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2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
35520发布于 2021-06-01 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
感知机非常简单同时又很容易理解，但是相对应的，缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。
59510编辑于 2022-11-08 - 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm()
44410发布于 2020-09-16 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
1K20编辑于 2023-01-09 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
43340发布于 2019-07-02 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write
77730发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和
1.1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
一般自然群体，基因型个体的杂合度过高或者过低，都不正常，我们需要根据杂合度进行过滤。偏差可能表明样品受到污染，近亲繁殖。我们建议删除样品杂合率平均值中偏离±3 SD的个体。
2.4K20发布于 2020-04-27 - 来自专栏九彩拼盘的叨叨叨
学习前端 第4周 第2-5天
了解什么叫响应式。 了解CSS3 Media Queries 了解Bootstrap 了解Bootstrap的全局 CSS 样式。特别是其中的栅格系统。 作业 用Bootstrap做页面 http://www.bootcss.com/ 。交互不需要实现
20910发布于 2018-08-27 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南2-5
前面章节介绍了小程序的文件构成，那么这些文件在微信客户端是怎么协同工作的呢？在本章中将会介绍微信客户端给小程序所提供的宿主环境，下文把这个概念简称为宿主或者宿主环境。
66210编辑于 2025-08-25 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数字之魅(代码清单2-5)
代码清单2-5 /* 预定义的结果表 */ int countTable[256] = { 0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 1
25250编辑于 2022-11-30 - 来自专栏机器学习初学者精选文章
【论文解读】GCN论文总结
本次要总结和分享的是ICLR2017的关于GCN方面的代表作之一论文：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS，论文链接为 paper[1]，参考的实现代码为pygcn[2] 文章目录 先导知识 论文动机 模型 切比雪夫逼近卷积核函数 图上的快速近似卷积 半监督节点分类 实验 核心代码分析 个人总结 先导知识 在读这篇论文之前 论文动机 考虑对图（如论文引用网络）中的节点（如文档）进行分类的问题，其中仅有一小部分节点带有label信息。 单从这个公式来看，本论文所提的图上的卷积方式其实很简单的。 实验 数据集： ? 论文中用到了上述四个数据集，上表中展示了每个数据集的节点数量、边的数量、类别数、特征维度、带标签节点占比。 由上图可以看出，本论文提出的GCN网络分类效果最好。 除此之外，论文中还和以往的一些GCN网络进行了对比实验： ?
2.2K20发布于 2021-04-16 - 来自专栏登神长阶
【论文复现】FastBEV论文解读
论文解读 本文介绍了一种名为Fast-BEV的快速且强大的鸟瞰视图感知基线框架，旨在解决现有BEV解决方案在执行车辆内推理时需要大量资源或性能不佳的问题。 论文方法 方法描述 该论文提出了一种名为Fast-BEV的快速视图变换方法，用于将多相机图像转换为鸟瞰视角下的三维特征图。 论文实验 本文主要介绍了在nuScenes数据集上进行的3D目标检测任务，并进行了多个对比实验来验证Fast-BEV模型的有效性和性能表现。 论文总结 文章优点 本文提出了一种名为Fast-BEV的高效全卷积BEV感知框架，适用于车辆上的部署。
81310编辑于 2024-12-15 - 来自专栏机器学习初学者精选文章
【论文解读】DeepFM论文总结
本次要总结分享的是 推荐/CTR 领域内著名的deepfm[1] 论文，参考的代码tensorflow-DeepFM[2]，该论文方法较为简单，实现起来也比较容易，该方法在工业界十分常用。 构图 总结 论文动机及创新点 在 deepfm 提出之前，现有的模型很难很好的提取低阶和高阶的交互特征，或者需要足够丰富的人工特征工程才能进行。 deepfm 论文里就是基于这一动机，将 fm 模型和 DNN 模型联合起来进行训练，其中 fm 模型可能捕捉到一些低阶的交互特征，而 DNN 模型捕捉一些高阶模型。 不得不说：这篇论文里面的网络图都画的好丑 ? 上式中 第一项<w,x> 表示提取一阶特征，第二项表示提取二阶交叉特征；每个样本在类别型 特征上只有一个取值。 论文讲到该方法可以一定程度避免人工特征工程，从模型看的确做到了无脑交叉，模型自动学习各种交叉的权重。
2.1K20发布于 2020-12-11 - 来自专栏GiantPandaCV
Ansor论文阅读笔记&&论文翻译
scheduler，在看Ansor论文之前建议先了解一下。 这就是论文中Figure5里面的第一个示例。 论文翻译 为了更好的理解Ansor，我翻译了一下论文，欢迎大家勘误。 评估 这里简单介绍一下Ansor的表现，基于论文中的图表。 ? 相关工作 略，感兴趣可以看下原论文。 9. 现在和将来的工作 略，感兴趣可以看下原论文。 10. 结论 我们提出了 Ansor，这是一种自动搜索框架，可为深度神经网络生成高性能的张量化程序。
2.4K31发布于 2021-07-23 - 来自专栏全栈程序员必看
论文阅读报告_小论文
远古论文，没有找到其实验结果，论文中剩余部分为对于集体学习和模型复杂度的讨论。 论文地址：https://www.dbs.ifi.lmu.de/~tresp/papers/p271.pdf 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
1.1K30编辑于 2022-11-01 亚马逊AutoML论文获最佳论文奖
亚马逊在首届AutoML会议上荣获最佳论文奖论文提出了一种停止超参数优化过程的新准则 在首届自动化机器学习（AutoML）会议上，我们团队凭借关于贝叶斯优化终止方法的研究获得最佳论文奖。 创新性终止准则论文《超参数优化的自动终止》提出基于统计误差与泛化误差差距的新判据： 理论突破：证明当统计误差超过遗憾值（理想配置与当前最优配置的差距）边界时，继续优化可能适得其反 实践方法：通过交叉验证估计统计方差
24500编辑于 2025-07-29- 来自专栏深度学习自然语言处理
【论文】本周论文推荐（11.23-11.29）
来自：RUC AI Box 导读 下面论文列表为本小组同学推荐和整理，关于论文细节请联系论文作者。内容涵盖以下研究方向：文本生成、知识库问答、对话系统、推荐系统、情感分析、风格迁移。 本周论文推荐 1 文本生成 code2seq: Generating Sequences from Structured Representations of Code.
95330发布于 2019-12-05 - 来自专栏我还不懂对话
【论文阅读】- 怎么快速阅读ML论文？
机器学习的论文很多，怎么从Arxiv上泛滥的文章中选择论文阅读，那么我们就需要快速地了解论文内容概要，从而决定是否精读。 论文里面的说法是否可靠？个人理解，是说论文里面指标是否靠谱，方法是否实用等。凭我自己的经验，一般可以从以下几点来看：论文方法是否过于trick，是否非常复杂（奥卡姆剃刀原理）。 一般很好的论文思想都很简单，反而是一些水文花里胡哨，指标提升像极了随机波动。是否开源代码。这个很重要，开源也分很多级别：第一档：被开源框架集成，那么这种算法基本没啥问题，方法也是被业界其他人认可。
77820编辑于 2022-10-08 - 来自专栏登神长阶
【论文复现】YOLOv7论文讲解
论文讲解 YOLO v7论文（YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors 由论文中图示，在5 FPS 到 160 FPS 范围内，YOLOv7 在 speed 和 accuracy 上都超过了所有已知的目标检测器，并且在 GPU V100 上 30 FPS 或更高的实时目标检测器中 论文方法 论文聚焦如何在目标检测中取得更快的速度、更高的精度。 它为什么具备如此好的效果，论文分两个方面给出了答案。 为了区分辅助头和原来的头，给他们分别命名为lead head和AUX head，这种使用辅助头，深度监督训练模型的方式在其他论文中也都已经使用过。 yolo.py中的权值路径和分类的文件 修改完成后，可以根据需要运行predict.py文件进行预测 实践应用 预测效果如下所示： 参考链接 YOLO v7 GitHub仓库 链接 YOLO v7论文
1.4K10编辑于 2024-12-09
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