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自监督学习之对比学习
自监督学习之对比学习对比学习一般是自监督学习的一种方式什么是自监督学习自监督学习主要是利用辅助任务（pretext）从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息，通过这种构造的监督信息对网络进行训练，从而可以学习到对下游任务有价值的表征。（也就是说自监督学习的监督信息不是人工标注的，而是算法在大规模无监督数据中自动构造监督信息，来进行监督学习或训练。因此，大多数时候，我们称之为无监督预训练方法或无监督学习方法，严格上讲，他应该叫自监督学习）。 原文作者：自编码器个人认为可以算作无监督学习，也可以算作自监督学.
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对比自监督学习综述 – A Survey of Contrastive Self-Supervised Learning
对比自监督学习综述 – A Survey of Contrastive Self-Supervised Learning本文介绍了最近流行的对比自监督学习。
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python爬虫学习教程，短短25行代码批量下载豆瓣妹子图片
python爬虫学习教程，短短25行代码批量下载豆瓣妹子图片python爬虫学习教程，短短25行代码批量下载豆瓣妹子图片、非常简短，代码不是很多非常适合新手练习！学习python、python爬虫过程中有不懂的可以加入我的python零基础系统学习交流秋秋qun：前面是934，中间109，后面是170，与你分享Python企业当下人才需求及怎么从零基础学习Python，和学习什么内容。相关学习视频资料、开发工具都有分享！代码展示：#!/u…
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自监督学习: 人工智能的未来
自监督学习: 人工智能的未来目录1.什么是自监督学习？2.为什么自监督学习是AI的未来？3.1ComputerVision:[1]2015(ICCV)UnsupervisedLearningofVisualRepresentationsUsingVideos[2]2015(ICCV)UnsupervisedVisualRepresentationLearningbyContextPrediction[3]2016(ECCV)Unsupervisedlearni
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自监督学习（一）自监督学习介绍
自监督学习（一）自监督学习介绍自监督学习OverviewWhatisSelf-SupervisedLearning?WhyisSelf-SupervisedLearning?SomeExamplesUnsupervisedVisualRepresentationLearningbyContextPredictionUnsupervisedRepresentationLearningbyPred…
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对比学习、自监督学习的理解「建议收藏」
对比学习、自监督学习的理解「建议收藏」自监督学习定义：自监督学习主要是利用辅助任务从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息来提高学习表征的质量，通过这种构造监督信息对网络进行训练，从而可以学习到对下游任务具有价值的表征。辅助任务（pretext）：可以认为是一种为达到特定训练任务而设计的间接任务。pretext任务的好处是为了简化原任务的求解，在深度学习中就是避免人工标记样本，实现无监督的语义提取。Pretext任务可以进一步理解为：对目标任务有帮助的辅助任务。主要pretexttask包括：图像旋转、图像着色、图像修复。下游任务：图
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pstack学习笔记
pstack学习笔记################################################################################pstack学习笔记v0.12013.10.8*** 简介：pstack的功能是显示当前进程中函数的调用栈的关系，若是多线程的情况下，会显示各个 线程中函数调用的关系。
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自监督学习和无监督学习的区别
自监督学习和无监督学习的区别无监督学习无监督学习不依赖任何标签值，通过对数据内在特征的挖掘，找到样本间的关系，比如聚类相关的任务自监督学习和无监督学习不同，自监督学习主要是利用辅助任务（pretext）从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息，通过这种构造的监督信息对网络进行训练，从而可以学习到对下游任务有价值的表征。换句话说：自监督学习的监督信息不是人工标注的，而是是通过辅助任务（pretext）在大规模无监督数据中自动构造监督信息，通过得到的标签，就可以类似有监督学习一样进行训练。区别自监督学习是从数据本身找标签来进行
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SFTP指定端口号登陆——Linux学习
SFTP指定端口号登陆——Linux学习sftp-oPort=60001root@192.168.0.254使用-o选项来指定端口号.-oPort=远程端口号
