原题传送门 1. 题目描述 2. Solution 1 1、思路分析 Approach #1 (Naive Linear Search) [Time Limit Exceeded] 2、代码实现 package Q0299.Q0217ContainsDuplicate; public class Solution1 { // Approach #1 (Naive Linear Search) [Time Limit Exceeded] public boo
Abstract & Introduction & Related Work 研究任务 无标注数据NER学习已有方法和相关工作 Unsupervised domain adaptationAggregation of annotationsWeak supervision 面临挑战 他们的方法依赖于一个临时的机制，用于生成候选span来进行分类 创新思路 提出一种弱监
自变量（Independent variable）一词来自数学。也叫实验刺激(inputs)。——qianxin Math-Based Approach on Neural Networks Perceptrons algebraic terms with inputs \(x_1, x_2, ...\), weights \(w_1, w_2, ...\), and bias \(b\) is \[output=\left\{\begin{matrix} 0\ if\ \s
抱歉，鉴于本人太懒，不想调格式换成md文件，要使用什么转换的好方法可以留言告诉我哦，要原文的话私聊我
这篇文章发布2015年，关于Attention的应用。 现在看来可能价值没那么大了，但是由于没读过还是要读一遍。 简介 Introduce In parallel, the concept of “attention” has gained popularity recently in training neural networks, allowing models to learn alignments betwe
学习笔记，仅供参考，有错必纠 文章目录 目标函数 优化方案 P-子问题 S-子问题 U ( v ) U^{(v)} U
从正的和未标记的数据中学习的变分方法 摘要 仅从正样本和未标记的样本中学习二类分类器在许多实际应用中是一项重要且具有挑战性的任务。 大多数最近的PU学习方法是基于监督学习类型的错误分类风险开发的，并且它们可能遭受对类先验概率的不准确估计。 在这篇文章中，我们引入了
<<频谱数据的端到端学习：频谱监测应用中无线信号识别的深度学习方法>> Abstract 这篇论文介绍了端到端学习频谱数据——基于深神经网络的频谱监测应用中的新复杂无线信号识别方法的伞术语。 端到端学习允许（本文方案的优点）： 直接从简单的无线信号表示中自动获取特征，而不需要设计
字符串 & 正则表达式 一、字符串二、函数处理1、查找2、分割3、大小写转换4、修剪5、检测开头结尾6、排版7、串型判断 8、语句转化三 、正则表达式匹配1、正则模块处理2、正则对象处理 一、字符串 字符串主要用于编程，概念说明、函数解释、用法详述见正文，这里补充一点：字
1、Incur ａ heavy loss蒙受巨大损失 2、undergo遭受，经历 3、Ameliorate oneself完善自我 4、retrieve挽回，回复，回忆，补偿retrieve information检索信息 5、Vanish from the face of the earth消失的无影无踪 6、Uphold the revolutionary tradition继承革命传统 7、Demonstrate
we need to open ourselves as much as possible it is the only approach where we can enhance our abilities for a better life!
【写在前面】该论文发表于AAAI2020，提出了一个采用深度学习在数据存在缺失的情况下进行因果关系发现的框架，框架中采用了GAN和VAE，GAN网络主要用来进行数据补全，VAE则进行生成一个无向因果图，然后利用了加噪模型对因果图关系的方向进行确定。 论文链接：https://arxiv.org/abs/20
题解：该题是可以使用卡特兰数递推来解决，因为是从1到n顺序进栈的所以，定义一数组f[999]，用于记录有几个数时的出栈的结果数量，当最后一个出栈的数字是x的时候，出栈的数可以分为两部分： 一部分比x大，一部分比x小 比x大就是f[n-x],比x小就是f[x-1] 当然f[0]和f[1]都是1，从2开始递推 代
文章目录 IntroData_WarehousePreprocessingclassificationClusteringMining Association Rules in Large Databases 注：课件请去GitHub自取https://github.com/leonodelee/UCAS_Course_2020 文章中的思维导图请到我上传的文件中下载，链接失效可以私聊我 https://download.
20210109 - An Ensemble Approach to Large-Scale Fuzzy Name Matching 这篇文章介绍了一种大数据场景下如果进行字符串，或者说命名的模糊匹配方案，该文章提出了一种集成的方法，从行文上来看，非常完整，技术没有完全看懂，留存。
1. 概述 在2.x中，spark有两个用来与kafka整合的代码，版本代号为0.8和0.10，由于在0.8，kafka有两套消费者api，根据高级api得到了Receiver-based Approach，根据低级api得到了Direct Approach，而在0.10由于kafka只有一套消费者api了，所以也只有Direct Approach 2. Direct Approach 由于0.8与
要点：使用DMRP algorithm (decision making with a reference point)在重启阶段为解决问题提供好的方向。 引文来自： Kottler S. (2010) SAT Solving with Reference Points. In: Strichman O., Szeider S. (eds) Theory and Applications of Satisfiability Testing – SAT 2010. S
Spark Streaming简介 Spark Streaming架构 Spark Streaming作业提交 Spark Streaming窗口操作 Spark Streaming全局统计量 Spark Streaming容错性分析 WAL工作原理 Spark Streaming消费Kafka Direct Approach Direct Approach和Recever-based
Teaching Robots to Draw 教会机器人画画https://h2r.cs.brown.edu/wp-content/uploads/kotani19.pdf Atsunobu Kotani and Stefanie Tellex In this paper, we introduce an approach which enables manipulator robots to write handwritten characters or line drawings. Given
---恢复内容开始--- 分析静态网络的方法：（1）节点链接图 （2）可视化邻接矩阵 and（3）hierarchical edge bundles. 分析网络演变的方法：（1）时间到时间的映射和（2）事件到空间的映射 实现方法为动画和网格图（small multiples). 该方法主要包括四个部分：（1）离散化（2）向量化，标准化（3）降维（4）可视化和交互
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1907.08009.pdf 摘要 交通事故的发生由于司机分心。今天，司机监视是必要的对于最近自动驾驶汽车来提醒司机为了控制车辆事故发生。在这篇文章中，一个时空方法被应用到分类驾驶人的分心水平和移动决策使用卷积神经网络（CNNs）。我们解决这
加尔各答印度统计研究所，作者： Pulak Purkait (pulak_r@isical.ac.in) 2013 年 代码：基于模糊规则的超分辨率重建方法 - CodeForge.cn http://www.codeforge.cn/article/239282/
Saliency Detection: A Spectral Residual Approach 题目：Saliency Detection: A Spectral Residual Approach 作者：Xiaodi Hou, Liqing Zhang 领域：显著性目标检测 类型：新视角, 新方法 概述 The ability of human visual system to detect visual saliency is extraordinarily
