TimesURL:Self-supervisedContrastiveLearningforUniversalTimeSeriesRepresentationLearning摘要 学习适用于多种下游任务的通用时间序列表示，并指出这在实际应用中具有挑战性但也是有价值的。最近，研究人员尝试借鉴自监督对比学习（SSCL）在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）中的成功经验，以解决时间序列表示的问题。然而，由于时间序列具有特殊的时间特性，仅仅依赖于来自其他领域的经验指导可能对时间序列是无效的，并且难以适应多个下游任务。 在1和2中，研究发现不适当的正负样本构造可能引入不恰当的归纳偏差，既不能保持时
微信小程序开发学习笔记《8》tabBar博主正在学习微信小程序开发，希望记录自己学习过程同时与广大网友共同学习讨论。tabBar官方文档tabBar这一节还是相当重要的。一、什么是tabBartabBar是移动端应用常见的页面效果，用于实现多页面的快速切换。小程序中通常将其分为:底部tabBar顶部tabBar注意:tabBar中只能配置最少2个、最多5个tab页签;当渲染顶部tabBar时，不显示icon，只显示文本.二、tabBar的六个组成部分①backgroundColor:tabBar的背景色②selectedlconPath:选中时的图片路径③borderStyle:tabBar上
博主介绍：黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！如果需要联系我，可以在CSDN网站查询黄菊华老师在文章末尾可以获取联系方式毕业设计论文提纲参考：一、绪论1.研究背景与意义2.国内外研究现状与发展趋势3.主要研究内容和目标二、需求分析1.系统功能需求分析2.系统性能需求分析3.系统安全需求分析三
一.外部中断的程序设计 传统STM32外部中断的设计步骤： （1）将GPIO初始化为输入端口。 （2）配置相关I/O引脚与中断线的映射关系。 （3）设置该I/O引脚对印的中断触发条件。 （4）配置NVIC，并使能中断。 （5）编写中断服务函数。 基于STM32CubeMX的外部中断设计步骤 （1）在STM32CubeMX中指定引脚，配置中断初始化参数。 （2）重写该I/O引脚对应的中断回调函数。二.使用STM32CubeMX实现定时器中断 打开STM32CubeMX，如何新建一个工程就不赘述了。 设置高速外部时钟HSE，选择外部时钟源 这里使用PB4引脚（我的开发板上LED灯接在PB4引
本章内容包括安装和配置Flink环境；Flink官方示例代码解读；使用FlinkSQLCLI进行基本查询以及FlinkSQL连接外部数据源。所有内容均会以公开源码，希望能够帮助到大家~有任何疑问欢迎留言~感谢阅读~3.1安装与配置Flink环境3.1.1java环境启动命令行输入如下代码，验证java环境没有问题。如图所示：java-versionjavac-version请确保java环境无误，以便于接下来的开发以及部署。此外特别补充一下，尽管本人写博客时用到的是mac系统，但windows系统的运行过程也是如此，无任何差异。3.1.2下载并解压Flink前往Flink官网下载压缩包，建议下
🚀点击这里跳转到本专栏，可查阅专栏顶置最新的指南宝典~🎉🎊🎉你的技术旅程将在这里启航！从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。✨✨✨每一个案例都附带有在本地跑过的关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于深度学习的航拍图像中地物变化检测背景随着无人机技术的飞速发展，航拍图像成为获取地表信息的重要手段之一。然而，由于地球表面的不断变化，监测和识别航拍图像中的地物变化成为一项具有挑战性的任务。在人工智能领域，深度学习技术的兴起为地物变化检测提供了全新的解决方案。本文将介绍基于深度学习的航拍图像中
本文介绍AK卷积，传统的卷积有2个缺陷：1、卷积运算在固定大小的窗口运行、无法捕获其他窗口的信息，并且窗口的形状是固定的；2、卷积核的尺寸固定为，窗口大小固定为k，随着k增加，参数会快速增加。针对传统卷积的缺陷，作者提出了AK卷积，AK卷积拥有任意形状和任意的参数。作者在yolov5n和yolov8n上进行了测试，效果非常好。论文地址：AKConv:ConvolutionalKernelwithArbitrarySampledShapesandArbitraryNumberofParameters代码：https://github.com/cv-zhangxin/akconv一、AKConv前
1、信息量（AmountofInformation）对于一个事件：小概率-->大信息量大概率-->小信息量独立事件的信息量可以相加I(x)=log2(1p(x))=−log2(p(x))I(x)=log_2(\frac{1}{p(x)})=-log_2(p(x))I(x)=log2(p(x)1)=−log2(p(x))E.g.:一枚均匀的硬币:p(h)=0.5p(h)=0.5p(h)=0.5Ip(h)=log2(10.5)=1I_p(h)=log_2(\frac{1}{0.5})=1Ip(h)=log2(0.51)=1p(t)=0.5p(t)=0.5p(t)=0.5Ip(t)=lo
本系列文章md笔记（已分享）主要讨论移动测试相关知识。主要知识点包括：移动测试分类及android环境搭建，adb常用命令，appium环境搭建及使用，pytest框架学习，PO模式，数据驱动，Allure报告，Jenkins持续集成。掌握操作app的基本api，掌握元素定位及获取元素信息的api，掌握事件操作api，掌握app模拟手势操作，掌握手机操作的api。掌握pytest函数执行顺序，掌握pytest函数参数化，掌握PO模式的作用，掌握yaml语法。能够使用allure和pytest生成测试报告。全套笔记和代码自取移步gitee仓库：gitee仓库获取完整文档和代码共7章，34子模块移
KeyWords: NLP,LLM,GenerativePre-training,KGs,Roadmap,BidirectionalReasoningAbstract:LLMsareblackmodelsandcan'tcaptureandaccessfactualknowledge.KGsarestructuredknowledgemodelsthatexplicitlystorerichfactualknowledge.ThecombinationsofKGsandLLMshavethreeframeworks, KG-enhancedLLMs,pre-trainingandinferen
