informed teaching learning题目
LeetCode二叉树小题目
Q1将有序数组转换为二叉搜索树 题目大致意思就是从一个数组建立平衡的二叉搜索树。由于数组以及进行了升序处理，我们只要考虑好怎么做到平衡的。平衡意味着左右子树的高度差不能大于1。由此我们可以想着是否能用类似二分+递归来解决。 如果left>right,直接返回nullpter 否则 mid = (le ......
python 题目：数字比较。
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*- if __name__ == '__main__': i = 10 j = 20 if i > j: print ('%d 大于 %d' % (i,j)) elif i == j: print ('%d 等于 %d' ......
Joint Autoregressive and Hierarchical Priors for Learned Image Compression
abstruct 最近的图像压缩模型基于自编码器，学习近似可逆的映射（从像素到量化的可逆表示），这些与熵模型（潜在表示的先验）结合，可以与标准算术编码算法一起使用产生压缩比特流。与简单的全因子先验相比，分层熵模型可以利用更多潜变量中的结构，从而在保存端到端优化的同时提高压缩性能。众所周知，自回归模型 ......
机试题目-day3
依旧是回文串问题，题目是减去一个字符时判断是否是还是回文串 旧思路：是用了if else判断，当字母不相等时进入判断，当前判断字母等于前指针后移一位，或者后指针前进一位。其实这个思路没有问题，但是如果都用if else判断时，对于边界的判断和该在什么时候返回true或者false判断较为麻烦。 新思 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Learn from Relational Correlations and Periodic Events for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：国防科技大学 摘要： 之前模型存在的问题：未能利用快照内结构信息的关系之间的语义相关性与快照间时间交互沿时间轴的周期性时间模式。 本文的工作：提出了一种新的推理模型（RPC）；它通过两个新的通信单元，即关系通信单元(RCU)和周期通信单元(PCU)，充分挖掘关 ......
【题目-任务安排2】斜率优化dp
题解 首先，递推关系如下： \(dp[i] = min(dp[i], dp[j] + sumt[i] * (sumc[i] - sumc[j]) + s * (sumc[n] - sumc[j]));\) 显然N太大，无法\(O(n^2)\)算法解决问题。考虑如何优化掉第二个j的循环，发现这个循环是 ......
潜在威胁信息模型(PTIM)-Potential threats Information Modeling
通过全城摄像头建立城市的潜在威胁信息模型，这些威胁可以通过AI和经典图像处理算法来进行识别，并实时显示在城市模型当中，并及时通知有关单位及时响应及时处理，将损失最小化。 ......
机试题目-day2
1.回文串问题 把字符串中的大写都改为小写，并且把不是字母的字符删掉组成新的字符串 原思路：都在原地址进行操作，此时会有各种问题 现思路：组成一个新的字符串，用数组进行存储。问题又来了，如何知道新数组的长度呢？在编译的时候，无法你传进来的大小，因此要使用malloc申请内存。 bool isPali ......
论文阅读笔记：Revisiting Prototypical Network for Cross Domain Few-Shot Learning
标题：重新审视用于跨领域少样本学习的原型网络 研究背景： 问题背景：原型网络是一种流行的小样本学习方法， 其网络简单而直观，对于小样本学习问题有着较好的表现，尤其是在图像分类等领域。 存在问题：然而，当推广到跨领域的少样本分类任务时，其性能出现了大幅度下降，这严重限制了原型网络的实用性。 研究动机： ......
【题目-理想的正方形】 二维单调队列
理想的正方形 （二维单调队列） 题目 acwing.1091 理想的正方形 题解 题目很好做，主要学习一下二维单调队列的写法 首先将每行各窗口内最值用单调队列维护出来，保存在rmax中 接着对rmax各列，将每列最值用单调队列维护出来，保存在cmax中，最后cmax中存的就是行和列窗口乘积范围的二维 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】DREAM: Adaptive Reinforcement Learning based on Attention Mechanism for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：苏州大学计算机科学与技术学院，澳大利亚昆士兰布里斯班大学信息技术与电气工程学院，Griffith大学金海岸信息通信技术学院 摘要： 原因：现在的时序知识图谱推理方法无法生成显式推理路径，缺乏可解释性。 方法迁移：由于强化学习 (RL) 用于传统知识图谱上的多跳 ......
初中英语优秀范文100篇-003 My ways of learning English
记忆树 1 As we all know, English is one of the most important languages in the world. 翻译 众所周知，英语是世界上最重要的语言之一 简化记忆 最重要的语言 句子结构 "as we all know"是一个引导从句的短语， ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Temporal Knowledge Graph Reasoning with Historical Contrastive Learning
会议：AAAI，时间：2023，学校：上海交通大学 摘要： 大多数时序知识图谱的推理方法高度依赖于事件的递归或周期性，这给推断与缺乏历史交互的实体相关的未来事件带来了挑战。本文提出一种新的基于历史对比学习训练框架的对比事件网络（CENET）的新事件预测模型。 1.CENET 学习历史和非历史依赖来区 ......
题目集4-6及期中考试
题目集4-6及期中考试 21207218-SZY 前言： 显而易见，这三次的题目集呈现出了与以往不同的难度，题目4有四道题，而题目5和6都只有一道题，而且完成时间变成了两个星期。题目4主要难度在于是菜单计价程序3，其是在菜单2的基础上增加了更多的细节，而后面题目5，6都是在菜单3上增加了更多要求的两 ......
PTA题目集4、5、6以及期中考试的总结
一、前言 在过去做完的PTA题目集4、5、6以及期中考试,相比前几次的题目集来说难度都相对提高了许多，对于基础相对比较薄弱的我做起来也比较吃力，但是题量比之前都少了很多，后两次题目集都只有菜单计价程序一题，最主要的也还是菜单计价程序这一类题目，代码量很大。这类题目对于类的考察相当之高，类与类之间的调 ......
BLOG-2-题目集4,5,6以及期中考试总结性blog
(1)前言：在pta第4.5.6次大作业和期中考试所包含的知识点主要有：理解类的概念，创建类和实例化对象。定义方法，方法的参数传递和返回值。使用条件语句（if-else）、循环语句（for、while）等来控制菜单存储和用户输入。用于存储菜单选项和处理用户的选择的数组或类数组。题目的难度根据题目不同 ......
Learning to rank: from pairwise approach to listwise approach
目录概ListNetPermutation ProbabilityTop-k Probability Cao Z., Qin T., Liu T., Tsai M. and Li H. Learning to rank: from pairwise approach to listwise appr ......
南昌航空大学JAVA Blog-2题目4-6期中考试
一.前言 在进行题目集4-6的练习时，老师课堂上讲的内容一般都会围绕在这次题目集需要用到的新内容上。对于题目集代码的完成有很大的帮助，如课堂讲的封装、继承、多态等内容，简化了代码修改的难度，正则表达式则在一定程度上减少了代码量。但是就我个人认为，这几次的题目集除了期中考试外都有一定的难度。除了代码量 ......
题目集4-6以及期中的总结
前言： 目前完成了一些关于Java的编程练习题，并且在逐渐掌握Java语言的基本知识和编程技巧。每个题目都涉及不同的知识点和概念，通过挑战自己解决问题，本人有效地学习和应用这些知识。对于复杂的题目集，确实需要更多的时间和精力来理解和解决。尽管如此，坚持练习，并解决各种难题会帮助提高编程能力和思维灵活 ......
PTA题目集4、5、6以及期中考试的总结性Blog
一.前言 大三上学期开始，我们开始接触java这门语言，Java具有大部分编程语言所共有的一些特征，被特意设计用于互联网的分布式环境。Java具有类似于C++语言的形式和感觉，但它要比C++语言更易于使用，而且在编程时彻底采用了一种以对象为导向的方式。 pta已经写了六次了，除了第一次题目难度比较简 ......
《Fine-Grained Image Analysis with Deep Learning: A Survey》阅读笔记
论文标题 《Fine-Grained Image Analysis with Deep Learning: A Survey》 作者 魏秀参，南京理工大学 初读 摘要 与上篇综述相同： 细粒度图像分析（FGIA）的任务是分析从属类别的视觉对象。 细粒度性质引起的类间小变化和类内大变化使其成为一个具有 ......
PTA题目集4、5、6以及期中考试的总结性Blog
第二次博客 一、前言 对于PTA题目集4.5.6都是对于菜单题目的不断迭代，难度也是越来越高，对于第四次pta第三题也就是菜单二中main函数代码还是很少的，到了菜单三中的一下关键的逻辑代码就放到了主函数中，到后面不断的迭代主函数的内容也是在不断地增加。还是在类设计方面没有做的很好。主要涉及到的 ......
PTA题目集4~6+期中总结
目录： 1.前言 2.设计与分析 3.BUG与修正 4.缺陷与改进 5.总结 一、前言 题目集4的主要难点是在菜单2和菜单3，大概只有一半的同学通过了全部测试点。主要的原因是这次的题目相比之前的题目，类与类之间的关系更加紧密了，也更加复杂了。也正是因为菜单2和菜单3的通过率低，导致后续的菜单迭代题通 ......
IO_leak学习以及相关题目分析
学习于：关于IO leak的学习总结 | ZIKH26's Blog 一,前置背景知识： 当开启了FULL RELRO保护,以及没有show等函数的时候，我们可以通过篡改_IO_2_1_stdout_结构体中_IO_write_base和flags等来绕过源码中的检查(可以去搜索一下看看更好理解)， ......
PTA题目集4、5、6以及期中考试的总结
前言： 菜单计价程序-3作为计价4和计价5的基础，做不了3就不用谈作为延伸拓展的4和5，在第一次做菜单计价3时，因为时间安排的原因，菜单计价3连及格的分都没有拿到，还是在补练中写完拿的满分，菜单计价程序的这几个还是有一定难度的，我大概每个菜单的题目都用了两三个晚上写了有五百行左右写完。本次由于3写的 ......
《Deep learning for fine-grained image analysis: A survey》阅读笔记
论文标题 《Deep learning for fine-grained image analysis: A survey》 作者 魏秀参，旷世研究院 初读 摘要 细粒度图像分析（FGIA）的任务是分析从属类别的视觉对象。 细粒度性质引起的类间小变化和类内大变化使其成为一个具有挑战性的问题。 本文旨 ......
Literature Survey Slides of Paper Learning Dexterous In-Hand Manipulation
This is the tutorial slides about a literature survey of paper Learning Dexterous In-Hand Manipulation. ......
机试题目-day1
字符串相关【C语言】字符串输入的三种方式_c语言输入字符串-CSDN博客 1.字符串的三种输入和输出方式，字符串只能靠指针或者数据 1.1 gets：gets() 函数的功能是从输入缓冲区中读取一个字符串存储到字符指针变量 str 所指向的内存空间 # include <stdio.h>int ma ......
《A Survey on Deep Learning-based Fine-grained Object Classification and Semantic Segmentation》阅读笔记
论文标题 《A Survey on Deep Learning-based Fine-grained Object Classification and Semantic Segmentation》 基于深度学习的细粒度对象分类和语义分割的综述 为什么是 “Object” 而不是 “image” 作 ......