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对比函数最新视觉报道_column函数(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

对比函数

AMC10数学竞赛五大模块全解析 𐟏†𐟏†𐟏†AMC10 考点𐟏†𐟏†𐟏† ⷊ1⃣️进阶代数：多项式，余数定理，韦达定理，根与系数的关系，特殊高次方程；进阶不等式、均值不等式；函数入门，定义域和值域、二次函数、指数函数、对比函数、简单三角函数；数列进阶；代数技巧进阶。 ⷊ2⃣️进阶几何：进阶几何作图；三角形进阶、正弦定理、余弦定理、内切圆和外切圆，斯图瓦尔特定理，共点和共线；圆和四边形，四点共圆，圆的外切四边形；正多边形，角度，周长和面积；进阶平面几何技巧；解析几何入门。 ⷊ3⃣️立体几何：点、线、面的关系，三维坐标系；立体几何作图；正多面体，欧拉公式；特殊的立体几何图形，立体几何技巧。 ⷊ4⃣️进阶数论：数，数组和序列；模运算，复杂同余问题；整数、分数和小数，进制转换；基本丢番图方程，进阶数论技巧。 ⷊ5⃣️进阶组合：容斥原理；二项式定理及相关结论；进阶排列、组合和概率；期望入门，递推、二分法，进阶组合方法。 ⷊ𐟔偍C代数+AMC几何重难点题型解析书电子版PDF（注：此处已删除引导获取资源的部分）

无图增强！对比学习新思路最近在SIGIR 2022上有一篇关于推荐系统和对比学习的论文引起了不小的关注，名字叫做《推荐系统中没有图增强的对比学习》。这篇文章是由昆士兰大学的研究人员发表的，主要探讨了图增强在推荐系统中的必要性。对比学习在推荐系统领域正逐渐流行起来，原因有两个：一是这是AI领域的热门话题，二是推荐系统中的数据稀疏问题依然严重。对比学习不需要标签数据就能提高节点向量的质量，这确实很吸引人。之前的几篇论文基本都是先对user-item二分图进行数据增强（比如节点或边的mask/dropout），得到两个图（或者说views），然后用对比学习（InfoNCE）作为目标函数。然而，关于对比学习起作用的原因，却鲜有人分析。特别是有些工作发现，即使在数据增强时dropout很大（比如0.9），构造的图极度稀疏，也能提升节点向量的效果。这就让人好奇了，在推荐系统+对比学习的范式中，图增强真的有必要吗？这篇文章直接给出了结论：重要的是InfoNCE这个损失函数，因为它能减弱流行度偏差（popularity bias），而不是图增强。不过，图增强也不是完全没有作用。考虑到一般的图增强操作比较复杂，有点鸡肋。那么，有没有比图增强更简单又高效的方法呢？这篇文章提供了一个新的思路，虽然图增强不是完全没有用，但相比于复杂的图增强操作，InfoNCE损失函数可能是一个更简单有效的选择。希望这个发现能为未来的研究提供一些新的方向。

自监督学习：让神经网络更强大自监督表示学习（SSRL）是一种训练神经网络的方法，但它不需要标记的示例。这与传统的监督学习形成对比，后者是在标记的示例数据集上进行训练的。近年来，SSRL 已经成为一种流行的训练神经网络的方法，因为它可以学习到比监督学习更泛化的表示。这是因为 SSRL 不需要网络记住训练数据的标签，因此不容易过拟合训练集。 SSRL 框架主要由三个主要步骤组成：数据准备 𐟓ˆ 第一步是准备数据进行训练。这可能涉及对数据进行预处理，例如归一化或将其转换为适合神经网络架构的格式。表示学习 𐟧 第二步是训练神经网络学习数据表示。这是通过定义一个损失函数来实现的，该损失函数鼓励网络学习与数据一致的表示。SSRL 可以使用许多不同的损失函数，但最常用的包括对比学习、预测编码和拼图求解。微调 𐟔犠第三步是微调神经网络以进行下游任务。这是通过在下游任务的标记示例数据集上训练网络来实现的。网络在 SSRL 步骤中学习到的表示可以用来初始化网络的权重进行微调，这可以提高网络在下游任务上的性能。 SSRL 框架已用于在各种任务上实现最先进的结果，包括图像分类、自然语言处理和语音识别。以下是一些具体的 SSRL 框架的示例：对比学习 𐟆š 对比学习是一种 SSRL 框架，它鼓励网络学习相似示例相似、不相似示例不相似的表示。这是通过定义一个在相似示例的表示不相似时惩罚网络、在不相似示例的表示相似时奖励网络的损失函数来实现的。对比学习已用于在各种任务上实现最先进的结果，包括图像分类、自然语言处理和语音识别。预测编码 𐟓ˆ 预测编码是一种 SSRL 框架，它鼓励网络学习能够预测未来的表示。这是通过定义一个在网络的预测不准确时惩罚网络的损失函数来实现的。预测编码已用于在各种任务上实现最先进的结果，包括图像生成和视频预测。拼图求解 𐟧銠拼图求解是一种 SSRL 框架，它鼓励网络学习与数据的空间排列一致的表示。这是通过定义一个在网络无法从图像的混乱版本中重建原始图像时惩罚网络的损失函数来实现的。拼图求解已用于在各种任务上实现最先进的结果，包括图像分类和目标检测。 SSRL 框架是训练神经网络学习数据表示的强大工具。它已用于在各种任务上实现最先进的结果，并且在未来很可能会得到更广泛的应用。

𐟔 快速提取Excel表格中的相同内容！想要从两个Excel表格中提取相同的部分吗？𐟤” 别担心，这里有妙招！通过使用COUNTIF和SMALL函数，你可以轻松实现这个目标。𐟎‰ 𐟓Œ 提取相同项的公式如下： =INDEX(左侧列, SMALL(IF(COUNTIF(右侧列, 左侧列数据区域) > 0, ROW(左侧列数据区域), 大于总数据的一个数字), ROW(A1)))&"" 𐟓Œ 提取右侧列仅有的项的公式是： =INDEX(右侧列, SMALL(IF(COUNTIF(左侧列, 右侧列数据区域) = 0, ROW(右侧列数据区域), 大于总数据的一个数字), ROW(A1)))&"" 𐟒ᠥ𐏨𔴥㫯𜚨𞓥…奮Œ公式后，记得按Ctrl+Shift+Enter，这样公式就能正确执行了哦！现在，你可以根据这两个公式，轻松对比两列数据，提取出你需要的相同和不同内容了。𐟎‰ 试试看吧，让你的Excel表格管理变得更加高效！𐟌Ÿ

𐟔祤稉𚤸Ž东成电动工具质量大比拼𐟔犰Ÿ” 想要了解大艺和东成电动工具的质量对比吗？让我们来一探究竟！ 𐟛 ️ 理论部分：电子领域相关人物及科技时事电流、电压、电阻、欧姆定律、导体、半导体电路、串联电路、并联电路模拟量信号和数字量信号程序设计的三种基本结构及程序流程图的绘制主控板、面包板、杜邦线、引脚二极管、三极管、光敏电阻上拉电阻、下拉电阻、内部上拉电阻数字信号相关传感器、引脚和模块模拟信号相关传感器、引脚和模块控制模块、数学类模块、逻辑判断模块、文本类模块、变量 𐟔砥𗵩ƒ襈†： +5V 上拉电阻，打印这个管脚的值，其数字引脚7 接Arduino，开关闭合时，信号引脚通过电阻与5V电源相连接，信号引脚有关函数digitalRead的返回值为1。当按键开关闭合时，信号引脚通过电阻与GND相连接，信号引脚有关函数digitalRead的返回值为0。 𐟔砩”™误解法：当按键开关断开时，信号引脚既没有接5V，也没有接地，这种情况称为“悬空”，此时，digitalRead的返回值是不确定的，可以是高电平，也可以是低电平，所以这种接法返回的数据值不可用。当开关闭合时，电源直接与地直接相连，此时可能造成短路。 𐟔砥Œ步练习：定义：在ATmega328控制器内部集成有个阻值为20K的上拉电阻。使用：启用内部上拉电阻，需要通过将编程环境中的pinMode设为INPUT_PULLUP来启用。按键按下后LED点亮按键按下后LED灯熄灭按键按下后LED灯闪烁按键按下后，LED灯状态不确定，可能点亮也可能熄灭当按键断开和闭合时，由上图中可知，当按键开关断开时，digitalRead函数的返回值为0。正常情况下，程序数字输入引脚4输入电压为2.5V时，串口监视器的返回值是1。 𐟛 ️ 现在，你对大艺和东成电动工具的质量有了更清晰的了解了吗？选择适合你的工具，让工作更高效！

𐟔 PHP与编程大咖的对比秀！ 𐟤” 当我们谈论PHP时，总会想到它与各种编程语言的较量。今天，就让我们来一场跨语言的对比之旅吧！ 𐟌 跨操作系统性：PHP在Windows、Linux、Mac等多个平台上都能游刃有余，而像ASP这样的语言则主要局限于Windows 32位系统。 𐟒𛠗eb服务器支持：无论是Apache还是IIS，PHP都能轻松驾驭。相比之下，ASP和JSP则更偏爱IIS，而.NET则更灵活一些。 ⚡ 执行效率：在执行效率上，这些语言都表现不俗，但具体速度还需根据实际情况来定。 𐟔’ 稳定性：当谈到稳定性时，PHP、JSP和.NET都是不错的选择，而ASP的稳定性则稍显逊色。 𐟒ᠥ𜀥‘敏捷度：如果你喜欢快速迭代，那么PHP绝对是你的不二之选。而ASP和.NET虽然开发敏捷度稍低，但它们提供了强大的功能支持。 𐟓– 函数支持：PHP的函数库丰富，让你在编程过程中更加得心应手。相比之下，ASP的函数支持相对较少。 𐟛᯸ 系统安全：在安全性方面，PHP、JSP和.NET都提供了较高的保护，而ASP则存在一些安全隐患。 𐟓š 版本升级：PHP的版本升级速度飞快，让你始终站在技术的最前沿。而ASP的版本升级则相对缓慢。 𐟎“ 难易程度：对于初学者来说，PHP和ASP相对容易上手。而JSP和.NET虽然难度稍高，但它们提供了强大的功能支持，值得深入学习。 𐟒젦œ€后，值得一提的是，PHP与JavaScript在某些方面确实有相似之处。但它们在运行环境、语法等方面还是有着明显的区别哦！

速成Excel技能，提效神器！很多人都是在进入公司后才开始学习Excel，年轻时不知道Excel的重要性。实际上，学好Excel真的能在公司里横着走，每天下班就走，别问，问就是工作已经完成了。今天我就来分享一些实用的Excel技能和速成方法，但前提是要坚持练习。实用的Excel技能 𐟓Š 快速对比两列数据差异选择两列数据，按下Ctrl+\（反斜杠），填充一个颜色即可。利用查找统计单元格颜色按下 Ctrl+F 打开查找，点击格式，在单元格中选择要计算的颜色，点击全部查找，按Ctrl+A全选，右下角可见求和计数结果。核对数据差异复制数据，点击另一个数据的对应位置，右键选择选择性粘贴，选择减，点击确定，结果不为0的数据就是有差异的数据。速成的学习方法 𐟓š 亮虎Excel课：常用的函数如VLOOKUP函数十分钟就能学会，边看边操作完全能跟得上，零基础的姐妹放心冲~ 懒人Excel：光学会也不行，得会用才行，姐妹们可以上这个网站找一些例题，放自己来练习，工作的时候就会越练越熟练。《别怕，其实Excel函数很简单》：这本书主要讲的是函数，常见的SUM、SUMIF、VLOOKUP、COUNT函数都有，在工作上遇到不会的函数直接翻阅就出来。不同职业对Excel的熟练程度 𐟒𜊩‡‡购、销售、人力、行政等：对数据处理的要求不高，熟悉Excel最常用的基本操作和最常用的函数。会计、财务分析、审计：几乎每天都会跟表格打交道，还要熟悉常用的函数组合、会使用数据透视表、熟悉条件格式的用法、掌握常用的快捷键。金融、高阶管理者：例如需要掌握VBA语言，以及其他编程语言的关联。 Excel这个技能真的很万能，不过不需要完全掌握，根据自己的工作需要选择适合自己的去学就好了。

鼠标点击单元格进行比较姐妹们，工作的时候可不能连基本的Excel操作都不会呀！别人5分钟搞定的事情，咱们却要花一天时间，这真的让人很头疼。今天我就来分享一些Excel做表的小技巧，让你轻松上手，快来抄作业吧！基本快捷键 ☔ Alt+= 自动求和 Alt+Enter 单元格内换行 Ctrl+U 字体加下滑线 Ctrl+5 设置文字删除线 Ctrl+Shift+~ 设置常规数字格式基本函数公式 ☔ SUM：求和 =SUM(A1:A5) AVERAGE：平均值 =AVERAGE(A1:A5) MAX：最大值 =MAX(A1:A5) MIN：最小值 =MIN(A1:A5) COUNT：计数 =COUNT(A1:A5) VLOOKUP：垂直查找 =VLOOKUP(A1,A2:B6,2,FALSE) HLOOKUP：水平查找 =HLOOKUP(A1,A2:F6,3,FALSE) INDEX：返回数组中的值 =INDEX(A1:A5,3) MATCH：返回匹配项的位置 =MATCH(A1,A1:A5,0) OFFSET：偏移指定范围的单元格 =OFFSET(A1,1,1,2,2) Excel表格小技巧 ☔ 单元格内换行：要在一个单元格内换行，可以按下键盘上的【Alt+Enter】键，就能把光标切换到下一行中。隔行填色：只需要将光标放在任一单元格，按下键盘上的【Ctrl+T】，就可以快速的插入表格。一键找不同：选中需要对比的两列数据，按下键盘上的【Ctrl+\】即可。学Excel速成的工具 ☔ 懒人Excel：各个模块划分得很清楚，内容很丰富，而且有很多例题可以练习。亮虎Excel课：喂饭式教学，想速成的姐妹直接冲，上手的速度贼快。《别怕，Excel函数其实很简单》：主要是学函数的，对函数不熟练的姐妹可以多看看。希望这些小技巧能帮到你们，让你们在工作中的Excel操作更加得心应手！

@聂玮辰_0218奇幻棱镜星所有应援物哪里出现了彩虹色吗[笑cry] 看对比图不知道以为给左奇函应援呢奇迹函数- 滚回去用你的彩虹色[笑cry]「聂玮辰四代第一小偷」

如何用高中教辅书提升数学成绩？ 𐟓š 在数学学习的道路上，复习和刷题似乎成为了一种日常习惯。然而，在一次偶然的机会，我接触到了这本高中教辅书，它在我的数学成绩跌入谷底时给予了我新的希望。 𐟤” 说实话，这本书的难度确实不小，但理解起来却相对快速。首先，它从基本不等式开始讲解，这个方法在学校里常常被调侃为“基本不懂式”，但却是考试中频繁出现的考点。 𐟓𚠤𙦤𘭩…有视频讲解，帮助我初步了解基本不等式的应用。接着是各种经典题型，如“带一法”和“换一法”。我最喜欢的是查看题目的答案，尽管有时想了十分钟也没想出来，但答案的每一步都详细列出，甚至还有类似于与你对话的提醒，这在使用中非常满意。 𐟒ᠤ𘀩☥䚨磦›𔦘曆“宽了我的思维，让我看到了解决问题的多种可能性。还有函数部分，从最基础的函数定义开始讲解，并将两个函数进行对比，让我感到非常震撼。 𐟔 通过这本书，我不仅巩固了基础知识，还学会了如何灵活运用这些知识来解决实际问题。它成为了我数学学习过程中的一盏明灯，帮助我力挽狂澜，提升了数学成绩。

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