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【基础整理】Mapping representation 机器人所用地图种类及相关介绍
参考与前言 本文主要介绍 建图 Mapping 方面的一些 基础知识介绍与相关下游任务使用 涉及知识较为基础，SLAM大佬们可以提前退出了 主要针对应用为移动机器人与物流无人驾驶车；提前申明：大部分文字/图片，翻译/截图于 来自 Introduction to Mobile Robotics, Techniques for 3D Mapping,ERNIE 3.0
目录1. ERNIE 3.0的设计思路2. ERNIE 3.0的模型结构2.1 ERNIE 3.0的网络结构2.2 Universal Representation Module2.3 Task-specific Representation Module3. 不同类型的预训练任务3.1 Word-aware Pre-training Task1. Knowledge Masked Language Modeling2. Document LanguageRepresentation Learning with Contrastive Predictive Coding(CPC)
Structured data representation of python
Structured data https://databricks.com/blog/2017/02/23/working-complex-data-formats-structured-streaming-apache-spark-2-1.html 结构化数据 -- 在数据上定义了一层模式， 例如关系型数据库 非结构数据 -- 自由形式数据， 没有任何约束， 例如报纸新闻 半结构化数据 -- 没有全局Representation Learning | 表征学习
从一篇文章开始的学习：Representation learning of RNA velocity reveals robust cell transitions 知乎上的通俗解释： 如果你想要用一种方式来说明一个人脸，你会怎么做呢？ 你可能会用一段话来表示：“这个人是国字脸，眼睛很小，鼻子……”； 也可能会用一串数字表示：脸的长度、脸的宽CONTRASTIVE REPRESENTATION DISTILLATION复现
paper:https://arxiv.org/pdf/1910.10699.pdf abstract: 问题： knowledge distillation忽视了structural knowledge 实验结果： 新方法产生了优化，有的时候甚至是test中的top 1 method : 目标： 最大化互信息，让不同的输入尽可能映射到不同的值，相同的输入在T和S模式下映射的值尽可因为在HttpGet请求中使用body传输json,被老板骂了
因为在HttpGet请求中使用body传输json,被老板骂了，说我不懂http协议，但是http协议没有规定不能这么做啊？？ RFC 7231, section 4.3.1: GET The GET method requests transfer of a current selected representation for the target resource. GET is the primary mechanism of in约束式编程学习笔记[0] CSP基本概念 整数示例 实数示例
目录2 Constraint satisfaction problems: examples2.1 Basic concepts2.2 Constraint satisfaction problems on integers2.3 Constraint satisfaction problems on reals 2 Constraint satisfaction problems: examples Q: 列举"modeling"中可能出现的困难。 A: For other pNeural Segmental Hypergraphs for Overlapping Mention Recognition
发表时间2018年 使用超图结构 解决重叠实体识别问题 Abstract: In this work, we propose a novel segmen tal hypergraph representation to model overlapping entity mentions that are prevalent in many practical datasets. We show that our modeA Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications -知识图谱综述
本文是对论文 A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications阅读汇报: 链接：https://pan.baidu.com/s/1i6U4udyVKm0y8F3MkZDSjQ 提取码：js6e --来自百度网盘超级会员V5的分享【论文阅读】Revisiting self-supervised visual representation learning
0、写在前面 比起其他设计 novel SSL pretext task 的文章，这篇文章主要是做实验探究：network architecture 对 SSL pretext task 后学到 representation 好坏的影响。 1、结论 Architecture choices which negligibly affect performance in the fully labeled setting, may sig【刘知远NLP课 整理】Word Representation
【刘知远NLP课 整理】Word Representation Word representation is a process that transform the symbols to the machine understandable meanings. The goals of Word Representation are Compute word similarity WR(Star) ≃ WR(Sun) WR(Motel) ≃ WR(Hotel) Infer word【刘知远NLP课 整理】Phrase & Sentence & Document Representation
【刘知远NLP课 整理】Phrase & Sentence & Document Representation There are multi-grained semantic units in natural languages such as word, phrase, sentence, document. We have seen how to learn a word representation in link. In this post, we will focus on p【论文笔记】Face Anonymization by Manipulating Decoupled Identity Representation
解耦：disentanglement 解耦的特征中，每一个维度都表示具体的、不相干的意义。其中最重要的是要让学到的表征具备人类可理解的意义。实际上在这个领域中，并没有一个标准的定义。概念本身也是不断发展的，甚至每个学者发表论文的时候还要专门提出一个指标来定义解耦。但是最核心且Graph Representation 图神经网络
Graph Representation 图神经网络 图表示学习(representation learning)——图神经网络框架，主要涉及PyG、DGL、Euler、NeuGraph和AliGraph五个框架。除了NeuGraph没有开源外，其它框架都已开源。 PyG DGL Euler NeuGraph AliGraph Dortmund NYU AlibabaTransformers for Graph Representation
Do Transformers Really Perform Badfor Graph Representation? microsoft/Graphormer: This is the official implementation for "Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation?". (github.com) 1 Introduction 作者们发现关键问题在于如何补回Transformer模型AI：2020年6月22日北京智源大会演讲分享之认知神经基础专题论坛——15:00-15:40刘嘉教授《From Representation to Comp: the Cognitive N》
AI：2020年6月22日北京智源大会演讲分享之认知神经基础专题论坛——15:00-15:40刘嘉教授《From Representation to Comp: the Cognitive N》 导读：首先感谢北京智源大会进行主题演讲的各领域顶级教授，博主受益匪浅，此文章为博主在聆听各领域教授或专家演讲时，一张一张截图进行保存，希django to_representation 日期字符串转时间戳返回
代码： class ProjectSerializer(serializers.ModelSerializer): project_name = serializers.CharField(max_length=50, required=True, validators=[UniqueValidator(queryset=models.ProjectInformation.objects.all())]【知识图谱系列】基于互信息最大化的图谱预训练模型DGI & InfoGraph
作者：CHEONG 公众号：AI机器学习与知识图谱 研究方向：自然语言处理与知识图谱 本文介绍两篇基于互信息最大化的图谱预训练模型DGI（ICLR 2019）和InfoGraph（ICLR 2020），介绍模型核心点和模型思路，完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字：DGI & InfoGraph 一、背景知识 图谱预训练作django中的to_internal_value和to_representation
要更新序列化程序的外部字段，我们使用serializer.relatedField，它有两个函数to_representation和to_internal_value 。 to_representation用于修改API的GET主体， to_internal_value用于验证序列化程序的更新请求，例如，它将帮助您检查更新relatedField的请求是否存在于其他表中或不Towards Causal Representation Learning
背景动机 和自然智能相比，机器智能不擅长解决不同分布的新问题，主要是机器学习常常会忽略一些动物们常常使用的相关信息鲁棒性：计算机视觉领域通过数据增强来模拟分布变化，但这还不够，使用因果模型可以观察到统计相关性，并允许通过干预来模拟分布变化学习可重用机制：更少的例子，更多Controllable Unsupervised Text Attribute Transfer via Editing Entangled Latent Representation
Controllable Unsupervised Text Attribute Transfer via Editing Entangled Latent Representation Controllable Unsupervised Text Attribute Transfer via Editing Entangled Latent Representation 由于将风格和内容分开可能会破坏完整性，这里采用风格和内容纠缠在一起来南大《软件分析》——Intermediate Representation
南大《软件分析》——Intermediate Representation @(静态分析) Content 编译器和静态分析的关系 AST vs IR IR:3-地址代码（3AC） 实际静态分析器的3AC—Soot（Java） SSA-静态单赋值 基本块（BB） 控制流图（CFG） Compiler and Static Analyzers 中间表示形式IR（通常是三地址码redis6.0.5之HyperLogLog阅读笔记1-基数估算前言翻译
/* The Redis HyperLogLog implementation is based on the following ideas: Redis的超对数实现是基于以下的想法： * * The use of a 64 bit hash function as proposed in [1], in order to don't * limited to cardinalities up to 10^9, at the cost of just 1 additional语音合成论文优选：ICASSP 2021 M2VoC 第2名Investigating on Incorporating Pretrained and Learnable Speaker Repres
声明：语音合成论文优选系列主要分享论文，分享论文不做直接翻译，所写的内容主要是我对论文内容的概括和个人看法。如有转载，请标注来源。 欢迎关注微信公众号：低调奋进 Investigating on Incorporating Pretrained and Learnable Speaker Representations for Multi-Speaker Multi