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类图和对象图

概述 定义 类图（Class Diagram）是用于显示一组类、接口以及它们之间关系的图。 类图用于对系统中的各种概念进行建模，并描绘出它们之间的关系，主要通过系统中的类以及类之间的关系来描述系统的静态结构。 主要模型元素： 类、 接口 关系（依赖、泛化、关联和实现） 其他：包、注解等。 注意

神经网络的学习与泛化能力

一、学习能力，指在训练集上精度。 二、泛化能力，指在测试集上精度。 对于一个大型神经网络在一个大数据集上跑，LOSS持续不降，第一步先减小数据量，比方说只在单张图片上跑，观察每次LOSS下降情况，此时如果LOSS还是不下降说明网络没有学习能力，应该调整模型，一般是先把网络规模缩小，因为任何一

UML设计图1-用例图

1.用例图的含义 由参与者（Actor）、用例（Use Case） 以及它们之间的关系构成的用于描述系统功能的动态视图称为用例图。 其中用例和参与者之间的对应关系又叫做通讯关联（Communication Association）。 2.用例图的作用 用例图是需求分析中的产物，主要作用是描述参与者与和用例之间的关系，帮助

UML

结构快：事物、关系、图  事物：UML是个建模工具，它与需求分析（结构建模、行为建模）对应，分结构事物（静态：类等）、行为事物（动态：消息等）、分组事物（包、组件）、注释事物。 关系：类（依赖（方法调用）、关联（聚合、组合）、泛化、实现）、用例（包含、扩展、泛化） 图：（静态图、动态图）、 （按字释意） 静态图： 类图：类、接

2022-07-22第二第五小组 张晟源（复习，泛化，迭代器，@Override）

JAVA（基础复习，泛化，迭代器，@Override） 心理总结：   今天是自主复习的一天的，加入了基础群，和提升群，在提升群学习了链表结构，复习了以前薄弱的注解，泛化和迭代器 1.什么类不能被继承：修饰符final去修饰一个类时，不能被继承 2.继承特性：一个子类只有唯一一个父类，但是一个父类可以有多个子类。

2021多篇顶会论文看OOD泛化新理论，新方法，新讨论

Arxiv 2021: Towards a Theoretical Framework of Out-of-Distribution Generalization ICML 2021 Oral： Can Subnetwork Structure be the Key to Out-of-Distribution Generalization? ICML 2021 Oral：Domain Generalization using Causal Matching ICML 2

虽然不一定最优秀，但一定是最努力的！

大家好，我是对白。 由于今年上半年的工作已经告一段落，H1的任务也顺利完成，没有任何delay，leader通知7月中旬开始述职。因此趁着这个机会，我想对自己这半年来的工作做一个总结，也顺便和大家聊聊我这段时间的感悟。 首先我上半年负责了三个业务，其中有两个业务要求H1必须上线，所以压力还是

C++学习笔记（5）--STL

                      C++17的结构化绑定 首先设置语言标准为C++17标准（或更高的版本），才支持结构化绑定 void test1() { Student s1(18, "Tom"); auto [age, name] = s1; cout << "age=" << age << "name=" << name << endl; } void test2

dubbo泛化调用踩坑精度问题

问题背景 开放平台对接外部服务暴露http接口，然后http接口请求根据参数将请求分发至内部dubbo服务，分发动作使用的dubbo泛化调用。计费接口测试时发现cost字段（BigDecimal）出现精度问题 测试数据的cost值为0.01 http网关服务日志，可以看到入参的cost=0.01，没有问题 2021-04-22 10:40:1

经验误差、测试误差、泛化误差及其偏差-方差分解

目录引言经验误差、测试误差、泛化误差定义泛化误差的偏差-方差分解偏差-方差图解偏差-方差tradeoff模型复杂度bagging和boosting解决偏差-方差问题针对偏差：避免欠拟合针对方差：避免过拟合 引言 在构建机器学习模型时，通常需要先采集数据，然后将数据分为训练集、验证集、测试集。训

论文回顾：Batch Augmentation，在批次中进行数据扩充可以减少训练时间并提高泛化能力

Batch Augmentation(BA)：提出使用不同的数据增强在同一批次中复制样本实例，通过批次内的增强在达到相同准确性的前提下减少了SGD 更新次数，还可以提高泛化能力。 Batch Augmentation (BA) 没有 BA 的普通SGD： 一个具有损失函数 ℓ (w, xn, yn) 的模型， {xn, yn} 表示目标对的数据集 ，n

dubbo实战之“动态调用服务”（实为“泛化调用”）探索

一、简介 需求：Dubbo的调用方，在不引入服务接口类的情况下，远程调用其他Dubbo服务。 二、项目依赖 SpringBoot整合Dubbo3.x关于curator和zookeeper版本选型的思考 经尝试，使用高版本组合（Curator 5.2.0 + ZooKeeper 3.6.3） 三、核心代码 参考自 Apache Dubbo 高级用法 使用泛化调用 如

机器学习（周志华）学习笔记（一）

目录 学习教材 学习内容 一、绪论 1.1 基本术语 1.2 假设空间 1.3 归纳偏好 二、 模型评估与选择 2.1 经验误差 2.2 评估方法 2.3 性能度量 2.4 方差与偏差 学习时间 学习教材 机器学习（周志华） 学习内容 一、绪论 1.1 基本术语 数据集： 示例：关于一个事件或对象的描述。（Xi

Normalizing Flows （NFs）- 理解

Normalizing Flows （NFs）是一个生成模型系列，具有可操作的分布，其采样和密度评估都是有效和精确的。 被探索的大部分Flows是三角流triangular flows（coupling耦合或autoregressive自回归架构），Residual networks和Neural ODEs也正在积极研究和应用。 NORMALIZING FLOWS Coupling and

dubbo泛化引发的生产故障之dubbo隐藏的坑#

上个月公司zk集群发生了一次故障，然后要求所有项目组自检有无使用Dubbo编程式/泛化调用，强制使用@Reference生成Consumer。具体原因是线上某服务访问量在短时间大量访问zk并创建了240万+的节点，导致zk所有节点陆续崩溃导致，多个应用因无法连接到zk报错。原因是听说泛化调用时候，provi

《Web安全之机器学习入门》笔记：第十二章 12.3 隐式马尔可夫算法识别XSS攻击（一）

本小节通过使用隐式马尔可夫来识别XSS攻击，通过xss白名训练马尔可夫模型，然后用马尔可夫模型测试xss攻击黑名单，这样。单示例隐式马尔可夫在网络安全中的使用。 1、参数建模 对于XSS攻击，首先我们需要对数据进行泛化,比如： [a-zA-Z]泛化为A[0-9]泛化为N[-_]泛化为C其他字符泛化为T  

【笔记】《背包九讲》阅读笔记

01背包： 这是最基本的背包问题，每个物品最多只能放一次。 题目：有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。 状态转移方程 初始版： for i=1..N for v=V..0 f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]+w[i]}; 优化加函数化

训练更快，泛化更强的Dropout：Multi-Sample Dropout

论文简介：大幅减少训练迭代次数，提高泛化能力：Multi-Sample Dropout 论文标题：Multi-Sample Dropout for Accelerated Training and Better Generalization 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.09788.pdf 论文作者：{Hiroshi Inoue} 论文简介 本文阐述的也是一种 dropout 技术的变

李飞飞团队提出零样本泛化的技术，性能超越SOTA

没错！又是李飞飞！ 走在队伍前面的，是来自斯坦福大学的博士，李飞飞的门生！ 先来看看李飞飞团队这次在arXiv上发表了的论文题目： SECANT：用于视觉策略零样本泛化的自专家克隆 废话少说，给大家介绍一下这篇论文的大致内容。 简要介绍 强化学习中的泛化（generalization），是指通过不断跟环境

小样本学习记录————MAML++

小样本学习记录————MAML++ MAML简单回顾MAML存在的问题训练不稳定：二阶导数代价缺少批量归一化统计累计共享(跨步骤)批次标准化偏差共享内环(跨步和跨参数)学习速率国定外循环学习率 对MAML的改进梯度不稳定性→多步损耗优化（MSL）二阶导数代价→导数顺序退火（DA）缺少批次归

mixup:beyond empirical risk minimization

全网最全:盘点那些图像数据增广方式Mosiac,MixUp,CutMix等. - 知乎全网最全:盘点那些图像数据增广方式Mosiac,MixUp,CutMix等. 本文由林大佬原创，转载请注明出处，来自腾讯、阿里等一线AI算法工程师组成的QQ交流群欢迎你的加入: 1037662480 相信很多朋友在面对各种各样的数据增广…

机器学习(五)——模型泛化

引言 众所周知，考试前会刷题。但是考试大部分又不是原题，那考前刷题有什么用？我们考前做的题目的当然不是为了赌考试有一模一样的题（有可能也是。。。），我们是为了从题目中学到一般的知识，这样我们在遇到新题目的时候也可以根据知识来做出题目。其实在机器学习中，考前刷的题就是训练

为何RL泛化这么难：UC伯克利博士从认知POMDP、隐式部分可观察解读

https://zhuanlan.zhihu.com/p/439057436 强化学习为何泛化如此困难？来自加州大学伯克利分校等机构的研究者从认知 POMDP、隐式部分可观察两个方面进行解释。 机器之心报道，编辑：陈萍、杜伟。 当今强化学习（RL）的问题很多，诸如收敛效果不好。在偏弱的实验环境里，模型测试结果看起来尚可，许

模型误差和过拟合

训练一个模型的目的，是希望这个模型在预测中有好的表现，即预测值和真实值之间的差异尽可能小，这种差异称为误差（Error） 误差分为两种，一是在训练数据上误差，称为训练误差，也叫经验误差，二是在新样本上的误差，称为泛化误差。 我们训练一个模型想获得的理想结果是训练误差和泛化误差都比较小。

模型评估和选择

可用模型很多：不同的算法产生不同的模型，相同的算法用不同的参数也产生不同的模型。 怎么选？使用训练误差最小的那个模型？显然不行，过拟合问题。 模型选择涉及两个问题：一是评估方案的实验设计问题，这方面主要是如何从已有数据中分离出测试数据集，二是评估度量问题，即各种指标，诸如RMSE，精度