jenkins 日志爆满 2016/12/07 10:25 于 系统0 **前一段时间公司的jenkins因为日志量太大把磁盘占满，仔细一看日志文件“/var/log/jenkins/jenkins.log”几分钟产生了20G的日志， 而且日志还在一直增长，内容如下** Dec 07, 2016 1:38:14 AM j…

嘿，亲爱的科研新手们！欢迎进入神秘莫测的细胞因子世界！今天，我们要聊聊科研界的“百变小咖”——细胞因子广筛抗体芯片。这小东西可真是高效实用、通俗易懂的科研神器，简直就是实验室里的“瑞士军刀”。准备好了吗&…

我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/13767556 #FBI-LLM FBI-LLM低比特基础大语言模型来了，首个完全从头训练的二值化语言模型 论文一作Liqun Ma目前是MBZUAI机器学习系的博士生，导师为Zhiqiang Shen助理教授，同时也是该…

我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/11566532 # 语言模型是否会规划未来 token Transformer本可以深谋远虑，但就是不做,语言模型是否会规划未来 token？这篇论文给你答案。 「别让 Yann LeCun 看见了。」 Yann LeCun 表示太迟了&#x…

正视行为金融学 – 潘登同学的行为金融学笔记 文章目录 正视行为金融学 -- 潘登同学的行为金融学笔记 行为金融对标准金融学的挑战有效市场假说(EMH)套利的有限性行为金融学对传统金融学的理论挑战 认知偏差算法（algorithm）与启发式（heuristi…

编者按 在本系列文章中，我们从运筹学顶刊 Management Science 10月份发布的47篇文章中筛选出11篇文章，并介绍基本信息，旨在帮助读者快速洞察行业最新动态。 推荐文章1 ● 题目：Managing Resources for Shared Micromobility: Approximate Optimality in Large-Scale Syste…

编者按： 随着电子商务的兴起，物流配送的时间和成本管理变得尤为关键。客户期望快速、灵活的配送选项，而企业则需要在满足这些期望的同时，寻找降低成本的有效策略。在这一背景下，本文提出了一个动态激励机制&#xff0…

25年2月来自阿联酋 MBZUAI、中科院自动化所、香港城市大学、香港科技大学广州分校、英国格拉斯哥的 Strathclyde 大学、小红书、华东师范大学和南方科技大学的论文“From System 1 to System 2: A Survey of Reasoning Large Language Models”。 要实现人类水平的智能&#x…

贡献 人类在导航时通常是顺序决策，即规划出一条最可能到达目标的行动序列。现有 ObjectNav 方法（无论是端到端学习还是模块化方法）主要依赖于单步规划，这会忽视时间上的一致性，导致**短视（myopic&#xff0…

引言 先看问题： 我手边有一数据集，然后我想分分类！~~ 咳咳，最近刚做了一个：训练集有1143张，分为5类，里面图片是打乱的。测试集有248张，想把它分分类看看咋样。 再看一下效果: …

Reinforcement Learning for Slate-based Recommender Systems: A Tractable Decomposition and Practical Methodology 论文地址：https://www.cs.toronto.edu/~cebly/Papers/SlateQ_IJCAI_2019.pdf 本博客对SlateQ论文进行了解读，如有错误请评论指正。…

最近在学习Reinforcement Learning，参考sutton老爷爷的教材。由于最近需要在组内分享一下第三章，所以先写了这篇博客，前面两章之后补上吧。 The Agent-Environment Interface agent : 学习者和决策者。environment : 与agent交互、在agent外…

chap4 1. 约束最小二乘方滤波 用向量来表达卷积: gMN1HMNMNfMN1ηMN1 . 这个表达可以参考《反卷积和信号复原》 例子： x[0.4,1,0.8]′,y[0.3,0.6]′ 计算 x与 y 的卷积 x 0.4 1 0.8 这个过程可以用卷积不卷来解释。h(t)偏移 tao，乘以 x 在 t y 0.3…

优化算法设计-面向离散优化问题构造型启发式和改进搜索 启发式的需求离散优化启发式特点构造型启发式贪婪构造型启发式算法 启发式的需求 大量的NP难、NP完全问题是几乎可以确定不存在多项式时间的精确算法，必须找合适的方法；很多大型离散优化问题&…

深度强化学习——概述 翻译说明综述1 简介2 背景2.1 人工智能2.2 机器学习2.3 深度学习2.4 强化学习2.4.1 Problem Setup2.4.2 值函数2.4.3 探索与利用(Exploration vs. Exploitation)2.4.4 动态规划2.4.5 蒙特卡罗2.4.6 时序差分学习2.4.7 多步拔靴法2.4.8 基于模型的RL2.4.9 …

Approximate Dynamic Programming（近似动态规划算法） Chapter 6 阅读笔记 文章目录 Approximate Dynamic Programming（近似动态规划算法） Chapter 6 阅读笔记 前言一、Myopic Policies（贪婪策略）二、Lookah…

编者按： 在广告交易领域，尤其是谷歌等平台的广告交易中，每一次广告展示——即向特定浏览者展示广告的机会——都是由出版商（publisher），例如《纽约时报》网站，通过实时拍卖的方式出售给广告商。…

planning for robotic exploration based on forward simulation Lauri M, Ritala R. Planning for robotic exploration based on forward simulation[J]. Robotics & Autonomous Systems, 2016, 83(C):15-31. 开源代码：ase_exploration 这篇文章主要介绍了16…

图像退化是指在图像获取传输过程中，由成像系统、传输介质方面的原因造成图像质量下降，典型的表现为图像模糊、失真等。产生图像退化的原因有很多，常见的有以下几种: ( 1) 目标或拍摄装置的移动造成的运动模糊，长时间曝光引起的模糊…

学习日报 1026 使用属性升级MyBank 访问修饰符 理解访问修饰符 公开的与私有的 任何对象都会有公开的一面任何对象也会有私有的一面 餐厅的大厅与后厨 大厅是公开的，食客随意走动后厨是私有的，后厨重地，闲人免进 填表：女人的身…