expression regular
基于正则化的图自编码器在推荐算法中的应用 Application of graph auto-encoders based on regularization in recommendation algorithms
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 ......
LABVIEW - Signal Express 使用笔记
1、LABVIEW 套件中 Signal Express 软件 控制 示波器 MDO3024 进行连续采样 2、参数设置时，通道电压是刻度的8倍 时间是刻度的10倍 3、采集效果如下 ......
AtCoder Regular Contest 138
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 ......
Understanding q-value and FDR in Differential Expression Analysis
Understanding q-value and FDR in Differential Expression Analysis Daqian Introduction to q-value and FDR In differential gene expression analysis, res ......
[Express]局部使用中间件
在路由文件中使用： router.js var express = require('express') var router = express.Router() // 创建router对象 // 局部中间件 const prefn1 = function (req, res, next) { c ......
【类型转换】使用c#实现简易的类型转换(Emit，Expression，反射)
【类型转换】使用c#实现简易的类型转换(Emit，Expression，反射) 引言 哈喽。大家好，好久不见，最近遇到了一个场景，就是在FrameWork的asp.net mvc中，有个系统里面使用的是EntityFramework的框架，在这个框架里，提供了一个SqlQuery的方法，这个方法很好 ......
[Express]全局使用中间件
中间件可用于对req和res的预处理。 app.js //导入express const express = require('express'); // 导入路由 const router = require('./router') const bodyParser = require('body ......
Element implicitly has an 'any' type because expression of type 'string' can't be used to index type
问题： Element implicitly has an 'any' type because expression of type 'string' can't be used to index type No index signature with a parameter of type ' ......
Dev Express 经验
1.格式化行 private void moGridView_RowStyle(object sender, DevExpress.XtraGrid.Views.Grid.RowStyleEventArgs e) { var moView = moGridView.GetRow(e.RowHandl ......
node express+vue+html，后端+后台管理+官网线上部署
引言简介 遗憾：这里没有进行linux的mysql安装不完美，有空补全 1. node安装 安装nodejs参考地址： https://blog.csdn.net/cnds123321/article/details/121301089 报错 GLIBC_2.28 not found 这里安装的时候 ......
Express+Koa2学习笔记(四)
cookie介绍 存储在浏览器的一段字符串(最大5kb) 跨域不共享 格式如k1=v1;k2=v2;k3=v3;因此可以存储结构化数据 每次发送http请求，会将请求域的cookie一起发送给server server可以修改cookie并返回给浏览器 浏览器中也可以通过js修改cookie(有限制 ......
Predict potential miRNA-disease associations based on bounded nuclear norm regularization
Predict potential miRNA-disease associations based on bounded nuclear norm regularization 2023/12/8 16:00:57 Predicting potential miRNA-disease associ ......
AtCoder Regular Contest 167 C MST on Line++
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 ......
【类型转换】使用c#实现简易的类型转换(Emit，Expression，反射)
引言 哈喽。大家好，好久不见，最近遇到了一个场景，就是在FrameWork的asp.net mvc中，有个系统里面使用的是EntityFramework的框架，在这个框架里，提供了一个SqlQuery的方法，这个方法很好用啊，以至于在EFCORE8里面又添加了回来，不过不知道性能怎么样，我遇到的场景 ......
【类型转换】使用c#实现简易的类型转换(Emit，Expression，反射)
引言 哈喽。大家好，好久不见，最近遇到了一个场景，就是在FrameWork的asp.net mvc中，有个系统里面使用的是EntityFramework的框架，在这个框架里，提供了一个SqlQuery的方法，这个方法很好用啊，以至于在EFCORE8里面又添加了回来，不过不知道性能怎么样，我遇到的场景 ......
精通nodejs和javascript(es5/es6)开发语言和生态环境，熟练使用koa、express、sails、egg等其中至少一种框架；
精通nodejs和javascript(es5/es6)开发语言和生态环境，熟练使用koa、express、sails、egg等其中至少一种框架； 精通nodejs和javascript(es5/es6)开发语言和生态环境，熟练使用koa、express、sails、egg等其中至少一种框架； 精通 ......
AtCoder Regular Contest 168 F Up-Down Queries
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 ......
mybatis报错：Error evaluating expression
mybatis的mapper文件中报了这么一个错 org.mybatis.spring.MyBatisSystemException: nested exception is org.apache.ibatis.builder.BuilderException: Error evaluating e ......
神经网络优化篇：详解其他正则化方法（Other regularization methods）
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 ......
Node.js+Express+Koa2开发接口学习笔记(三)
数据库操作（创建和增删查） 使用Navicat快速创建myblog数据库 创建表 使用navicat快速建表 使用sql语句进行简单的查询 -- show tables; -- 显示该数据库中的所有表 INSERT INTO users(username,`password`,realname) V ......
AtCoder Regular Contest 168 E Subsegments with Large Sums
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 \(r - l\) ......
神经网络优化篇：详解dropout 正则化（Dropout Regularization）
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 ......
神经网络优化篇：为什么正则化有利于预防过拟合呢？（Why regularization reduces overfitting?）
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 ......
神经网络优化篇：详解正则化（Regularization）
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 ......
机器学习-线性回归-损失函数+正则化regularization-06
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 ......
AtCoder Regular Contest 169
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 ......
AtCoder Regular Contest 169 (ARC169)
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 ......
A novel essential protein identification method based on PPI networks and gene expression data
A novel essential protein identification method based on PPI networks and gene expression data Jiancheng Zhong 1 2, Chao Tang 1, Wei Peng 3, Minzhu Xi ......
Predict potential miRNA-disease associations based on bounded nuclear norm regularization
Predict potential miRNA-disease associations based on bounded nuclear norm regularization Yidong Rao 1, Minzhu Xie 1, Hao Wang 1 Affiliations expand P ......
Predicting gene expression from histone modifications with self-attention based neural networks and transfer learning
Predicting gene expression from histone modifications with self-attention based neural networks and transfer learning Yuchi Chen 1, Minzhu Xie 1, Jie ......