最终来自清华大学计算机科学与技术系的郑林楷在激烈的竞争中脱颖而出,斩获冠军!此次我们特地邀请郑林楷执笔撰稿,聊聊他以1413876超高分夺冠的那些事! 选手介绍 郑林楷,目前就读于清华大学计算机科学与技术系,主攻Web安全领域。第6季《最强大脑之燃烧吧大脑》“脑王”,有丰富的CTF赛事经验。 作者简介 郑林楷 清华大学计算机科学与技术系,研究领域为Web安全 目前就读于清华大学计算机科学与技术系,研究领域为Web安全。 2019年,19岁的郑林楷参加《最强大脑之燃烧吧大脑》,成功捧得“脑王”奖杯。有丰富的CTF参赛经验,2020年WCTF、HITCTF、ByteCTF第一名,2021年*CTF第二名。
---- 新智元报道 编辑:桃子 【新智元导读】第13届丘成桐全国大学生数学竞赛放榜,清华以3金10银11铜,总奖牌数24实力霸榜。 清华获24个奖牌,北大22个 此次「丘赛」中,清华取得历史性胜利,3金10银11铜,共揽获24个奖牌。 ) 金奖 清华大学 林奕然 银奖 北京大学 史庭潇 银奖 清华大学 郑明宇 银奖 北京大学 周书涵 铜奖 北京大学 解尧平 铜奖 北京大学 王楚惟 铜奖 西安交通大学 吴思齐 铜奖 中国科学技术大学 赵伟龙 、肖云洋、郭家祺、金雍奇 铜奖 北京大学 尹顺、冯宣瑞、程梓恒、唐博文、薛寒玉、刘子宁 铜奖 中国科学技术大学 吴行雨、赵伟龙、晁梓桐、游磊、温煜珽、杨言焱 铜奖 中国科学技术大学 周圣博、李轩宇、荆楷豪 共有11名学生摘得14枚个人单项赛奖牌,1枚个人全能奖银奖奖牌,并获得2项团体奖。 值得一提的是,2021级学生林奕然首次参赛,便一举摘得3枚奖牌。
郑林儒 声网 视频算法工程师 郑林儒,声网视频算法工程师。上海大学工学硕士,现于声网视频算法部门担任算法工程师。 LiveVideoStack:郑老师好,欢迎您接受LiveVideoStack的采访,请您先和大家介绍下自己吧。 郑林儒:大家好,我是来自声网视频算法团队的郑林儒。 郑林儒:现在主要负责图像、视频质量与视频QoE评估、网络模型压缩以及视频编解码等研究,推动相关模型在移动端的应用落地。 郑林儒:一般任务端到端模型的困难与挑战有共同之处,如:数据集的获取和标注、模型结构与损失函数设计以及模型端上优化。 LiveVideoStack:好的,感谢您接受采访,期待您在11月北京站大会上的精彩分享。 ---- ▼扫描下图二维码或点击阅读原文▼ 了解大会更多信息
140 4 一班 郭杰明 131 5 一班 许杰 122 6 二班 郑芬 119 7 二班 林龙 96 8 二班 林良坤 135 9 二班 黄志红 105 10 三班 方小明 114 11 三班 陈丽灵 115 12 三班 方伟君 136 13 三班 庄艺家 119 > data.scale <- (data$ 7 二班 林龙 96 0.0000000 8 二班 林良坤 135 0.8863636 9 二班 黄志红 105 0.2045455 10 三班 方小明 114 0.4090909 11 三班 陈丽灵 115 0.4318182 12 三班 方伟君 136 0.9090909 13 三班 庄艺家 119 0.5227273 注意scale 0.0741648 [6,] -0.1668708 [7,] -2.0148103 [8,] 1.1186523 [9,] -1.2917035 [10,] -0.5685968 [11
作者 | DavidZh 出品 | AI 科技大本营(公众号ID:rgznai100) 前百度深度学习实验室(IDL)主任林元庆创办的爱笔科技(AiBee)宣布获得 K11 创始人郑志刚的新一轮战略投资 根据工商注册信息,爱笔(北京)智能科技有限公司注册于 2017 年 11 月,而林元庆也曾公开表示去年国庆节之前就离开百度了。 公开简历资料显示,林元庆拥有清华大学光学工程硕士和宾夕法尼亚大学电气工程博士学位,重点研究领域是机器学习和计算机视觉。在顶级国际会议和期刊发表论文 30 余篇,并拥有 11 项美国专利。 在接受 K11 创始人郑志刚的战略投资后,AiBee 让人工智能落地的着眼点看起来更加明确:改造线下零售。 随后,郑志刚又将这种模式带到上海、北京、天津、宁波、武汉等城市。 未来,AiBee 将与 K11 合作在 2023 年前将 K11 项目增加至 28 个。
被称为“脑王”的《最强大脑》2019全球总冠军、商汤科技见习研究员郑林楷。 商汤科技副总裁、商汤研究院副院长闫俊杰博士。 商汤科技研发执行总监石建萍博士。 如此阵容,被网友戏称「脑王论剑」。 除此之外,对于决策AI,前「脑王」郑林楷也坦言: 其实人做决策经常靠的是直觉,而这方面 AI 仍有很多进化空间。
4.14/data.csv' ) Out[8]: class name score 0 一班 朱志斌 120 1 一班 朱凤 122 2 一班 郑丽萍 140 3 一班 郭杰明 131 4 一班 许杰 122 5 二班 郑芬 119 6 二班 林龙 96 7 二班 林良坤 135 8 二班 黄志红 105 9 三班 方小明 114 10 三班 陈丽灵 115 11 三班 方伟君 136 12 ]: class name score scale 0 一班 朱志斌 120 0.55 1 一班 朱凤 122 0.59 2 一班 郑丽萍 二班 林龙 96 0.00 7 二班 林良坤 135 0.89 8 二班 黄志红 105 0.20 9 三班 方小明 114
data.csv' ) Out[4]: class name score 0 一班 朱志斌 120 1 一班 朱凤 122 2 一班 郑丽萍 140 3 一班 郭杰明 131 4 一班 许杰 122 5 二班 郑芬 119 6 二班 林龙 96 7 二班 林良坤 135 8 二班 黄志红 105 9 三班 方小明 114 10 三班 陈丽灵 115 11 三班 方伟君 136 12 140 3 一班 郭杰明 131 4 一班 许杰 122 5 二班 郑芬 119 6 二班 林龙 96 7 二班 林良坤 135 8 二班 黄志红 105 9 三班 方小明 114 10 三班 陈丽灵 115 11 三班 方伟君 136 12
阚凯 7 并肩人(union2020) 邱喆 薛丽娜 8 心宿 张道民 9 疫同程 唐源 范子龙 10 PHD团队 阿布都拉 11 2020 毛昌启 左香勇 luke 韩伟 12 医典F4 冯冀川 秦睦迪 廖熙强 白晶亮 13 HMY小分队 郑鹏 马添禹 14 想要出门小队 徐麒涵 沈钰琦 施琰 15 CNTT 宇尘 angelina Simon 16 九人行大憨观光团 枭目 Charon19941 17 TCB小队 闫国梁 陈俊源 李伟 18 PUBG 刘艳萍 19 万一地图 王建存 吴宝诗 20 小热量 于军 21 梦长安 林星龙 曹宇宁 梅子青 赵贺斌 22 草根小队 吕仲鹏 23 芝诺团队 颜肇珩 乔向阳 良游 田迎港 24 德德小队 谢嘉林 刘伟杰 25 小汤队 汤金鑫 张玉宇 26 大白 刘宇星 27 ks小队 陈丽玲 李勇城 28 汤圆小队 郑妍 马天池 29 健健康康 刘子健 丁可芹 30 CheckCoder 蔡海真 31 thinkboat.cloud 卢俊星 樊满
国内不少学者运用灰色预测模型对我国总人口规模的发展趋势进行预测[9-11]。还有一部分学者从区域发展的角度出发,构建了一系列城市人口或区域流动人口的灰色预测模型[12一14]。 建立灰色模型GM(1,1)对应的函数 GM11<-function(x0,t,x){ #x0为输入训练数据序列列,t为预测个数,x为原始数据(训练数据+测试集) x1<-cumsum(x0 (train,length(mynx),mynx) 预测15年的人口数 GM11(train,length(myn logistic逻辑回归模型 glm(as.numeric(yy[1:lengt 预测 predict(model,newd 参考文献 [1]林泽楷,许梦瑶,陈以丙.人口预测模型的优化[J].科技致 富向导,2011(8):89-89. [2]昝欣,宗鹏,吴祈宗.马尔可夫链在高校教师人才流动预测 内蒙古师范大学学报:自然科学版,2005,34(1):81-83. [13]郑元世,张启敏.银川市人口的灰色预测[J].辽宁工学院 学报,2008,27(5):346-350. [14]李群,董守义,孙立成
public void save(List<TestBean> list) { list = new ArrayList<>(); String namess = "帆乘 楷栋 杰桓 裕枫 福晖 槐仕 奇鹏 骏伟 允潍 乘初 杞郁 柏安 皓宇 骏侠 礼德 哲晓 伟权 祥恒 澄震 浩浩 瑞权 延升 翱楷 锋轩 驰鹏 杞翱 康鹤 材福 晖锐 信恒 凯锦 诚翱 震福 龙宇 祥帆 梓瑞 林龙 日延 槐翰 日寅 起鸿 杞允 瑞锐 仕星 权铭 吉楷 寅星 林帝 皓仕 卓礼 家盛 海寅 盛胤 年禧 畅安 炳龙 柏晖 诚年 彬坤 礼诚 濡凯 驰晨 恒邦 帆晖 诚华 晖星 恒梓 禄彬 鹤华 锟升 桓浩 振尧 祥寅 楷辰 暄帝 锐梓 恒佑 文安 杰畅 加琛 俊泽 乘驰 禄家 中鹤 家锦
潘建伟 5 黑东炜 51 实验核物理学 西北核技术研究所 院士小组 6 胡江平 49 凝聚态理论物理 中国科学院物理研究所 向 涛、谢心澄、陈仙辉 7 金奎娟(女) 56 光物理 中国科学院物理研究所 郑厚植 林海青 15 彭联刚 63 基础数学 四川大学 李安民、陈永川、文 兰 16 阮勇斌 58 基础数学 浙江大学 励建书、李安民、王诗宬、龙以明 17 沈 健 53 凝聚态物理和磁学 复旦大学 马余刚、郑厚植 谢 毅、韩布兴 20 王梅祥 60 有机化学 清华大学 唐 勇、黄乃正、周其林、冯小明、李景虹、张 希、席振峰、程津培、麻生明 21 谢素原 53 无机化学 厦门大学 郑兰荪、孙世刚、谢 毅、于吉红 22 郑海荣 43 医学成像技术 中国科学院深圳先进技术研究院 院士小组 23 郑婉华(女) 55 微电子学与固体电子学 中国科学院半导体研究所 郭光灿、李树深、黄 如 24 周志华 47 计算机( 、程耿东、魏悦广 7 华 林 58 机械成形制造 武汉理工大学 陈维江、闫楚良、王秋良、贾振元 8 贾金锋 55 量子材料 上海交通大学 沈保根、唐叔贤、顾秉林、卢 柯、申长雨 9 江 涌 58
11月15-16日,2018届GMTIC全球营销技术创新峰会在上海举行,带来了一场关于技术和营销的探讨盛会,其中营销科技公司Sizmek中国区总裁郑家强、画龙科技首席执行官宋碧莲以及一面数据首席营销官林圆圆也在会后接受了 一面数据首席营销官林圆圆在提到数据作用于营销时说到,数据能够让品牌方知道消费者在想什么,在做广告投放时,不用盲目投放。 ? (图片说明:一面数据首席营销官林圆圆接受DT数据侠专访) 数据还能够帮助品牌根据市场趋势进行品类的创新,林圆圆举例说到,在帮助一款国际糖果品牌做广告营销时,彼时有一款俄罗斯紫皮糖非常受欢迎,但是并未看到其进行大量广告推广 郑家强说道。 ? (图片说明:Sizmek中国区总裁郑家强接受DT数据侠专访) “人脸识别能够让数据颗粒度变得更细。 郑家强认为,目前大家在数据隐私上仍然处于摸索状态,但技术在商业中的落地一定要建立在互赢的基础上,对于数据隐私也应该重视。林圆圆也提到,数据是一个非常好的资产,在进行数据采集时应避免野蛮生长。
Pick 绝对精彩 https://www.iqiyi.com/v_19rsg28ug0.html 此次国际赛一共分为五场比试,其中在4月19日国际赛的上半场,上半场的比赛中中国战队有四人参与比赛,分别是郑林凯 郑林凯 VS 亚利桑德罗·达米科 ? 比赛的项目是用四色定理着色泰森多边形,这场比赛中郑林凯和亚利采用策略完全不一样,郑林凯采用的是全局最优解的解法,而亚利采用的是局部最优解的解法,这场比赛最终是清华大学郑林凯无论是在时间还是目标红色块的数量上都少于对手 ,郑林凯赢下了漂亮的一局。
public void save(List<TestBean> list) { list = new ArrayList<>(); String namess = "帆乘 楷栋 杰桓 裕枫 福晖 槐仕 奇鹏 骏伟 允潍 乘初 杞郁 柏安 皓宇 骏侠 礼德 哲晓 伟权 祥恒 澄震 浩浩 瑞权 延升 翱楷 锋轩 驰鹏 杞翱 康鹤 材福 晖锐 信恒 凯锦 诚翱 震福 龙宇 祥帆 梓瑞 林龙 日延 槐翰 日寅 起鸿 杞允 瑞锐 仕星 权铭 吉楷 寅星 林帝 皓仕 卓礼 家盛 海寅 盛胤 年禧 畅安 炳龙 柏晖 诚年 彬坤 礼诚 濡凯 驰晨 恒邦 帆晖 诚华 晖星 恒梓 禄彬 鹤华 锟升 桓浩 振尧 祥寅 楷辰 暄帝 锐梓 恒佑 文安 杰畅 加琛 俊泽 乘驰 禄家 中鹤 家锦
国内不少学者运用灰色预测模型对我国总人口规模的发展趋势进行预测[9-11]。还有一部分学者从区域发展的角度出发,构建了一系列城市人口或区域流动人口的灰色预测模型[12一14]。 建立灰色模型GM(1,1)对应的函数GM11<-function(x0,t,x){ #x0为输入训练数据序列列,t为预测个数,x为原始数据(训练数据+测试集) x1<-cumsum(x0) plot(xy,col='blue',type='b',pch=16,xlab='时间序列',ylab='值') points(x,col='red',type='b',pch=4)拟合模型GM11 (model,newd参考文献[1]林泽楷,许梦瑶,陈以丙.人口预测模型的优化[J].科技致 富向导,2011(8):89-89.[2]昝欣,宗鹏,吴祈宗.马尔可夫链在高校教师人才流动预测 中的应用[J 内蒙古师范大学学报:自然科学版,2005,34(1):81-83.[13]郑元世,张启敏.银川市人口的灰色预测[J].辽宁工学院 学报,2008,27(5):346-350.[14]李群,董守义,孙立成
9月11日,由教育部学校规划建设发展中心指导,中国教育智库网和腾讯教育联合主办的“教育科技‘战疫’优秀创新应用案例研讨会暨‘教育大智汇’论坛”在腾讯北京总部举办。 、未来学校研究院执行院长郑德林,腾讯云副总裁、腾讯教育副总裁王涛,腾讯智慧教育总经理潘鸿雁等出席了本次研讨会,并就教育科技“战疫”的经验成果展开探讨。 中国教育智库网总负责人、未来学校研究院执行院长 郑德林 腾讯智慧教育总经理 潘鸿雁 现场,中国教育智库网总负责人、未来学校研究院执行院长郑德林与腾讯智慧教育总经理潘鸿雁向入选单位代表颁发证书。 围绕这些问题,中国教育智库网总负责人郑德林与北京师范大学智慧学习研究院院长黄荣怀、教育部教育发展研究中心综合研究部主任、首席专家王烽,原教育部教育装备研究与发展中心副主任刘诗海等几位嘉宾展开了讨论。 9 《新疆•奥威亚 | “云+端”助生产建设兵团高三“战疫保学”》 广州市奥威亚电子科技有限公司 10 《“宏·中文分级阅读”平台助力新、冀、陇、浙少儿整本书阅读居家学习》 杭州长风阁科技有限公司 11
国内不少学者运用灰色预测模型对我国总人口规模的发展趋势进行预测[9-11]。还有一部分学者从区域发展的角度出发,构建了一系列城市人口或区域流动人口的灰色预测模型[12一14]。 建立灰色模型GM(1,1)对应的函数GM11<-function(x0,t,x){ #x0为输入训练数据序列列,t为预测个数,x为原始数据(训练数据+测试集) x1<-cumsum(x0) plot(xy,col='blue',type='b',pch=16,xlab='时间序列',ylab='值') points(x,col='red',type='b',pch=4)拟合模型GM11 (model,newd参考文献[1]林泽楷,许梦瑶,陈以丙.人口预测模型的优化[J].科技致 富向导,2011(8):89-89.[2]昝欣,宗鹏,吴祈宗.马尔可夫链在高校教师人才流动预测 中的应用[J 内蒙古师范大学学报:自然科学版,2005,34(1):81-83.[13]郑元世,张启敏.银川市人口的灰色预测[J].辽宁工学院 学报,2008,27(5):346-350.[14]李群,董守义,孙立成
2023 年 1 月 11 日,由中国信息通信研究院主办的云上软件工程社区与汽车云工作组年终总结会暨颁奖典礼成功召开。 以下为具体成员名单: 软件工程领域年度十大突出贡献专家奖 朱少民 章屹 丁宁 茹炳晟 廖荣 刘真 刘庆 李玉国 郑伟娜 陆由 软件工程领域年度创新技术专家奖 研发效能 宋振华 葛星辰 冷大鲲 黄志信 熊志男 付辉 王英伟 软件质量 赵红兵 于晓南 伍振亮 刘宜飞 王秉发 赵新想 终端质量和用户体验 尚进 杨攀星 孙海博 熊乐 刘琳琅 王中阳 软件测试 邸望春 刘垚圻 李远翼 宋凤仙 董华丽 卜小冲 郑明 GitOps 马景贺 吴海黎 肖锋钢 郑志科 岳同书 软件工程领域年度标准化专家奖 张小燕 朱松 徐毅 郭智慧 汽车云领域年度十大突出贡献专家奖 詹文君 张东海 刘毅 易浩 黎小平 吕伟光 汤咏林
给使用linux的小伙伴推荐一款字体: 霞鹜文楷,这个字体内外间距比较好,显得更清晰,适合笔画比字母复杂的汉字。 我的debian 11上的效果 shell里面相比默认字体清晰很多: 应用里面,由于间距拉开,中英文混排也合适,看起来清爽许多: 容易混淆的字符也容易分辨了: wps for linux下面,大小三号 ,三种字体分别是:仿宋_GB2312、宋体、微软雅黑和霞鹜文楷,后者虽然不是黑体但比前两者更清晰: 该字体发源地在这里: LXGW WenKai / 霞鹜文楷 https://github.com/