informed teaching learning题目
蓝桥杯省赛题目选解
[蓝桥杯 2022 省 A] 最长不下降子序列 Tag：dp,树状数组，离散化 题意 可以修改最多连续 $k$ 个数为同一个数，求$LIS$长度。$10^5$。 题解 分别求出以 $i$ 开头和结尾的 $LIS$ 长度$g[i],f[i]$ 最后拼接 $g[i] + k + \max\limits_ ......
【Deep Learning】DDPM
DDPM 1. 大致流程 1.1 宏观流程 1.2 训练过程 1.3 推理过程 2. 对比GAN 2.1 GAN流程 2.2 相比GAN优点 训练过程更稳定，损失函数指向性更强（loss数值大小指示训练效果好坏） 3. 详细流程 3.1 扩散阶段 如下图，X0为初始干净图像，XT由X0逐步添加噪声所 ......
【Deep Learning】L1 Loss、L2 Loss、Smooth L1 Loss
L1 Loss、L2 Loss、Smooth L1 Loss L1 Loss L1 Loss别称：L1 范数损失、最小绝对值偏差（LAD）、最小绝对值误差（LAE）。最常看到的MAE也是指L1 Loss。它是把目标值与模型输出（估计值）做绝对值得到的误差。 什么时候使用？ 回归任务简单的模型由于神经 ......
Information Gathering - Identifying Website Technologies
Information Gathering - Identifying Website Technologies By Online Websites https://builtwith.com By Browser Extensions Wappalyzer By Open Source Tool ......
Information Gathering - SubDomains Finding
SubDomains Finding By Online Websites https://crt.sh/ crt.sh 通过证书记录查询子域名, %为通配符 By Open source Tools sublist3r 安装 在kali中使用 apt install sublist3r即可安装，或 ......
迁移学习（DCCL）《Domain Confused Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation》
论文信息 论文标题：Domain Confused Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation论文作者：Quanyu Long, Tianze Luo, Wenya Wang and Sinno Jialin Pan论文来源：NAA ......
异常检测-1-综述-Deep Learning for Anomaly Detection: A Survey
https://www.researchgate.net/publication/330357393_Deep_Learning_for_Anomaly_Detection_A_Survey?enrichId=rgreq-40000b66a80039399492f90066ec07a0-XXX&en ......
Online Continual Learning with Maximally Interfered Retrieval---阅读笔记
Online Continual Learning with Maximally Interfered Retrieval 阅读笔记 摘要： 本文主要提出了一种可控的样本采集策略的重放方法。我们检索受干扰最大的样本，即它们的预测将受到预测参数更新的最大负面影响。 1 Introduction 人工神 ......
【论文精读 - DDPM】Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics
数学推导【转载】 数学推导过程来自苏剑林大神的《生成扩散模型漫谈》系列，感谢苏神的无私奉献，让我这样数学功底不好的人也能领略这个当下最为火爆的模型的精髓。 系列中有部分步骤，一眼看过去可能有些费解，所以这里稍微做了展开，作为自己的笔记用。 通俗解释：DDPM=拆楼+建楼 生成模型实际上就是：随机噪声 ......
A Theory of Usable Information Under Computational Constraints
Xu Y., Zhao S., Song J., Stewart R. and Ermon S. A theory of usable information under computational constraints. International Conference on Learning ......
06.Sentiment Analysis Based on Deep Learning: A Comparative Study
Sentiment Analysis Based on Deep Learning: A Comparative Study 深度学习的情感分析的比较研究 目前在社交网络中的情绪分析已经成为了解用户意见的有力手段，并有着广泛应用。然而情感分析的效率和准确性受到自然语言处理中遇到的挑战和障碍 本问综述 ......
The Predictron: End-To-End Learning and Planning
**发表时间：**2017（ICML 2017） **文章要点：**这篇文章设计了一个叫Predictron的结构，在abstract的状态上进行学习，通过multiple planning depths来使得model self-consistent，进行端对端的学习。这里的设定是MRP，不是MD ......
Authorization not available. Check if polkit service is running or see debug message for more information.
systemctl daemon-reload Authorization not available. Check if polkit service is running or see debug message for more information. /var/log/messages中有 ......
C/C++《程序设计训练》要求及题目[2023-04-02]
C/C++《程序设计训练》要求及题目[2023-04-02] 电子工程与自动化学院自动化2021级 2022-2023第2学期《程序设计训练》要求及题目 程序设计训练32个学时，从下发任务到验收跨度为4周左右，做完的同学可以采用录屏讲解演示所实现的功能和测试（合理数据测试，不合理数据测试）来上交，录 ......
Elasticsearch 学习-面试题目
Elasticsearch 学习-面试题目 第 7 章 Elasticsearch 面试题 7.1 为什么要使用 Elasticsearch? 系统中的数据，随着业务的发展，时间的推移，将会非常多，而业务中往往采用模糊查询进行数据的搜索，而模糊查询会导致查询引擎放弃索引，导致系统查询数据时都是全表扫 ......
Learning Blender: A Hands-On Guide to Creating 3D Animation(2nd Edition)
参考1：https://www.doc88.com/p-9975664843996.html（书） 参考2：https://www.bilibili.com/video/BV1wW411i7nY（视频） ......
java三次题目集的知识点、题量、难度总结
一 . 第一次题目集。 7-1 本题只需导入Scanner类，定义两个float类型的变量身高和体重以接受控制台的输入，然后根据题目BIM=身高/体重的平方，用四个if句型对BIM的范围进行判断即可，题量少，难度较低。 需要注意的是错误输入给出的输出 input out of range 需加上 r ......
PTA题目集1~3的总结性Blog
（1）前言： 目前发布了三次pta作业，第一次作业的题量适中，较为简单，主要了解了substring函数，math类，charAt方法的使用；在第二次作业中，首次出现了菜单计价程序编写的题目，题目量少但难度高，其中主要学习了StreamTokenizer快速输入的方法，类与类之间的调用联系，equa ......
PTA题目集1~3次总结
当我第一次开始学习Java编程时，我感到非常兴奋和好奇。我知道Java是一门非常流行和强大的编程语言，广泛用于许多不同领域的应用程序开发。经过上学期学习c语言的经历，我在一开始自信满满。但是随后来自老师的命令几岁了我的幻想。在得知我们需要自学基本语法时，我开始通过阅读书籍和在线教程来学习Java编程 ......
java题目集1~3的总结性Blog
一、前言 经历前三次java题目集的话，应该也算是相对了解了java这门语言了，因为有了c语言的基础在里面，所以一部分基础的语法部分就理解来说的话不算是很困难，但从面向过程到面向对象的一个思想观念的改变让我有些不适应。如果把编写代码比作下棋的话，那么面向过程就是一步一步的下棋，想到什么写什么，所以写 ......
第一次博客作业：PTA题目集1-3总结性Blog
PTA题目集1-3总结性Blog Java是一门面向对象的编程语言，与面向过程的C语言截然不同，尤其是在代码量大的时候，面向对象与面向过程的差别就尤为突出了。对于刚接触Java的我们来说，要从面向过程的思想转变到面向对象并不是一件简单的事情。 PTA三次作业概述 对于这三次大作业，我个人认为大致可以 ......
PTA题目集1-3总结
PTA题目集1-3总结 一、 前言 不知不觉java已经学习了三个星期了，在学习的过程也收获了不少，由于有C语言的铺垫，语法变化不是很大，如递归，选择，循环，和C语言中的类似，使得在学习语法的过程中比较轻松。但是在更重要的是面向对象的加入，在解决问题的思路和方法上与C语言截然不同，使得程序的编写难度 ......
题目集1~3的总结性Blog
1、前言： 前三次题目集主要涉及到java的编程基础知识和有关类的简单知识。 （1）其中涉及了Java中的面向对象编程、控制语句、输入输出流、类和对象等基础知识点。具体包括类的定义、构造函数、成员变量和成员方法、访问权限修饰符、条件语句、循环语句、Scanner类的使用、System.out.pri ......
mini spring learning
https://www.pexels.com/zh-cn/photo/768089/ http://www.implements.fun:8080/tag/minispring package com.minis.beans.factory; import com.minis.beans.Beans ......
信息搜寻理论-Information Foraging in Information Access Environments
信息搜寻环境中的信息搜寻 P. Pirolli和S.K. Card Peter Pirolli，Stuart K. Card（1995）.Information Foraging in Information Access Environments. Conference: Human Factor ......
第一次博客：PTA题目集1-3总结
第一次博客：PTA题目集1-3总结 前言：JAVA是一门非常好的语言，因其面向对象的思想，在解决问题时思路与上学期学习的C语言截然不同，但是其优势也是显然易见的，特别是在写大型程序时其面向对象的思想，可以让人思路清晰。 这次PTA中三个“菜单计价”的题目让刚刚学习JAVA的我感到无力，但是在一阵磕磕 ......
About Interviews and Learning------Learning journals 5
This week, we produced a group assignment, an interview video on cultural appropriation and appreciation, from which we can always learn something use ......
题目集1~3的总结性Blog
一、前言 本学期开展了面向对象程序设计这门课程，开始了Java语言的学习。目前，我们已完成三次pta大作业，让我收获了很多，慢慢从上个学期C语言面向过程的编程思想转变为面向对象程序设计的思想。现对三次作业做概括分析： 1.第一次作业 二、设计与分析 1.第一次作业 共九道题目，难度一般，均为基础题目 ......
learn C++ for infrastructure software
To learn C++ for infrastructure software, you can follow these steps: Learn the basics of C++: Start by learning the basics of C++ programming languag ......
计算机视觉中的主动学习（Active Learning）介绍
前言 Active Learning主动学习是机器学习 (ML) 的一个研究领域，旨在通过以智能方式查询管道的下一个数据来降低构建新机器学习解决方案的成本和时间。在开发新的 AI 解决方案和处理图像、音频或文本等非结构化数据时，我们通常需要人工对数据进行注释，然后才能使用它们来训练我们的模型。这个数 ......