度非线性关系，但它还存在一些潜在的问题:一个观测被赋予所属终端节点的平均值，这会损害整体预测效果(高偏
基于交易的以太坊智能合约分类与检测方法摘要：区块链技术为各行业带来创新。以太坊是目前第二大区块链平台，也是最大的智能合约区块链平台。智能合约可以简化和加速各种应用程序的开发，但也带来了一些问题。例如，智能合约被用来实施欺诈，漏洞合约被用来破坏公平性，还有许多重复的合约没有实际目的地浪费性能。这篇论文为以太坊智能合约提出了一种基于交易的分类和检测方法解决这些问题。从以太坊收集了超过10000份智能合约，并专注于智能合约和用户产生的数据行为。通过手工分析从事务中识别了四种行为模式，这可以用于区分不同类型的契约之间的差异。然后在此基础上构建了智能合约的14个基本特征。为了构建数据集，提出一种数据切片
这是一片十年前的文章（2012年），让我们回到十年前来看看Alex小哥、Hinton大佬和他的小伙伴们是怎么设计神经网络的。论文下载地址：https://papers.nips.cc/paper/2012/hash/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Abstract.html李沐老师的精读视频：https://www.bilibili.com/video/BV1ih411J7Kz/?spm_id_from=333.788&vd_source=9e5b81656aa2144357f0dca1094e9cbeAlexNet实现：https://www.jianshu
目录1.publicblockchain2.privateblockchain3.consortiumblockchain区块链采用不同的共识机制，区块链分为三类：公链、私链、联盟链。1.publicblockchain公链公开、透明的，信息对任何人都可见；任何人都可以在链上发起交易，任何人都可以按共识接入区块链。没有人可以修改链上数据、也没有机构或组织能够关闭一条公链，公链只会因为失去共识而凋零2.privateblockchain私链是不公开、只有被授权的节点才可以参与并查看数据的私有区块链，也称为permissionedblockchain。私有链通常用于组织内部，链的读写权限掌握在某个
这是sklearn中classification_report的一个简单例子fromsklearn.metricsimportclassification_reporty_true=[0,1,2,2,2]y_pred=[0,0,2,2,1]target_names=['class0','class1','class2']print(classification_report(y_true,y_pred,target_names=target_names))#precisionrecallf1-scoresupport##class00.501.000.671#class10.000.0
论文相关论文标题：Labelpromptformulti-labeltextclassification（基于预训练模型对少样本进行文本分类）发表时间：2021领域：多标签文本分类发表期刊：ICANN（顶级会议）相关代码：无数据集：无摘要最近，预先训练过的语言模型在许多基准测试上都取得了非凡的性能。通过从一个大型的训练前语料库中学习一般的语言知识，该语言模型可以在微调阶段以相对少量的标记训练数据来适应特定的下游任务。更值得注意的是，带有175B参数的GPT-3通过利用自然语言提示和很少的任务演示，在特定的任务中表现良好。受GPT-3成功的启发，我们想知道更小的语言模型是否仍然具有类似的少样本学
论文相关论文标题：Labelpromptformulti-labeltextclassification（基于提示学习的多标签文本分类）发表时间：2023领域：多标签文本分类发表期刊：AppliedIntelligence（SCI二区）相关代码：无数据集：无摘要多标签文本分类由于其实际应用而受到学者的广泛关注。多标签文本分类的关键挑战之一是如何提取和利用标签之间的相关性。然而，在一个复杂和未知的标签空间中，直接建模标签之间的相关性是相当具有挑战性的。在本文中，我们提出了一种标签提示多标签文本分类模型（LP-MTC），该模型受到预先训练语言模型的启发。具体来说，我们设计了一套多标签文本分类的模板
#5.保存训练好的模型参数importosmodel.save_pretrained("/content/drive/MyDrive/ColabNotebooks/test/classification_models_2/space1/")tokenizer.save_pretrained("/content/drive/MyDrive/ColabNotebooks/test/classification_models_2/space1/")torch.save(args,os.path.join("/content/drive/MyDrive/ColabNotebooks/test/clas
