informed teaching learning题目
MySQL 8 的 Serialized Dictionary Information (SDI)
除了将数据库对象的元数据存储在数据目录中，mysql还支持以序列化的格式进行存储。即序列化数据目录信息(SDI)，SDI是表和表空间对象的序列化元数据。innodb将SDI数据存储在自己的表空间中；ndbcluster将SDI数据存储在ndb目录中；其它存储引擎将SDI数据存储在.SDI文件中。SD ......
PTA 函数与递归部分题目讲解及思路
7-1 判断素数 题目分析 题目输入n个数，判断其是否为质数 对于判断质数，只需要满足从2开始遍历的每一个数一直到√n均无法被n整除即可 关于为什么只要到√n呢？ 因为n = √n * √n，因此其最大的因数不会超过√n，因此可以优化减少不必要的循环 AC Code #include<iostrea ......
Learn Git in 30 days—— 第 30 天：分享工作中几个好用的 Git 操作技巧
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 终于来到了最后一天，这篇文章将分享几个好用的 Git 操作技巧，或许可以节省你不少 Git 版控过程的时间。 如 ......
Robust Graph Representation Learning via Neural Sparsification
目录概符号说明NeuralSparse Zheng C., Zong B., Cheng W., Song D., Ni J., Yu W., Chen H. and Wang W. Robust graph representation learning via neural sparsifica ......
论文阅读 Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection
原始题目：Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection 中文翻译：Generalized Focal Loss：学习用于密集目标检测的 Qual ......
ucup 题目乱炖
Season 2022 #6299. Binary String 如果 \(0\) 的个数小于 \(1\) 的个数那么就反转 \(01\) 以及反转序列，接下来假设 \(0\) 的个数大于等于 \(1\) 的个数。 称有 \(11\) 的序列为”未完全展开的“，那么序列的种类数有两个阶段：展开过程中 ......
Meta Learning概述
Meta Learning概述（一） 回顾Machine Learning 定义一个function（神经网络等），该function上有很多参数，参数统一定义为θ，对于一个猫狗分类器来说，当猫狗的图片经过f(θ)时，函数会输出一个猫或狗的结果 定义一个Loss function，L(θ) 使用优化 ......
题目：交换两个变量的值，不能使用第三个变量。
1、加减思想 #include<stdio.h>int main(){ int a = 3, b = 5; printf("交换前：a=%d b=%d\n",a,b); a = a + b; b = a - b; a = a - 3; printf("交换后：a=%d b=%d\n", a, b); ......
请完善课上的口算题卡代码，实现重复题目的检测、题目数字范围、加减乘除算式的参数化等扩展功能，提交代码和运行截图。
import java.util.HashSet;import java.util.Random;import java.util.Set;public class MathQuizGenerator { public static void main(String[] args) { int nu ......
请在课上练习的基础上，实现输出加减法混合的运算题目列表。请提交代码及运行效果截图。
import java.util.Random;public class MathOperationGenerator { public static void main(String[] args) { int numberOfQuestions = 10; // 指定生成题目的数量 genera ......
【NSSCTF逆向】【2023题目】《润！》
题目 解法 这道题蛮搞的，不算简单。 刚开始拿到这道题运行一下 有些信息，是一道迷宫题，可能flag是我们输入的路线吧？ 先拿exeinfo来看看 告诉我有壳，但是不要用upx -d来脱壳，结合题目的标签，知道这题有一个魔改upx壳。 硬脱不行。 说实话我对upx的了解很皮毛，网上搜了搜upx壳的详 ......
《Deep Residual Learning for Image Recognition》阅读笔记
论文标题 《Deep Residual Learning for Image Recognition》 撑起CV界半边天的论文 Residual ：主要思想，残差。 作者 何恺明，超级大佬。微软亚研院属实是人才辈出的地方。 初读 摘要 提问题： 更深层次的神经网络更难训练。 提方案： 提出了残差网络 ......
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 关键词：LSTM，Seq2Seq 📜 研究主题 采用深度神经网络DNN 使用LSTM，并翻转输入句子顺序提升性能 ✨创新点： 更换seq2seq中RNN单元为LSTM，有提升对长句子训练速度的可能 ......
Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation
Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation 关键词：GRU、Encoder-Decoder 📜 研究主题 提出了Encoder-Decoder结构，采用两 ......
题目《基于贝叶斯分类的河流水污染源类别贡献判断系统的设计与实现》的相关论文以及文献汇总
综合考虑城镇污水处理厂、重点工业污染源等点源排放特征，以及畜禽养殖、农业种植、农村生活等面源排放特征，采用贝叶斯分类方法和模糊理论，分析污染因子同流域内各个行业水污染排放标准、面源产排污特征的相似度，计算各污染源类别对水体污染的贡献指数，判断对水质超标贡献最显著的污染类别，定性解析出影响目标水体的面... ......
【经典题目】【循环DFS】生成数组的全排列
问题描述 给你一个数组，生成这个数组中元素的全排列。 思路 经典的循环dfs。要点是我们需要设置visited数组来指代其是否被遍历过。 代码 class Solution: def islandPerimeter(self, grid): if not grid: return [] visite ......
数字人论文:Audio-Driven Facial Animation by Joint End-to-End Learning of Pose and Emotion
老规矩. 直接第三章 3. 端到端网络结构 给一个audio 短窗口, 也就是片段. 我们预测窗口中间时刻的面部表情. 我们把表情看做一个全端点的向量 (后面我们会看这是什么的一种刻画面部) 一旦我们网络训完, 我们回各个时间点同时生成, 并行. 即使不需要过去的帧画面, 依然生成很稳定的画面. ( ......
经典多线程题目
1.三种线程按顺序执行 public class Test1 { // private static Logger log = Logger.getLogger(Test2.class); public static void main(String[] args) throws Interrupt ......
【PRC】鲁棒跨域伪标记和对比学习的无监督域自适应NIR-VIS人脸识别 Robust Cross-Domain Pseudo-Labeling and Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation NIR-VIS Face Recognition
【该文章为杨学长的文章，膜拜】 探索跨领域数据中的内在关系并学习领域不变表示 由于需要在低光照条件下实现24h的人脸识别，近红外加可见光的(NIR-VIS)人脸识别受到了更多的关注。但是数据标注是一个难点。该文章提出了Robust crossdomain Pseudo-labeling and Co ......
#1 题目
题目 题（额头）目（眼睛），文章的眉目之间。 传达文章的意思。 文章标题可能有一些词性： 名词 反复出现频率最高的一个名词。 好处是什么？ 不止一次出现，连成线，构成文章线索 就出了一次，凭啥？说明全文围绕它展开。 出现多次，但每一次含义都不同。一语双关多关。 动词 题目不能是纯动词（打、听、看、学 ......
Deep Learning —— 异步优化器 —— RMSpropAsync —— 异步RMSprop
代码地址： https://github.com/chainer/chainerrl/blob/master/chainerrl/optimizers/rmsprop_async.py def update_core_cpu(self, param): grad = param.grad if gr ......
关于一类求前k优的题目
今天打模拟赛碰到了不会。 对于这类题一般要考虑方案与方案之间的转移。 要满足下面三个条件： 保证每种方案只会被计算一次，每种方案一定满足可以遍历到。 第 \(k\) 优的答案得到之后，松弛后，\(k+1\) 的答案一定已经可以得到了。 每种方案更新完之后只会产生 \(O(1)\) 的新方案。 举个例 ......
[论文精读][基于点云的蛋白-配体亲和力]A Point Cloud-Based Deep Learning Strategy for Protein-Ligand Binding Affinity Prediction
我需要的信息 代码，论文 不考虑共价键，每个点包括了六种原子信息，包括xyz坐标，范德华半径，原子重量以及来源（1是蛋白质，-1是配体）。原子坐标被标准化，其它参数也被标准化。对不足1024个原子的的复合体，补0到1024。 增加考虑的原子从1024到2048，没有提升，增加原子信息通道，没有提升（ ......
GDKOI2023题目乱写
Day 1: T1:直接随机一个向量 \(v\)，计算 \(A \times B \times v\) 与 \(C \times v\) ，判断是否相等，时间复杂度为 \(O(n^2)\) 正确性是可以保证的，不过我不是很会证明。 #include<iostream> using namespace ......
机器学习经典教材《模式识别与机器学习》，Pattern Recognition and Machine Learning，PRML官方开放免费下载
微软剑桥研究院实验室主任Christopher Bishop的经典著作《模式识别与机器学习》，Pattern Recognition and Machine Learning，简称PRML，被微软“开源”了。 本书介绍&下载页：（书的介绍页面） https://www.microsoft.com/e ......
Graph Laplacian for Semi-Supervised Learning
目录概符号说明Graph-Laplacian for SSL Streicher O. and Gilboa G. Graph laplacian for semi-supervised learning. arXiv preprint arXiv:2301.04956, 2023. 概 标题取得有 ......
一道有趣的线段树题目
\(T4\) 莫队 首先我们需要知道一种统计答案的方法。 我们记 \(R_i\) 表示右边第一个和他相同的位置。 那么我们记 \(a_i=\min(a_{i+1},R_i)\) ，那么贡献就是 \(a_i-i+1\) ，所以我们最后就是要维护 \(a_i\) 就好了。 但是实际上如果你要直接维护 \ ......
实现一个自动生成小学四则运算题目的命令行程序
作业所属课程 https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/CSGrade21-12/homework/13016 作业要求 https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/CSGrade21-12/homework/13016 作业目标 实现一个自 ......
A Lightweight Method for Modeling Confidence in Recommendations with Learned Beta Distributions论文阅读笔记
A Lightweight Method for Modeling Confidence in Recommendations with Learned Beta Distributions论文阅读笔记 摘要 大多数推荐系统并不提供对其决策信心的指示。因此，他们不区分确定的建议和不确定的建议。现 ......