informed teaching learning题目
克莱·汤普森的合同， 你再也不是那个hero. learning area 和 performance area
从23年6月就开始了拉锯谈判，要价格5年2.3亿，4年2亿，到4年1.6亿，勇士一直报价4年1亿到1.2亿，到了11月底的第七次谈判，勇士只报价4年5500万。结合了克莱在23-24新赛季的表现，这价格可以说是没有溢价了，这合同谈判有些期权的影子，合同是买未来的performance，时间价值的溢价 ......
SAP Fiori Tools 的 Application Information 视图里的 Min UI5 Version
如下图所示： 这个值位于 manifest.json 文件中的 sap.ui5.dependencies.minUI5Version 字段。 manifest.json 是 SAP UI5 应用程序的一个重要文件，它包含了应用程序的所有元数据。这个文件是以 JSON 格式编写的，所以它是人类可读的， ......
【scikit-learn基础】--概述
Scikit-learn是一个基于Python的开源机器学习库，它提供了大量的机器学习算法和工具，方便用户进行数据挖掘、分析和预测。 Scikit-learn是基于另外两个知名的库 Scipy 和 Numpy的，关于 Scipy 和 Numpy 等库，之前的系列文章中有介绍： Scipy 基础系列 ......
PTA-2023第十次练习题目题解
PTA-2023第十次练习题目题解 以下代码已做防抄袭处理，切勿抄袭 7-36 实验7_1_平均成绩 这道题就是求平均数，没啥好说的，直接看代码，有注释。 #include <stdio.h> int n;//课程数 double ans;//答案 int main() { scanf("%d", ......
Java Learning Day3 数组
System.out.print; System.out.println;每输出一次就会换行 Integer.parseInt 字符串转int Double.parseDouble 字符串转double 数组 存储结构连续，存储元素类型相同，随机访问 JVM JVM栈：JVM栈正是java中方法执行 ......
在用matplotlib画图过程中，发现图表题目中没有显示文字，而是显示方框。
可以在代码中添加： from pylab import mpl #设置显示中文字符 mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] #设置正常显示字符 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False ......
TensorFlow-深度学习预训练模型的使用方法讲解（TensorFlow-Explanation on how to use deep learning pre-trained models）
在运用深度学习模型时，掌握运用预训练模型的方法是必不可少的一步。为什么要使用与训练的模型，原因归纳如下： （1）使用大量高质量的数据（如 ImageNet 是普林斯顿大学与斯坦福大学所主导的项目）又加上设计较复杂的模型结构（如ResNet模型高达150层）设计出来的模型，准确率会大大提高。 （2）可 ......
《8年级的题目，难度不小》 回复
《8年级的题目，难度不小》 https://tieba.baidu.com/p/8745308172 回复 8 楼 @dons222 看 作者 和 页数， 应该就是这本书， 我没有去看书的介绍， 怕看到一些关键的信息 。 我说了 角格点问题 要 留着研究， 所以不想看到介绍角格点的东西 。 我原来以 ......
Learn DevOps：Start DevOps with Docker（三）
一、Docker与Microservices 很多人都在谈论microservices的优势，但是它不是免费的，面临着许多挑战，Docker在解决这些挑战方面发挥至关重要的作用。在微服务体系结构中，我们将构建许多微小的服务，而不是构建一个大的整体，这些微服务中的每一个都可以用不同的技术来构建。由于这 ......
深圳大学计算机系统3存储知识点练习-题目
对于虚地址13048，如果页的大小是2KB，那么请问相应的虚页号和页内偏移各自是什么？ 如果上述的虚页映射到12号物理页，请问其物理地址是什么？ 如果访问2中的物理地址时，离CPU最近的一级cache容量为64KB，cache块的大小是16个字节，请给出该物理地址的字地址、块地址、块内偏移。 如果3 ......
Learn DevOps: Start devOps with Docker（二）
一、Docker image commands docker images 查看本地计算机中所有存在的image docker pull mysql 可以看到如果我们不提供标记，它会使用默认的最新的标记，它会查看是否有标记为latest的mysql映像，并将其汇集下来。pull只会拉取image使其 ......
论文：Predicting Optical Water Quality Indicators from Remote Sensing Using Machine Learning Algorithms in Tropical Highlands of Ethiopia
水刊，中科院都没有收录。不属于sci。 吃一堑长一智，以后先看属于哪个期刊的。总是忘记。 期刊：Hydrology 浪费时间，啥也没有，没有创新点，就一点点的对比工作量。 “Predicting Optical Water Quality Indicators from Remote Sensing ......
CA-TCC: 半监督时间序列分类的自监督对比表征学习《Self-supervised Contrastive Representation Learning for Semi-supervised Time-Series Classification》(时间序列、时序表征、时间和上下文对比、对比学习、自监督学习、半监督学习、TS-TCC的扩展版)
现在是2023年11月27日，10:48，今天把这篇论文看了。 论文：Self-supervised Contrastive Representation Learning for Semi-supervised Time-Series Classification GitHub：https://g ......
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks dlaicourse/Course 1 - Part 2 - Lesson 2 - Notebook.ipynb at master · lmoroney/dlaicourse (github ......
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks dlaicourse/Course 1 - Part 2 - Lesson 2 - Notebook.ipynb at master · lmoroney/dlaicourse (github ......
《Visual Analytics for RNN-Based Deep Reinforcement Learning》
摘要 准备开题报告，整理一篇 2022 年TOP 论文。 论文介绍 该论文是一篇 2022 年，有关可视化分析基于RNN 的深度强化学习训练过程的文章。一作是 Junpeng Wang ，作者主要研究领域就是：visualization, visual analytics, explainable ......
Can Pre-Trained Text-to-Image Models Generate Visual Goals for Reinforcement Learning
概述 Learning form the Void (LfVoid) 根据给定的language instruction对observation进行appearance-based and structure-based修改得到goal images，为RL提供奖励信号。提升了example-bas ......
Computer vision: models, learning and inference
http://www.computervisionmodels.com/ 13.2.3 SIFT detector SIFT 尺度不变特征转换 s a second method for identifying interest points 一个尺度和对应兴趣点定位 14 15 16 ......
Learn DevOps 第二章：Start DevOps with Docker（一）
一、Introduction and installation 这一张让我们来看一些让开发运维变得非常简单的东西：Containerization。 我们身处微服务的世界，有数百个微服务，一些用Java构建，一些用python构建，还有一些可能是用Javascript构建的。这三种语言的应用程序所需 ......
Federated Learning005
联邦学习——笔记005 2023.11.27周一，最近支原体肺炎高发。研一上课结了一部分，赶紧看论文。 时隔大半年，今天开始学习联邦学习的大综述————Advances and Open Problems in Federated Learning（联邦学习中的最新进展和开放问题） Introduc ......
offline RL | BCQ：学习 offline dataset 的 π(a|s)，直接使用 (s, π(s)) 作为 Q learning 训练数据
① 使用 VAE 建模 offline dataset 的 π(a|s)，② 添加一个可以学习的 action 扰动 ξ，③ 用 (s, a=π(s)+ξ, r, s') 做 Q-learning。 ......
Java learning Day2 常量 变量 运算符 Scanner 方法 数组
常量 ： 字面值常量（直接写值的常量）+自定义常量 变量： long型变量后必须加L; 小数字面值常量默认double 若用float需加F； 变量强转：小的会自动转成大的 float虽然只有4个字节 但是比所有整型的取值范围都大 浮点型有精度问题 表达式类型提升： 如果表达式当中存在多种数据类型 ......
Information Graph 题解
题目链接 Information Graph 分析 在线并不好做，考虑离线，先将树建出来 \(2\) 操作时 \(x\) 节点 与 当前根节点 之间的点都会获得文件 当前根节点可以用并查集维护 对于查询的节点判断它是否为链上的点即可 具体的，若该节点为 \(rt\) 子树中的点 且 该节点的子树包含 ......
[左神面试指南] 其他题目[下]篇
CD79 一种消息接收并打印的结构设计 public class CD79_1 { public static class Node { public int num; public Node next; public Node(int num) { this.num = num; } } publ ......
Learning Auxiliary Monocular Contexts Helps Monocular 3D Object Detection (5)
Qualitative Results如下图所示: ......
[左神面试指南] 其他题目[中]篇
CD66 并查集的实现 public class CD66_1 { public static class Solution { int[] f; public Solution(int n) { f = new int[n]; Arrays.fill(f, -1); } private int f ......
Learning Graph Filters for Spectral GNNs via Newton Interpolation
目录概符号说明MotivationNewtonNet代码 Xu J., Dai E., Luo D>, Zhang X. and Wang S. Learning graph filters for spectral gnns via newton interpolation. 2023. 概 令谱 ......
并发编程场景题目
（1）发红包，100块钱，10个红包，要求第一个抢到红包的用户，得到的金额最多？ 解答：可以先将每个红包的金额计算出来，然后放到一个并发队列中 concurrentLinkedQueue，每个用户就是一个线程，每个线程去操作并发集合，集合为空的线程就返回红包派送完了。 （2）搜索引擎：公司有三种搜索 ......
Java Learning Day1 关键字、标识符、注释、变量
其实之前也学习过两个月的JAVA，跟着淘宝上买的王道Java课，每天看了1day，整个过程下来感觉什么都没有掌握，所以现在就打算重新学一次，从最开始的关键字开始，也就开通了博客，希望这次学习可以多多掌握一些吧。 关键字：小写、含有特殊含义的单词 标识符：方法名、类名、参数名、变量名（英文、不用拼音） ......
[左神面试指南] 其他题目[上]篇
CDxxx 从 5 随机到 7 随机及其扩展 /* rand1To5实现等概率随机产生1~7的随机函数rand1To7 */ public int rand1To5() { return (int) (Math.random() * 5) + 1; } public int rand1To7() { ......