.NET Core Web + Bootstrap企业级快速后台开发框架：内置多模块与数据库支持
文章浏览阅读1k次，点赞15次，收藏11次。今儿个咱们盘一盘这个基于.NET Core Web+Bootstrap的快速开发框架，看它怎么把标准后台功能直接怼到你面前，连数据库切换都帮你整得明明白白。之前见过有框架硬编码权限字符串的，改个菜单名都能把权限搞崩，这套动态路由绑定算是治好了我的强迫症。这么说吧，上周接了个要同时对接Oracle和MySQL的政府项目，从建表到出API，边撸代码边在管理界面配权限菜单，完事儿直接甩给前端个Swagger文档。这玩意儿内置了后台九成的标准配置，用户权限、部门架构、菜单路由这些破事，半小时就能给你整利索。_net core web razor bootstrap
《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks
文章浏览阅读547次，点赞6次，收藏8次。提供了一种不使用数据增强，而是利用特征空间的潜在结构构建正样本与负样本队列的方法，基于互信息最大化增强了相似样本在特征空间中非线性统计依赖性。
结合基于标签置信度的特征选择方法用于部分多标签学习-简介版
文章浏览阅读1k次，点赞16次，收藏6次。1. **LCFS-PML 能够有效去除伪正标签，提高分类性能。**2. **采用特征-标签交替优化策略，使特征子空间和标签置信度相互提升。**3. **实验表明该方法优于已有 PML 方法，特别适用于高维数据和噪声标签数据。**4. **计算复杂度较合理，收敛速度较快，适用于大规模数据集。**_根据置信度做选择
部分标签数据集生成与过滤特定标签方法
文章浏览阅读704次，点赞17次，收藏8次。这段代码的目的是通过构建一个部分标签学习（Partial Label Learning, PLL）框架来生成一个包含部分标签的数据集，并且支持根据给定的标签列表对数据集进行筛选和过滤。数据预处理与加载：使用 PyTorch 和 torchvision 来加载 CIFAR-10 数据集，并对其进行标准化处理。部分标签数据集的生成：为每个样本生成多个候选标签，并模拟部分标签学习中的标签不确定性。数据集筛选：根据用户提供的标签列表来过滤掉包含特定标签的样本，生成一个新的数据集。DataLoader 设置。_带标签的数据集
《Partial-label learning with a guided Prototypical classifier》23年CVPR 文献速读
文章浏览阅读1k次，点赞9次，收藏13次。PaPi框架通过改进表示学习和标签去歧义的策略（去除了对比学习模块），在部分标签学习任务中取得了显著的性能提升。它在多种数据集和歧义水平下均表现出色，尤其是在面对高歧义和实例依赖歧义时。此外，PaPi还展示了其在学习有效表示和原型分类器方面的优势。未来的工作可以进一步探索PaPi在其他领域（如自然语言处理或语音识别）中的应用，或者研究如何进一步优化PaPi以处理更复杂的数据分布和标注噪声。自教学能够有效地利用未标注数据，逐步改进模型的预测能力，并具有较强的适应性。
CIFAR10 数据集自定义处理方法
文章浏览阅读298次，点赞5次，收藏7次。可以自定义训练集和测试集中不同类别的样本的数量。可用于模拟类别不平衡问题，存在混淆数据问题。# 自定义数据集类，继承自 torch.utils.data.Dataset"""自定义数据集类:param images: 图像数据，numpy 数组格式:param labels: 标签数据，numpy 数组格式:param transform: 可选的图像预处理转换""""""创建自定义数据集（训练集或测试集）:param positive_classes: 正类别的类别列表。_cifar10数据集大小怎么设置
《CroSel: Cross Selection of Confident Pseudo Labels for Partial-Label Learning》24年CVPR 精读
文章浏览阅读1.2k次，点赞56次，收藏19次。该文献提出了一种新颖的部分标签学习方法，称为 CroSel（Cross Selection of Confident Pseudo Labels），其核心目标是通过交叉选择策略和一致性正则化策略来解决部分标签学习中的标签不确定性问题。通过利用模型的历史预测，CroSel能高效地选择候选标签中的“真实”标签，并通过引入 co-mix 正则化减少噪声和标签浪费，提升模型训练的精度和数据利用率。实验结果表明，CroSel 在多个基准数据集上的表现超越了现有的最先进方法。
超萌来袭！用 HTML、CSS 和 JavaScript 打造可爱 2048 游戏
文章浏览阅读785次，点赞34次，收藏16次。可爱小猫的2048小游戏，上班摸鱼放松下吧~_css + javascript做游戏
PL-PLE 基于标签分布和纠错输出代码的部分标签学习 21年软计算
文章浏览阅读1.1k次，点赞19次，收藏27次。基于ECOC技术结合了PLL部分标签学习，但是仍没有正面解决标签歧义带来的模型对同一类样本的混淆
PP-PLL：基于概率传播的部分标签学习
文章浏览阅读642次，点赞17次，收藏18次。以下是对论文《PP-PLL: Probability Propagation for Partial Label Learning》的总结，按照假设、创新点、技术路线、技术实现细节、具体的数学公式、实验结果分析和结论的结构进行。_pllpp
高维小样本数据的在线流特征选择
文章浏览阅读753次，点赞16次，收藏25次。Online streaming feature selection for high-dimensional small-sample data》研究了高维小样本数据（HDSS）在类别不平衡情况下的在线流式特征选择问题，提出了一种名为OSFSHS的算法。该算法基于类别密度自适应邻域关系假设，利用在线显著性分析、相关性分析和冗余更新技术，动态选择特征子集。通过12个数据集的实验验证，OSFSHS在分类准确率、F-score和G-mean指标上优于六种主流算法，尤其在少数类预测中表现突出。_高维小样本数据
低秩矩阵近似问题-奇异值分解
文章浏览阅读721次，点赞24次，收藏8次。奇异值分解有广泛的用途，例如对于低秩矩阵近似(low-rank matrix approximation)问题，给定一个秩为。式(A.33)中的分解称为奇异值分解(Singular Value Decomposition, 简称 SVD)，其中。的右奇异向量(right-singular vector)，的左奇异向量(left-singular vector)，的秩(rank)就等于非零奇异值的个数。奇异值分解提供了上述问题的解析解：对矩阵。就是式(A.34)的最优解，其中。分别是式(A.33)中的前。_低秩矩阵的奇异值
windows 10 openssh 作为服务端，无法识别到用户名，拒绝访问解决。
文章浏览阅读202次。第一，经过查找到B站上一条用户评论，得知，openssh 有低版本漏洞，计算机名与用户名重合时，服务端无法正常识别密码。我修改了计算机名后，可以直接ssh访问该用户了。个人问题描述：我将相同的公钥分别配置在windows （openssh 服务端）和github 上， 可以通过github无密码访问，但是无法访问windows。即使修改了配置文件也无法使用空密码登陆，必须给自己的用户设置密码。第二，用户名不是微软账号名，而是在user 目录下的 文件夹的名字。给当前用户增加密码，同时修改计算机名。_openssh 用户
前端一套代码多端通用，pc端、移动端适配方案
文章浏览阅读2.4k次，点赞9次，收藏32次。因为lib-flexible主要用于手机自适应，当屏幕尺寸大于540px时，它设置html的font-size固定为54px，并不能根据屏幕尺寸调整标签的font-size的大小，所以这里需要修改lib-flexible源码。超过1200px，设置左右内边距，此处提一点，如果你想固定页面的宽度，不随页面变化，那么需要写行内样式，因为lib-flexible插件的原因，页面内容宽度会随着页面宽度变化，但是行内样式不受影响。另外这是我建好的一个架子demo，有需要的自取。项目准备：需要2个插件。_前端多端适配
RTX5080 安装torch，torchvision ,torchaudio 指南
文章浏览阅读842次，点赞20次，收藏11次。RTX 5080 sm120架构，torch 预发布版，手动急速下载，因为国内暂无镜像源可用。个人提取好了py310版本对应的包，可供指导下载使用_5080安装pytorch
24.0.2 双系统ubuntu 安装显卡驱动黑屏，系统启动界面键盘失灵
文章浏览阅读281次。我使用systemd-boot 软件，在ubuntu中更改啦启动引导，改为windows manager 引导而非ubuntu引导，这样就可以在该阶段使用键鼠啦，也不用换什么p2 键盘。安装驱动，我查到资料，需要进入bios主板中，我微星主板通过一直按delete ，进入后，找到设置，找到安全，然后把能看到的选项都选择为disable。问题描述：通过run文件在ubuntu 界面版安装nvidia 驱动后，忽然黑屏，再次启动时，键盘鼠标失灵无法选择系统，只能进入ubuntu界面。然后通过 添加PPA源，
JMeter上传文件接口相关配置
文章浏览阅读360次。填写好接口信息后，选择图中勾选项，文件上传处添加文件，参数名称填写为file。MIME类型请随图片进行更改，例如text/plaintext/htmlimage/jpegimage/pngaudio/mpegaudio/oggaudio/*video/mp4application/*application/jsonapplication/javascriptapplication/ecmascriptapplication/octet-stream接着进入高级属性，配._jmeter上传的参数名称
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