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引言 看过的每一篇文章，都是对自己的提高。不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，积少成多，做更好的自己。 本文基于2023年4月6日发表于SCIPEERJ COMPUTER SCIENCE（PEERJ计算机科学）上的一篇名为《基于正则化的图自编码器在推荐算法中的应用》（Application of ......

比赛链接 A - Larger Score 将一个 \(i\) 交换出前 \(K\) 个并将一个 \(j\) 交换进前 \(K\) 个需要的次数是 \(j-i\)。 于是只需要对于每个 \(j>K\) 找最大的 \(i\le K\) 使得 \(A_i<A_j\)。 B - 01 Generation ......

js报错：Uncaught SyntaxError: Unexpected identifier 'Object' (at my_customer_index?addtabs=1:1:28) 开发遇到的是用onmouseover传递对象参数时（easyui传递一行数据时），会报Sncaught Sy ......

Azure: https://docs.microsoft.com/python/api/overview/azure/cognitive-services https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python https://azure.microsoft.c ......

VMware ESXi 8.0U2 下载 - 领先的裸机 Hypervisor (Custom Image update) 同步发布 Dell 和 HPE 等 OEM 定制版镜像 请访问原文链接：https://sysin.org/blog/vmware-esxi-8-u2/，查看最新版。原创作品， ......

VMware vSphere 8.0 Update 2 下载 - 企业级工作负载平台 (Custom Image update) ESXi 8.0 U2 & vCenter Server 8.0 U2 请访问原文链接：https://sysin.org/blog/vmware-vsphere-8-u ......

参考官方题解：https://leetcode.cn/problems/customer-placing-the-largest-number-of-orders/solutions/2366301/ding-dan-zui-duo-de-ke-hu-by-leetcode-so-bywe/ 首先我 ......

https://leetcode.com/problems/find-customer-referee/ 选出推荐人id不为2的customer SELECT name FROM Customer WHERE referee_id != 2 OR referee_id IS NULL; 注意：由于 ......

Predict potential miRNA-disease associations based on bounded nuclear norm regularization 2023/12/8 16:00:57 Predicting potential miRNA-disease associ ......

洛谷传送门 AtCoder 传送门 我是傻逼。很平凡的一个计数。但是不会啊。怎么会是呢。 考虑 Kruskal 求解 MST on Line 问题。我们可以想到统计边权 \(= a_i\) 的出现次数。 然后又可以容斥转化成统计边权 \(\le a_i\) 的出现次数，设其为 \(f_i\)。 考虑 ......

洛谷传送门 AtCoder 传送门 貌似是第三道问号题？感觉前面这个转化不是人能想到的。。。 考虑维护 \(y\) 的差分序列。更进一步地，我们类比 slope trick，维护一个可重集，里面有 \(y_{i + 1} - y_i\) 个 \(i\)（为了方便我们让每次操作时 \(y_{m + 1 ......

其他正则化方法 除了\(L2\)正则化和随机失活（dropout）正则化，还有几种方法可以减少神经网络中的过拟合: 一.数据扩增 假设正在拟合猫咪图片分类器，如果想通过扩增训练数据来解决过拟合，但扩增数据代价高，而且有时候无法扩增数据，但可以通过添加这类图片来增加训练集。例如，水平翻转图片，并把它添 ......

思路 假设原题目中的 \(n\) 在本文中为 \(num\)，则原长方形的长 \(m = f_{num + 1}\) 和宽 \(n = f_{num}\)。 显然对于最初始的长方形，显然是要将一个 \(f_{num} \times f_{num}\) 的长方形丢进去的，并且要么放最左边，要么放在最右 ......

洛谷传送门 AtCoder 传送门 尝试二分答案，问题变为要求恰好选 \(x\) 段 \(\ge s\)，最大化选的段数。 发现我们不是很会算段数的 \(\max\)，因为要求段不重不漏地覆盖 \([1, n]\)。考虑给每个 \(\ge s\) 段 \([l, r]\) 一个 \(r - l\) ......

dropout 正则化 除了\(L2\)正则化，还有一个非常实用的正则化方法——“Dropout（随机失活）”。 假设在训练上图这样的神经网络，它存在过拟合，这就是dropout所要处理的，复制这个神经网络，dropout会遍历网络的每一层，并设置消除神经网络中节点的概率。假设网络中的每一层，每个节 ......

为什么正则化有利于预防过拟合呢？ 通过两个例子来直观体会一下。 左图是高偏差，右图是高方差，中间是Just Right。 现在来看下这个庞大的深度拟合神经网络。知道这张图不够大，深度也不够，但可以想象这是一个过拟合的神经网络。这是的代价函数\(J\)，含有参数\(W\)，\(b\)。添加正则项，它可 ......

正则化 深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少的网络误差。 如果怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方 ......

C++11智能指针std::shared_ptr和std::unique_ptr都支持自定义删除器，本文将介绍自定义删除器的使用场景和使用方法。智能指针模板参数的第二个类型是删除器，一般是一个函数指针类型或者是一个函数对象类型。通常情况下，删除器的类型是std::default_delete<T>， ......

目录1. 为什么要加上正则项2 L1稀疏 L2平滑3. 代码1--L2正则4 代码2--L2正则25. 代码3--l1正则 1. 为什么要加上正则项 防止模型的过拟合 需要在损失函数LOSS(MSE或者交叉熵)再加上正则项 常用的惩罚项有L1正则项或者L2正则项 其实L1和L2正则的公式数学里面的意 ......

A - Please Sign 某个 \(A_i\) 对 \(A_1\) 的贡献是 \(\binom{10^{100}}{\mathrm{dep}_i}\)，所以深度为 \(d\) 的节点的 \(A_i\) 之和只要不为 \(0\)，其贡献就一定远大于深度 \(<d\) 的所有点的贡献之和。 从大到 ......

怎么有人 ARC A 卡了半天的？ A. Please Sign 考虑 \(i\) 位置上的数，下次它被加到 \(P_i\)，再下次被加到 \(P_{P_i}\)，因为这个序列有性质 \(P_i<i\)，这样加若干轮一定会到达 \(1\)。 令所有的 \(i\) 向 \(P_i\) 连边，则这是一棵 ......

Predict potential miRNA-disease associations based on bounded nuclear norm regularization Yidong Rao 1, Minzhu Xie 1, Hao Wang 1 Affiliations expand P ......

Graph regularized non-negative matrix factorization with prior knowledge consistency constraint for drug-target interactions prediction Junjun Zhang 1 ......

Graph regularized non-negative matrix factorization with [Formula: see text] norm regularization terms for drug-target interactions prediction Junjun ......

Preface 先补一下这场ARC的博客，因为在来回合肥的路上一直在想这场的CD，所以有空后就先把这场补了 A - <Inversion> 不难发现对于一段连续的<，设其长度为\(x\)，则它最少要贡献\(\frac{x(x+1)}{2}\)的答案 而我们很容易构造一种方案刚好满足这个下界，只要让每 ......

面向个人（To Customer）和面向企业（To Business）软件的区别 在软件开发领域，面向个人和面向企业的软件有许多显著的区别，涉及到功能、用户体验、安全性、可定制性等方面。以下将详细介绍这些区别，并提供相应的例子。 1. 用户体验（User Experience）： 面向个人： 个人软 ......

Pre title: R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks accepted: NeurIPS 2021 paper: https://arxiv.org/abs/2106.14448 code: https://github.com/dro ......

data preparation we use huggingface shibin6624/medical to fine-tuning llama2, please note that this dataset is consist of en and cn data, here we just ......

解决非root用户安装软件中cannot create regular file `/usr/local/lib/libz.a': Permission denied 举例 解决办法 举例 比如我现在要安装一个软件叫zlib，安装过程如下： wget http://zlib.net/zlib-1.2 ......

Cross Customizing Client（CCC）是SAP系统中的一个重要概念，它允许在不同的客户端（Client）之间共享和传输自定义的配置数据。在SAP中，客户端是系统中的独立实体，用于在同一系统中区分不同的业务场景或测试环境。Cross Customizing Client的主要目的是 ......