informed teaching learning题目
一些题目
昨天duel了好多题，记一下。 Hanging Hearts 这题一看很复杂，又是树形结构，我们考虑用树形DP解决。 那么就只用考虑当前子树的关系了。 要让最长不下降子序列长度最大，我们先想想什么情况会让最长不下降子序列长度变大。 那就是\(f_i\)可以从\(f_j,j<i,a_j \le a_i ......
ELIC: Efficient Learned Image Compression with Unevenly Grouped Space-Channel Contextual Adaptive Coding
abstruct \(\quad\) 受能量压缩表现的启发，提出了不均匀通道情况自适应编码.结合不均匀分组模型和现有上下文模型，获得一种空间通道上下文自适应模型，来提高编码性能，而不影响其运行时间。 \(\quad\)这种模型支持预览解码和渐进解码。 introduction 学习图像压缩中最重要的 ......
CSPRO 历届题目与题解
官方题目链接：http://118.190.20.162/ \(\Huge目录\) 201609 201612 201709 202104 202109 202112 202203 202206 202209 202303 202305 202309 \(\Huge\text{CSP201609}\ ......
【CVPR2023】Learning A Sparse Transformer Network for Effective Image Deraining
论文：https://readpaper.com/paper/4736105248993591297 代码：https://github.com/cschenxiang/DRSformer Transformer 模型通常使用标准的 QKV 三件套进行计算，但是部分来自 K 的 token 与来自 ......
Introduction of Deep Reinforcement Learning
Reading Notes about the book Deep Reinforcement Learning written by Aske Plaat Recently, I have been reading the book Deep Reinforcement Learning writ ......
Tabular Value-Based Reinforcement Learning
Reading Notes about the book Deep Reinforcement Learning written by Aske Plaat Recently, I have been reading the book Deep Reinforcement Learning writ ......
USACO 2020 Platinum 部分题目题解
USACO 2020 January Contest, Platinum Problem 2. Non-Decreasing Subsequences 原题网址 这个题目有两种做法，一种是矩阵，一种是 CDQ 分治。矩阵我只大概口胡了一下，没仔细想，这里主要介绍一下 CDQ 分治的做法。 CDQ 分 ......
Dasctf&CBctf-pwn部分题目复现
打了一下Dasctf&CBCTF的pwn题目，感觉有些思路，但是就是做不出来，赛后发WP才恍然大悟，还是太菜了喵（ GuestBook 没开PIE开了canry和NX main函数： 首先是很明显的溢出，可以用此来泄露canary值，这部分还是很好做的， 然后就是可以留下信息，最多四次，发现有str ......
Redis面试题目.md
1、什么是redis? 2、Reids的特点 3、使用redis有哪些好处？ 4、redis相比memcached有哪些优势？ 1.什么是redis? 是一个 Key-Value 类型的内存数据库， ......
2023年江苏“领航杯”MISC一个很有意思的题目（别把鸡蛋放在同一个篮子里面）
🏆别把鸡蛋放在同一个篮子里面 题目附件：https://wwzl.lanzoue.com/i6HmX16finnc 1、题目信息 解压压缩包打开附件，获得5141个txt文档，每个文档都有内容，发现是base64加密的字符内容，所以我们需要按照顺序将每个文件的内容写到一个文件里面，然后base64 ......
2023江苏省领航杯（部分CRYPTO题目复现）
🎬决赛 回文 1、题目信息 =QfzEDO4YDNlBzN4gzN0YGM1QzYyUGZ3QDZzgDM7V2Sn52bI52Q= 2、解题方法 base64解码，两种思路： 要么是去掉前面=号解码 QfzEDO4YDNlBzN4gzN0YGM1QzYyUGZ3QDZzgDM7V2Sn52bI5 ......
learn-ue-ui
learn ue ui Created: 2023-10-24T15:29+08:00 Published: 2023-10-25T12:47+08:00 目录IntroWidgetsText Box(Multi-Line) Intro User Interface Development - Un ......
[论文阅读] PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization
PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization abstract 领域泛化是指从不同源领域的集合中训练模型，该模型可以直接泛化到未见过的目标领域的问题。一种有前途的解决方案是对比学习，它试图通过利用不同领域之间的样本对之 ......
2023ACMMM_Mutual Information-driven Triple Interaction Network for Efficient Image Dehazing
一. Motivation 之前网络存在的缺点： 1. 使用的有限的频域信息 2. 不充足的信息交互 ： (1) 第一阶段的输出直接作为第二阶段的输入，忽略了中间特征从早期到后期的传播 (2) 在编码器解码器结构同尺度之间进行特征融合，忽略了阶段内和跨阶段的跨尺度信息交换 3. 严重的特征冗余：中间 ......
深度学习调参手册（Deep Learning Tuning Playbook）
google-research/tuning_playbook: A playbook for systematically maximizing the performance of deep learning models. (github.com) dkhonker/tuning_playbo ......
ST-SSL: 用于交通流量预测的时空自监督学习《Spatio-Temporal Self-Supervised Learning for Traffic Flow Prediction》(交通流量预测、自监督)
2023年10月23日，继续论文，好困，想发疯。 论文：Spatio-Temporal Self-Supervised Learning for Traffic Flow Prediction Github：https://github.com/Echo-Ji/ST-SSL AAAI 2023的论文 ......
量化——经常面试的随机过程题目
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Proj CDeepFuzz Paper Reading: POLYCRUISE: A Cross-Language Dynamic Information Flow Analysis
Abstract 本文： PolyCruise Method: 跨编程语言的holistic dynamic information flow analysis(DIFA) use a light language-specific analysis和language-agnostic online ......
[论文速览] SimCSE@ Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings
Pre title: SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings accepted: EMNLP 2021 paper: https://arxiv.org/abs/2104.08821 code: https://githu ......
2023 Java面试题，看看你能答出来几道题目。
下面是近一个月市面上收集的几道面试题（有传统企业，也有电商），答案会不定期更新在本篇文章中， 你如有不同的见解，也可在评论区交流。 1、jwt如何应用2、聊聊权限校验框架 security，它由哪些部分组成3、业务设计：10min内超过30次登录限制登录。使用redis中zset实现，限流算法 4、 ......
Data structure - Sort & quick sort 小结及leetcode相关题目
Sort 主要有以下几种常见的sort, 面试中最有可能考的是quick sort， 关于k largest or 什么相关的。 Bubble sort Insertion sort Merge sort Quicksort Selection sort Counting sort Bucket s ......
群环域格期末考试复习题目
群环域格期末考试复习题目 群论 求 \(S_4\) 的元素个数以及 \(S_4\) 的一个置换群的阶； 证明群的二个生成元定理，并以 \(D_4\) 为例说明； 证明一个置换群的阶等于它的每个轮换的长度的最小公倍数和； 已知群 \(G\) 的阶为 \(8\)，求 \(G\) 可能同构的所有群； 证明 ......
Scikit-learn 的 preprocessing.LabelEncoder函数：标签编码
参考文档：https://pythonjishu.com/sklearn-preprocessing-labelencoder/ 转换类别数据为整数：LabelEncoder 可以将字符串或其他类别型数据转换为整数。例如，如果你有一个特征包含类别 "红色"、"绿色" 和 "蓝色"，LabelEnco ......
Paper Reading: Sample and feature selecting based ensemble learning for imbalanced problems
为了克服现有集成方法的缺点，本文提出一种新的混合集成策略——样本和特征选择混合集成学习 SFSHEL。SFSHEL 考虑基于聚类的分层对大多数样本进行欠采样，并采用滑动窗口机制同时生成多样性的特征子集。然后将经过验证训练的权重分配给不同的基学习器，最后 SFSHEL 通过加权投票进行预测。SFSHE... ......
强化学习Q-Learning和DQN算法
1 Q-Learning 强化学习中有state和action的两个重要概念。而Q-Learning算法就是用来得到在state上执行action的未来预期奖励。具体的算法流程如下： 初始化一个Q-table。 在当前状态\(s\)选择一个动作\(a\)。 执行动作\(a\)，转移到新的状态\(s' ......
一道理解题意的题目
这道题目的意思是是小数部分大于0.5直接进位，小于0.5直接舍弃，等于0.5看整数部分是奇数还是偶数（重点：舍弃直接看小数点后的第一位数字因为保留到整数，而不是从最后一位开始舍弃；有效数字的概念，如0.500就没有有效数字，0.501就有有效数字） 然后这一道题还有非常骚的读入方法 #include ......
How to get macOS CPU details information in the command line All In One
How to get macOS CPU details information in the command line All In One
如何通过命令行获取 macOS CPU 的详细信息
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