applications approaches extraction learning
qt this application failed to start because it could notfoind orloadthe Qt platform
qt程序报错：this application failed to start because it could notfoind orloadthe Qt platform C:\Users\lenovo>C:\Users\lenovo>C:\Users\lenovo>cd D:\software ......
Wild Patterns: Ten Years After the Rise of Adversarial Machine Learning---reading
# Wild Patterns: Ten Years After the Rise of Adversarial Machine Learning reading - 攻击目标 - 安全破坏 - 完整性破坏: 逃避检测，而不影响正常的系统运行 - 可用性破坏: 使得合法用户不能正常使用系统 - 隐私 ......
Spectrum Random Masking for Generalization in Image-based Reinforcement Learning
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ ......
COMP9444 Neural Networks and Deep Learning
COMP9444 Neural Networks and Deep LearningTerm 2, 2023Project 1 - Characters and Hidden UnitDynamicsDue: Wednesday 5 July, 23:59 pmMarks: 20% of final ......
Java 读取配置文件application.yml的对象及数组数据
Java 读取配置文件的对象及数组数据 application.yml 文件里的配置数据读取： 1.对象/map集合 aliyun: oss: endpoint : https://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com accessKeyId : LTAI4GCH1vX8DKqJ ......
从单页面应用到 Hypermedia-Driven Application Architecture
单页面应用程序（通过网络传输JSON）是在单个网页上运行的应用程序。在加载一个HTML页面和一些JavaScript后，它们依靠Ajax（“异步JavaScript和XML”）请求在服务器和客户端之间传递JSON数据对象，通过JavaScript和文档对象模型（DOM）API来更新HTML页面，而无 ......
Hypermedia-Driven Application Architecture 介绍
超媒体驱动应用（Hypermedia-Driven Application Architecture，简称 HDA）架构是一种新的构建网络应用的方法。它将传统的多页面应用程序（MPA）的简单性和灵活性与单页面应用程序（SPA）的更好用户体验相结合。 HDA 架构通过扩展现有的HTML基础设施，允许超 ......
Faster sorting algorithms discovered using deep reinforcement learning
## 摘要： - `AlphaDev`模型优化排序算法，将排序算法提速70％。通过强化学习，AlphaDev发现了更加有效的算法，直接超越了科学家和工程师们几十年来的精心打磨。现在，新的算法已经成为两个标准C++编码库的一部分，每天都会被全球的程序员使用数万亿次。 ## 介绍 - 优化目标为排序算法 ......
LEARNING TO SAMPLE WITH LOCAL AND GLOBAL CONTEXTS FROM EXPERIENCE REPLAY BUFFERS
 **发表时间：**2021（ICLR 2021） **文章要点：**这篇文章想说，之前的experience r ......
How about learning medical treatment model
> Learning medical treatment models can be a great way to gain a deeper understanding of how diseases are diagnosed and treated. There are many differ ......
Reinforcement learning
如图1所示，强化学习中，state是环境的状态，就是observation。 图1 强化学习 一、Policy based approach learning an actor The policy based approach is to learn an actor (agent or poli ......
SpringBoot 配置文件application.properties
```bash ＃SPRING CONFIG（ConfigFileApplicationListener） spring.config.name =＃配置文件名（默认 为 'application' ） spring.config.location =＃配置文件的位置 ＃ 多环境配置文件激活属性 s ......
Self-attention with Functional Time Representation Learning
[TOC] > [Xu D., Ruan C., Kumar S., Korpeoglu E. and Achan K. Self-attention with functional time representation learning. NIPS, 2019.](http://arxiv.or ......
论文阅读 | Soteria: Provable Defense against Privacy Leakage in Federated Learning from Representation Perspective
Soteria:基于表示的联邦学习中可证明的隐私泄露防御https://ieeexplore.ieee.org/document/9578192 # 3 FL隐私泄露的根本原因 ## 3.1 FL中的表示层信息泄露 **问题设置** 在FL中，有多个设备和一个中央服务器。服务器协调FL进程，其中每个 ......
sloans的application.properties
# 应用名称 spring.application.name=spbsloans # 应用服务 WEB 访问端口 server.port=8999 server.servlet.context-path=/spbsloans #配置mybatis ## 配置数据源信息 spring.datasour ......
PostgreSQL 时间函数 extract函数和epoch 新纪元时间的使用
Extract 属于 SQL 的 DML（即数据库管理语言）函数，同样，InterBase 也支持 Extract，它主要用于从一个日期或时间型的字段内抽取年、月、日、时、分、秒数据，因此，它支持其关健字 YEAR、MONTH、DAY、HOUR、MINUTE、SECOND、WEEKDAY、YEARD ......
Proj. CAR Paper Reading: Augmenting Decompiler Output with Learned Variable Names and Types
## Abstract 背景： 1. decompilers难以恢复注释、variable names, custom variable types 本文： 工具：DIRTY((DecompIled variable ReTYper) 方法: postprocesses decompiled fil ......
EulerNet Adaptive Feature Interaction Learning via Euler’s Formula for CTR Prediction
[TOC] > [Tian Z., Bai T., Zhao W., Wen J. and Cao Z. Eulernet: Adaptive feature interaction learning via euler’s formula for ctr prediction. SIGIR, 20 ......
Welcome To Learn Dapper
Welcome To Learn Dapper This site is for developers who want to learn how to use Dapper - The micro ORM created by the people behind Stack Overflow. W ......
《深度学习(deep learning)》pdf电子书免费下载
《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第 1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第 2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习 ......
COMP9417 - Machine Learning
COMP9417 - Machine LearningHomework 1: Regularized Regression & NumericalOptimizationIntroduction In this homework we will explore some algorithms for ......
选修-4-Optimization for Deep Learning
# 1. Some Nitations 在本小节开始之前,需要知道的符号含义.  # 2. What is ......
springBoot 读取application.yml及优先级
1.回顾之前的web.xml 的加载方式 2.springBoot加载application.yml方式 1.Application.run方法中的ConfigurableEnvironment environment = this.prepareEnvironment(listeners, boo ......
[6] Fast and Practical Secret Key Extraction by Exploiting Channel Response 论文精读 INFOCOM 13'
摘要 摘要写的很清楚，几句话说明了当前密钥发展现状，即使用RSS为基础的密钥生成解决方案的生成速率有待提升，因此本文主打一个高速率；此外本文提出了CGC算法来解决现实生活中的信道互易性差的问题；此外，其能够抵御被认为对RSS技术有害的恶意攻击！ 但是他的Abstract我有一点不满哈，全文都是CSI ......
【笔记】learning git branching
git图是由子节点指向父节点（可能有多个父节点） ### git commit  ### git branch ![ ......
Ubuntu - Add a Flameshot Icon for taking screenshot directly to Applications menu
All applications' desktop entries can be found in /usr/share/applications. You can create a desktop entry under ~/.local/share/applications to make yo ......
了解基于模型的元学习：Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM
摘要：本文主要为大家讲解基于模型的元学习中的Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM。 本文分享自华为云社区《深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM》，作者：汀丶 。 1. ......
OA系统核心业务逻辑审批流程数据库是如何设计的 leave_application请假内容表 leave_approve 抄送人 经办人同意拒绝表 leave_notice 同意/拒绝通知接收人表
OA系统核心业务逻辑审批流程数据库是如何设计的 leave_application请假内容表 leave_approve 抄送人 经办人同意拒绝表 leave_notice 同意/拒绝通知接收人表 https://blog.csdn.net/rulaixiong/article/details/12 ......
深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM
# 深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM # 1.Learning to Learn Learning to Learn by Gradient Descent by Gradient Descent 提出了 ......
ajax之post请求application/x-www-form-urlencoded传参的解决方案
在使用ajax进行参数获取时，始终获取不到参数，但是调用postman可以正常接收参数，所以初步推测是参数格式不正确，那么正确的格式应该怎么写呢？ 一般按照正常的逻辑，我们在传递application/x-www-form-urlencoded时，参数应该这样写，但实际操作中发现一直获取不到参数 ......