本文行文逻辑打算遵循时间顺序，尽可能复盘一场大会的前后思路，包括会议内容、与会成员、活动流程等等；本人靡颜腻理、心思细腻，甚至会将眼光投向灯光师手里的对讲机、眼光游走的策略；主持人的台风、举止、言谈、学历；演讲嘉宾上台前的准备工作，台中央的站位、身形，以及下台后的搭
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本文对原生的js与jQuery进行了一些简单的对比(不全面)：
Accurate Causal Inference on Discrete Data 这个组在因果学习尤其是离散变量因果定向方面做了很多相关的工作。本文还算是比较近的一篇。 本文提出的是一个利用信息熵和ANM模型来对两个变量的因果性进行确定的算法。这里的数据集只考虑离散数据集。 仍然沿用前面说过的ANM
本文采用pytorch3.6构建多层神经网络与逻辑回归在本文的情感分类预测准确率对比，实验结果显示逻辑回归在少量样本的情况下泛化能力较强。本文承接的是上一份博客的数据集以及文档特征提取方法。 逻辑回归， 0.8599863178812261 多层神经网络， 0.7898165944554842
本文出自谷歌与普林斯顿大学研究人员之手并发表于计算机视觉顶会ECCV2018。本文首次提出了应用于主动双目立体视觉的深度学习解决方案，并引入了一种新的重构误差，采用自监督的方法来解决缺少ground truth数据的问题，本文所提供的方法在许多方面表现出了最好的结果 Abstract 本文首次提
