传统的主动学习，降低了第一步的标注成本，通过迭代标注小部分数据，然后通过模型的Uncertainty（或Feature-based Diversity）进行校验，筛选剩余有价值的样本进行再标注。但仍存在两个问题，首先是少量标注其实很难训练很好的模型，影响后续筛选的步骤，其次传统AL还是需要大量的人力成本，目前的AL论文大部分都需要标注10%~50%以上的数据才能达到较好的性能。（1）数据标注依然重

推荐系统（Recommendation Systems, RS）已在电子商务、影视推荐及音乐发现等领域实现广泛部署，显著优化了用户体验。用户行为建模作为核心环节，其关键在于解码行为序列中蕴含的细粒度偏好信号。传统模型（如DIN、DIEN）主要依赖用户行为的离散标识符特征语义理解缺失：无法有效捕捉用户与项目的语义关联，在数据密集型场景中形成认知鸿沟；行为完整性忽视：仅利用局部历史行为片段，导致偏好建

本篇博客主要总结一下博主看过的人工智能领域的一些前沿论文，期待与大家一起进行交流探讨，列表中有超链接的是已经进行了精读的完整笔记，没有超链接的是进行了泛读的论文，博主会快马加鞭进行更新滴！请耐心等待博主嘿嘿，有什么比较好的论文也欢迎大家推荐给我啦，和大家一起学习共同进步！

随着微服务架构的复杂性增加，故障和异常的发生频率也随之上升，这对用户体验和系统稳定性构成了威胁。传统的日志分析方法依赖于人工，但在系统日益复杂的情况下，这种方法的效率和有效性都在下降。因此，自动化的日志分析成为了异常检测和故障预测的关键手段。（1）在实验部分将数据集分成若干组，每次都是训练前一组，然后在下一组上做测试。（2）有二次判断的过程，对初步异常检测的结果进行再判断，避免分类错误。

文章目录@[toc]练习题五一、选择题二、填空题三、判断题四、简答题练习题六一、选择题二、填空题三、判断题四、简答题练习题七一、选择题二、填空题三、判断题四、简答题练习题八一、选择题二、判断题三、简答题练习题五一、选择题1.【单选题】以下不是正确置换的是（C）A. { a/x, f(b)/y, w/z }B. { g(a)/x, f(b)/y }C. { g(y)/x, f(x)/y }D. {z

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1.train_loss 不断下降，val_loss(test_lost) 不断下降说明网络训练正常，最好情况2.train_loss 不断下降，val_loss(test_lost) 趋于不变说明网络过拟合，可以添加dropout和最大池化max pooling3.train_loss 趋于不变，val_loss(test_lost) 不断下降说明数据集有问题，建议重新选择4.train_los

发表会议：International Joint Conference on Artifificial Intelligence（CCF-A）发表时间：2019年关键词：日志异常检测、template2vec、序列/定量异常现有的自动日志异常检测方法使用索引而不是日志模板的语义，往往会导致误警报。在这项工作中，我们提出了LogAnomaly。

  给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D = \{ ({x_1},{y_1}),({x_2},{y_2}),...,({x_m},{y_m})\} ,{y_i} \in \{- 1, + 1\}D={(x1​,y1​),(x2​,y2​),...,(xm​,ym​)},yi​∈{−1,+1}，分类学习最基本的想法就是基于训练集DDD在

随着社交媒体的普及，网络上出现了大量的攻击性言论，这些言论不仅影响了网络环境的文明程度，也对使用预训练语言模型的应用带来了潜在的风险。因此，检测和过滤攻击性言论是一项重要的任务，也是自然语言处理领域的一个研究热点。然而，目前针对中文攻击性言论检测的研究还很少，主要原因是缺乏可靠的数据集。这篇文章提出了一个中文攻击性言论检测的基准测试——COLD，包括一个数据集和一个检测器。