原文链接:http://blog.csdn.net/akipeng/article/details/6533897 这个列的更详细:http://www.cvchina.info/2010/08/31/conference-ranking-byar/ 说明: 纯属个人看法, 仅供参考. tier-1的列得较全, tier-2的不太全, tier-3的很不全. 同分的按字母序排列. 不很严谨地说, tier-1是可以令人羡慕的, tier-2是可以令 人尊敬的,由于AI的相关会议非常多, 所以能列…

偶尔转帖:AI会议的总结(by南大周志华) 说明: 纯属个人看法, 仅供参考. tier-1的列得较全, tier-2的不太全, tier-3的很不全. 同分的按字母序排列. 不很严谨地说, tier-1是可以令人羡慕的, tier-2是可以令 人尊敬的,由于AI的相关会议非常多, 所以能列进tier-3的也是不错的 tier-1: IJCAI (1+): International Joint Conference on Artificial Intelligence AAAI (1): Na…

原文地址: https://blog.csdn.net/LiFeitengup/article/details/8441054 最近在查找期刊会议级别的时候发现这篇博客,应该是2012年之前的内容,现在的CCF推荐会议.期刊可以在CCF官网上查看,但是这篇博客内容据说是周志华老师总结的,所以必须mark一下,以示支持. -----------------------------------------------------------------------------------------…

今天无意间在网上看的了一则推送,<周志华:AI产业将更凸显个人英雄主义> http://tech.163.com/18/0601/13/DJ7J39US00098IEO.html 摘录一些原文内容: 关于机器学习能够解决的任务,周志华认为,围棋属于封闭静态环境的任务,他不是“最难的任务”, 以往的机器学习就可以解决这种封闭静态环境任务. “我们今天面对的是动态开放环境下的机器学习挑战,最关键的就是鲁棒性.” 周志华称,这就要求AI必须很好的应对未知环境,是通往鲁棒人工智能的核心环节. ps:…

摘要:2019云栖大会大数据&AI专场,阿里云智能计算平台事业部研究员关涛.资深专家徐晟来为我们分享<AI加持的阿里云飞天大数据平台技术揭秘>.本文主要讲了三大部分,一是原创技术优化+系统融合,打破了数据增长和成本增长的线性关系,二是从云原生大数据平台到全域云数仓,阿里开始从原生系统走入到全域系统模式,三是大数据与AI双生系统,讲如何更好的支撑AI系统以及通过AI系统来优化大数据系统. 直播回放 >>> 以下是精彩视频内容整理 说到阿里巴巴大数据,不得不提到的是10年…

今天在公司做的任务是,在Linux的环境下安装三种数据库,结果一种数据库也没有安装好,首先遇到的问题是安装南大通用数据库遇到安装的第五步,就出现问题了,问题是Gbase SDK没有安装成功,以及Gbase JDBC Connection没有安装成功,从而导致下一步也无法继续,最终无法安装成功. 上午的成效还比较好,写了哈文档,关于南大通用适配程序的操作步骤.…

摘要:为了更深入理解千亿参数的盘古大模型,华为云社区采访到了华为云EI盘古团队高级研究员谢凌曦.谢博士以非常通俗的方式为我们娓娓道来了盘古大模型研发的"前世今生",以及它背后的艰难往事. 本文分享自华为云社区<华为高级研究员谢凌曦:下一代AI将走向何方?盘古大模型探路之旅>,原文作者: 华为云社区精选 . "每个人都生活在特定的时代,每个人在特定时代中的人生道路各不相同.在同一个时代,有人慨叹生不逢时,有人只愿安分--"这是2021年北京高考命题作文&q…

南大<软件分析>--Data Flow Analysis @(静态分析) 目录 数据流分析概述 数据流分析应用 Reaching Definitions Analysis(may analysis) Live Variables Analysis(may analysis) Available Expressions Analysis(must analysis) 数据流分析 相关概念 may analysis: 输出可能是正确的,要做over-approxiamation追求sound,可以…

南大<软件分析>--Intermediate Representation @(静态分析) Content 编译器和静态分析的关系 AST vs IR IR:3-地址代码(3AC) 实际静态分析器的3AC-Soot(Java) SSA-静态单赋值 基本块(BB) 控制流图(CFG) Compiler and Static Analyzers 中间表示形式IR(通常是三地址码)之后进行静态分析,优化,检查. IR是提供给静态分析程序的基础. 编译基本流程 词法分析 语法分析 语义分析 中间代码生…

(原文标题:开门,机器人老师来了) 一. 开门,机器人老师到了 国庆几天,河南刚刚上演一幕新科技的大戏: 计算机和人展开了为期四天的人机大战.这一次,对垒的双方不再是李世乭和阿尔法狗,而是教师和人工智能教学机器人--准确地说,是"智适应"教学系统.而比拼的项目也不再是围棋,而是"教书育人". 千年以前的孔子一定想不到,作为传道授业解惑的祖师爷,真正传承和挑战他的后来者,不是一个人,而是"人工智能". 10月1日到4日,活动组织了78名中学生进行一…

原文: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMDU1MTE1OQ==&mid=209406532&idx=1&sn=2e9b0cc02bdd4a02f7fd81fb2a7d78e3&scene=1&key=0acd51d81cb052bce4ec2a825666e97fe7d6e1072fb7d813361771645e9403309eb1af025691162c663b60ea990c3781&ascene=0&…

转载自<RESTful架构风格下的4大常见安全问题>,作者:马伟 伴随着RESTful架构风格的大量应用微服务架构的流行,一些本来难以察觉到的安全问题也逐渐开始显现出来.在我经历过的各种采用RESTful微服务架构风格的应用中,某些安全问题几乎在每个应用中都会出现.然而它们并非是什么高深的技术难题,只不过是借着微服务的流行而显得越发突出,这些都可以通过一些安全实践来避免.本文将一些典型的问题列举出来,希望能引起开发团队的注意,帮助他们绕过这些安全问题的"坑". 遗漏了对资源…

转载自http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-twitterstorm/ 流式处理大数据简介 Storm 是一个开源的.大数据处理系统,与其他系统不同,它旨在用于分布式实时处理且与语言无关.了解 Twitter Storm.它的架构,以及批处理和流式处理解决方案的发展形势. Hadoop(大数据分析领域无可争辩的王者)专注于批处理.这种模型对许多情形(比如为网页建立索引)已经足够,但还存在其他一些使用模型,它们需要来自高度动态的来源的…

问题 A: 最大子序列和问题 时间限制: 1 Sec  内存限制: 4 MB提交: 184  解决: 66提交 状态 算法问答 题目描述 给定一整数序列 a1, a2, …, an,求 a1~an 的一个子序列 ai~aj,使得从 ai 到 aj 的和最大. 只需要求出最大子序列的和,而不需要求出最大的那个序列. 输入 一组整数,数字和数字之间以空格隔开. 输出 该整数序列中最大子序列的和 样例输入 -2 11 -4 13 -5 -2 样例输出 20 提示 应用穷举法可以得到 O(n3) 的算法…

编辑 ai狗年 大数据和人工智能的关系,首先要说什么是大数据.这些年来,大数据先是被神化,继而又被妖魔化,到了今天,其实谁也不知道别人所谓的大数据指的是什么.我大数据从业者,建了一个大数据资源共享群119599574 每天分享大数据学习资料和学习路线,有时候大数据的定义里既有平台(硬件)又有分析技术.但为了说清楚大数据和人工智能的关系,我们还是回归大数据的本质:海量的.多维度.多形式的数据. 人工智能 任何智能的发展,其实都需要一个学习的过程.而近期人工智能之所以能取得突飞猛进的进展,不能不说是…

现代英特尔® 架构上的 TensorFlow* 优化 转自:https://software.intel.com/zh-cn/articles/tensorflow-optimizations-on-modern-intel-architecture 英特尔:Elmoustapha Ould-Ahmed-Vall,Mahmoud Abuzaina,Md Faijul Amin,Jayaram Bobba,Roman S Dubtsov,Evarist M Fomenko,Mukesh Ganga…

<麻省理工科技评论>新兴科技峰会EmTech China : http://www.emtechchina.cn/ IT大咖说 各种科技前沿会议发布站 : http://www.itdks.com/ 中国人工智能学会   : http://caai.cn/ 雷锋网峰会   : https://gair.leiphone.com/ Deep Learning Book 中文 : http://www.deeplearningbook.org/ 斯坦福大学公开课---机器学习课程   : http…

偶尔发现Apache下的错误日志非常的大,有5G多,先停止Apache服务的所有进程,最简单就是输命令:net stop apache2.4,然后删除 Apache/logs/目录下的 error.log.access.log文件,一下子硬盘可用量大了很多啊!! 想无后顾之忧就限制一下: 打开 Apache 的 httpd.conf配置文件并找到下面两条配置 ErrorLog logs/error.logCustomLog logs/access.log common 直接注释掉(加#),换成下…

2013-07-21 15:06:47 北京时间2013年4月20日8时02分四川省雅安市芦山县(北纬30.3,东经103.0)发生7.0级地震.震源深度13公里.各大网站将其网站变灰,本人整理了下部分网站变灰的css代码. 1.将网站全部变灰 html { filter: grayscale(100%); -webkit-filter: grayscale(100%); -moz-filter: grayscale(100%); -ms-filter: grayscale(100%); -o-…

问题 A: 动态中位数问题 时间限制: 1 Sec  内存限制: 8 MB提交: 866  解决: 102提交 状态 算法问答 题目描述 输入一组整数a1, a2, …, an ,每输入一个整数,输出到此时为止的中位数. 中位数定义:如果数串的大小是偶数 2j,中位数是从小到大排列的第 j 个数:如果数串的大小是奇数 2j+1,中位数是从小到大排列的第 j+1 个数. 输入 一组整数,数字和数字之间以空格隔开. 输出 一组整数,数字和数字之间以空格隔开.最后一个数后面也有空格. 第 i 个输出的…

作者:过客非归 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/u010265681/article/details/76651725 WPF(Windows Presentation Foundation)应用程序在没有图形加速设备的机器上运行速度很慢是个公开的秘密,给用户的感觉是它太吃资源了,WPF程序的性能和硬件确实有很大的关系,越高档的机器性能越有优势.DataGrid 加载大数据量时卡 : 1.数据库取数据耗时->优化sql 2.DataGrid 渲染耗时->Dat…

引言:题目具体描述记不大清了,大概是:Linux平台,利用线程调度的随机性和sleep的不准确性,生成一个各位均不相同的字符数组的伪随机序列.不得使用任何库函数.(这句记得清楚,当时在想线程库算不算,题目的意思应该是:不得使用库提供的随机函数) 1.算法 当时读完题很开心,这题可以用与"<编程珠玑>取样问题(ch12, p119)"类似的算法解决.算法如下--除了第一字符(下标0)以外,为其余N-1个字符各创建一个线程,每个线程先sleep一秒(也可以更长),再将对应位置的…

问题 A: 割点与桥 时间限制: 1 Sec  内存限制: 5 MB提交: 475  解决: 34提交 状态 算法问答 题目描述 给出一个无向连通图,找到所有的割点和桥 输入 第一行:点的个数,如果点个数是n,他们的编号为0 ~ n-1 余下的行:每行代表一条边,如“0 2”代表顶点0和顶点2有一条边 (一条边只出现一次,如出现“0 2”则不会出现“2 0”) 输出 这次需要大家先输出一个字符串,它是“我已阅读关于抄袭的说明”的汉语拼音.输出此行的提交我们将认为已经完全阅读并了解了“关于抄袭的说…

问题 A: 变位词 时间限制: 2 Sec  内存限制: 10 MB提交: 322  解决: 59提交 状态 算法问答 题目描述 请大家在做oj题之前,仔细阅读关于抄袭的说明http://www.bigoh.net/JudgeOnline/. 变位词是指由相同的字母组成的单词,如eat.tea是变位词.本次问题给出一串单词,你需要找到所有的变位词. 输入 输入由两行组成:第一行是所有单词的总数,第二行是由空格分隔的单词列表.两行末尾都有空格. 注:为防歧义,输入的单词都是小写 输出 这次需要大家…

一.快速排序 算法导论上关于快速排序有两种写法 第一种,从头到尾遍历,不断将小于基准元素的项移到前面.代码很简介,只需要维护一个交换位置,表示小于基准元素的末尾位置加一 我们看算法导论上的一个例子: 代码实现(代码中用p记录上面i+1的位置,pos2应该为数组长度减1): void quicksort(vector<int>& v, int pos1,int pos2) { if (pos1 >= pos2) return; int p = pos1; for (int i =…

一.递归方程 按照分治的思想,可以将一个递归的复杂度写成递归方程 一.解递归方程--猜然后证明 该方法又称为代入法,步骤如下: 1.猜解的形式 2.数学归纳法证明正确 例子: 我们假设有如下递归式: 我们猜其解为T(n)=O(nlgn),然后对递归式进行替换,得 特别注意:我们替换之后得出的结果必须严格符合猜想,上面的例子如果最后得出T(n)<=cnlgn+1,都说明我们猜错了,需要选择新的猜解式. 二.解递归方程--递归树解 感觉这种方法比较的麻烦,一般用代入法和下面的master定理来做 例…

一.几种比较复杂度的符号 数据结构有描述,相关严格数学定义也不想说了,就这么过了吧. 二.最大子数组的几种解决方法 从最复杂的暴力解法过渡到最简单的动态规划 解析和代码见这里:http://www.cnblogs.com/likaiming/p/8570205.html 三.作业调度问题 后面的动态规划和贪婪算法都会给出解答,这里不多说 四.矩阵链乘法 解析和代码见这里:http://www.cnblogs.com/likaiming/p/8053094.html…

问题1 用来测试的,就不说了 问题2:中位数附近2k+1个数 给出一串整型数 a1,a2,...,an 以及一个较小的常数 k,找出这串数的中位数 m 和最接近 m 的小于等于 m 的 k 个数,以及最接近 m 的大于等于 m 的 k 个数.将这 2k+1 个数按升序排序后输出. 中位数定义:如果数串的大小是偶数 2j,中位数是从小到大排列的第 j 个数:如果数串的大小是奇数 2j+1,中位数是从小到大排列的第 j+1 个数. 输入 第一行是 k 的值和数串的长度 n. 第二行是以空格隔开的 n…

一.计算模型 1.1 定义: 我们在思考和处理算法的时候是机器无关.实现语言无关的.所有的算法运行在一种“抽象的机器”之上,这就是计算模型. 1.2 种类 图灵机是最有名的计算模型,本课使用更简单更合适的RAM计算模型. 1.3 RAM(Random Access Machine)模型 RAM模型的基本构成如下: RAM计算模型有如下特点: 一个简单操作花费一步:键值比较.加减.内存访问 没有操作可以被分解:循环.子程序 内存:访存是一个简单操作.无限制的内存 二.算法设计 2.1 算法问题规约…

1.create view  444(...)  as select ...from... 2.insert into select.......union  select     不支持 请分开写 4.GBase 8t默认大小写不敏感,但在引号中的内容则是大小写敏感的:Oracle默认则是在引号内外均不敏感. 5.GBase 8t的一个触发器只能触发一个事件 6.create or replace        去掉 or replace 7.GBase 8t 的NULL在排序中被作为最小值来…