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lxyhaha
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2023年4月22日
【latex】强制求和符号\sum的上下脚标所处位置(正上下方或旁边)
摘要: 转载: https://zhuanlan.zhihu.com/p/531591547
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posted @ 2023-04-22 02:16 lxyhaha
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2023年4月16日
【latex】公式指定宽度
摘要: 用Latex排版时,公式长度超过行宽度时可以用 resizebox 对公式进行自动缩放,用法如下: 1、调用宏包: \usepackage{graphicx} 2、使用以下命令: \begin{equation} \resizebox{.9\hsize}{!}{$A+B+C+D+E+F+G+H+I+
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posted @ 2023-04-16 02:29 lxyhaha
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2023年3月28日
【latex】给reference换颜色
摘要: 如何在论文中,给引用换颜色? 给引用换颜色包括1) citation标号 2) reference那页文献的名字 关于1) citation标号,一般情况下在需要引用的地方直接~cite{A,B,C}, 这个时候显示出来的是[1,2,3]。如果我们需要给某一个换颜色,比如把C换成蓝的,可以把~cit
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posted @ 2023-03-28 14:54 lxyhaha
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2023年3月20日
【pytorch】loss越训越大,没多久就nan
摘要: 最近在调试group dro,老碰上nan的情况。列下几个可能导致的原因: 1. 学习率过大(这个一般很容易排除,我遇到的也不是这个问题) 2. 分式中分母出现了0 (写代码时不容易注意,但出现nan大概率可能是这个) 3. forward中有开方的运算,比如x^0.5 (这是我遇到的情况,非常不容
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posted @ 2023-03-20 14:46 lxyhaha
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2022年12月11日
【转发】Video Generation或Video Prediction中的FID和IS指标
摘要: 转载: https://www.cnblogs.com/qizhou/p/13504586.html#:~:text=FID%E5%88%86%E6%95%B0%E6%98%AF%E5%9C%A8IS,%E4%BB%A5%E4%B8%8B%E6%98%AF%E5%AE%9A%E4%B9%89%E3%
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posted @ 2022-12-11 18:07 lxyhaha
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2022年12月8日
【转发】overleaf上传arxiv
摘要: 原帖: https://hua-ys.github.io/2019/07/17/overleaf-arxiv/ 因为报错没有bbl文件,找到这个填坑的贴,很管用。另外source zip里面所有的图片,都得是统一格式比如.pdf,不然会有问题。 另外还有一个查期刊的open access polic
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posted @ 2022-12-08 22:29 lxyhaha
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2022年5月15日
【推荐系统】Explainable Recommendation
摘要: 参考论文:Explainable Recommendation: A Survey and New Perspectives 1. 什么是可解释推荐系统? 可解释推荐系统,作为回答推荐系统中"why"这个问题的technique,自然地把human-in-the-loop包含了进来。那什么是可解释推
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posted @ 2022-05-15 17:07 lxyhaha
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2022年1月11日
【服务器】Jupyter notebook关于端口,密码,ip的配置
摘要: 在服务器上使用jupyter notebook的时候想配制成:用所有电脑都可以使用的ip地址打开同一个后台运行的jupyter 1. 生成配置文件 在命令行输入jupyter notebook --generate-config,然后就自动生成一个.jupyter的文件夹,里面有一份配置文件 2.设
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posted @ 2022-01-11 15:50 lxyhaha
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2021年12月29日
【对比学习】Causerec中的contrastive learning
摘要: 在causerec这篇文章里面用到了contrastive learning的方法。 而contrastive learning是和generative method平行的用于自监督学习的另一种方法。 1. 方法: 将数据分成正样本与负样本在特征空间进行对比 2.难点: 构造正负样本 3.与gene
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posted @ 2021-12-29 17:59 lxyhaha
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【模型训练】循环神经网络出现的梯度爆炸或衰减现象
摘要: 最近在调类似循环神经网络的模型,当把T增大的时候,容易出现loss为nan的情况,然后梯度也爆炸。 1.问题原因:在循环神经网络中 隐藏层的梯度会因为t比较小或T比较大的情况下变得非常大,从而影响在反向传播求梯度中包含了隐藏层的梯度这一项的权重梯度值。如果Whh小于1则会出现梯度衰减,反之梯度爆炸。
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posted @ 2021-12-29 16:05 lxyhaha
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