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Learn Git in 30 days——第 14 天： Git for Windows 选项设定
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 使用 Git for Windows 指令列工具绝对比通过 GUI 工具操作来的有效率，原因就在于你可以把许多重 ......
Apktool编译时报error: No resource identifier found for attribute XXX in package 'android'
问题描述 使用apktool编译android源码时，报W:XXX.xml:X: error: No resource identifier found for attribute 'iconTint' in package 'android'错误。 解决方案 这是由于API版本较低。处理方法：找到 ......
1826D Running Miles
[题目链接](https://codeforces.com/problemset/problem/1826/D) # 题解 **知识点：贪心，前缀和，枚举。** 首先考虑一个贪心结论，选择区间端点一定是两个最大值，因此 $i_1 = l,i_3 = r$ 。 考虑变形式子 $(b_l + l) + ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Testing Deep Neural Networks
## 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 ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: TensorFlow: a system for Large-Scale machine learning
## Abstract 本文:Tensorflow Github: https://github.com/tensorflow/tensorflow Task: Detail on Tensorflow dataflow model 特点: 1. operates at large scale an ......
[network] netcat install in windows os
# Netcat Install in Windows OS + Netcat is a simple `Unix` tool. it uses `UDP` , `TCP` Protocol. > Netcat 是一个可靠的容易被其他程序所启用的后台操作工具，同时它也被用作**网络的测试工具**或* ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: SparseProp: Efficient Sparse Backpropagation for Faster Training of Neural Networks
## Abstract 本文：SparseProp Github: https://github.com/IST-DASLab/sparseprop Task: a back-propagation algo for sparse training data, a fast vectorized i ......
解决error: no matching member for call to 'connect'
在连接信号与槽时，报错解决`error: no matching member for call to 'connect'` - 原因 由于信号被重载过，同名了，但是参数不一样，就会报错。 这种情况下使用使用旧版语法 ``` connect(sender, SIGNAL(func()), recei ......
$Educational Codeforces Round 138 (Rated for Div. 2)$
## $A. Cowardly Rooks$ 我模拟了一遍，因为我没看到题目中*给出的矩阵已经合法*， $a$ 题第一次写这么多。 实验室同事跟我说只要判断 $n$ 和 $m$ 的大小关系就行了。 ```cpp int x[N],y[N],m,n; bool check(){ for(int i=1 ......
Spikformer: When Spiking Neural Network Meets Transformer
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！ Published as a conference paper at ICLR 2023（同大组工作） ABSTRACT 我们考虑了两种生物学合理的结构，脉冲神经网络（SNN）和自注意机制。前者为深度学习提供了一种节能且事件驱动的范式，而 ......
论文解读（CST）《Cycle Self-Training for Domain Adaptation》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Cycle Self-Training for Domain Adaptation论文作者：Hong Liu, Jianmin Wang, Mingsheng Long论文来源：2021 论文地址：down ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Decompiling x86 Deep Neural Network Executables
## Abstract 本文: BTD github: https://github.com/monkbai/DNN-decompiler/ Task: a decompiler for DNN models to output DNN specifications including: opera ......
python基础 06while循环和for循环
## while循环 当你需要重复干一件事情的时候，叫做循环 ``` age = 17 while True: inp_age = int(input('age:')) if inp_age > age: print('猜大了') elif inp_age : # 当条件成立时会进行运行,结束完代码 ......
软件测试|docker create 与 docker run的异同，你都会了吗？
 ## Docker Run vs Docker Create：创建和管理容器的差异 Docker是一种流行的容器化平台，它提供了多种命令来创建 ......
【JAVA】java.lang.IllegalStateException: Failed to get nested archive for entry解决办法
无脑看：解压后，替换lib里的jar，在本窗口用命令：jar -xvf ***.jar进行打包就行了。 一、背景： 替换jar包中lib里的jar包 1、在经过360压缩软件打开后进行了替换，运行报错 (PS.有时候不显示日志的时候可以在bat最后加一个pause) 2、在经过WINRAR压缩软件进 ......
牛客——SQL254 统计salary的累计和running_total
### 描述 按照salary的累计和running_total，其中running_total为前N个当前( to_date = '9999-01-01')员工的salary累计和，其他以此类推。 具体结果如下Demo展示。。 CREATE TABLE `salaries` ( `emp_no` ......
BZOJ3732 Network 题解 Kruskal重构树入门题
题目链接：[https://hydro.ac/d/bzoj/p/3732](https://hydro.ac/d/bzoj/p/3732) 题目大意： 给定一个图，每次询问两个点 $u$ 和 $v$，在 $u$ 到 $v$ 的所有路径中找一条路径，且这条路径上的所有边的边权最大值最小。 解题思路： ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Natural attack for pre-trained models of code
## Abstract 背景：目前大多数的adversarial attack method on pre-trained models of code忽略了perturbations should be natural to human judges(naturalness requirement ......
论文解读（MTEM）《Meta-Tsallis-Entropy Minimization: A New Self-Training Approach for Domain Adaptation on Text Classification》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Meta-Tsallis-Entropy Minimization: A New Self-Training Approach for Domain Adaptation on Text Classific ......
巨杉数据库再度入选Gartner《Market Guide for DBMS, China》
巨杉数据库凭借卓越的分布式文档型数据库技术与创新实力，连续第二年被列为中国数据库管理系统的代表厂商，标志着其在国内分布式数据库行业的领先地位。 近日，Gartner公布了《Market Guide for DBMS, China》报告，巨杉数据库凭借卓越的分布式文档型数据库技术与创新实力，再次脱颖而 ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: COMET: Coverage-guided Model Generation For Deep Learning Library Testing
## Abstract 背景：已有的方法(Muffin, Lemon, Cradle) can cover at most 34.1% layer inputs, 25.9% layer parameter values, and 15.6% layer sequences. 本文：COMET Gi ......
控制流程之for循环
for循环定义循环：重复干一件事，循环容器数据类型e.g 例句↓lis = ['gebilaowang', 'dapao', 'yongjiushuaige','dsb'] print(len(lis)) count = 0 while True: if count == len(lis): bre ......
join、sleep、wait、notify，run()和start()线程相关方法的区别
run()和start()方法区别 run()：方法只是线程的主体方法，和普通方法一样，不会创建新的线程。 start()：只有调用start()方法，才会启动一个新的线程，新线程才会调用run()方法，线程才会开始执行。 wait、notify、notifyAll 区别 wait()：释放obj的 ......
Spring Boot 宣布移除 run 命令，真让我猝不及防。。。
大家好，我是栈长。 昨天有粉丝反馈栈长《[Spring Boot 核心技术课](https://mp.weixin.qq.com/s/hJwHvmalVWJObyVkytfdsA)》中的一个问题：  B. Death's Blessing
这是一个电脑游戏，$n$ 个怪物排成一行，第 $i$ 个怪物的血量为 $a_i$ 并且它的亡语强度为 $b_i$ 。规则是： * 玩家每秒可以削减一只怪物的一点血量。 * 第 $i$ 只怪物死亡后会释放亡语，它两侧的怪物血量会得到 $b_i$ 的增幅血量。边界上的怪物只能对它的邻居进行亡语增幅。 * ......
简读||Dynamic Metasurface Antennas for Uplink Massive MIMO Systems
用于上行链路大规模 MIMO 系统的动态超表面天线 摘要：大规模多输入多输出（MIMO）通信是近年来人们广泛关注的焦点。虽然大规模 MIMO 的理论增益已经确立，但在实践中实现具有大规模天线阵列的 MIMO 系统仍具有挑战性。与大规模 MIMO 系统相关的实际挑战包括成本、功耗和物理尺寸的增加。在本 ......
A Challenge Dataset and Effective Models for Aspect-Based Sentiment Analysis
摘要 基于方面的情感分析（ABSA）由于其广泛的应用，近年来受到了越来越多的关注。在现有的ABSA数据集中，大多数句子只包含一个或多个具有相同情感极性的方面，这使得ABSA任务退化为句子级情感分析。在本文中，我们提出了一个新的大规模多方面多情感（MAMS）数据集，其中每个句子至少包含两个具有不同情感 ......
A Contextualized Temporal Attention Mechanism for Sequential Recommendation
[TOC] > [Wu J., Cai R. and Wang H. D\'ej\`a vu: A contextualized temporal attention mechanism for sequential recommendation. WWW, 2020.](http://arxiv. ......
MPDIoU: A Loss for Efficient and Accurate Bounding Box Regression
MPDIoU: A Loss for Efficient and Accurate Bounding Box Regression MPDIoU:一个有效和准确的边界框损失回归函数 摘要 边界框回归(Bounding box regression, BBR)广泛应用于目标检测和实例分割，是目标定位 ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Framework for Evaluating Faithfulness of Local Explanations
## Abstract 本文: Task: 1. study the faithfulness of an explanation system to the underlying prediction model on consistency and sufficiency 2. introduc ......