代码：https://github.com/Scofield666/MBSSL论文：https://arxiv.org/pdf/2305.18238.pdf在论文阅读中我会根据自己以往的阅读经历和自己的一些工作进行总结（才疏学浅）~至于为什么要写这个论文阅读文章，也是因为总结学到的东西，总好过匆匆看完一篇论文。在此之后我会不定期更新关于推荐的各大顶会论文的阅读笔记（更多是多行为推荐）。这篇论文的代码阅读也写完了，可以搭配一起看，地址：代码阅读:SIGIR2023Multi-behaviorSelf-supervisedLearningforRecommendation_推荐系统YYDS的博客-

专栏集锦，大佬们可以收藏以备不时之需SpringCloud实战专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9270827.htmlPython实战专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271194.htmlLogback详解专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271502.htmltensorflow专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_8691332.htmlRedis专栏：ht

一、报错截图第一种解决方案后端映射本地路径编写MyConfig类Java代码【MyWebConfig】packagecom.wechat.front.utils;importorg.springframework.context.annotation.Configuration;importorg.springframework.web.servlet.config.annotation.ResourceHandlerRegistry;importorg.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer;@Config

前几天在项目读取resources目录下的文件时碰到一个小坑，明明在本地是可以正常运行的，但是一发到测试环境就报错了，说找不到文件，报错信息是：classpathresource[xxxx]cannotberesolvedtoabsolutefilepathbecauseitdoesnotresideinthefilesystem:jar:file:xxxx.jar!/BOOT-INF/classes!xxxx。看了半天代码感觉没有问题，于是怀疑是打成项目jar包后和原项目存在差异导致的。于是我把的项目打成jar包，在本地直接调试jar，果然发现问题所在。下面我将以一个自己的测试项目api-t

/settings指令为模型版本、样式值、质量值和升级器版本等常用选项提供切换按钮。备注添加到提示末尾的参数将覆盖/settings中的设置。模型版本​1️⃣MJVersion12️⃣MJVersion23️⃣MJVersion34️⃣MJVersion45️⃣MJVersion5🌈NijiMode🤖MJTest📷MJTestPhoto这些按钮可用于设置使用的模型版本。MJVersion5只适用于有Midjourney订阅的用户Midjourney预设默认为最新型号。切换模型的方式有两种：在提示后面添加--version [v1|v2|v3|v4|v5]。（version可以缩写成v）使用/s

 我们在写程序的时候，有时候会发现代码不能正常运行，出现提示异常的问题，这就说明我们的代码没有执行完，也就是没有resource，其实遇到这种情况，我们只需要把代码重新执行一遍即可。在java中是可以实现resource的获取和使用的，java提供了两个方法：第一个方法是java.util.exec（）：第一种方法也很简单，直接执行resource.exec（）即可，但是有时候我们会发现在执行完这一条语句之后还是无法访问resource对象。这个时候我们就要用到第二种方法了。第二种方法也很简单，首先我们需要找到要执行resource对象的路径。这就需要我们用到一个工具，Java文件路径查看器（

1、简介生成式人工智能无疑是一个改变游戏规则的技术，但对于大多数商业问题来说，回归和分类等传统的机器学习模型仍然是首选。想象一下像私募股权或风险投资这样的投资者如何利用机器学习。要回答这样的问题，首先必须了解投资者关注的数据以及它是如何被使用的。投资公司的决策不仅仅基于可量化的数据，如支出、增长和烧钱率等，还包括创始人的记录、客户反馈、产品体验等定性数据。本文将介绍线性回归的基础知识，可以在这里找到完整的代码。【代码】：https://github.com/RoyiHD/linear-regression2、项目设置本文将使用JupyterNotebook进行这个项目。首先导入一些库。导入库#

假设我创建了一个QObjecta并且它有一个成员QObjectb。(其实A和B都是QObject的子类，A类有一个成员Bb。)当b被创建时，它的父级是0(默认)。在代码中，如果我从未将b的父级设置为a，并且如果我调用movetothread()来移动a进入一个工作线程，b是否也会被移入该线程？如果它没有被移动，如果我从工作线程(我将a移动到其中的线程)调用b.init()，它使用new运算符创建另一个以b作为父对象的QObject，那么我会得到以下错误，对吗？QObject:Cannotcreatechildrenforaparentthatisinadifferentthread

对于《RobustBlockchainedFederatedLearningwithModelValidationandProof-of-StakeInspiredConsensus》的讨论文章概述本文主要是根据GoogleFL和VanillaFL为基础进行创新的，发表于2021年。其中VanillaFL是Google公司于2017年写的一篇论文《Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData》中提到的方法，也是全球第一个提出联邦学习的论文。GoogleFL也是Google公司于2017年写的一篇论文《Fed

目录模型初始化信息：模型实现：多变量损失函数：多变量梯度下降实现：多变量梯度实现：多变量梯度下降实现：之前部分实现的梯度下降线性预测模型中的trainingexample只有一个特征属性：房屋面积，这显然是不符合实际情况的，这里增加特征属性的数量再实现一次梯度下降线性预测模型。这里回顾一下梯度下降线性模型的实现方法：实现线性模型：f=w*x+b，模型参数w,b待定寻找最优的w,b组合：       （1）引入衡量模型优劣的costfunction：J(w,b) ——损失函数或者代价函数       （2）损失函数值最小的时候，模型最接近实际情况：通过梯度下降法来寻找最优w,b组合模型初始化信息