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RSS订阅原创 《跟李沐读论文》之对比学习
涉及到的一些方法，具体关系如下：本文主要讲对比学习在18年至今的一个发展历程，主要分为四个阶段：参考资料李沐 - paper-reading对比学习论文综述（论文精读） 原文链接：对比学习 (Contrastive Learning) 发展历程 - 综述_对比学习损失发展脉络-CSDN博客
2024-02-07 11:40:17
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原创 ≪统计学习精要(The Elements of Statistical Learning)≫课堂笔记（五）
≪统计学习精要(The Elements of Statistical Learning)≫课堂笔记（5）
2023-02-28 22:51:45
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原创 李宏毅机器学习|图神经网络Graph Nerual Networks(GNN)|学习笔记-part2
李宏毅机器学习|图神经网络Graph Nerual Networks(GNN)|学习笔记-part2
2022-12-06 21:36:31
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原创 李宏毅机器学习|图神经网络Graph Nerual Networks(GNN)|学习笔记-part1
李宏毅机器学习|图神经网络Graph Nerual Networks(GNN)|学习笔记
2022-12-06 21:21:56
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原创 论文笔记 A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks(GNN综述)
论文笔记 A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks(GNN综述)
2022-12-01 21:44:33
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原创 Graph Neural Networks (GNN)（五）：Graph Embedding (DeepWalk, Line, Node2Vec)
Graph Neural Networks (GNN)（五）：Graph Embedding (DeepWalk, Line, Node2Vec)
2022-11-29 21:13:47
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原创 Graph Neural Networks (GNN)（四）：Spectral-GNN 与 Spatial-GNN 对比
Graph Neural Networks (GNN)（四）：Spectral-GNN 与 Spatial-GNN 对比
2022-11-28 20:05:46
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原创 Graph Neural Networks (GNN)（三）：Spectral-GNN 之 GCN
Graph Neural Networks (GNN)（三）：Spectral-GNN 之 GCN
2022-11-28 19:58:07
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原创 Graph Neural Networks (GNN)（二）：Spectral-GNN 引言和导入
Graph Neural Networks (GNN)（二）：Spectral-GNN 引言和导入
2022-11-28 12:24:47
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原创 Graph Neural Networks (GNN)（一）：Spatial-GNN
Graph Neural Networks (GNN)（一）：Spatial-GNN
2022-11-28 11:24:05
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原创 spark实战问题（一）：is running beyond physical memory limits. Current usage: xx GB of xx GB physical memory
spark实战OOM
2022-10-07 18:24:12
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原创 Spark复杂数据结构
Scala一般使用两种类型的数据，val(常量)和var(变量)，并且Scala提倡使用常量而不是变量；所以当定义一个对象或变量时，我们所定义的这个对象是不变的；即我们所使用的Array，List都是不可变对象。Scala同时支持可变集合、不可变集合，两个主要的包：不可变集合：scala.collection.immutable可变集合：scala.collection.mutableScala优先采用不可变集合，对于几乎所有的集合类，Scala都同时提供了 可变、不可变的版本。数组 Ar
2021-07-12 22:51:14
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原创 Spark常用特殊符号详解
=>（匿名函数）在Spark中函数也是一个对象可以赋值给一个变量。Spark的匿名函数定义格式：(形参列表) => {函数体}所以，=>的作用就是创建一个匿名函数实例。比如：(x:Int) => x +1 ，就等同于下面的Java方法：public int function(int x) { return x+1;}示例：class Symbol { var add = (x: Int) => x + 1}object t...
2021-07-12 22:23:50
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原创 Scala基础语法
Scala 与 Java 的最大区别是：Scala 语句末尾的分号 ; 是可选的。我们可以认为 Scala 程序是对象的集合，通过调用彼此的方法来实现消息传递。接下来我们来理解下，类，对象，方法，实例变量的概念： 对象 -对象有属性和行为。例如：一只狗的状属性有：颜色，名字，行为有：叫、跑、吃等。对象是一个类的实例。 类 -类是对象的抽象，而对象是类的具体实例。 方法 -方法描述的基本的行为，一个类可以包含多个方法。 字段 -每个对象都有它唯一的实例变量集合，...
2021-07-12 08:44:02
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转载 Spark编程指南
备注：根据官网http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html进行对比更新Spark编程指南(写在前面，本文是翻译自2015年7月29日的http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html，由于水平所限，肯定存在很多翻译不到位地方。本文的翻译是为了加深自己作为初学者对Spark的理解，欢迎大家指出各种理解上的错误。)一，概述每个Spark应用都有一个.
2021-07-04 17:37:55
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原创 HIVE-null值不计数量，空字符串计数量
SELECTcount(id) as id,count(distinct id) as ids_id,count(id1) as id1,count(distinct id1) as ids_id1 ,count(name) as name1,count(distinct name) as ids_name1from(SELECT '2' as idunion allSELECT '3' as idunion allSELECT '1' as id)p1left join(.
2021-07-04 17:25:14
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原创 Spark-submit参数优化配置
在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。Spark的资源参数，基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很多Spark初学者，通常不知道该设置哪些必要的参数，以及如何设置这些参数，最后就只能胡乱设置，甚至压根儿不设置。资源参数设置的不合理，可能会导致没有充分利用集群资源，作业运行会极其缓慢；或者设置的资源过大，队列没有足够的资源来提供，进而导致各种异常。总之，无论是哪种情况，都会导致Spark作业的运行效率低下，甚至根本无法运行。因此我们必须对Spark作业的资源使用原理有一个
2021-07-04 17:22:01
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原创 Spark-saveAsTextFile 分区设置
scala> val rd1 =sc.parallelize(Array(1 to 10000))rd1: org.apache.spark.rdd.RDD[scala.collection.immutable.Range.Inclusive] = ParallelCollectionRDD[24] at parallelize at <console>:24scala> rd1.partitions.sizeres32: Int = 24scala> rd1.s
2021-07-04 17:06:34
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原创 spark中saveAsTextFile如何最终生成一个文件
一般而言，saveAsTextFile会按照执行task的多少生成多少个文件，比如part-00000一直到part-0000n，n自然就是task的个数，亦即是最后的stage的分区数。那么有没有办法最后只生成一个文件，而不是成百上千个文件了？答案自然是有办法。 在RDD上调用coalesce(1,true).saveAsTextFile()，意味着做完计算之后将数据汇集到一个分区，然后再执行保存的动作，显然，一个分区，Spark自然只起一个task来执行保存的动作，也就只有一个文件产生了。又或
2021-07-03 18:28:56
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原创 HIVE-查看表大小
因为hive底层数据存储用的还是hadoop，所以查看表大小可以直接用hadoop提供的查看文件目录命令：hadoop fs -count -q -h hive表所在目录-h是将字节显示转为GB的方式显示。
2021-07-03 16:54:38
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原创 org.apache.spark.SparkException:job aborted due to stage failure spark driver maxResultSize (1024)
org.apache.spark.SparkException:job aborted due to stage failure spark driver maxResultSize (1024)本地local模式运行报spark.driver.maxResultSize超出1024M,接下来分解决方法、参数含义及默认值等维度说明。一、解决方法：增大spark.driver.maxResultSize，设置方式是sparkConf.set("spark.driver.maxResultSi
2021-07-03 16:50:43
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原创 Spark- SparkSQL中 Row.getLong 出现NullPointerException错误的处理方法
ERROR：在SparkSQL中获取Row的值，而且Row的字段允许null时，在取值的时候取到null赋值给新的变量名会报NullPointerException错误解决：可以先用row.isNullAt(index)去判断该字段的值是否为空具体案例如下：首先上错误修改为先初始化变量，判断row.isNullAt(6) 如果不为空就将值赋值给变量...
2021-07-03 16:31:56
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原创 python - lightgbm相关实践
相关文章：R+python︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb（预测）+xgboost（回归）双案例解读python︱sklearn一些小技巧的记录（训练集划分/pipelline/交叉验证等）GBDT一个藤上，进化的xgb以及lgb。比较好的几则练习代码：QLMX/data_mining_models Anfany/Machine-Learning-for-Beginner-by-Python3文章目录0 相关理论 0.1 内存更小 0.2 速度更快 .
2020-10-13 14:37:27
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原创 【算法比赛】主流机器学习/深度学习模型代码模板
摘要最近又开始混乱且忙碌的科研学习，双十一过后，钱包空了，就再不想买买买了，打比赛的议程又提上来了，首先给大家分享两个非常非常非常好的repo，昨天晚上才发现的，又请教了一个博士点经验，踏踏实实准备，浮躁的心就能沉淀下来～更新最新最全的算法比赛信息：https://github.com/iphysresearch/DataSciComp各种比赛的top解决方案：https://github.com/Smilexuhc/Data-Competition-TopSolution一定要多交流多交
2020-10-12 16:28:44
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空空如也
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