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Serverlet 动态web资源详解（包含生命周期等） no 10.
前言： web资源有两种分类： *静态资源 HTML ，JavaScript *动态资源 Java server pages ，Serverlet
serverlet介绍
作用：
访问静态资源或者动态资源都要用到serverletserverlet用于接收和响应http的请求 Servlet容器处…
Servlet（1）
目录
一、serverlet获取参数
二，汉字乱码 四、servlet生命周期
五、HTTP协议
六、session会话
七、服务器内部转发及客户端重定向
八、Thymeleaf-视图模板技术
九、保存作用域
十、路径问题 Tomcat免费、体积小。tomcat目录结构： bin:可执行文件…
Java开发之ServLet详解
一、什么是ServLet？
serverLet是javaEE中运行于服务器端的，用于接收和响应HTTP协议的请求的程序。 二、ServLet的三种实现方式
1、实现ServLet接口
步骤：
（1）实现ServLet接口
（2）重写包括s…
mysql主从常见问题
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 一、主从复制概述 主从复制是Mysql内建的复制功能，它是构建高性能应用程序的基础，技术成熟，应用也很广泛。其原理就是通过将Mysql主库的sql语句复制到从库上，并重新执行一遍…
Contrastive Loss 详解及用法
吐槽：我发现网上的很多博客要么误人子弟，要么就是学艺不精就出来写，一开始我对这个概念不太理解，看别人写的博客，知道了这个loss是什么，但是怎么用，那是完全没人提啊。大家都知道，co…
contrastive CAM
文章目录 概主要内容一个有趣的应用 Prabhushankar M., Kwon G., Temel D. and AlRegib G. Contrastive explanation in neural networks. In 2020 IEEE International Conference on Image Process (ICIP), 2020. Prabhushankar M., AlRegib G. Extracting causal visual feat…
ConKI: Contrastive Knowledge Injection for Multimodal Sentiment Analysis
文章目录 ConKI：用于多模态情感分析的对比知识注入文章信息研究目的研究内容研究方法1.总体结构2.Encoding with Knowledge Injection2.1 Pan-knowledge representations2.2 Knowledge-specific representations 3.Hierarchical Contrastive Learning4.损失函数5.训…
Noise-contrastive Estimation（NCE）学习
概述
作为现今主流自监督对比学习使用的对比损失(InfoNCE)的源头，感到学习Noise-contrastive Estimation（NCE）的重要性。该方法的原文为：Noise-contrastive estimation: A new estimation principle for unnormalized statistica…
【论文阅读】Deep Graph Contrastive Representation Learning
目录 0、基本信息1、研究动机2、创新点3、方法论3.1、整体框架及算法流程3.2、Corruption函数的具体实现3.2.1、删除边（RE）3.2.2、特征掩盖（MF） 3.3、[编码器](https://blog.csdn.net/qq_44426403/article/details/135443921)的设…
WHAT SHOULD NOT BE CONTRASTIVE IN CONTRASTIVE LEARNING
WHAT SHOULD NOT BE CONTRASTIVE IN CONTRASTIVE LEARNING
一、背景介绍：
现在的自监督对比学习方法，大多通过学习对不同的数据增强保持不变，从而学习到一个好的视觉表征。这里就隐含地假设了一组特定地表示不变性，(比如颜色不变性)，但是如果下游任务不满足这种假设条…
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理解对比表示学习(Contrastive Learning)
目录 一、前言二、对比学习三、主要论文（附代码分析）1. AMDIM ([Bachman](https://arxiv.org/pdf/1906.00910.pdf) *et al.* 2019)2. SIMCLR ([Geoffrey Hinton](https://arxiv.org/pdf/2002.05709.pdf) *et al* 2020)3.MOCO ([Kaiming He](https://ieeexplore.ieee.org/docu…
论文精读|Knowledge Graph Contrastive Learning for Recommendation
论文精读|Knowledge Graph Contrastive Learning for Recommendation
论文连接：Knowledge Graph Contrastive Learning for Recommendation
注：本文只供作者本人记录使用，若有不足之处欢迎指出
1 摘要
知识图谱已经成功应用于推荐系统领域…
对比学习（Contrastive Learning）综述
作者丨光某人知乎（已授权） 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/346686467 编辑丨极市平台 A.引入 深度学习的成功往往依赖于海量数据的支持，其中对于数据的标记与否，可以分为监督学习和无监督学习。 1. 监督学习：技术…
Noise-contrastive estimation简介
Noise-contrastive estimation（NCE）是一种估计统计模型参数的方法。 基本思想是用非线性逻辑回归（nonlinear logistic regression）区分观测数据和一些人为产生的噪声数据，在区分的时候学习统计模型的参数。 作者证明该…
Contrastive Divergence
参考文献： [1] Training Products of Experts by Minimizing Contrastive Divergence [2] Training Restricted Boltzmann Machines using Approximations to the Likelihood Gradient [3]Training Products of Experts by Minimizing Contrastive Divergence阅读笔…
CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）
CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）是一种多模态预训练神经网络模型，由OpenAI在2021年初发布469。CLIP的核心创新在于其能够将图像和文本映射到一个共享的向量空间中，使得模型能够理解图像和文本之间的语义关系1。CLI…
对比表征学习（一）Contrastive Representation Learning
对比表征学习（二）Sentence Embedding 参考翁莉莲的Blog，本文主要聚焦于对比损失函数 对比表示学习（Contrastive Representation Learning）可以用来优化嵌入空间，使相似的数据靠近，不相似的数据拉…
Supervised Contrastive Learning
这篇文章非常有意思，在代表自监督领域的对比学习方法中提出了有监督的对比学习框架。
Introduction
交叉熵损失函数有缺乏对嘈杂标签鲁班性，差边距等缺点，但是很多替代方案始终不能泛用地替代它。此工作中提出了一种监督学习的损失，通过利用标签信息建立对比自监督信息。…
Contrastive Multiview Coding
文章目录 IntroductionMethodPredictive LearningContrastive Learning with Two Views距离函数的定义contrastive Learning with more than two viewsImplementation the Contrastive Lossexperiments代码分析Introduction codeing theory 的主要思想是：以自编码器或者生成器…
Graph Contrastive Learning with Augmentations
GraphCL学习笔记
Abstract
提出GNN对自监督学习和pre-training较少。本文提出了GraphCL框架，用于学习图的无监督表示。设计四种类型的数据增强，在不同的settings（learning rate，batch size，dropout参数）下…