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

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展(中文标记的新词汇)进而实现持续预训练、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表，然后保存扩展后的模型、(prepare_pretrain_dataset.py文件)将原始数据集进行处理和切片并保存为JSONL格式和Arrow格式目录

声明不定期更新自己精度论文，通俗易懂，初级小白也可以理解涉及范围：深度学习方向，包括CV、NLP论文标题：SINE:SINgleImageEditingwithText-to-ImageDiffusionModels论文链接：https://www.semanticscholar.org/paper/SINE%3A-SINgle-Image-Editing-with-Text-to-Image-Zhang-Han/a6ad30123bef4b19ee40c3d63cfabf00d211f0efhttps://www.semanticscholar.org/paper/SINE%3A-SINgl

/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

1.首先用的是秋叶大神的整合包，一键启动后，发现在C站下载的Lora模型加载不出来，刚开始还不小心放在SD大模型的文件夹里，倒是可以看到，但是生成图像的时候会提示是Lora模型，不是大模型，不匹配啥的，生成失败；2.先描述一下我的问题，Lora模型放在指定的文件夹D:\BaiduNetdiskDownload\sd-webui-aki-v4.4\models\Lora下，甚至启动器的模型管理页面也能看到Lora模型，但是在webui页面就是重启、刷新都不显示出来，显示暂无内容，就很奇怪；3.然后网上搜了很多，主要是以下这两个链接，有一些提示和解决方法：1)【图片】关于lora文件在webui中

        支持向量机(supportvectormachine,SVM)是一种新的机器学习方法，其基础是Vapnik创建的统计学习理论(statisticallearningtheory,STL)。统计学习理论采用结构风险最小化(structuralriskminimization,SRM)准则，在最小化样本点误差的同时，最小化结构风险，提高了模型的泛化能力，且没有数据维数的限制。在进行线性分类时，将分类面取在离两类样本距离较大的地方；进行非线性分类时通过高维空间变换，将非线性分类变成高维空间的线性分类问题。        本章将详细介绍支持向量机的分类原理，并将其应用于基于乳腺组织电阻

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#

在过去十年间，AI（人工智能）领域取得了令人瞩目的突破，而其中的 NLP（自然语言处理）是其中一项重要的子领域。NLP致力于开发各种技术和方法，用于处理和理解人类语言的文本数据。NLP的发展使得机器能够更好地理解和处理人类语言，从而实现更加智能和自然的交互。这包括了诸如文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译、问答系统等多个任务和应用领域。NLP技术的核心是建立起对语言的理解和表达的模型。LLM （大型语言模型）是其中一项关键技术。LLM基于深度神经网络架构，通过学习大规模语料库中的文本数据，能够捕捉到单词、短语和句子之间的语义和语法规律。从而使得LLM能够自动生成连贯、自然的文本，增强了机

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