题型reading toefl 183

为了对深度森林设计出信息量更大、计算成本更低的特征表示，本文提出了一种新的深度森林模型——高阶交互深度森林(hiDF)，利用输入特征的稳定高阶交互来生成信息丰富且多样化的特征表示。具体而言，本文设计了一个广义版本的随机交叉树(gRIT)来发现稳定的高阶相互作用，并应用激活线性组合(ALC)将这些相互... ......

import java.util.Scanner; public class zyz { static String result =null;//得到的算数式结果 static int randomNumber = 0;//每一个随机生成的运算数，多次调用获得 static int base = ......

Title Adaptive restart for stochastic synthesis PLDI 2021 Task Distribute the power between multiple runs in stochastic program synthesis to accelerat ......

1. 学习笔记 大多是写给自己看的。 模拟退火 FFT与NTT 莫比乌斯反演 2. 做（口）题（胡）记录 Mathematics Data Structures Ddynamic Programming Trees & Graphs 3. 题解 自己翻去吧（ ......

针对欠采样方法会丢弃大量多数类样本导致信息缺失的问题，本文提出了基于哈希的欠采样集成 HUE 模型，它利用 Bagging 和多数类样本的分布特征来构建多样化的训练子集。首先 HUE 通过散列将大多数类样本划分为不同的特征子空间，然后使用所有少数样本和主要从同一哈希子空间中提取的部分多数样本来构建训... ......

最近一直在看虚拟人像. 最关键的论文就是wav2lip. 目前项目中也是用的这个. 一个视频加一个语音, 就可以生成用视频里面的头,加语音的新视频. 现在看这篇论文Seeing What You Said: Talking Face Generation Guided by a Lip Readin ......

Hi everybody, As I enjoy the last dregs of summer in Chicago, I bask in the nearly-perfect pre-winter weather, the joy in returning my kids to school, ......

## Abstract 背景：Compiling DNN models into high-efficiency executables is not easy: the compilation procedure often involves converting high-level model ......

8月23日，以“云聚山水涪州，算赋千行百业”为主题的天翼云中国行·重庆涪陵站活动成功举办，现场举行了天翼云重庆城市云涪陵节点发布仪式，聚焦云计算技术创新，深度探讨企业数字化转型发展趋势与实践案例。重庆市涪陵区大数据应用发展管理局局长龚力、经济和信息化委员会主任高翔、区委网络安全和信息化委员会办公室主... ......

在火车站、地铁站等交通枢纽设置区域入侵检测系统，以确保无人员进入受限区域，减少恶意破坏和安全事故的发生。 ......

随着城市化进程加快，未经合理规划设置自然形成的马路市场越来越多，这不仅存在交通安全隐患，也造成了市容秩序混乱，严重影响城市市容面貌。 TSINGSEE青犀AI智能分析网关V3内部部署了几十种算法，包括人脸、人体、车辆、车牌、行为分析、烟火、入侵、聚集、场景检测等等，可应用在安全生产、通用园区、智慧食 ......

转载自：https://www.cnblogs.com/zhyp/p/16920380.html 解决方法：在终端中运行命令：npm cache clear --force 然后重新运行 npm i 命令，再次安装安装完成，没有出现报错npm run serve 运行项目，项目可以正常启动了。 安装 ......

## Abstract 背景：深度学习编译器处理的深度学习模型与命令式程序有根本的不同，因为深度学习模型中的程序逻辑是隐式的。（the DL models processed by DL compilers differ fundamentally from imperative programs ......

## Abstract 本文：DeepMutation Github: https://github.com/berkuva/mutation-testing-for-DNNs Task: mutation testing framework specialized for DL systems t ......

## Abstract 本文:DeepCover Github: https://github.com/TrustAI/DeepCover Task: propose 4 novel test criteria to test DNNs Method: inspired by MC/DC cover ......

## Abstract 本文:Tensorflow Github: https://github.com/tensorflow/tensorflow Task: Detail on Tensorflow dataflow model 特点: 1. operates at large scale an ......

## Abstract 本文：SparseProp Github: https://github.com/IST-DASLab/sparseprop Task: a back-propagation algo for sparse training data, a fast vectorized i ......

## Abstract 本文： PyTorch Task: detail the implementation and architecture of PyTorch Github: https://github.com/pytorch/pytorch 特点： 1. PyTorch同时关注可用性和速 ......

## Abstract 本文: Task: Review on the use of LLMs in software testing Method: 1. analyzes 52 relevant studies ## 1. Intro ![](https://img2023.cnblogs.co ......

执行命令： docker run -p 3306:3306 --privileged=true -v /mysql/data:/var/lib/mysql -v /mysql/log:/var/log/mysql -v /mysql/conf:/etc/mysql-e MYSQL_ROOT_PASS ......

经历了从金蝶云·星空从单点部署到集群，再到替换SAP的过程，SAP实施商是IBM，管理咨询+系统实施，如今项目已经成功上线，所以对金蝶的相关知识也做了整理和归档。 系统实施过程中，部署架构是非常关键的一个环节，不同的企业规模和业务模式，将决定了采用不同的部署模式，对此结合金蝶原厂部署建议和公司从15 ......

@[TOC](web) > 本系列侧重方法论，各工具只是实现目标的载体。 > 命令与工具只做简单介绍，其使用另见《安全工具录》。 > 靶场参考：XSS-Labs，pikachu，DVWS。 # 1：XSS ![在这里插入图片描述](https://img2023.cnblogs.com/blog/2 ......

## Abstract 背景： 1. 本文研究的不是被恶意植入的后门，而是products of defects in training 2. 攻击模式: injecting some small fixed input pattern(backdoor) to induce misclassifi ......

## Abstract 本文: BTD github: https://github.com/monkbai/DNN-decompiler/ Task: a decompiler for DNN models to output DNN specifications including: opera ......

如果有人未佩戴安全帽，系统会自动发出警报，提醒后台管理人员，还可联动语音控制，对现场人员进行语音联动，实时分析识别，发现未按要求着装、佩戴安全帽的情况可自动抓拍并保存到后台。 ......

通过对摄像头中的人脸进行实时分析，系统可以自动发现和识别特定目标人物，提高监控系统的效能，在社区管理与一网统管场景中应用十分广泛。 ......

 在Python中，读取文件是一项常见的任务。Python提供了多种方法来读取文件内容，其中包括read()、readline()和readli ......

# CF1374E2 Reading Books(hard version) 这道题是在 [CF1374E1 Reading Books(easy version)](https://www.luogu.com.cn/problem/CF1374E1) 的基础上出的，而且仅仅增加了一个 $m$ 的限 ......

## 使用场景 公司的外向交货单需要传到WMS进入出库操作，传输成功后调用BAPI外向交货单的一个状态,如果不判断单据是否被锁定，那么下传wms成功后改变单据状态时就会报错，进而导致状态修改失败，从而导致wms和SAP数据不一致的问题。 ## 解决方式 通过ENQUEUE_READ函数判断某个单据是 ......

## Abstract 背景：In fact, some of the latest findings suggest that the existence of adversarial attacks may be an inherent weakness of deep learning mod ......