- 7.Jain Fairness Index
其木王·王子
机器学习中的数学pythonSCI
1.JainFairnessIndexJainFairnessIndex是一种用于衡量资源分配公平性的指标,特别适用于网络服务的质量保证和资源管理。该指标是由印度工程师和学者RaviJain在1984年提出的。JainFairnessIndex的计算公式如下:J(x1,x2,...,xn)=(∑i=1nxi)2n⋅∑i=1n(xi)2\begin{equation}J(x_1,x_2,...,x_
- ML Design Pattern——Fairness Lens
卢延吉
NewDeveloperML&ME&GPT设计模式
FairnessLensWhendiscussingmachinelearningdesignpatternsthroughafairnesslens,weareessentiallyexamininghowtoensurethatthealgorithmsandmodelswecreatearefairandunbiased.Thisinvolvesconsideringhowdifferent
- 专题解读|Graph Fairness代表性工作介绍
梦码城
图神经网络robustness人工智能深度学习fairness神经网络
1.图上的公平性问题图在现实世界中无处不在,例如知识图谱,社交网络和生物网络。近年来,图神经网络(graphneuralnetworks,GNNs)在图结构数据建模方面表现出了强大的能力。一般地,GNNs采用消息传递机制,通过迭代地聚合邻居节点的表示来更新节点的表示。得到的表示同时保留了节点属性和局部图结构信息,便于各种下游任务,如节点分类和链接预测。尽管GNNs表现优异,但最近的研究表明,GNN
- Bias and Fairness in Large Language Models: A Survey
UnknownBody
LLM综述文章语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《BiasandFairnessinLargeLanguageModels:ASurvey》的翻译。大型语言模型中的偏见与公平性研究摘要1引言2LLM偏见与公平的形式化3偏见评价指标的分类4偏见评价数据集的分类5缓解偏见的技术分类6开放问题和挑战7结论摘要大型语言模型(llm)的快速发展使得处理、理解和生成类人文本成为可能,并越来越多地集成到触及我们社会领域的系统中。尽管
- 最大最小公平性(Max-min Fairness)的学习记录
qbzzzz95
思考源头:遇到一道很有意思的题,关于带宽分配的最大最小公平性(Max-minFairness)原则。如图1所示图1:最大最小公平性解决思路:众所周知,关于发送方的流量控制,就是滑动窗口机制了,但只知窗口,还是得不到速率。拥塞避免也是在解决窗口的问题,同样得不到速率。查了很多资料了,最后发现其实还是与拥塞控制相关,引起带宽竞争。这就要用到最大最小公平性原则最大最小公平性原则的核心思想:最小流量的最大
- A Survey on Fairness in Large Language Models
UnknownBody
LLM综述文章语言模型人工智能深度学习
本文是LLM系列文章,针对《ASurveyonFairnessinLargeLanguageModels》的翻译。大型语言模型中的公平性研究综述摘要1引言2评估度量3内在去偏4外部去偏5大型LLM的公平性6讨论7结论摘要大型语言模型(LLM)已经显示出强大的性能和发展前景,并在现实世界中得到了广泛的部署。然而,LLM可以从未处理的训练数据中捕捉社会偏见,并将这些偏见传播到下游任务。不公平的LLM制
- ML-fairness-gym入门教学
恣睢s
深度学习机器学习
1、ML-fairness-gym简介ML-fairness-gym是一个探索机器学习系统长期影响的工具。可以用于评估机器学习系统的公平性和评估静态数据集上针对各种输入的误差度量的差异。开源网站:GitHub-google/ml-fairness-gym2、安装ML-fairness-gym(Windows)官方安装教程:ml-fairness-gym/docs/installation.mdat
- 论文阅读-Fairness-aware Personalized Ranking Recommendation viaAdversarial Learning
春春辉
论文阅读推荐算法算法机器学习
摘要推荐算法通常基于历史用户-项目交互(例如,点击、喜欢或评级)构建模型,以提供个性化的项目排序列表。由于用户偏好的不同,这些交互通常不均匀地分布在不同的项目组上。然而,作者表明,推荐算法可以继承甚至放大这种不平衡的分布,导致对项目组的不公平推荐。具体地说,作者将基于排名的统计均等(statisticalparity)和机会均等(equalopportunity)的概念形式化为项目组个性化排名推荐
- Certifying Some Distributional Fairness with Subpopulation Decomposition
梦码城
论文阅读机器学习人工智能深度学习FairnessCertified
文章目录CertifyingSomeDistributionalFairnesswithSubpopulationDecomposition1.介绍2.基于公平约束分布的可验证公平性2.1可验证公平性3.公平性认证框架3.1子群分解【核心】3.2具有敏感偏移的可验证公平性3.3具有一般偏移的可验证公平性附录数据分布CertifyingSomeDistributionalFairnesswithSu
- ACCA P7 - Ethics and Practice management
深深睁开眼
1Codeofethicsandconduct1.1FundamentalprinciplesIntegrity-(truth)straightforwardandhonestfairdealingandtruthfulnessObjectivity-(fairness)notallowbias,conflictsofinterestorundueinfluence事实独立和形式独立Profess
- 刘润说什么是公平,公正,公开?
杨洁kathy
到底什么是:公平,公正,公开?高考结束,有很多关于高考的讨论。其中一个,已经讨论了40年:那就是用一场考试来决定一个人的一生,公不公平?要讨论这个问题,那就要首先理解什么是“公平”(fairness)。公平,就是用“同一把”尺子丈量万物。我用分数要求你,也用分数要求所有其他人,一视同仁。这就是公平。公平的核心,不是用了“哪一把”尺子,而是用了“同一把”尺子。什么叫不是“同一把”?举个例子来说吧。妈
- 清河随笔|“家”之随想
印记_成长
文|清河AHomeofLoyalty,Fairness,Honor&Fraternity有着五千年文明的中华民族,历来是重视“家”这个概念的。从构字法来看,“家”为会意字,上面为“宀”部,表示居所,而下面为“豕”,表示猪。古代生产力低下,人们多在屋子里养猪,所以有遮风挡雨的房子、养得有猪这样的家畜就成了家的标志。原始社会,和大自然作斗争的人们终于有了可以遮风避雨的处所,有了驯化的动物,生活也趋于安
- 论文精读:FairMOT: On the Fairness of Detection and Re-Identification in MultipleObject Tracking
樱花的浪漫
目标追踪网络深度学习计算机视觉人工智能cnn
1.提出背景以往的工作通常将re-ID视为次要任务,其准确性受到主要检测任务的严重影响。因此,网络偏向于主检测任务,这对re-ID任务不公平。2.核心思想将MOT表示为单个网络中目标检测和reid的多任务学习,因为它允许两个任务的联合优化,并且具有较高的计算效率。然而,我们发现这两个任务倾向于相互竞争,这需要仔细处理。特别是,以往的工作通常将re-ID视为次要任务,其准确性受到主要检测任务的严重影
- L3-GDPR 具体权利篇
Alchemist007
DGPR原则GDPRArticle5Article,任何构成以上原则的例外情况或者限制情况必须由欧盟或者成员国法律明确规定(GDPRArticle23)。lawfulness指dataprocessing必须有合法基础,符合第七条的规定。fairness意在规范datasubject和datacontroller的关系,后者必须以及时、透明、全面、易理解,且符合前者意愿的方式,就process的过
- #今日论文推荐# 可信图神经网络综述:隐私,鲁棒性,公平和可解释性
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深度学习transformer深度学习计算机视觉
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- 推荐系统公平性论文阅读(一)
「已注销」
算法机器学习人工智能深度学习大数据
公平性(fariness)-新的突破点推荐系统的公平性(fairness)正在成为推荐系统领域的一个新的突破点,目前对于推荐系统这种需要落地的应用,单纯的在模型领域取得准确率等指标的突破已经不是唯一的追求。虽然fancy的模型依然重要,但是越来越多的学者关注于模型在应用中的可解释性以及机器学习算法中性别偏见、种族歧视等不公平问题,而这也与社会学、人口学、经济学等不同学科产生了交叉。我决定先选几篇前
- 可信图神经网络综述:隐私,鲁棒性,公平和可解释性
PaperWeekly
神经网络机器学习人工智能深度学习大数据
©作者|戴恩炎,赵天翔,王苏杭单位|宾夕法尼亚州立大学对于可信图神经网络(TrustworthyGraphNeuralNetworks)在隐私(privacy),鲁棒性(robustness),公平(fairness)和可解释性(explainability)的研究工作,我们进行了系统的梳理和讨论。对于可信赖所要求的各个方面,我们将现有概念和方法归类并提炼出各类的通用框架。同时我们也给出了代表性工
- Fairness in Deep Learning: A Computational Perspective
肉嘟嘟的zhu
机器学习公平性测试深度学习机器学习
深度学习的公平性:计算的角度利用深度学习缓解歧视性,从三个方面:DiscriminationviaInput,DiscriminationviaRepresentation,PredictionQualityDisparity的三个阶段Pre-processing,In-processing,Post-processing论述缓解的方法。一、DiscriminationviaInput(1)Pre
- Collaborative Fairness in Federated Learning论文阅读笔记
kkcodeer
联邦学习1024程序员节机器学习
论文地址:https://arxiv.org/abs/2008.121611.介绍大多数现有的分布式或FL框架忽略了参与的一个重要方面:协作公平性。特别是,所有参与者都可以收到相同或类似的模型,而不管他们的贡献如何。为了解决这个问题,本文研究了FL中的协作公平性,并提出了一个新的协作公平联合学习(CFFL)框架,该框架利用声誉强制参与者收敛到不同的模型,从而在不影响预测性能的情况下实现公平性。在基
- 【论文泛读】Towards Long-term Fairness in Recommendation - 2021 - WSDM
JinyuZ1996
论文推荐系统强化学习推荐公平性论文泛读CMDP
TowardsLong-termFairnessinRecommendation[2021-WSDM]本文是投在顶会WSDM上的2021年的新文章,旨在采用强化学习方法解决常规推荐环境中的曝光不公平问题。个人进行了泛读,摘要和评论如下(由于未进行精读可能会存在谬误):论文解决的具体问题和主要假设该篇论文站在item的角度,认为解决推荐系统的公平性问题,不应该在静态的或者在“使用一次性策略就能使之公
- Differential Privacy and Fairness in Decisions and Learning Tasks: A Survey
故、梦
差分隐私机器学习公平性人工智能机器学习
1摘要综述了近年来差分隐私与公平交叉领域的成果分析了差分隐私在决策问题和学习任务中可能加剧不公平性的原因在差分隐私系统中缓解不公平性的措施在公平的条件下部署隐私模型面临的挑战2介绍大型数据集和计算资源的可用性推动了人工智能的重大进展。这些进展使得人工智能成为涉及个人的许多决策和政策操作的辅助工具:包括法律决策、贷款、招聘、福利分配等。然而,机器学习模型是个黑盒。所以人们会担忧,这个系统是否公平?是
- 机器学习中的偏差与公平性研究报告分享 A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning
Younix脏羊
考试学习机器学习
IITCS480-IntroductiontoArtificialIntelligenceAssignments_Week13_Participationgithub:https://github.com/IIT-MAI-2020Fall文章目录论文文档思维导图TwoquestionsAssignments总体看法关于SocialBias的看法论文文档https://arxiv.org/pdf/1
- Fairness in Recommendation: A Survey 阅读笔记
Catherine_he_ye
人工智能深度学习
论文链接搁置了许久的毕设,又要开始重新启航。2022年的最后一段时间过得真是很崎岖,2023希望大家平安喜乐。课设还未结束,但是毕设不能再拖,开工啦!这又是一篇综述,有关推荐系统中的公平性,之前有两篇综述都更宏观,讲了机器学习领域的公平性,当然推荐系统也在其中,这次就读的细一点,从推荐系统方向来看,也许不久的将来我也会去做推荐系统与RL的交叉了。写在前面:看这篇综述时,有参考这篇知乎内容。摘要关键
- 可信任的人工智能(三)
魏可伟
人工智能机器学习
在本系列文章的前两章我们介绍了人工智能模型的公平性(Fairness)、可解释性(Explainability)以及模型质量(Quality)的基本概念。这些都是构建可信任的人工智能平台的重要因素。在本文中我们将介绍IBM为建立可信任的人工智能推出的解决方案——IBMWatsonStudioTrustedAI。IBMWatsonStudioTrustedAI介绍IBMWatsonStudioTru
- Fairness-aware Adversarial Perturbation Towards Bias Mitigation for Deployed Deep Models[论文笔记]
威化饼的一隅
论文阅读对抗样本公平性深度学习计算机视觉AI公平
对抗性扰动能提升公平性?!在arxiv上看到一篇用对抗样本来做公平性提升的论文,fairness-awareAdversarialPerturbationTowardsBiasMitigationforDeployedDeepModels,被CVPR2022接收。arxiv链接简介文章解决的问题:提升深度学习模型的公平性现有方案劣势:现有的深度学习模型公平性提升方案,更多的是讨论如何训练出一个公平
- 【推荐系统】深入理解推荐系统:Fairness、Bias和Debias
风度78
算法大数据编程语言python机器学习
写在前面【推荐系统】专栏历史文章:深入理解YouTube推荐系统算法深入理解推荐系统:召回深入理解推荐系统:排序作为【推荐系统】系列文章的第四篇,将以推荐系统的“Fairness公平性”作为今天的主角,会从四个方面来介绍Fairness的相关问题、解决方案、相关比赛和参考文献。有一段时间没有更新这个系列的文章,最近刚好没太多事情,Coggle也会加快更新推荐系统相关的文章,希望能给大家带来帮助。一
- Recommendation Fairness: From Static to Dynamic 阅读笔记
Catherine_he_ye
强化学习算法公平
论文链接https://arxiv.org/abs/2109.03150v1Section1引言越来越多的推荐系统开始将推荐建模为一个马尔可夫决策过程,并使用强化学习来解决这个问题。从而推荐系统场景下的公平性研究便面临着一个从静态评价与一次性干预staticevaluationandone-shotintervention到动态监控与不间断控制dynamicmonitoringandnon-sto
- FAIRNESS IN MACHINE LEARNING: A SURVEY 阅读笔记
Catherine_he_ye
论文阅读算法公平
论文链接刚读完一篇关于机器学习领域研究公平性的综述,这篇综述想必与其有许多共通之处,重合部分不再整理笔记,可详见上一篇论文的笔记:ASurveyonBiasandFairnessinMachineLearning阅读笔记_Catherine_he_ye的博客Section1引言这篇文章试图在机器学习文献中提供不同的思想流派和减轻(社会)偏见和增加公平的方法的概述。它将方法组织成广泛接受的预处理、在
- 算法的可解释性
数据算法小屋
大数据算法
我们知道ResponsibleAI主要分为两个方面,Interpretability和Fairness。Interpretabiliy指的是算法具有一定的可解释性,Fairness指的是算法具有一定的公平性。这两个问题在笔者刚工作的时候还是比较热门的,虽然这两年它们已经渐渐不流行了,很少用了,但是笔者还是记录下之前的使用经验和心得吧。我们知道算法中有一个准确率和可解性之间的tradeoff,准确率
- A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning 阅读笔记
Catherine_he_ye
人工智能算法公平
论文链接Section1引言1.Inthecontextofdecision-making,fairnessistheabsenceofanyprejudiceorfavoritismtowardanindividualorgroupbasedontheirinherentoracquiredcharacteristics.公平是指基于个人或群体的固有或后天特征而对其没有任何偏见或偏袒。2.bia
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite