莫尔斯电码或莫尔斯电码是一种特殊的字符编码方式，它使用一系列信号对字母、数字和标点符号进行加密：长（破折号）和短（点）。 编码表 点和划音译为“嘀”、“嗒”，以下使用音译代表。 数字的记忆规律 0-9的摩尔斯电码均为5位； 1-5的摩尔斯电码，前面的点的个数就代表第几个数字，比如，1的摩尔斯
双向长短期记忆模型如何工作（深度学习） Photo by 弗雷迪·雅各布 on 不飞溅 使用改进的双向长短期记忆神经网络 (arXiv) 检测恶意请求 作者 ： Wenhao Li , Bincheng Zhang , Jiajie Zhang 抽象的 ： 检测和拦截恶意请求是网络安全中最广泛使用的抵御攻击的方法之一。大多数现有的
14年前的记忆只几件事部分的有印象，见过的手机更替的记忆时间有错位（查找手机发布时间才发现）也大概是因为这十几年09-15经历了按键机到触屏机这一手机硬件软件飞速的更新，同时更是电视到手机的变革，结果表现就是好多摩托劳拉按键机上的游戏直到翻到视频才想起来
关于RNN（循环神经网络）（简略了解）： https://zhuanlan.zhihu.com/p/105383343 关于LSTM（长短期记忆网络）以及GRU： Q1：LSTM如何实现长短期记忆？（《百面深度学习》p54） 一般的RNN（循环神经网络）中，一般是参数共享的【1】，存在对于短期的数据敏感，但是对于长期数据不敏感的问题。LSTM能解决这个问
第三章 2 基本运算符-数学运算 记忆笔记1、算术运算符 + 加法 - 减法 * 乘法 / 除法 // 整除 ** 幂数 % 余数2、赋值运算符 += -= *= /= //= **= %=3、比较运算符 > < >= <= == !=4、逻辑运算符 and 逻辑与 or 逻辑或5、成员运算符 in not in6、身份
动机 本文是2020年KDD上的一篇论文。当时的工作已经有不少方法使用元学习来缓解推荐系统冷启动问题，它们大部分都是基于MAML的，这种方法通常是为所有冷启动用户(物品)生成一个初始化向量，然后让这些冷启动用户(物品)经过少量训练就可以快速收敛到一个不错的值。但是上述这种方法会导
「C.E.L.U-02」苦涩 题目背景 回想起自己的过往的人生，YQH 觉得心中充满了苦涩。如果人生能再来一次，我一定会少做一些傻事，少真香几次，然后大胆地去追寻自己的爱。可惜没有这样一个机会了。 题目描述 在 YQH 的梦中，他看到自己过去的记忆正在不断浮现在自己脑中。这些记忆带给他的是满
近来琐事缠身，加之爱妻临产，我终于有幸体会到人近中年的苦恼。 恰逢夏日时节，天愈炎热，人愈烦闷。正当此时，有老友相邀于江湖，喜不自胜。酒酣胸坦之余，话题渐渐来到了我北漂的日子。 “北漂的那几年，你印象最深的是什么？”老友瞪着微醺的眼眸问道。 我脑海中闪过无数画面：有西二旗
滑雪 题目传送门 算法 记忆化搜索 $ O(n^2) $ 什么是记忆化搜索？ 记忆化搜索本质是动态规划，只是以dfs的形式呈现 记忆化搜索可以提高运行的效率——通过记录每个状态的值，等到需要的时候直接用，就避免了重复的计算 如何dp？ 码来 #include <iostream> #include <cstring> // memset所
重点记忆：（红色） 示例： 总结：
C++ 滑雪 /* 问题描述: 给定一个 R 行 C 列的矩阵，表示一个矩形网格滑雪场。 矩阵中第 i 行第 j 列的点表示滑雪场的第 i 行第 j 列区域的高度。 一个人从滑雪场中的某个区域内出发，每次可以向上下左右任意一个方向滑动一个单位距离。 当然，一个人能够滑动到某相邻区
什么是UML类图 Class Diagram:用于表示类、接口、实例等之间相互的静态关系 虽然名字叫类图，但类图中并不只有类 记忆技巧 UML箭头方向： 从子类指向父类 我相信 很多同学都会有和我一样的想法，认为子类是以父类为基础的，箭头应该父类指向子类 那么我们改如何去记忆呢？ 定义子类需
23:59 快乐是要去找的，很少有天生幸福的人。 ——亦舒 经一事，长一智。当然，经过的事，要仔细分析得失，这智才能长出来。不
细数门前落叶，倾听窗外雨声，涉水而过的声音此次响起，你被雨淋湿的心，是否依旧。 站在寒冬的冷风中，漫天的雪花正纷纷扬扬地包裹着这座寒冷的城市。想着逝去了的那份真挚的无价情义，我忍不住怆然泪下。 你在雨中行走，你从不打伞;你有自己的天空，它从不下雨。 那段岁月，无论从何种角
睡眠 睡眠状态下，分为快速眼动睡眠（REM） 、非快速眼动睡眠（NREM），整个睡眠过程由这两种睡眠阶段交替循环完成。 快速眼动睡眠（REM） 睡眠时，大量神经元之间会传递信号，也就是脑电波。脑电波一会缓慢波动，一会又跟清醒时一样，每90分钟完成一次转换 后来实验证实，睡眠有助于强化新来的信息的存储和
js中关于原型和原型链有 __proto__ 、prototype、constructor 频频出现在面试题中，但是记得多了反而容易记混。 这里简单总结下每个属性的使用场景，方便记忆。 对象和函数都有 __proto__，对象的 __proto__指向构造函数的prototype，构造函数的__proto__指向 Function.prototype 对象
现代语言歧义性删除、修改、精简、统一。 兴趣爱好的源头。 理解力差异化的源头。 记忆力的加固。 思维、记忆的传输。 衰老逆作法、长生不老。 死后记忆。 有机物分解、传输、重组。 外星文明。 穿越时光。
目录概主要内容一种简便的估计方法被记忆的样本所产生的边际效用不同网络结构下的实验最后一次是否足够用于记忆一些示例 Feldman V. and Zhang C. What neural networks memorize and why: discovering the long tail via influence estimation. In Advances in Neural Informat
“我”之所以为“我”，每个人都能拥有自己独特的属于自己的“意识世界”，每个“我”之所以能存在，其最根本的原因就是大脑。 现代科学已从各方面证明或了解，意识来自于大脑。到底是否存在灵魂？这个当前还无法证明。 认识大脑 从各类科普或专业书籍、音频和视频，我们可以简单了解
1 动态规划 从背包问题开始： https://zhuanlan.zhihu.com/p/93857890 区间dp等等：https://oi-wiki.org/dp/interval/ 最重要的是，能够用dp数组，1到3维度一般，去表示最终结果，对于具体的题目，dp[i][j]表示什么意思，将成为解答的关键 很多动态规划都可以使用带记忆化的搜索去做 2 例题
计算过的值先保存起来呢，届时直接查找到使用（递归+记忆化） 哈希memo[i]
现在很多企业都有自己的数据运营部门，而企业在收集到和获得数据之后，要想利用这些数据往往需要专业的数据可视化工具，而目前而言这类工具软件越来越多，而今天要科学的分析下为什么使用可视化软件可以更好的利用数据。 第一，通常情况下数据可视化工具会把繁多的数据以各种形式
机器学习卷积参数换算例子 class DQN(nn.Module): def __init__(self, h, w, outputs): super(DQN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=5, stride=2) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(16) self.conv2 = nn.Conv2d(16,
搜索： 不能够很好的处理重叠的子问题，处理重叠的子问题时比较低效 动态规划： 比较好地处理了重叠子问题，但是在有些拓扑关系比较复杂的题目面前，又显得无奈 记忆化搜索采用搜索的形式和动态规划中递推的思想 简单点说： 记忆化搜索=搜索的形式+动态规划的思想 1.记忆化搜索的思想 记忆
课题： 探索人工智能的研究方向 问题描述： 设置九个按钮，仅仅按钮1可以不给机器处罚，其他按钮都会触发惩罚，机器监听到 惩罚后通过写入记忆规避掉错误历史动作，最终通过不断试错，让机器学会按下正确按钮。 代码环境： python 虚拟场景： 灯源，开关，机器类 最优目标： 害怕度越小越好 训练状态
