interpretable optimization split-rules discovery
Lecture#14 Query Planning & Optimization
SQL是声明性的，这意味着用户告诉 DBMS 他们想要什么答案，而不是如何得到答案。因此，DBMS 需要将 SQL 语句转换为可执行的查询计划。 但不同的查询计划的效率可能出现多个数量级的差别，如 Join Algorithms 一节中的 Simple Nested Loop Join 与 Hash ......
MegEngine 使用小技巧：使用 Optimizer 优化参数
MegEngine 的 optimizer 模块中实现了大量的优化算法， 其中 Optimizer 是所有优化器的抽象基类，规定了必须提供的接口。 同时为用户提供了包括 SGD, Adam 在内的常见优化器实现。 ......
[LeetCode] 2405. Optimal Partition of String
Given a string s, partition the string into one or more substrings such that the characters in each substring are unique. That is, no letter appears i ......
Perceptron, Support Vector Machine and Dual Optimization Problem (3)
Support Vector Machines Perceptron and Linear Separability 假设存在一个 linear decision boundary，它可以完美地对 training dataset 进行分割。 那么，经由上述 Perceptron Algorithm ......
解释器模式(Interpreter Pattern)
一、概念 解释器模式(Interpreter Pattern) 用于构造一个简单的语言解释器，将字符串按照自定义的方式解释执行 ，是一种不常用的设计模式 除非从事底层开发自己需要去定义较为复杂的表达式，否则基本上不同这个设计模式 二、适用场景 （1）当一个语言需要解释执行，并可以将该语言中的句子表示 ......
Linux shell `#!` interpreter All In One
Linux shell #! interpreter All In One
指定脚本解释器的路径
#!/usr/bin/env python3
# ✅ 推荐写法, 动态读取 env 配置的解释器路径，切换系统环境不会报错，可移植性高 🚀
#!/usr/bin/python3
# 👎 不推荐写法... ......
Python小练习：优化器torch.optim的使用
Python小练习：优化器torch.optim的使用 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文主要介绍Pytorch中优化器的使用方法，了解optimizer.zero_grad()、loss.backward()以及optimizer. ......
PromptPerfect：prompt optimizer for LLMs LMs and LMOps
1. Introduce Welcome to PromptPerfect(完美提示), a cutting-edge prompt optimizer designed for large language models (LLMs), large models (LMs) and LMOps. ......
Perceptron, Support Vector Machine and Dual Optimization Problem (1)
Linear Decision Boundary（线性决策边界） Example. (classification problem) 给定一个二元的特征空间 $\mathcal{X} = \left{ \text{weight} \times \text{height} \right}$，对标签 $ ......
Vue2模版编译（AST、Optimize 、Render）
在Vue $mount过程中，我们需要把模版编译成render函数，整体实现可以分为三部分： parse、optimize、codegen。 ......
Paper Reading: Interpretable Rule Discovery Through Bilevel Optimization of Split-Rules of Nonlinear Decision Trees
对于可解释的分类器本文限制为用简单的数学术语表示，使用非线性决策树(NLDT)将分类器表示为简单数学规则的集合。树的每个非叶结节点表示一个非线性数学规则，将给定条件节点中的数据集划分为两个不重叠的子集。通过限制每个条件节点上的分裂规则结构和决策树深度，保证了分类器的可解释性。在给定条件节点上的非线性... ......
【论文翻译】An optimization framework for designing robust cascade biquad feedback controllers on active noise cancellation headphones
下载地址：An optimization framework for designing robust cascade biquad feedback controllers on active noise cancellation headphones Abstract 本文提出了一种直接在有源降 ......
Interpretable Rumor Detection in Microblogs by Attending to User Interactions
Article: l 论文标题：Interpretable Rumor Detection in Microblogs by Attending to User Interactions（通过关注用户交互的可解释性的微博谣言检测） l 论文作者：Ling Min Serena Khoo, Hai L ......
Discretizing Continuous Action Space for On-Policy Optimization
**发表时间：**2020（AAAI 2020） **文章要点：**作者想说，连续动作通常都假设每个维度是高斯分布的，这就限制了策略一定是一个单峰，而离散动作就没有这个约束，所以有离散的必要。然后这篇文章提出了一个把连续动作空间离散化的方法，同时避免维度爆炸。通常如果一个连续空间有$M$个维度，如果 ......
迁移学习（SOT）《Cross-domain Activity Recognition via Substructural Optimal Transport》
论文信息 论文标题：Cross-domain Activity Recognition via Substructural Optimal Transport论文作者：Wang Lu, Yiqiang Chen, Jindong Wang, Xin Qin论文来源：Neurocomputing论文地 ......
复现MySQL的索引选择失误以及通过OPTIMIZER_TRACE分析过程
复现MySQL的索引选择失误以及通过OPTIMIZER_TRACE分析过程 验证环境：MySQL 5.7.39 windows-pc 一、构造数据（生成150万数据） 构建一张账户表，带有一级部门id和二级部门id，并且建立有索引。比较典型的业务场景，根据部门id进行各类查询。 CREATE TAB ......