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Spatial-Temporal Attention Network for POI Recommendation: WWW21...

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简介：
本文提出了一种基于时空注意力机制的POI推荐模型，通过捕捉用户在不同时间和地点的行为模式，提升个性化推荐效果。发表于WWW 2021会议。 STAN：下一个位置建议的时空注意网络更新！该论文已被2021年的Web会议接受。会议上将有8分钟的口头演讲，提供更多细节和数据。 作者回复：感谢您对我们的工作感兴趣！对于上传错误文件一事深表歉意，请使用新的.py文件替换旧版本。 关于STAN运行速度低的问题（由于位置矩阵的记忆需求以及需要学习很长的序列），建议尝试按比例调整用户测试性能。如果增加更多用户，相应地增大embed_dim参数值。在屏幕上应能看到类似以下输出： 100%|██████████|| 100/100 [14:32 <00:00, 8.72s/it] 纪元：27，时间：23587.941201210022，valid_acc：[0.18 0.49 0.56 0.67]

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  • Spatial-Temporal Attention Network for POI Recommendation: WWW21...
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    本文提出了一种基于时空注意力机制的POI推荐模型，通过捕捉用户在不同时间和地点的行为模式，提升个性化推荐效果。发表于WWW 2021会议。 STAN：下一个位置建议的时空注意网络更新！该论文已被2021年的Web会议接受。会议上将有8分钟的口头演讲，提供更多细节和数据。 作者回复：感谢您对我们的工作感兴趣！对于上传错误文件一事深表歉意，请使用新的.py文件替换旧版本。 关于STAN运行速度低的问题（由于位置矩阵的记忆需求以及需要学习很长的序列），建议尝试按比例调整用户测试性能。如果增加更多用户，相应地增大embed_dim参数值。在屏幕上应能看到类似以下输出： 100%|██████████|| 100/100 [14:32 <00:00, 8.72s/it] 纪元：27，时间：23587.941201210022，valid_acc：[0.18 0.49 0.56 0.67]
     
  • Modular Attention Network in Referring Expression Comprehension...
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    本文介绍了一种新颖的模块化注意力网络架构，用于提高图像中基于自然语言描述的目标区域识别准确性，在指称表达理解任务上取得了显著效果。 今天是阅读2018年CVPR论文MAttNet源码的第一天。由于这是第一次读论文的源代码，有很多不懂的地方，在此记录每天的学习进度，希望可以不断提高自身能力。该论文训练的第一个步骤是准备训练数据，因此先从tools/propro.py开始学习。这篇论文可以加载refclef、refcoco、refcoco+和refcocog四种数据集，本段落以refclef为例。 首先，在pyutils/refer/refer.py文件中的REFER类里进行实例化操作： ```python refer = REFER(data_root, dataset=refclef, splitBy=unc) ``` 在REFER类中，会先加载refs(unc).p和i这两个文件。
     
  • Mining Temporal Context for Learned Video Compression
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    本文提出了一种学习视频压缩方法，通过挖掘时间上下文信息来提高压缩效率和视频质量，为视频编码技术提供了新思路。 本段落研究了端到端学习型视频压缩技术，并特别关注时间上下文的学习与利用。提出了一种存储先前重建帧并将其特征传播至广义解码图像缓冲区的方法，通过这些传播的特征来学习多尺度的时间上下文，并将该上下文重新整合进压缩方案中。此方案包括了上下文编码器-解码器、帧生成器和时间上下文编码器等组成部分，同时摒弃了自回归熵模型以实现更短的解码时间。经过与x264、x265及H.264、H.265和H.266官方参考软件的对比测试，在特定内部周期以及面向PSNR或MS-SSIM时，该方案展示出了优于现有技术的表现。
     
  • Dual-Stage Attention Based Recurrent Neural Network: PyTorch
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    本项目介绍了一种基于双阶段注意力机制的循环神经网络模型，并提供了PyTorch实现。该模型在序列数据处理任务中表现出色。 **标题解析：** Dual-Stage-Attention-Based-Recurrent-Neural-Network是一个结合了双阶段注意力机制与循环神经网络（RNN）优点的神经网络模型。该标题表明这是一个使用PyTorch深度学习框架实现的项目，并且可能涉及HTTPS通信协议，可能是用于数据传输或模型部署。 **描述解析：** 基于双阶段注意力的循环神经网络Pytorch实现是这个项目的特色。这种机制通常是指在处理序列数据时，首先进行粗略全局关注然后对重点区域精细化局部关注，从而提高模型捕捉信息的能力，在自然语言理解、语音识别等任务中特别有用。RNN是一种可以处理时间序列数据的深度学习模型，通过循环结构拥有记忆功能。 **标签解析：** Python标签表明这个项目使用了Python编程语言编写，该语言在数据科学和机器学习领域被广泛采用，并且有丰富的库支持如PyTorch等工具来简化开发过程。 **文件名称列表解析：** Dual-Stage-Attention-Based-Recurrent-Neural-Network-master可能代表该项目的GitHub仓库名，“master”通常表示这是项目的主分支，包含完整的源代码和资源。 **详细知识点：** 1. **双阶段注意力机制**：这种深度学习方法让模型在处理复杂序列数据时更聚焦于关键部分。包括全局注意力和局部注意力两个步骤，前者获取整体上下文信息而后者专注于特定区域的深入分析。 2. **循环神经网络（RNN）**：一种能够处理时间序列输入的数据结构化模式识别工具，通过内部状态来记住先前的信息以辅助后续数据的理解。LSTM及GRU是为了解决传统RNN中梯度消失和爆炸问题而设计的变化版本。 3. **PyTorch框架**：由Facebook开源的深度学习库提供了动态计算图和支持直观API的特点，非常适合快速实验与开发模型。 4. **模型实现**：在PyTorch环境中定义网络架构、选择损失函数和优化器，并编写训练及验证流程是必要的步骤。 5. **HTTPS通信**：可能用于安全地从远程服务器下载数据集或将训练好的模型部署至生产环境，提供保护的API服务。 6. **版本控制**：“master”分支通常意味着项目使用了Git进行代码协作和管理版本历史记录的工作流。 7. **深度学习项目的结构**：典型情况下包括数据预处理脚本、定义网络架构文件、训练与评估模型的脚本，以及配置设置等。 8. **数据预处理**：在应用中需要对原始数据执行清洗、标准化或归一化操作以适应后续建模的需求。 9. **模型训练**：涵盖从编译到测试的所有步骤，并可能包括超参数调整和保存训练成果的过程。 10. **评估与优化**：通过准确率、精确度等指标来衡量模型性能并进行改进。 11. **部署生产环境中的应用**：将经过充分验证的深度学习解决方案转化为实际服务，考虑因素如推理速度、内存使用量以及API的设计合理性。 这个项目详细涵盖了从设计到实现再到训练和最终部署整个过程，并特别强调了处理序列数据时双阶段注意力机制的应用价值。
     
  • Cinematic Temporal Anti-Aliasing (CTAA) V3 for Unity
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    Cinematic Temporal Anti-Aliasing (CTAA) V3 for Unity是一款为Unity游戏引擎设计的高级后处理插件，采用先进的时序抗锯齿技术优化画面质量，显著提升游戏视觉效果。 CTAA V3是一款专为Unity设计的电影时间抗锯齿插件，现已全面支持HDRP，并增加了多项增强功能。该插件适用于PC/MacOS以及所有渲染路径中的VR设备（包括单通道立体VR），能够实时实现高质量的电影级渲染效果。 在V3版本中，CTAA解决了镜面微光、PBS引起的高频闪烁及HDR Bloom闪烁等问题，提供稳定清晰的抗锯齿图像。它采用先进的技术，在物体移动时保持卓越的清晰度和细节，并且性能表现优秀。 此外，CTAA V3还提供了电影级别的时间超采样抗锯齿结果，可以与标准FXAA、MSAA结合使用以达到无与伦比的真实离线质量效果。由于其在保证高质量的同时仅需付出少量的性能成本，因此是所有VR项目中的理想选择。
     
  • News Recommendation with Embeddings for Millions of Users
    优质
    本文提出了一种利用嵌入技术为千万级用户群体提供个性化新闻推荐的方法，有效提升了推荐系统的准确性和效率。 Embedding-based News Recommendation for Millions of Users is a classic paper in the field of KDD that explores the use of embedding techniques to recommend news articles to large numbers of users.
     
  • Stochastic Network Optimization for Communication Applications
    优质
    本研究聚焦于通信应用中的随机网络优化问题，提出创新算法以提升复杂环境下的数据传输效率与可靠性。 《Stochastic Network Optimization with Application to Communication and Queueing Systems》这本书探讨了随机网络优化在通信系统和排队系统的应用。书中涵盖了如何利用概率理论来解决复杂网络中的资源分配、流量控制等问题，为研究者提供了深入的理论分析与实用的技术方法。
     
  • flash-attention for Python 3.10 wheel包
    优质
    这是一个为Python 3.10编译的Flash Attention库的wheel包，支持高效的并行计算和内存节约型注意力机制实现，适用于大规模深度学习模型训练。 lmdeploy 所需的 flash_attn 包。
     
  • Project Management with Django and Neo4j: A Recommendation Engine for Project Data
    优质
    本项目结合Django与Neo4j技术，构建了一个针对项目数据的推荐引擎。它利用图数据库的优势，为项目管理提供个性化建议和智能分析功能。 高级设计项目：使用Django进行项目管理数据的Web应用程序开发。此应用构建了一个推荐引擎，并结合了查询功能与灵活性。 在本地运行该程序（注意：当前说明假设您正在Windows操作系统上操作）： 1. **设置本地环境**： - 首先，确保已将Python 3.9安装到您的设备中。 - 您可以通过命令行输入`python --version`来检查是否正确安装了Python。如果成功添加至路径，则会显示安装的版本信息。 - Python默认包含pip（一个标准软件包管理器）。您可以在命令提示符下运行 `py -m pip install -U pip` 来确保已安装并更新到最新状态。 2. **环境设置**： - 一旦确认Python和pip都已正确安装，就可以从源代码库克隆项目，并开始配置开发环境。推荐使用虚拟环境来隔离依赖关系。