informed teaching learning题目

OOP 7-12次题目集总结

前言: 通过四个月的学习,对Java已经有了初步的认识和了解,后两个月题目集的题量在减少,但难度在增大。第七、八次题目集主要考察继承、多态和接口的理解和应用,第九次题目集主要考察set、map的使用,从第十次题目集开始,开始出现综合性的训练而不再单一的考察某个知识点的应用。 设计,分析与心得: 主要 ......
题目 OOP 12

PTA题目集阶段总结(3)

一、题目集总结 (1)概述 OOP训练集07 本题目集共三道题,逐个递进,第一题考察了封装性,第二题考察了继承与多态,第三题考察了继承、多态、接口及集合框架,三道题都给出了相应类图,不需要自己设计,难度不大。 OOP训练集08 本题目集有两道题,考察了继承与多态、ArrayList泛型、Compar ......
题目 阶段 PTA

OOP题目集第三次总结

前言: 本阶段的题目集比较多,所以可写的内容也很多。在题目集07里,通过类设计和类的继承及多态最后到接口,可以说思路很清晰,不难;在题目集08里,通过图形卡片排序和分组游戏的设计在题目集07上进行升华,也不难;真正从题目集09开始,我们开始学习和运用Map和Set,难度开始上升。在题目集09里,我们 ......
题目 OOP

题目 TLV 编码

华为 OD 机试【4 大宝典】再次上新题! ① Python 解华为机试题 :https://dream.blog.csdn.net/article/details/129221789② C++ 解华为机试题:https://dream.blog.csdn.net/article/details/1 ......
题目 编码 TLV

OOP第三阶段题目集总结|课程总结-22201608-柯汶君

第三阶段的题目集时间跨度大,内容比较充实,对前面学习过的类的继承,多态,接口进行了巩固练习,加深我们对多态的理解,学会更好地改善代码的结构。同时对最后阶段所学习的集合框架体系(Set、Map等)比较方便的工具进行相应的练习,让我们通过合理地使用这些工具来减少代码复杂度。 前言: 1.作业相关知识点: ......
22201608 题目 阶段 课程 OOP

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 ......

第三阶段PTA题目集总结及课程的教学评价

[**第三阶段PTA题目集**](https://www.cnblogs.com/BuliBuli-H/p/17247551.html) [toc] #**前言:** 第三阶段PTA题目集一共包括六次题目集,相比之前的题目集,难度和代码数量都得到了提升,题目集越往后,越注重实际问题的解决和对数据的分 ......
题目 阶段 课程 教学 PTA

C/C++C/C++语言课程设计参考题目[2023-06-25]

# C/C++C/C++语言课程设计参考题目[2023-06-25] 《高级程序设计技术综合课程设计》 C/C++语言课程设计参考题目 目录 信息管理类 1 1. 工资管理系统 1 2. 职工工资信息管理系统 2 3. 职工工资管理系统 2 4. 院职工工资管理系统 3 5. 公司职工工资管理系统 ......
题目 语言 课程 2023 06

LEARNING TO SAMPLE WITH LOCAL AND GLOBAL CONTEXTS FROM EXPERIENCE REPLAY BUFFERS

![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1428973/202306/1428973-20230625114456465-1558069206.png) **发表时间:**2021(ICLR 2021) **文章要点:**这篇文章想说,之前的experience r ......
EXPERIENCE LEARNING CONTEXTS BUFFERS GLOBAL

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 ......
treatment learning medical about model

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 ......
Reinforcement learning

pta题目集7~11总结性Blog

前言: 第七次题目集:本次题目集是菜单计价系统的一次迭代,在原有功能的基础上对输入的特色菜分为川菜,晋菜和浙菜三类,并在最后输出一桌的价格的时候还要将三种特色菜的点菜的口味程度一起输出,还要求对每位顾客的姓名和手机号进行格式的规范。本次题目需要在之前的菜单计价系统的基础之上再增加一个新的table类 ......
总结性 题目 Blog pta 11

PTA题目集6-8的总结性博客

一、前言 第三次在博客园上发布面向对象程序设计(Java)的题目集总结blog。这一系列题目是关于课程成绩统计程序,主要用于计算和输出学生的成绩信息。 关于知识点: 三次作业主要是运用Java的基本语法知识,例如:选择、循环、数组、方法等内容,以及组合聚合等各种java关系。语法知识基本与C语言一致 ......
总结性 题目 博客 PTA

PTA题目集6-8的总结性Blog

一、前言 在这个PTA题目集中,涉及到了成绩计算中所需要的各种计算方式,容器-HashMap,容器-ArrayList,以及 jmu-Java-02基本语法和接口-自定义接口等方面的知识。总体来说,难度适中,但需要考生对这些概念有一定的了解。 二、设计与分析 首先是7-1 容器-HashMap-检索 ......
总结性 题目 Blog PTA

题目集7-11次总结

1. (1)前言 对于第七次题目集,只有一道题,菜单设计5,是在之前的菜单设计的基础上进行改变,我认为难度较大,之前的菜单设计也没有完成好,这次的完成度也很低。它比上一次菜单设计增加了甜度辣度酸度的,以及增加用户的信息输出,且有一定限制条件。对于第八次题目集,只有一道题,是关于一个成绩设计,由于是1 ......
题目 11

题目集8到题目集11的blog总结

(1)前言:这次需要总结的题目集比以往多一个,但是这几次的题目集总体数量不多,题目集八有一个课程成绩统计程序的题目,题目集九有一个正则表达式的题目,题目集十有两个HashMap、一个多态的题目,还有一个课程成绩统计程序的题目,题目集十一有一个ArrayList的题目,一个课程成绩统计程序,一个Jav ......
题目 blog

JAVA面向对象程序设计_PTA题目集07-11总结分析

JAVA面向对象程序设计_PTA题目集07-11总结分析 前言: 天将降大任于是人也,必先苦其心志,劳其筋骨,饿其体肤,空乏其身,行拂乱其所为。所以动心忍性,增益其所不能。 随堂检测在最末浅析。 题目集七: 知识点:类间设计,类的设计。 题量:一题,菜单计价五。 难度:八个满分。 题目集八: 知识点 ......
程序设计 题目 对象 程序 JAVA

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 ......

PTA6-8次题目集(成绩计算系列)总结

1.前言 6-8次作业题量不大,难度较菜单计价较小,但实现过程依旧繁琐 知识点 输入和输出处理:你需要从用户或文件中读取输入数据(课程信息和学生成绩),然后相应地进行处理。你可以使用诸如读取控制台输入(Scanner 类)或从文件读取技术。 字符串操作和解析:你需要将输入的字符串分割后提取相关的信息 ......
题目 成绩 PTA6 PTA

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 ......

6-8次PTA题目集

前言:6-8次PTA写了一份成绩统计程序,与之前的点菜系统有类似的地方,但比点菜系统更加的复杂,选课的时候需要考虑到学生与课程两个信息,涉及到字符的排序,与菜单不一样的地方在于会出现单词与汉字进行比较的情况,这就需要将汉字改成拼音再将拼音进行排序(在设计与分析中会详细描述)。这几次的成绩统计还存在错 ......
题目 PTA

一类区间统计点对贡献的题目

大概形如每次给定一个区间 $[L,R]$,每对 $L\le u<v\le R$ 的 $(u,v)$ 会有一个贡献,要求所有点对的贡献(取min/max,数颜色等)。 考虑点对共有 $O(n^2)$ 个,遍历一遍所有对也会超时。考虑删除一些无用的点对(例如包含的区间里面有比它更优的),那不看它也会有贡 ......
区间 题目 贡献

OOP题目集总结

目录 前言 设计与分析 踩坑心得 改进建议 总结 一、前言 (1)第七次题目集 一道题目,菜单5 (2)第八次题目集 一道题目,课程成绩统计系统1 (3)第九次题目集 一道题目,统计Java程序中关键词的出现次数(必须使用map和set) (4)第十次题目集 四道题目,容器-HashMap-检索、容 ......
题目 OOP

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 ......

6-8次PTA题目总结

一、前言 通过最后这三次的大作业这学期对Java课程的学习已经接近尾声,我了解了Java的编译环境如JDK、JRE等等,Java去掉了C++语言的许多功能,是安全的、解释的、高性能的语言,但最主要的还是Java的面向对象性,Java中的类与对象的创建以及类间关系,类与类之间方法属性的调用时常让我头疼 ......
题目 PTA

一个资深测试工程师面试一来就问我这些题目

德玛作为一个已经工作有10年经验的测试工程师,其间也辗转了几个大的互联网公司,虽然确实缺少了一些稳定性,但同时也积累了一些面试的经验,不才分享一些给大家。那么主要是针对测试工程师的一些总结,对于其他的工种,我可能会在别的文章中去总结一些面试技巧,本文会着重于测试工程师的面经。 ......
一来 题目 工程师 工程

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 ......
Welcome Dapper Learn To

《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 ......
Learning Machine COMP 9417