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机器学习每日论文速递[07.30]

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cs.LG 方向，今日共计95篇

[cs.LG]：

【1】 Tackling Multiple Ordinal Regression Problems: Sparse and Deep Multi-Task Learning Approaches
标题：处理多重有序回归问题：稀疏和深入的多任务学习方法
作者： Lu Wang, Dongxiao Zhu
备注：18 pages, 2 figures
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12508

【2】 FDive: Learning Relevance Models using Pattern-based Similarity Measures
标题：FDive：使用基于模式的相似性度量学习相关性模型
作者： Frederik L. Dennig, Michael Behrisch
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12489

【3】 Action Grammars: A Cognitive Model for Learning Temporal Abstractions
标题：动作语法：学习时间抽象的认知模型
作者： Robert Tjarko Lange, Aldo Faisal
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12477

【4】 Hindsight Trust Region Policy Optimization
标题：后见之明信任区策略优化
作者： Hanbo Zhang, Nanning Zheng
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12439

【5】 Quadruply Stochastic Gradients for Large Scale Nonlinear Semi-Supervised AUC Optimization
标题：大规模非线性半监督AUC优化的四重随机梯度
作者： Wanli Shi, Heng Huang
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12416

【6】 CloudLSTM: A Recurrent Neural Model for Spatiotemporal Point-cloud Stream Forecasting
标题：CloudLSTM：一种用于时空点云流预测的递归神经模型
作者： Chaoyun Zhang, Paul Patras
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12410

【7】 Computing the Value of Data: Towards Applied Data Minimalism
标题：计算数据价值：走向应用数据最小化
作者： Michaela Regneri, Sabine Stamm
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12404

【8】 A Unified Bellman Optimality Principle Combining Reward Maximization and Empowerment
标题：一种结合报酬最大化和授权的统一Bellman优化原则
作者： Felix Leibfried, Jordi Grau-Moya
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12392

【9】 Latent Space Factorisation and Manipulation via Matrix Subspace Projection
标题：基于矩阵子空间投影的潜在空间分解与处理
作者： Xiao Li, Frank Guerin
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12385

【10】 A comparison of Deep Learning performances with others machine learning algorithms on credit scoring unbalanced data
标题：深度学习与其他机器学习算法在信用评分不平衡数据上的性能比较
作者： Louis Marceau, Eric Charton
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12363

【11】 Bandit Convex Optimization in Non-stationary Environments
标题：非平稳环境中的Bandit凸优化
作者： Peng Zhao, Zhi-Hua Zhou
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12340

【12】 Learning Invariant Representations for Sentiment Analysis: The Missing Material is Datasets
标题：学习情感分析的不变表示：缺失的材料是数据集
作者： Victor Bouvier, Clément Chastagnol
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12305

【13】 Hidden Covariate Shift: A Minimal Assumption For Domain Adaptation
标题：隐协变量移位：领域适应的最小假设
作者： Victor Bouvier, Clément Chastagnol
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12299

【14】 Discovering Association with Copula Entropy
标题：发现与Copula熵的关联
作者： Ma Jian
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12268

【15】 A Deep Learning Based Attack for The Chaos-based Image Encryption
标题：一种基于深度学习的混沌图像加密攻击
作者： Chen He, Z. Jane Wang
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12245

【16】 DETOX: A Redundancy-based Framework for Faster and More Robust Gradient Aggregation
标题：detox：一个基于冗余的框架，用于更快、更健壮的梯度聚合
作者： Shashank Rajput, Dimitris Papailiopoulos
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12205

【17】 Bandits with Feedback Graphs and Switching Costs
标题：带反馈图和切换成本的强盗
作者： Raman Arora, Mehryar Mohri
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12189

【18】 Multi-modal Predictive Models of Diabetes Progression
标题：糖尿病进展的多模态预测模型
作者： Ramin Ramazi, Rahmatollah Beheshti
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12175

【19】 Are Odds Really Odd? Bypassing Statistical Detection of Adversarial Examples
标题：赔率真的很奇怪吗？绕过对抗实例的统计检测
作者： Hossein Hosseini, Radha Poovendran
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12138

【20】 AiAds: Automated and Intelligent Advertising System for Sponsored Search
标题：AiAds：用于赞助搜索的自动化和智能广告系统
作者： Xiao Yang, Yanfeng Zhu
备注：Accepted at ACM KDD 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12118

【21】 Charting the Right Manifold: Manifold Mixup for Few-shot Learning
标题：绘制正确的流形：流形混合用于少量学习
作者： Puneet Mangla, Balaji Krishnamurthy
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12087

【22】 Probabilistic Models of Relational Implication
标题：关系蕴涵的概率模型
作者： Xavier Holt
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12048

【23】 Mindful Active Learning
标题：专心主动学习
作者： Zhila Esna Ashari, Hassan Ghasemzadeh
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12003

【24】 Blocking Bandits
标题：阻挡土匪
作者： Soumya Basu, Sanjay Shakkottai
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11975

【25】 Modeling Winner-Take-All Competition in Sparse Binary Projections
标题：稀疏二元投影中赢家通吃竞争模型
作者： Wenye Li
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11959

【26】 Learnable Parameter Similarity
标题：可学习参数相似性
作者： Guangcong Wang, Guangrun Wang
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11943

【27】 REP: Predicting the Time-Course of Drug Sensitivity
标题：代表：预测药物敏感性的时间进程
作者： Cheng Qian, Nicholas D. Sidiropoulos
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11911

【28】 DeepCABAC: A Universal Compression Algorithm for Deep Neural Networks
标题：DeepCABAC：一种通用的深层神经网络压缩算法
作者： Simon Wiedemann, Wojciech Samek
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11900

【29】 Multi-task Self-Supervised Learning for Human Activity Detection
标题：用于人体活动检测的多任务自监督学习
作者： Aaqib Saeed, Johan Lukkien
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11879

【30】 Uncertainty in Model-Agnostic Meta-Learning using Variational Inference
标题：使用变分推理的模型不可知元学习中的不确定性
作者： Cuong Nguyen, Gustavo Carneiro
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11864

【31】 Many could be better than all: A novel instance-oriented algorithm for Multi-modal Multi-label problem
标题：许多可能比全部更好：一种新的面向实例的多模态多标签问题算法
作者： Yi Zhang, Lei Zhang
备注：To be published in ICME 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11857

【32】 Generative Adversarial Network for Handwritten Text
标题：手写文本的生成对抗性网络
作者： Bo Ji, Tianyi Chen
备注：12 pages, 7 figures, submitted for WACV 2020
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11845

【33】 Scalable Dictionary Classifiers for Time Series Classification
标题：用于时间序列分类的可伸缩字典分类器
作者： Matthew Middlehurst, Anthony Bagnall
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11815

【34】 Learning and Interpreting Potentials for Classical Hamiltonian Systems
标题：经典哈密顿系统的学习和解释势
作者： Harish S. Bhat
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11806

【35】 Learning Task Specifications from Demonstrations via the Principle of Maximum Causal Entropy
标题：通过最大因果熵原理从演示中学习任务规范
作者： Marcell Vazquez-Chanlatte, Sanjit A. Seshia
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11792

【36】 On Hard Exploration for Reinforcement Learning: a Case Study in Pommerman
标题：强化学习的艰苦探索-以Pommerman为例
作者： Chao Gao, Matthew E. Taylor
备注：AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11788

【37】 Understanding Adversarial Robustness: The Trade-off between Minimum and Average Margin
标题：理解对手的稳健性：最小和平均利润率之间的权衡
作者： Kaiwen Wu, Yaoliang Yu
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11780

【38】 An Encoder-Decoder Based Approach for Anomaly Detection with Application in Additive Manufacturing
标题：一种基于编解码器的异常检测方法及其在添加剂制造中的应用
作者： Baihong Jin, Alberto Sangiovanni Vincentelli
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11778

【39】 Deep Reinforcement Learning for Personalized Search Story Recommendation
标题：深度强化学习在个性化搜索故事推荐中的应用
作者： Jason (Jiasheng) Zhang, Linhong Zhu
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11754

【40】 Action Guidance with MCTS for Deep Reinforcement Learning
标题：深度强化学习的MCTS行动指导
作者： Bilal Kartal, Matthew E. Taylor
备注：AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE'19). arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1904.05759, arXiv:1812.00045
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11703

【41】 Finite-Time Performance of Distributed Temporal Difference Learning with Linear Function Approximation
标题：线性函数逼近的分布式时间差分学习的有限时间性能
作者： Thinh T. Doan, Justin Romberg
备注：arXiv admin note: text overlap with arXiv:1902.07393
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12530

【42】 Joey NMT: A Minimalist NMT Toolkit for Novices
标题：Joey NMT：面向新手的最简NMT工具包
作者： Julia Kreutzer, Stefan Riezler
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12484

【43】 Energy-Efficient Processing and Robust Wireless Cooperative Transmission for Edge Inference
标题：用于边缘推断的节能处理和鲁棒无线协作传输
作者： Kai Yang, Zhi Ding
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12475

【44】 Automated Lesion Detection by Regressing Intensity-Based Distance with a Neural Network
标题：基于神经网络的基于强度的距离回归自动病变检测
作者： Kimberlin M.H. van Wijnen, Marleen de Bruijne
备注：MICCAI 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12452

【45】 Salient Slices: Improved Neural Network Training and Performance with Image Entropy
标题：显著切片：改进的神经网络训练和图像熵性能
作者： Steven J. Frank, Andrea M. Frank
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12436

【46】 sql4ml A declarative end-to-end workflow for machine learning
标题：sql4ml用于机器学习的声明性端到端工作流
作者： Nantia Makrynioti, Vasilis Vassalos
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12415

【47】 Lotka-Volterra competition mechanism embedded in a decision-making method
标题：嵌入决策方法的Lotka-Volterra竞争机制
作者： Tomoaki Niiyama, Satoshi Sunada
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12399

【48】 Style Conditioned Recommendations
标题：样式有条件的建议
作者： Murium Iqbal, Timothy Anderton
备注：9 pages, 10 figures, Accepted to RecSys '19
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12388

【49】 On the Value of Bandit Feedback for Offline Recommender System Evaluation
标题：论Bandit反馈在离线推荐系统评估中的价值
作者： Olivier Jeunen, Flavian Vasile
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12384

【50】 Completing partial recipes using item-based collaborative filtering to recommend ingredients
标题：使用基于项目的协作过滤完成部分食谱以推荐配料
作者： Paula Fermín Cueto, Agnieszka Słowik
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12380

【51】 Tripartite Vector Representations for Better Job Recommendation
标题：三方向量表示更好的工作推荐
作者： Mengshu Liu, Mohammed Korayem
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12379

【52】 Music Recommendations in Hyperbolic Space: An Application of Empirical Bayes and Hierarchical Poincaré Embeddings
标题：双曲空间中的音乐推荐：经验贝叶斯和分层Poincaré嵌入的应用
作者： Tim Schmeier, Brett Vintch
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12378

【53】 Topic Modeling with Wasserstein Autoencoders
标题：使用Wasserstein自动编码器的主题建模
作者： Feng Nan, Bing Xiang
备注：to appear at ACL 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12374

【54】 Production Ranking Systems: A Review
标题：生产排序系统综述
作者： Murium Iqbal, Kamelia Aryafar
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12372

【55】 Detecting Radical Text over Online Media using Deep Learning
标题：利用深度学习检测在线媒体上的偏旁文本
作者： Armaan Kaur, Divya Bansal
备注：The Paper consists of 7 pages with 5 figures. The paper is accepted in Intelligent Information Feed Workshop of 25th ACM SIGKDD Conference 2019 for oral presentation
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12368

【56】 Multi-Modal Adversarial Autoencoders for Recommendations of Citations and Subject Labels
标题：用于推荐引文和主题标签的多模态对抗性自动编码器
作者： Lukas Galke, Ansgar Scherp
备注：Published in: UMAP '18 Proceedings of the 26th Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization Pages 197-205
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12366

【57】 Collaborative Filtering and Multi-Label Classification with Matrix Factorization
标题：基于矩阵分解的协同过滤和多标签分类
作者： Vikas Kumar
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12365

【58】 A Mathematical Model for Linguistic Universals
标题：语言共性的数学模型
作者： Weinan E, Yajun Zhou
备注：Main text (9 pages, 6 figures); Materials and Methods (iii+275 pages, 20 figures, 5 tables)
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12293

【59】 StarGAN-VC2: Rethinking Conditional Methods for StarGAN-Based Voice Conversion
标题：StarGAN-VC2：重新思考基于StarGAN的语音转换的条件方法
作者： Takuhiro Kaneko, Nobukatsu Hojo
备注：Accepted to Interspeech 2019. Project page: this http URL
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12279

【60】 Silhouette Guided Point Cloud Reconstruction beyond Occlusion
标题：轮廓导引的遮挡后的点云重建
作者： Chuhang Zou, Derek Hoiem
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12253

【61】 Reinforcement with Fading Memories
标题：记忆褪色的强化
作者： Kuang Xu, Se-Young Yun
备注：Forthcoming in Mathematics of Operations Research; An extended abstract appeared in the proceedings of ACM SIGMETRICS 2018
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12227

【62】 A neural network with feature sparsity
标题：一种具有特征稀疏性的神经网络
作者： Ismael Lemhadri, Robert Tibshirani
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12207

【63】 A hybrid neural network model based on improved PSO and SA for bankruptcy prediction
标题：基于改进PSO和SA的破产预测混合神经网络模型
作者： Fatima Zahra Azayite, Said Achchab
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12179

【64】 Adaptive spline fitting with particle swarm optimization
标题：基于粒子群优化的自适应样条拟合
作者： Soumya D. Mohanty, Ethan Fahnestock
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12160

【65】 A Higher-Order Swiss Army Infinitesimal Jackknife
标题：更高级别的瑞士陆军无限小折刀
作者： Ryan Giordano, Tamara Broderick
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12116

【66】 Spatiotemporal Information Processing with a Reservoir Decision-making Network
标题：基于水库决策网络的时空信息处理
作者： Yuanyuan Mi, Si Wu
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12071

【67】 Wasserstein Fair Classification
标题：瓦瑟斯坦公平分类
作者： Ray Jiang, Silvia Chiappa
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12059

【68】 DAR-Net: Dynamic Aggregation Network for Semantic Scene Segmentation
标题：DAR-NET：面向语义场景分割的动态聚合网络
作者： Zongyue Zhao, Karthik Ramani
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12022

【69】 Multi-Rank Sparse and Functional PCA: Manifold Optimization and Iterative Deflation Techniques
标题：多秩稀疏和泛函PCA：流形优化和迭代放气技术
作者： Michael Weylandt
链接：https://arxiv.org/abs/1907.12012

【70】 The Wang-Landau Algorithm as Stochastic Optimization and its Acceleration
标题：作为随机优化的Wang-Landau算法及其加速
作者： Chenguang Dai, Jun S. Liu
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11985

【71】 Investigating the effect of competitiveness power in estimating the average weighted price in electricity market
标题：电力市场中竞争力对平均加权电价估算的影响研究
作者： Naser Rostamni, Tarik A. Rashid
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11984

【72】 DynWalks: Global Topology and Recent Changes Awareness Dynamic Network Embedding
标题：DynWalks：全局拓扑和最近变化意识动态网络嵌入
作者： Chengbin Hou, Shan He
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11968

【73】 hood2vec: Identifying Similar Urban Areas Using Mobility Networks
标题：hood2vec：使用移动网络识别相似的城市区域
作者： Xin Liu, Alexandros Labrinidis
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11951

【74】 Is BERT Really Robust? Natural Language Attack on Text Classification and Entailment
标题：伯特真的很强壮吗？自然语言对文本分类和蕴涵的攻击
作者： Di Jin, Peter Szolovits
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11932

【75】 MaskGAN: Towards Diverse and Interactive Facial Image Manipulation
标题：MaskGAN：走向多样化和交互式的面部图像处理
作者： Cheng-Han Lee, Ping Luo
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11922

【76】 Variational f-divergence Minimization
标题：变分f-散度最小化
作者： Mingtian Zhang, David Barber
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11891

【77】 Towards Effective Rebuttal: Listening Comprehension using Corpus-Wide Claim Mining
标题：走向有效反驳：使用语料库范围内的权利要求挖掘的听力理解
作者： Tamar Lavee, Noam Slonim
备注：6th Argument Mining Workshop @ ACL 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11889

【78】 Q-MIND: Defeating Stealthy DoS Attacks in SDN with a Machine-learning based Defense Framework
标题：Q-Mind：用基于机器学习的防御框架击败SDN中的隐形DoS攻击
作者： Trung V. Phan, Thomas Bauschert
备注：This paper has been accepted for publication in IEEE GLOBECOM conference 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11887

【79】 A Benchmark on Tricks for Large-scale Image Retrieval
标题：一种用于大规模图像检索的Tricks基准测试
作者： ByungSoo Ko, Youngjoon Kim
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11854

【80】 Self-Imitation Learning of Locomotion Movements through Termination Curriculum
标题：终止课程中运动动作的自我模仿学习
作者： Amin Babadi, Perttu Hämäläinen
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11842

【81】 Learning Instance-wise Sparsity for Accelerating Deep Models
标题：学习实例稀疏性加速深度模型
作者： Chuanjian Liu, Chang Xu
备注：Accepted by IJCAI 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11840

【82】 Attribute Aware Pooling for Pedestrian Attribute Recognition
标题：用于行人属性识别的属性感知池
作者： Kai Han, Chang Xu
备注：Accepted by IJCAI 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11837

【83】 Deep Learning for CSI Feedback Based on Superimposed Coding
标题：基于叠加编码的CSI反馈深度学习
作者： Chaojin Qing, Chuan Huang
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11836

【84】 Pick-and-Learn: Automatic Quality Evaluation for Noisy-Labeled Image Segmentation
标题：Pick-and-Learn：噪声标记图像分割的自动质量评估
作者： Haidong Zhu, Ji Wu
备注：Accepted for MICCAI2019
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11835

【85】 Bayesian Robustness: A Nonasymptotic Viewpoint
标题：贝叶斯稳健性：一个非渐近的观点
作者： Kush Bhatia, Michael I. Jordan
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11826

【86】 Momentum-Net: Fast and convergent iterative neural network for inverse problems
标题：动量网：快速收敛的反问题迭代神经网络
作者： Il Yong Chun, Jeffrey A. Fessler
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11818

【87】 Learning to design from humans: Imitating human designers through deep learning
标题：向人类学习设计：通过深度学习模仿人类设计师
作者： Ayush Raina, Jonathan Cagan
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11813

【88】 Memory- and Communication-Aware Model Compression for Distributed Deep Learning Inference on IoT
标题：面向物联网分布式深度学习推理的内存和通信感知模型压缩
作者： Kartikeya Bhardwaj, Radu Marculescu
备注：This preprint is for personal use only. The official article will appear as part of the ESWEEK-TECS special issue and will be presented in the International Conference on Hardware/Software Codesign and System Synthesis (CODES+ISSS), 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11804

【89】 PingPong: Packet-Level Signatures for Smart Home Device Events
标题：Pingpong：智能家庭设备事件的包级签名
作者： Rahmadi Trimananda, Brian Demsky
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11797

【90】 Bias of Homotopic Gradient Descent for the Hinge Loss
标题：同伦梯度下降对铰链损失的偏倚
作者： Denali Molitor, Rachel Ward
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11746

【91】 Environment Probing Interaction Policies
标题：环境探测交互策略
作者： Wenxuan Zhou, Abhinav Gupta
备注：Published as a conference paper at ICLR 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11740

【92】 A Strategy for Adaptive Sampling of Multi-fidelity Gaussian Process to Reduce Predictive Uncertainty
标题：一种降低预测不确定性的多保真度高斯过程自适应采样策略
作者： Sayan Ghosh, Liping Wang
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11739

【93】 Large scale continuous-time mean-variance portfolio allocation via reinforcement learning
标题：基于强化学习的大规模连续时间均值-方差组合分配
作者： Haoran Wang, Xun Yu Zhou
备注：15 pages, 4 figures. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1904.11392
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11718

【94】 Learning to Synthesize: Robust Phase Retrieval at Low Photon counts
标题：学习合成：低光子计数下的鲁棒相位恢复
作者： Mo Deng, George Barbastathis
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11713

【95】 Deep MRI Reconstruction: Unrolled Optimization Algorithms Meet Neural Networks
标题：深度MRI重建：展开优化算法满足神经网络
作者： Dong Liang, Leslie Ying
链接：https://arxiv.org/abs/1907.11711

翻译：腾讯翻译君

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  • 每日算法&面试题，大厂特训二十八天——第二十天（树） 肥学 ⚡算法题⚡面试题每日精进java算法数据结构
    目录标题导读算法特训二十八天面试题点击直接资料领取导读肥友们为了更好的去帮助新同学适应算法和面试题，最近我们开始进行专项突击一步一步来。上一期我们完成了动态规划二十一天现在我们进行下一项对各类算法进行二十八天的一个小总结。还在等什么快来一起肥学进行二十八天挑战吧！！特别介绍小白练手专栏，适合刚入手的新人欢迎订阅编程小白进阶python有趣练手项目里面包括了像《机器人尬聊》《恶搞程序》这样的有趣文章
  • 每日一题——第八十八题 互联网打工人no1 C语言程序设计每日一练c语言
    题目：输入一个9位的无符号整数，判断其是否有重复数字#include#include#includeintmain(){charnum_str[10];printf("请输入一个9位数的无符号数：");scanf_s("%9d",&num_str);if(strlen(num_str)!=9){printf("输入的不是一个9位无符号整数，请重新输入");}else{if(hasDuplicate
  • 数字里的世界17期：2021年全球10大顶级数据中心，中国移动榜首 张三叨
    你知道吗？2016年，全球的数据中心共计用电4160亿千瓦时，比整个英国的发电量还多40％！前言每天，我们都会创造超过250万TB的数据。并且随着物联网（IOT）的不断普及，这一数据将持续增长。如此庞大的数据被存储在被称为“数据中心”的专用设施中。虽然最早的数据中心建于20世纪40年代，但直到1997-2000年的互联网泡沫期间才逐渐成为主流。当前人类的技术，比如人工智能和机器学习，已经将我们推向
  • 王东伟，中原焦点秦皇岛站第五期，每日分享第181天 Vivian_c8c7
    《解码青春期》让孩子懂得承担责任，学会道歉。英国诗人亚历山大•蒲柏有句名言：凡人难免犯错宽恕方显神性。学会如何请求对方宽恕对于保持健康的关系至关重要。当青少年把事情搞砸的时候，他们需要从关心他们的成年人那里获得帮助。家长的目标是要培养一个能为自己的行为承担责任的青少年，培养一个敢于诚恳的承认错误，愿意真心悔改的青少年。青少年只关注自己如何委屈，而且会竭尽全力为自己的行为辩解。所以，家长得小心地拆除
  • nosql数据库技术与应用知识点 皆过客，揽星河 NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
    Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
  • Python开发常用的三方模块如下： 换个网名有点难 python开发语言
    Python是一门功能强大的编程语言，拥有丰富的第三方库，这些库为开发者提供了极大的便利。以下是100个常用的Python库，涵盖了多个领域：1、NumPy，用于科学计算的基础库。2、Pandas，提供数据结构和数据分析工具。3、Matplotlib，一个绘图库。4、Scikit-learn，机器学习库。5、SciPy，用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow，由Google开发的开源机
  • 女儿考研完报考雅思 捡拾流年
    是否我过于焦虑？会不会无形间让女儿觉得压力太大了啊。2022年对于我们家来说是不平常的一年。女儿今年大四，为了准备考研，暑假也没回家，年初去了学校到了年末才回家。女儿自己一个人面对考研，没有参加培训，大四学校作业论文等课业也多，她同时也是很努力复习考研的。在疫情开放很多羊的时期，女儿终于顺顺利利参加12月24、25号的考研，我们和家人都觉得女儿回家来要好好休息调养。可女儿回到家，我再查阅考研信息，
  • 发现荞麦过敏这件事 怪小泊
    荞麦在我这里不是常用的谷物。所以前二十年，我以为自己是很正常的，从街头小吃到包装零食到每日三餐，从来没有不能吃的。可是有天我突然病倒了，喉咙火辣辣的肿痛，口水都咽不下去，舌头发麻。当时我以为吃太多零食所致，因为那天我吃了很辣的泡椒凤爪。其实我是不怎么吃辣的。而那个泡椒凤爪真的超辣。当时我以为自己吃多了，并不知道自己对哪个食物过敏。因为不舒服我早早睡了，结果并没有睡着。肚子一阵一阵疼，非常痛苦，终于
  • Python实现简单的机器学习算法 master_chenchengg pythonpython办公效率python开发IT
    Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
  • 【从浅识到熟知Linux】Linux发展史 Jammingpro 从浅学到熟知Linuxlinux运维服务器
    归属专栏：从浅学到熟知Linux个人主页：Jammingpro每日努力一点点，技术变化看得见文章前言：本篇文章记录Linux发展的历史，因在介绍Linux过程中涉及的其他操作系统及人物，本文对相关内容也有所介绍。文章目录Unix发展史Linux发展史开源Linux官网企业应用情况发行版本在学习Linux前，我们可能都会问Linux从哪里来？它是如何发展的。但在介绍Linux之前，需要先介绍一下Un
  • 可以赚钱的app，你们都在用哪些？ 配音新手圈
    1.七猫免费小说2.有柿3.番茄小说兼职副业推荐公众号，配音新手圈，声优配音圈，新配音兼职圈，配音就业圈，鼎音副业，有声新手圈，每天更新各种远程工作与在线兼职，职位包括：写手、程序开发、剪辑、设计、翻译、配音、无门槛、插画、翻译、等等。。。每日更新兼职。4.速读免费小说5.得间免费小说6.快手7.快手极速8.抖音火山版（可提0.2，可能我懒赚的慢，但真不推荐）9.拼多多10.淘宝11.点淘12.美
  • 遥感影像的切片处理 sand&wich 计算机视觉python图像处理
    在遥感影像分析中，经常需要将大尺寸的影像切分成小片段，以便于进行详细的分析和处理。这种方法特别适用于机器学习和图像处理任务，如对象检测、图像分类等。以下是如何使用Python和OpenCV库来实现这一过程，同时确保每个影像片段保留正确的地理信息。准备环境首先，确保安装了必要的Python库，包括numpy、opencv-python和xml.etree.ElementTree。这些库将用于图像处理
  • 每日头像|爱与时光，终年不遇 一宝先生
    小可爱们晚上好呀今天晚上来推送一期情侣头像~喜欢的小可爱可以点赞收藏评论哟~部分素材来自网络，版权归原创者，如有侵权请联系删除今天的头像结束啦喜欢的小可爱可以点下关注哟~如果喜欢本期的内容可以转发分享哦~那我们下期再见咯~拜了个拜~
  • 如果今天是你在世界上的最后一天，你打算如何度过？ 养正读书
    每日一问：如果今天是你在世界上的最后一天，你打算如何度过？生命的祈祷群里老师发出了这样的作业，这无疑是一个让人稍显悲伤而又需要脑洞大开的话题。以下是我的回答。首先，我会给父母，子女留下遗嘱。其次，我会分别给他们留下一封信，告诉我此时内心的独白和对人生的感悟。当然还有一件重要的事，就是为父母做一顿可口的饭菜，陪他们在河边走走，晒晒太阳。我会找出所有的影集和照片，和父母家人一起回忆那过去的时光。我希望
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    在这份指南中，我将深入解析如何利用ChatGPT4.0的高级功能，指导整个学术研究和写作过程。从初步探索研究主题，到撰写结构严谨的学术论文，我将一步步展示如何在每个环节中有效运用ChatGPT。如果您还未使用PLUS版本，可以参考相关教程。**初步探索与主题的确定**起初，我处于庞大的知识领域中，寻找一个可深入研究的领域。ChatGPT如同灯塔，通过深入分析最新研究趋势和领域热点，帮助我在广阔的学
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    在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
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  • AI论文写作推荐哪个好？分享5款AI论文写作带数据图表网站 小猪包333 写论文人工智能深度学习计算机视觉
    在当今学术研究和写作领域，AI论文写作工具的出现极大地提高了写作效率和质量。这些工具不仅能够帮助研究人员快速生成论文草稿，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是五款推荐的AI论文写作工具，包括千笔-AIPassPaper。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款功能强大的AI论文写作助手，旨在帮助用户快速生成高质量的论文内容。AI论文，免费大纲，10分钟3万字https:
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    在当今信息爆炸的时代，AI写作工具的出现极大地提高了写作效率和质量。本文将详细介绍9款优秀的论文写作网站，并重点推荐千笔-AIPassPaper。一、千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款功能强大的AI论文生成器，基于最新的自然语言处理技术，能够一键生成高质量的毕业论文、开题报告等文本内容。它不仅提供智能选题、文献推荐和论文润色等功能，还具有较高的用户评价。其文献综述生成功
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    Midjourney是一款功能强大的AI绘画工具，它使用机器学习技术和深度神经网络等算法，可以生成各种艺术风格的绘画作品。在创意设计、广告宣传等方面有着广泛的应用前景。那么，ai绘画工具midjourney怎么下载？本文将为您介绍Midjourney的下载以及作品的相关管理。一、Midjourney下载Midjourney的下载非常简单，只需打开Midjourney官网（点击“GetMidjour
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    毕业论文的附录通常包含一些在正文中不便于展示或详细阐述的内容，但对理解论文整体又具有重要意义的资料。具体来说，附录可能包含以下内容：AI论文，免费大纲，10分钟3万字，查重高于15%退费，支持数据图表！！AIPaperPass-AI论文写作指导平台AIPaperPass是AI原创论文写作平台，免费千字大纲，5分钟生成3万字初稿，提供答辩汇报ppt、开题报告、任务书等，40篇真实中英文知网参考文献，
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    原文地址： http://janeky.iteye.com/blog/1534352 简述 ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢？其实它本身是对 ConcurrentHashMap的封装，可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见 http://code.google.com/p/concurrentlinke
  • webservice获取访问服务的ip地址 alleni123 webservice
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  • 菜鸟的java基础提升之道——————>是否值得拥有 百合不是茶
    1，c++，java是面向对象编程的语言，将万事万物都看成是对象；java做一件事情关注的是人物，java是c++继承过来的，java没有直接更改地址的权限但是可以通过引用来传值操作地址，java也没有c++中繁琐的操作，java以其优越的可移植型，平台的安全型，高效性赢得了广泛的认同，全世界越来越多的人去学习java，我也是其中的一员      java组成：
  • 通过修改Linux服务自动启动指定应用程序 bijian1013 linux
    Linux中修改系统服务的命令是chkconfig (check config)，命令的详细解释如下: chkconfig 功能说明：检查，设置系统的各种服务。 语　　法：chkconfig [ -- add][ -- del][ -- list][系统服务] 或 chkconfig [ -- level  <</SPAN>
  • spring拦截器的一个简单实例 bijian1013 javaspring拦截器Interceptor
    Purview接口 package aop; public interface Purview { void checkLogin(); } Purview接口的实现类PurviesImpl.java package aop; public class PurviewImpl implements Purview { public void check
  • [Velocity二]自定义Velocity指令 bit1129 velocity
    什么是Velocity指令 在Velocity中，#set,#if, #foreach, #elseif, #parse等，以#开头的称之为指令，Velocity内置的这些指令可以用来做赋值，条件判断，循环控制等脚本语言必备的逻辑控制等语句，Velocity的指令是可扩展的，即用户可以根据实际的需要自定义Velocity指令   自定义指令(Directive)的一般步骤 &nbs
  • 【Hive十】Programming Hive学习笔记 bit1129 programming
    第二章 Getting Started 1.Hive最大的局限性是什么？一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce）,不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的？Hive persists table schemas and other system metadata.
  • nginx有选择性进行限制 ronin47 nginx 动静　限制
    http { limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m; limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;... server {... location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
  • java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 . bylijinnan java
    /* * 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it. * 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
  • Netty学习笔记 bylijinnan javanetty
    本文是阅读以下两篇文章时： http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html 我的一些笔记 ===
  • js获取项目路径 cngolon js
    //js获取项目根路径，如： http://localhost:8083/uimcardprj function getRootPath(){     //获取当前网址，如： http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp     var curWwwPath=window.document.locati
  • oracle 的性能优化 cuishikuan oracleSQL Server
       在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章，为了更加深层次的巩固[边写边记]，也为了可以随时查看，所以发表这篇文章。     1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句，根据这个原理，表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前，那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。（这点本人曾经做过实例验证过，的确如此哦！
  • Shell变量和数组使用详解 daizj linuxshell变量数组
    Shell 变量 定义变量时，变量名不加美元符号（$，PHP语言中变量需要），如： your_name="w3cschool.cc" 注意，变量名和等号之间不能有空格，这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时，变量名的命名须遵循如下规则： 首个字符必须为字母（a-z，A-Z）。 中间不能有空格，可以使用下划线（_）。 不能使用标点符号。 不能使用ba
  • 编程中的一些概念，KISS、DRY、MVC、OOP、REST dcj3sjt126com REST
    KISS、DRY、MVC、OOP、REST （1）KISS是指Keep It Simple,Stupid（摘自wikipedia），指设计时要坚持简约原则，避免不必要的复杂化。 （2）DRY是指Don't Repeat Yourself（摘自wikipedia），特指在程序设计以及计算中避免重复代码，因为这样会降低灵活性、简洁性，并且可能导致代码之间的矛盾。 （3）OOP 即Object-Orie
  • [Android]设置Activity为全屏显示的两种方法 dcj3sjt126com Activity
    1. 方法1：AndroidManifest.xml 里，Activity的 android:theme  指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例:   <application      
  • solrcloud 部署方式比较 eksliang solrCloud
    solrcloud 的部署其实有两种方式可选，那么我们在实践开发中应该怎样选择呢？ 第一种：当启动solr服务器时，内嵌的启动一个Zookeeper服务器，然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。  第二种：将Zookeeper服务器独立的配置一个集群，然后将solr交给Zookeeper进行管理   谈谈第一种：每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
  • Java synchronized关键字详解 gqdy365 synchronized
    转载自：http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html 多线程的同步机制对资源进行加锁，使得在同一个时间，只有一个线程可以进行操作，同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。 同步机制可以使用synchronized关键字实现。 当synchronized关键字修饰一个方法的时候，该方法叫做同步方法。 当s
  • js实现登录时记住用户名 hw1287789687 记住我记住密码cookie记住用户名记住账号
    在页面中如何获取cookie值呢? 如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以 参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040 如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢? 直接上代码了 页面:loginInput.html 代码: <!DOCTYPE html PUB
  • 开发者必备的 Chrome 扩展 justjavac chrome
    Firebug：不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench ChromeSnifferPlus：Chrome 探测器，可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
  • 算法机试题 李亚飞 java算法机试题
           在面试机试时，遇到一个算法题，当时没能写出来，最后是同学帮忙解决的。        这道题大致意思是：输入一个数，比如4,。这时会输出：           &n
  • 正确配置Linux系统ulimit值 字符串 ulimit
    在Linux下面部 署应用的时候，有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题；这个值也会影响服务器的最大并发数，其实Linux是有文件句柄限制的，而且Linux默认不是很高，一般都是1024，生产服务器用 其实很容易就达到这个数量。下面说的是，如何通过正解配置来改正这个系统默认值。因为这个问题是我配置Nginx+php5时遇到了，所以我将这篇归纳进
  • hibernate调用返回游标的存储过程 Supanccy2013 javaDAOoracleHibernatejdbc
    注：原创作品，转载请注明出处。     上篇博文介绍的是hibernate调用返回单值的存储过程，本片博文说的是hibernate调用返回游标的存储过程。     此此扁博文的存储过程的功能相当于是jdbc调用select 的作用。 1，创建oracle中的包，并在该包中创建的游标类型。 ---创建oracle的程
  • Spring 4.2新特性-更简单的Application Event wiselyman application
    1.1 Application Event Spring 4.1的写法请参考10点睛Spring4.1-Application Event 请对比10点睛Spring4.1-Application Event 使用一个@EventListener取代了实现ApplicationListener接口,使耦合度降低; 1.2 示例 包依赖 <p
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