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自监督学习详细介绍（学习笔记）一、相关文献：fast.ai上面关于自监督学习的资料：Self-supervisedlearningandcomputervision.GitHub上面每年使用自监督学习的论文列表：AwesomeSelf-SupervisedLearning.相关微信推送二、自监督学习的介绍1.自监督学习的由来机器学习中基本的学习方法有：监督学习（supervisedlearning）、…

自监督：对比学习contrastive learning「建议收藏」对比自监督学习英文原文对比自监督学习导读利用数据本身为算法提供监督。对比自监督学习技术是一种很有前途的方法，它通过学习对使两种事物相似或不同的东西进行编码来构建表示。自监督方法将取代深度学习中占主导地位的直接监督范式的预言已经存在了相当一段时间。AlyoshaEfros打了一个著名的赌，赌在2015年秋季之前，一种无监督的方法将会在检测PascalVOC方面胜过有监督的R-CNN。但四年之后，他的预言现在已经实现了。目前，自监督方法（MoCo，Heetal.，2019）在Pasc

Unity3d菜鸟入门的学习路线–笔记1最近刚刚开始接触unity3d，因此想把自己的学习路线记录下来，方便自己以后总结。由于毕业论文的关系，需要使用Unity3D开发，做虚拟现实的应用，使用的设备是HTCvivepro产品。初始学习，由于没有基础，因此一团乱，总结一下目前看过的教程和书籍。1、开始看的是b站上极客学院讲解的unity3d的入门课程，对操作的界面有了初步的了解，不需要看完，看到编程之前就可以。2、由于需要使用C#编程…

偏态分布学习笔记（期望，中位数，众数）一：偏态函数分类（1）正态（期望=中位数=众数）（2）正偏态：也称为右偏态（期望>中位数>众数）（3）负偏态：也称左偏态(期望<中位数<众数)二：如何辨认正负偏态函数关键：看尾巴哪边长，左边尾巴长的成为左偏态（负偏态），反之右偏态（正偏态）三：关于期望，中位数，众数参考上面的草图：可以这样理解，（1）对于正偏态而言，数据大多分布在右侧，从而也就把期望与中位数往右侧移动。（2）对于负偏态而言，数据大多分布在左侧，从而也就把期望与中位数往左侧移动。…

一文看懂半监督学习(Semi-supervised Learning)和自监督学习(Self-Supervised Learning)1.机器学习学习任务1.1监督学习根据输入-输出样本对L={(x1,y1),⋅⋅⋅,(xl,yl)}L=\{(x1,y1),···,(xl,yl)\}L={(x1,y1),⋅⋅⋅,(xl,yl)}学习输入到输出的映射f:X−>Yf:X->Yf:X−>Y,来预测测试样例的输出值。SL包括分类(Classification)和回归(Regression)两类任务，分类中的样例xi∈Rmx_i∈R^mxi​∈Rm(输入空间)，类标签yi∈{c1,c2,⋅⋅⋅,cc}y_i∈\{c_1,c

深度学习入门系列1：多层感知器概述本人正在学习《deeplearningwithpython》–JasonBrownlee，有兴趣的可以一起学习。人工智能系列1：多层感知器概述待更新：人工智能系列2:用Keras构建你的第一个神经网络人工智能系列3:深度学习模型性能评价人工智能系列4:使用keras模型与scikit-learn进行通用机器学人工智能系列5:项目：花种的多分类人工智能系列6:项目：声纳二分类人工智能系列7:项目：波士顿房屋价格回归人工智能系列8:保存模型以便稍后进行序列化人工智能系列9:训练期.

JavaScript语法学习（一文带你学会JavaScript）概述所有的代码必须写在<scripttype=“text/javascript”>当中。如果需要引用外部的js文件，格式为 <scripttype=“text/javascript”src=“XXXXX”></script>src为链接的外部地址 而此时所有的代码必须为外部文件，写在其中的代码无效。每一句js语句后面都要跟上分号为了语法规范，script标签应该写在head标签当中，且可以引入多个script标签表示不同功能块&lt;可以表示

服务器中”系统平均负载 Load average“含义学习文章目录一、什么是系统平均负载二、衡量系统性能三、行车过桥（引用）四、自我总结一、什么是系统平均负载  uptime、w、top等命令都会有系统负载loadaverage的输出，系统平均负载被定义为在特定时间间隔内运行队列中的平均进程数，包括可运行状态和不可中断状态的平均进程数，也就是活跃进程数。它和cpu使用率没有直接的关系二、衡量系统性能  如果系统平均负载的数值除以CPU的数目高于…

学习：imfill[通俗易懂]Matlab函数imfill简介　　函数功能：该函数用于填充图像区域和“空洞”。　　语法格式：　　BW2=imfill(BW)　　这种格式将一张二值图像显示在屏幕上，允许用户使用鼠标在图像上点几个点，这几个点围成的区域即要填充的区域。要以这种交互方式操作，BW必须是一个二维的图像。用户可以通过按Backspace键或者Delete键来取消之前选择的区域；通过shift+鼠标左键

机器学习中的数学——常用概率分布（十一）：狄利克雷分布（Dirichlet分布）[通俗易懂]狄利克雷分布是关于一组ddd个连续变量xi∈[0,1]x_i\in[0,1]xi​∈[0,1]的概率分布，∑ixi=1\sum_ix_i=1∑i​xi​=1。令μ=(μ1,μ2,⋯ ,μd)\mu=(\mu_1,\mu_2,\cdots,\mu_d)μ=(μ1​,μ2​,⋯,μd​)，参数α=(α1,α2,⋯ ,αd)\alpha=(\alpha_1,\alpha_2,\cdots,\alpha_d)α=(α1​,α2​,⋯,αd​)，其中αi>0\alpha_i>0αi​>