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重新排序-研究生组G题
重新排序-蓝桥杯研究生组G题 1、问题描述 2、解题思路 3、代码实现 1、问题描述 给定一个数组 A 和一些查询 Li,Ri, 求数组中第 Li 至第Ri个元素之和。 nextInt() throws IOException { st.nextToken(); return (int)st.nval; } } 亲测这里不用java快读会超时
1.5K20编辑于 2023-03-23 - 来自专栏苦逼的码农
研究生方向选择
目前在国内的话，绝大部分研究生的研究方向，都是人工智能相关，大部分就是研究某个细分领域，比如图像相关算法啊，生物医疗相关啊，什么基于 xxxx 的人工智能啊，等等。 不过根据这几年的就业情况，如果不继续读博而是研究生就出来工作的，绝大部分人是无法从事和自己研究领域相同的工作的，原因很简单，企业没有那么多相关的岗位。 所以最近几年的情况，大部分研究生毕业后，都去了开发岗做后端开发，客户端开发，游戏开发，等等。 所以我觉得，如果你刚读研不久，那么一定要规划好自己的研究生方向，而不是考研上岸，就放飞自我了，也不要觉得读了研究生，去做开发岗的东西很吃亏很低端，非算法岗不走。 下面是一个读者的提问，大家可以作为一个参考： 读者提问： 帅地回答：如果你以后不走科研方向，读研读什么方向，其实不重要，重要的是，你以后想要从事什么样的岗位，自己最好思考好，不然以后选择会很少。
64330编辑于 2023-09-07 - 来自专栏玉龙小栈
【组播】HCIE面试考官会问哪些呢？
问题二：组播地址的范围是多少？ 答：IPv4 组播地址范围： ? 问题三：协议组播地址有哪些?特殊的组播地址说下? 答：ASM 模型 ASM 模型仅针对组地址提供组播分发。 一个组播组地址作为一个网络服务的集合，任何源发布到该组地址的数据得到同样的服务。接收者主机加入组播组以后可 以接收到任意源发送到该组的数据。 答：SSM 模型针对特定源和组的绑定数据流提供服务 接收者主机在加入组播组时， 可以指定只接收哪些源的数据或指定拒绝接收来自哪些源的数据。加入组播组以后， 主机只会收到指定源发送到该组的数据。 问题六：组播地址能配置给主机使用吗？ 答：组播地址不能配置给主机使用。 问题七：二层组播地址和三层组播地址的对应关系是什么？ 例如组播组地址 224.0.1.1 对 应的组播 MAC 地址为 01-00-5e-00-01-01。
1.1K20发布于 2021-03-23 - 来自专栏组学
代谢组学为冬奥会保驾护航！
代谢组学(metabonomics/metabolomics)是新近发展起来的一门学科,是研究生物体被扰动、刺激后其代谢物组种类、数量及其变化规律的科学，研究对象为基因、蛋白表达和代谢形成的中间产物和最终产物 ，是基因组学和蛋白质组学的延伸，但比蛋白质组学和基因组学更具动态性、时间敏感性。 代谢物组为生物体内小分子代谢物的总和，因此生物体液(如血液、尿等)、细胞提取物、细胞培养液和组织等生物标本便成为代谢组学的具体检测对象。 摩赛恩科技助力代谢组学研究，与您一起为北京冬奥会和冬残奥会加油助威！为国争光！ 冬奥会期间参赛运动员需要进行违禁药物抽检、运动性疲劳的快速恢复、以及科学应用运动饮料和功能补剂，对于受伤的运动员还需采取综合措施实现快速康复等等，而代谢组学作为科学、有效的检测和分析手段，将为冬奥会的顺利举行保驾护航
87310编辑于 2021-12-24 - 来自专栏后端技术
研究生 HW1
该公式会基于全部点的误差进行迭代。 每次迭代都计算全局误差和梯度，将梯度置于中心点，更新中心点。 重复迭代，直到更新步长小于某个定值为止。 具体见代码。 ?
71020发布于 2019-10-08 - 来自专栏深度学习与python
一名在读研究生的自白：我为什么会沉迷于openGauss 社区？| Q推荐
作者 | 鲁冬雪 审校 | 赵钰莹 陈现森，目前是一名华东师范大学在读研究生，曾参与 openGauss 数据库与 Spark 大数据项目的对接任务，实现了 openGauss 社区与 Spark 社区之间的联动 1“与 openGauss 的结缘始于课题，忠于社区氛围” 在与 openGauss 第一次正式合作之前，陈同学便在研究生导师的指导下接触到了 openGauss 社区。 通过与社区伙伴的交流，陈同学对 openGauss 的内核代码了解加深，为研究生课题研究提供了很大助力。 陈同学就曾参加过由 openGauss 社区与 Gauss 松鼠会、墨天轮联合举办的“知识问答竞赛"和“8 小时玩转 openGauss 训练营"两个活动。 通过陈同学我们也了解到，他身边许多同学在遇到技术问题时，也会优先想到去 openGauss 社区相关的 SIG 小组去寻求解决方案。
55620编辑于 2023-03-29 - 来自专栏AiCharm
组会系列 | 自动梯度下降：没有超参数的深度学习
在深度学习中，优化算法是非常重要的，因为它们可以帮助我们训练出更好的模型。然而，现有的优化算法需要调整大量的超参数，这是一项非常耗时和困难的任务。此外，现有算法忽略了神经网络结构信息，而采用隐式的体系结构信息或体系结构不可知的距离函数。
1K20编辑于 2023-05-15 - 来自专栏AiCharm
组会系列 | Visual Saliency Transformer: 视觉显著性检测Tranformer
Transformer Encoder 与其他基于CNN的SOD方法类似，它们经常使用预训练图像分类模型，如VGG 和ResNet 作为其编码器的主干以提取图像特征，我们采用预训练的T2T-ViT 模型(上一篇组会系列解析的模型
2.2K20编辑于 2023-05-15 - 来自专栏AiCharm
组会系列 | TCTrack: 用于空中跟踪的时序信息框架
然而，当存在快速运动和严重外观变化时，这些跟踪器会遇到困难。最近，Siamese-based网络已经成为了精确、鲁棒跟踪的强大框架。 但是，存储大量的时序信息会导致内存占用和计算量的增加。因此，我们最终通过在线生成时序调制向量，并与预训练的卷积核进行运算，以减少相应的计算量。
1.2K30编辑于 2023-06-07 - 来自专栏AiCharm
组会系列 | 强化学习在目标跟踪中的应用
States: 状态是一个包含响应图F’_l和历史动作h_l的二元组 (F’_l,h_l)。F’_l使用的是当前层和之前所有层响应图的平均，相当于结合了浅层的细节和深层的语义。 Decision Module 给定一组状态S和动作A，马尔可夫选项\omega \in \Omega 包括三部分：intra-option policy \pi: S \times A \rightarrow 针对步骤 3，现有方法简单地直接用当前结果替换模板，不考虑结果的正确性，会导致误差逐渐累积。因此需要利用强化学习智能切换。
1.2K10编辑于 2023-12-14 - 来自专栏流川疯编写程序的艺术
研究生英语主题练习
science and technology (Mobile phone,Emai)—-口语练习 p.s.希望大家主要借鉴格式，忽略具体内容
82520发布于 2019-01-18 - 来自专栏叶子的开发者社区
在职研究生（多重继承）Python
CPeople类派生出学生类CStudent，添加属性：学号和入学成绩； 3)从CPeople类再派生出教师类CTeacher，添加属性：职务、部门； 4)从CStudent和CTeacher类共同派生出在职研究生类 Python的多重继承没有那么复杂，它很聪明，不需要虚函数，它自己会知道要调用哪个成员函数。 而且，对于多重继承来说，两个父类具有相同的属性，这个孙类也只会继承一个。
35930编辑于 2023-07-30 - 来自专栏NewBeeNLP
研究生期间如何成为科研大佬？
我在北美研究生一年零三个月期间零基础入门计算机视觉，发了两篇还可以的应用向ML论文，毕业后还在湾区找到了待遇不错的算法岗位。 也许这个方向并不是你最后的方向，但是会让你大概有个sense。 只有你知道了实验室做什么，你自己可能做什么之后，才能针对性地夯实基础知识。 带开源代码，近两年的顶会sota. 无开源代码，近两年的顶会sota. 对于质量较高的文章，强烈建议对着源码一起阅读。有些你看不懂的公式，读完代码就能大彻大悟。 同理，你也可以多找同组或组外的小伙伴主动寻求合作，作为辅助贡献一些，这是能快速拿到二三作的捷径。 第五阶段 论文撰写 当你的idea基本证实有效之后，就可以动手写论文了。 然后依旧要多和组里甚至组外的人合作，研究生期间一作能有两篇就很不错了，要想数量更多只有去给别人打下手，寻求场外合作。
95450发布于 2021-09-14 - 来自专栏AiCharm
组会系列 | Tokens-to-Token ViT:真正意义上击败了CNN
T2T-ViT性能下降 SE注意力模块 均能提升ViT和T2T-ViT的性能 ResNext结构对于ViT和T2T-ViT的 性能提升很微弱 GhostNet结构可以 进一步压缩模型大小，但同样会损失一定性能 T2T为了捕捉局部信息，它将所有的token通过reshape操作，恢复成二维（重构），然后利用一个unfold一个划窗操作，属于一个窗口的tokens，会连接成一个更长的token，然后送入到Transformer 这样会逐渐减少token的数量，但随之而来token的长度会增加很多（因为多个tokens连接在一个token），因此后续模型也降低了维度数目，以平衡计算量。
1.6K20编辑于 2023-05-15 - 来自专栏天意云&天意科研云&天意生信云
组会杀手！Gemini 2.5 Pro 五分钟直出论文PPT
生成的 PPT 整体风格简洁大气，适合用在论文答辩、开题报告、组会报告等场合，墙裂推荐给各位小伙伴！ 文献预处理 首先，需要找到文献的 LaTeX 源代码。 Gemini官网：gemini.google.com（推荐海外用户） 天意科研云：ai.dftianyi.com（推荐国内用户） 输入提示词 输入提示词后，Gemini 会根据你提供的文献内容，生成基于 Beamer 的 LaTeX .tex 代码，内容会包括文献的核心内容。
4.1K10编辑于 2025-05-22 - 来自专栏灰灰的数学与机械世界
研究生数学建模比赛感触
研究生数学建模比赛感触 一.题目 本次研究生建模比赛，我深有感触，我们队友一起选的B题，题目是关于空气质量的二次建模问题，此题明显是考察数据分析的，我做两问，以及第三问借鉴一下别人的想法。
46720编辑于 2022-11-23 - 来自专栏MySQL从删库到跑路
研究生的科研有四种
国内高校研究生的科研可以分为四种类型，论文型，项目型，打杂型，睡觉型。 论文型日常工作就是阅读国内外论文。然后产生自己的想法，做一些实验。如果实验结果能够自圆其说，那么可以试着发表论文。
90140发布于 2020-07-23 - 来自专栏pankas的技术分享
研究生赛day2-web
记周末打的一场研究生赛，难度还是有的，而且不能上网，很痛苦 分析 题目直接给了 docker ，直接在本地构建调试即可 注意查看 Dockerfile 文件发现安装了 nodemon 这个扩展 使用 nodemon 启动nodejs项目会检测项目是否有文件修改，如果有则自动重载项目。 跟踪源码库 algorithms.py 的150 prepare_key 函数会判断是否有无效字符串，RAS公钥无法用于 HS256 来签名，直接注释掉就行。 改完运行即可。
64930编辑于 2022-11-20 - 来自专栏毛利学Python
kaggle | 研究生入学率预测
）5.本科GPA（满分10分）6.研究经验（0或1）7.录取几率（0到1） 记录数 400 分析目标 提出问题，描述分析目标 分析思路及方法 概述分析思路及方法 一、简介 该数据集的灵感来自UCLA研究生数据集 数据集从印度的角度预测研究生入学率，包含几个在申请硕士课程期间被认为重要的参数。其中包括以下参数： 中文名称 英文名称 序列号 Serial No. 从Research、LOR和SOP的值看出存在很多小于0.5的相关系数，即黑块出现多的地方的特征，应该去除 特别是Research数据，可能大多数候选人都有研究经验，但是不能代表都能入研究生 相反CGPA 正如我们所料，在400人中Having Research: 219，219有研究经验，但是219中并不是都入选研究生 下面具体分析CGPA、GRE Score和TOEFL Score TOEFL Score
3.8K22发布于 2020-02-25 - 来自专栏机器之心
联手华为诺亚，南大LAMDA组获EDA顶会DATE 2025最佳论文
对于基于路径的方法，尽管此前的研究在一定程度上解决了可扩展性问题，但他们的方法通过平滑时序指标可能会影响准确性。 不过，由于分析路径呈二次增长，该功能的效率会随 n 的增加而降低。 意识到这一问题之后，作者提出了 report_timing_endpoint (n,k) 方法，实现了更好的关键路径提取效果。 此外，将每个端点的路径数增加到 10，时长会增加 3 倍，而引脚对的数量仅仅增加了 1.5 倍，这表明前一种设置足以进行有效的优化。 最后还需要解决二次欧几里得的距离损失问题。 近年来，南京大学 LAMDA 组一直在持续攻关，希望建立 AI 赋能 EDA 技术的理论基础，并对算法设计提供指导。 据介绍，南大 LAMDA 组正在与华为合作攻关，希望通过先进芯片设计缓解当前先进制造工艺局限。
46110编辑于 2025-02-25
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