Maximizing

CS269I：Incentives in Computer Science 学习笔记 Lecture 16: Revenue-Maximizing Auctions（收入最大化拍卖）

Lecture16:Revenue-MaximizingAuctions（收入最大化拍卖）1RevenueMaximizationandBayesianAnalysis一直以来，我们关注的都是最大化社会福利的拍卖设计（至少在那些真实出价的场景中）。福利最大化确实是在很多场景中我们最多考虑的事情，比如我们之前看了很长时间的赞助搜索和在线广告。在福利最大化拍卖中，收入也被考虑过，但也仅仅是机制的一个副
ldc1513·2024-09-09 02:38

Twenty Lectures on Algorithmic Game Theory 算法博弈论二十讲 Lecture 5 Revenue-Maximizing Auctions （上）

TwentyLecturesonAlgorithmicGameTheory算法博弈论二十讲Lecture5Revenue-MaximizingAuctions（上）Lecture5Revenue-MaximizingAuctions第2至第4讲聚焦于设计能够最大化社会福利的机制，无论是精确还是近似。这类机制的收益产生仅仅是副作用，是激励代理人如实报告私人信息的必要之恶。本讲研究旨在最大化收益的机制
菜菜菜菜菜菜苟·2024-08-24 04:45

Sparse Iso-FLOP Transformations for Maximizing Training Efficiency

SparseIso-FLOPTransformationsforMaximizingTrainingEfficiency论文链接：https://arxiv.org/pdf/2303.11525.pdf源码链接：https://hub.nuaa.cf/CerebrasResearch/Sparse-IFT简介模型尺寸和训练数据的增加导致了很多深度学习的突破（AlexNet、ResNet、Trans
qgh1223·2024-01-30 15:11

InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets

InfoGAN:通过信息最大化的生成对抗网络进行的可解释表示的学习摘要：这篇论文描述了InfoGAN，一种对于对抗生成网络的信息理论上的扩展，它能够以完全无监督的方式学习分离的表达。InfoGAN是一个对抗生成网络，它也会最大化隐藏变量的一个小的子集和观察数据之间的互信息。我们推出了可以被高效优化的互信息目标函数的下界。特别地说，InfoGAN成功了从MNIST数据集的数字形状中分离出了书写风格，
马小李23·2023-10-27 13:27

InfoGAN: Information Maximizing Generative Adversarial Nets论文阅读

[toc]1.InfoGAN:InterpretableRepresentationLearningbyInformationMaximizingGenerativeAdversarialNetsarXiv:1606.03657[cs.LG]tensorflow2代码：https://github.com/zhangkaihua88/ML_Paper1.1.摘要InfoGAN对生成对抗网络的信息理
山雾幻华·2023-02-03 11:02

数据挖掘之支持向量机SVM以及它的两种解法Maximizing the margin of perceptron

文章目录Method1:OptimalSolutionMethod2:ApproximateSolution相关题目从上节课Margin-Based通理出发，在线性可分linearseparable的情况下，我们要找到最大的margin，这样子能使得泛化误差的上界尽可能小，支持向量机SupportVectorMachine(SVM)就是找到最大Margin的方法。Method1:OptimalSo
蒋大钊！·2023-01-04 08:42

【论文阅读】InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing GAN

论文下载bib:@inproceedings{chenduan2016infogan,author={XiChenandYanDuanandReinHouthooftandJohnSchulmanandIlyaSutskeverandPieterAbbeel},title={InfoGAN:InterpretableRepresentationLearningbyInformationMaximi
来日可期1314·2022-12-28 08:23

Deep Domain Confusion: Maximizing for Domain Invariance

1.作者来源UCBerkeley与UMassLowell,的EricTzeng,JudyHoffman,NingZhang，KateSaenko，TrevorDarrell2014年的一篇paper好像没有说什么期刊会议上的链接地址2.Motivation在大规模数据集上训练的通用监督深度CNN模型可以减少但不能消除在标准基准测试上的数据集偏差。也就是我们所说的domainadaptation。3
Sha_Ye_Bu_Hui·2022-04-08 08:37

【ICNP2020】AdapLoRa Resource Adaptation for Maximizing Network Lifetime in LoRa networks

AdaptiveAllocationofNetworkResource一、前言文章选于ICNP2020，作者提出了AdaLoRa，一种细粒度的模型，能够对动态网络进行资源分配，并最大化LoRa网络的lifetime。不仅仅要实现资源分配，还要使分配的结果更为公平。具体表现为，网络中出现第一个电量耗尽的设备时，其他设备还剩余多少电量。查询最后结果得知，这个lifetime的时间单位是年。在之前的论文
翡翠的风吟·2021-11-26 14:09

论文笔记一（Maximizing CNN Accelerator Efficiency Through Resource Partitioning）

论文笔记一（卷积神经网络嵌入FPGA平台的研究）文章目录论文笔记一（卷积神经网络嵌入FPGA平台的研究）摘要一、论文贡献介绍二、背景三、相关工作四、CNN复杂度分析4.1时间复杂度4.2空间复杂度4.3复杂度分析五、数据量化5.1量化流5.1.1权重量化数据量化5.2不同策略的分析六、系统设计6.1整体架构6.2PE架构6.3详细设计6.3.1工作计划6.3.2控制器系统七、存储系统7.1缓冲设计
想发核心·2021-08-18 14:57

078Maximizing Thought Readability---以色彩的对比凸现想法

(2016-08-24-周三13:28:45)MaximizingThoughtReadabilityTurnonThoughtbackgroundsandshadowsandmakethecolorsassignedtotheseitemstheoppositeofthetextcolortomaximizeThoughtreadability.以色彩的对比凸现想法启用想法的背景和文字阴影，结合
菜五·2021-04-28 15:10

Freeway：Maximizing MLP for Slice-Out-of-Order Execution

Freeway:MaximizingMLPforSlice-Out-of-OrderExecution摘要：问题：为了能够掩盖内存和LLC的长访问延迟，充分的利用MLP将非常重要。尽管当前OOO处理器中能够有效的利用MLP，但是硬件复杂，能效低，能耗大之前的工作：sOOO(slice-out-of-out)是一种相对于OOO核能效更高的，能够利用MLP的微架构。这种结构将存储指令和相关指令构建成为
shuiliusheng·2020-09-15 05:22

【GAN ZOO翻译系列】InfoGAN： Interpretable Representation Learning by Information Maximizing GAN

本文是InfoGAN的翻译，原文地址：https://arxiv.org/abs/1606.03657相当一部分部分翻译参照于：https://blog.csdn.net/pingguolou/article/details/72920970infoGAN：通过最大化生成对抗网络中信息的可解释性表征学习XiChen†‡,YanDuan†‡,ReinHouthooft†‡,JohnSchulman†
ictzk·2020-08-22 03:15

InfoGAN：Interpretable Representation Learning by Information Maximizing GANs论文解读

概述：InfoGAN是国际神经信息处理系统大会NIPS2016上的论文，作者来自加州大学伯克利分校和OpenAI团队的研究人员，被OpenAI称为当年的五大突破之一。针对传统生成对抗网络以高度混杂的模式使用随机噪声，随机噪声的每一个维度不能显式地表示真实数据空间下的属性或特征的问题，论文所提出的InfoGAN以无监督方式学习隐空间下非混杂方式真实特征表示（disentangledrepresent
csdn-WJW·2020-08-22 03:46

Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Net（小白学GAN 八）

原文链接：https://arxiv.org/pdf/1606.03657.pdf简介背景：从ConditionalGAN在输入中加上标签来控制数据生成数据的类别到DeepConventionalGAN发现输入的随机噪声可以控制生成数据的形态，我们已经可以十分肯定，输入的随机噪声可以决定生成的数据，但是它是如何决定的？我们又该如何利用这个原理呢？核心思想：将输入生成器的向量分为两部分：一为随机噪声
fan1102958151·2020-08-22 01:36

每日论文InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial

转载地址：http://hacker.duanshishi.com/?p=1766InfoGANInfoGAN是一种能够学习disentangledrepresentation的GAN(https://arxiv.org/pdf/1606.03657v1.pdf)，何为disentangledrepresentation？比如人脸数据集中有各种不同的属性特点，如脸部表情、是否带眼睛、头发的风格眼珠
Tygrer·2020-08-22 00:40

MEX maximizing

原题：RecallthatMEXofanarrayisaminimumnon-negativeintegerthatdoesnotbelongtothearray.Examples:forthearray[0,0,1,0,2][0,0,1,0,2]MEXequalsto33becausenumbers0,10,1and22arepresentedinthearrayand33istheminimu
星痕一梦·2020-07-31 13:37

InfoGAN(Interpretable representation learning by information maximizing GAN)

论文：https://papers.nips.cc/paper/6399-infogan-interpretable-representation-learning-by-information-maximizing-generative-adversarial-nets.pdf
奔跑的林小川·2020-07-16 05:34

InfoGAN：Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets

InfoGAN:InterpretableRepresentationLearningbyInformationMaximizingGenerativeAdversarialNetsPaper:https://arxiv.org/abs/1606.03657Code:https://github.com/openai/InfoGANTips：Nips2016的一篇paper。（阅读笔记）1.Mai
Seyanh Qiang·2020-07-05 09:38

[生成对抗网络GAN入门指南]（10）InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing GAN

本篇blog的内容基于原始论文InfoGAN:InterpretableRepresentationLearningbyInformationMaximizingGenerativeAdversarialNets（NPIs2016）和《生成对抗网络入门指南》第六章。完整代码及简析见文章末尾一、为什么要使用InfoGANInfoGAN采用无监督的方式学习，并尝试实现可解释特征。使用了信息论的原理，通
gdtop818·2020-06-28 20:04

Codeforces 1294D MEX maximizing（思维）

传送门题意：先给出MEX的定义：一个数列，他里面没有出现的第一个非负整数给一个q,x然后有q行，每行一个整数，把这个数加到数列中，对数列中的每个数可以+x,或者-x，任意次，使得该数列中的MEX的值尽可能的大，并输出思路：+x,-x操作等同于%x的操作ans为当前要输出的MEX的值，我们现在需要求的就是，在除了已经用去的数之外，其他的数能否变成ans（意思就是ans%x在数列中是否有剩余，如果有就
_Alexander·2020-02-01 22:00

CodeForces 1294D MEX maximizing（思维）

http://codeforces.com/contest/1294/problem/D大致题意：刚开始有一个空集合，会往里添加q次数，每次加一个值，而且你可以让这个数任意加减x若干次每次添加后就查询当前最小的不属于这个集合的非负整数是什么。尽可能让这个最小的不属于这个数列的非负整数最大。解题思路：由于每次添加的数t可以加减任意次的x，故我们只需记录t%x，用num[i]表示i的个数用ans去递增
WorLone·2020-01-25 14:00

（略）Deep Domain Confusion: Maximizing for Domain Invariance（2014）

（比较早的文章，略写一下科普）作者采用MMD(maximummeandiscrepancy)作为sourcedomain和targetdomain之间的特征向量（featurevector）之间的距离的度量（metric），最小化MMD可以解决sourcedomain和targetdomain之间的数据偏差(data-bias)问题：网络架构（Krizhevskyarchitecture）：低5层
满堂风来·2019-12-07 12:24

翻译论文：Deep Domain Confusion: Maximizing for Domain Invariance

题外话：第一次做全文翻译，翻译不好请谅解，多多给予意见。最近在看DDC，顺便就把这篇文章翻译一下。摘要最近的报告表明，在大规模数据集上训练的通用监督深度cnn模型可以减少但不消除对标准基准数据集的偏差。在新的领域中对深度模型进行微调可能需要大量的数据，对于许多应用程序来说，这些数据都是不可用的。我们提出了一种新的cnn体系结构，它引入了一个适应层和一个额外的域混淆损失，学习一种既具有语义意义又具有
这有只狐狸·2019-11-28 04:20

神奇的深度迁移学习DDC：Deep Domain Confusion: Maximizing for Domain Invariance

1、简介数据样本不够怎么使用深度学习？大家第一时间想到的肯定是微调已经训练好的模型，像VGG、Inception、Resnet这样的模型，但是有时我们可能会发现，有时微调后的效果并不是很好，可能会需要微调好多层才能得到较好的效果，但是这往往需要大量的样本，但当我们仅有少量或没有带标注的数据时，我们就无法有效的通过微调网络来实现对新样本的识别。存在这一问题的主要原因是源数据与目标数据之间的分布情况不
看_这是一群菜鸟·2018-05-10 15:01

Maximizing the Spread of Influence through a Social Network

社交网络和影响力的传播社交网络是人们传播影响力的媒介，人们在网络上传播着观点、想法、信息以及创新。消费市场中人们也发现依靠口碑效应能显著的提高利润。影响力最大化这个问题的描述如下：前提：一个有限的预算B（给予一些有影响力的人S一些免费的商品样品）；目标：通过这些人在社交网络上的影响力，期望更多的人受到影响并且购买该商品；问题：如何确定这些有影响力的人？衍生的研究方向：社交网络的影响力传播模型研究；
zm714981790·2015-11-21 14:00

Apparatus, system, and method for automatically minimizing real-time task latency and maximizing non-real

apparatus, system, and method are provided for automatically minimizing Real-Time (RT) task latency and maximizing
·2015-11-13 18:13

Twelve Principles of Agile Software

Principle 10: Simplicity--the art of maximizing the amount of work not done--is essential.
·2015-11-13 17:29

A Distance Maximizing Problem

Given an array A of integers, find the maximum of j-i subjected to the constraint of A[i] < A[j]. 发现这三天做的题目都是一个类型的。 就是采用一个header 一个 tail 指针 同时卡 一个array的两个边界 来在O(n) 的时间内 完成 brute force 需要O(n2)
·2015-11-12 09:36

敏捷开发智慧敏捷系列之五：定不定流程和模板？

乙：“预先定义的流程和模板未必适用，敏捷开发崇尚推迟决策，只有在具体工作之前才能决定是否写，怎么写最好（maximizing the amount of work not done）。”
·2015-11-11 13:40

RESPONDING TO DEVICE CAPABILITIES

Maximizing Real Estate the game takes up the full height and width of the available screen real estate
·2015-11-11 00:14

Scrum 培训系列---Scrum Roles

  The Product Owner is responsible for maximizing return on investment (ROI) by identifying product
·2015-11-08 14:16

*[hackerrank]Maximizing XOR

https://www.hackerrank.com/contests/w1/challenges/maximizing-xor/ 找了半天规律，答案竟然是暴力，伤感。
·2015-11-08 13:08

使用HttpHandler实现图片防盗链

NOTE：这个例子来自于《Maximizing ASP.NET Real World, Object-Oriented Development》一书： Step.1：创建文件 CustomHandler.cs
·2015-10-31 09:25

【HackerRank】Maximizing XOR

给定两个整数：L 和 R ∀ L ≤ A ≤ B ≤ R, 找出 A xor B 的最大值。 输入格式 第一行包含 L 第一行包含 R 数据范围 1 ≤ L ≤ R ≤ 103 输出格式 输出最大的异或和 题解： 1 import java.io.*; 2 import java.util.*; 3 import java.text.*; 4 import ja
·2015-10-31 09:54

My Solution to A Distance Maximizing Problem

算法思想借鉴自：http://blog.csdn.net/clamreason/article/details/7904062 由2个元素开始作为初始条件，一个一个元素的添加进现有数组，保存2个变量，1个是currMin，就是当前处理的子数组的最小元素，一个是maxDiff，就是当前处理的子数组中最大的数对之差。如果当前添加的元素比min小，更新min，如果当前添加的元素减去min比maxDif
·2015-10-21 12:50

使用HttpHandler实现图片防盗链

本文摘自文章： 《Http Handler 介绍》   作者：张子阳 使用HttpHandler实现图片防盗链   NOTE：这个例子来自于《Maximizing
·2015-10-21 11:27

Maximizing Battery Life

MaximizingBatteryLife7.1MeasuringBatteryUsage测量电池用量7.2Disabling禁用BroadcastReceivers7.3Networking网络7.4Location位置7.5Sensors传感器7.6Graphics图形7.7Alarms提醒7.8WakeLocks保持进程在休眠时从屏幕消失    Withlittlepowercomesgre
愚人cc·2015-10-06 00:22

[LeetCode] A Distance Maximizing Problem

Question:GivenanarrayAofintegers,findthemaximumofj-isubjectedtotheconstraintofA[i] A[i - 1])        {            local += 1;        }        else        {            local = 0;        }        global 
furuijie8679·2015-01-19 09:19

[LeetCode] A Distance Maximizing Problem

Question:GivenanarrayAofintegers,findthemaximumofj-isubjectedtotheconstraintofA[i] A[i - 1])         {             local += 1;         }         else         {             local = 0;         }        
furuijie8679·2015-01-19 09:19

Maximizing XOR

MaximizingXOR#include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  using namespace s
xy六道·2014-09-26 16:59

Maximizing XOR

MaximizingXOR#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include using namespace std;/* * Complete 
xy六道·2014-09-26 16:59

[leetcode] A Distance Maximizing Problem的疑问

阅读更多http://leetcode.com/2011/05/a-distance-maximizing-problem.html问题：GivenanarrayAofintegers,findthemaximumofj-isubjectedtotheconstraintofA
chriszeng87·2014-08-25 22:00

[leetcode] A Distance Maximizing Problem的疑问

http://leetcode.com/2011/05/a-distance-maximizing-problem.html   问题： Given an array A of
chriszeng87·2014-08-25 22:00

敏捷开发智慧之：定不定流程和模板？

乙：“预先定义的流程和模板未必适用，敏捷开发崇尚推迟决策，只有在具体工作之前才能决定是否写，怎么写最好（maximizing the amount of work not done）。”
焦志广·2012-10-08 15:00

敏捷开发智慧四：定不定流程和模板？

乙：“预先定义的流程和模板未必适用，敏捷开发崇尚推迟决策，只有在具体工作之前才能决定是否写，怎么写最好（maximizing the amount of work not done）。”
焦志广·2012-09-29 10:00

Matlab矢量化编程技巧

Matlab提供了大量的命令来避免循环 建议是：在确定要写一个针对矩阵操作的2重循环之前，请仔细阅读帮助中的Maximizing MATLAB Performance一节。
wangleide414·2012-09-20 13:00

Axure RP Pro - 翻译 - 5.5 Tutorial教程 - AXURE 301 Article 3: Maximizing Reuse of Masters最大化重用共用区块 - Custom

AxureRPPro-翻译-5.5Tutorial教程-AXURE301Article3:MaximizingReuseofMasters最大化重用共用区块-CustomWidgetLibraries自定义部件库Overview概述   1.CustomWidgetLibraries   1.自定义部件库    2.LoadingCustomWidgetLibraries   2.载入自定义部件库
hu_zhenghui·2010-02-08 16:00

Axure RP Pro - 翻译 - 5.5 Tutorial教程 - AXURE 301 Article 2: Maximizing Reuse of Masters最大化重用共用区块 - Raised

AxureRPPro-翻译-5.5Tutorial教程-AXURE301Article2:MaximizingReuseofMasters最大化重用共用区块-RaisedEvents触发事件Overview概述    1.RaisedEventsDemo   1.演示触发事件   2.RaisedEvents   2.触发事件   3.UsingRaisedEvents   3.使用触发事件1.R
hu_zhenghui·2010-02-08 16:00

Axure RP Pro - 翻译 - 5.5 Tutorial教程 - AXURE 301 Article 1: Maximizing Reuse of Masters最大化重用共用区块 - Affecting

AxureRPPro-翻译-5.5Tutorial教程-AXURE301Article1:MaximizingReuseofMasters最大化重用共用区块-AffectingWidgetsinMasters在共用区块中影响部件Overview概述    1.ReuseofMasters   1.重用共用区块   2.DynamicPanels   2.动态面板   3.SettingWidget
hu_zhenghui·2010-02-08 16:00
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