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在图论模拟赛被T4的有向图必经点硬控了\(10^9+7s\)，写篇题解纪念一下。其实，求有向图的必经点，通法就是支配树。一些定义：支配点：在确定起点\(S\)的情况下，对于一个点\(k\)，若存在\(x\)，使得删除\(x\)以及与\(x\)连接的边后，\(x\)与\(k\)，不再强连通，那么就称\(k\)为\(x

Avalonia是什么？Avalonia是一个强大的框架，使开发人员能够使用.NET创建跨平台应用程序。它使用自己的渲染引擎绘制UI控件，确保在Windows、macOS、Linux、Android、iOS和WebAssembly等不同平台上具有一致的外观和行为。这意味着开发人员可以共享他们的UI代码，并在不同的目标平台上保持

摘要         基于提示的学习方法在半监督学习（SSL）设置中已被文献证明在多个自然语言理解（NLU）数据集和任务上有效。然而，手动设计多个提示和表述词需要领域知识和人力投入，这使得在不同数据集上扩展变得困难且昂贵。在本文中，我们提出了两种方法来自动设计多个提示，并在

Introduction在不平衡数据集上训练的分类器往往对头部类（majorityclasses）有偏好。在半监督学习（semi-supervisedlearning，SSL）设置下，生成伪标签的算法由于生成带偏置的伪标签，往往会进一步加剧偏置。带偏置的伪标签会降低表征学习质量。特别的，如果有标签集合和无标签集合的分布差异

本文是LLM系列文章，针对《PruningLargeLanguageModelswithSemi-StructuralAdaptiveSparseTraining》的翻译。通过半结构化自适应稀疏训练修剪大型语言模型摘要1引言2相关工作3方法4实验5结论摘要大型语言模型（LLM）在各种复杂任务中的巨大成功在很

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好的,我再给你举一个使用HiveSQL的例子,比较`LEFTJOIN`和`LEFTSEMIJOIN`的区别,并加入测试数据。假设我们有两个表:1.`customers`表:-`customer_id`:客户ID-`customer_name`:客户名称-`customer_email`:客户邮箱2.`orders`表:-`orde

论文阅读笔记：MixedPseudoLabelsforSemi-SupervisedObjectDetection1背景1.1动机1.2问题2创新点3方法4模块4.1预处理策略4.2PseudoMixup4.3PseudoMosaic4.4标签重采样4.5分析5实验5.1和SOTA方法对比5.2消融实验论文：https://arxiv.org/pdf/231

问题的背景设置：半监督学习下，labeleddata和unlabeleddata的分布不同，且存在类别不平衡。文章提出了一种新的伪标签生成方法：DistributionAwareSemantics-Oriented(DASO)Pseudo-label。首先生成语义伪标签和线性为标签，然后将它们混合实现互补。另外作者的方法不需要估计无标签数

安装Install-PackageSemi.Avalonia添加样式引用：<Application.Styles><StyleIncludeSource="avares://Semi.Avalonia/Themes/Index.axaml"/></Application.Styles>ColorPicker，DataGrid和TreeDataGrid的样式单独分发，如果需要请安装并引用。Install-Pack

发表时间：2023(NeurIPS2023)文章要点：文章提出一个evolvableLLM-basedagent框架REMEMBERER，主要思路是给大模型加一个experiencememory存储过去的经验，然后用Q-learning的方式计算Q值，再根据任务相似度采样轨迹和对应的Q值作为prompt指导LLM进一步选取动作和环境交互。这里的S

1、首先在master上面安装插件INSTALLPLUGINrpl_semi_sync_masterSONAME'semisync_master.so';QueryOK,0rowsaffected(0.01sec)2、设置master全局变量和超时时间SETGLOBALrpl_semi_sync_master_enabled=1;QueryOK,0rowsaffected(0.00sec)查看变量是否开

Note：[wechat：Y466551|可加勿骚扰，付费咨询]论文信息论文标题：Semi-supervisedDomainAdaptationinGraphTransferLearning论文作者：论文来源：2024aRxiv论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click1-摘要作为图转移学习的一个特殊情况，图上的无监督域自适应的目

        最近客户那边需要给他们烧程序，他们需要把板子给寄给我，我烧写好之后又发回去，这样一来一回就浪费不少时间，而且也比较麻烦，所以最近给它们出了一个如何烧写.hex程序文件的步骤，这样以后就不用再麻烦自己给他们烧写了，他们根据教程就能完成。    我使用的是P

安装半同步复制半同步复制是通过插件的形式实现的。必须要在源库和副本上安装插件。源库和副本有不同的插件。插件安装后，可通过与之相关的系统变量对其进行控制。只有安装了相关插件，这些系统变量才可用。要使用半同步复制，必须满足以下要求：·要求MySQL服务器支持动态加载。要

作者：jansu-dev第一章背景介绍笛卡尔积在TiDB执行计划中经常出现，该类执行计划又极其消耗数据库资源，容易引发执行速度慢，消耗大量内存，甚至引发OOM的情况。**本文将着重研究因TiDB对NULLAware的不完全支持，导致的笛卡尔积情况，期望对后续数据库问题分析提供参考,及自己更

SECS，全称SEMIEquipmentCommunicationStandards（SEMI设备通讯标准），SECS基础一般包括以下四个标准—— SECS-I、SECS-II、GEM以及HSMS，它们间的层次结构大致如下图所示： 其中，SECS-I与HSMS都规定了设备在物理链路上的消息格式、传输行为等内容，区别在于使用的物理实

目录概符号说明Graph-LaplacianforSSLStreicherO.andGilboaG.Graphlaplacianforsemi-supervisedlearning.arXivpreprintarXiv:2301.04956,2023.概标题取得有一点大,其实是一个很小的点.符号说明\(X=\{x_i\}_{i=1}^n\subset\mathbb{R}^n\),asetof

Semi-supervisedpointcloudsegmentationusingself-trainingwithlabelconfidencepredictionLi等人（2021b）基于伪标签置信度预测的半监督分割方法,额外设计判别网络（discriminatornetwork），该网络目标是区分预测结果和真实标注，并对无标注点云的预测结果输出置信度预测，对判别网络

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ExplicitBoundaryGuidedSemi-Push-PullContrastiveLearningforSupervisedAnomalyDetectionIntroduction只关注正常样本可能会限制AD模型的可判别性。如图1(a)所示，在没有异常情况的情况下，决策边界通常是隐式的，没有足够的判别性。在无监督异常检测中，由于缺乏对异常的了解

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