beta圆桌 SUM UP】的更多相关文章

分工 黄家雄:基础页面 意见反馈 牛康文:基础页面 关于我们 姚志辉:登录注册页面修缮 魏璐炜:多界面修缮,用户使用调查,ppt制作 许斌:自动化测试 傅海涛:文件转换及列表,语音字幕,列表更新 徐明盛:pdf加上笔迹保存 git记录 阶段任务 DONE LIST 1.文件上传与转化 2.语音字幕 3.部分页面修缮 4.文件保存 5.历史列表更新 6.房间人员列表 阶段任务 LEFT UNDONE 1.权限转移 2.邀请好友 3.添加联系人 阶段验收测试 tttttsettt 心得 031602…
031602111 傅海涛 1.今天进展 文档转换差不多完成 2.存在问题 无 3.明天安排 增加新功能和完善之前的功能 4.心得体会 接口真难 031602115 黄家雄 1.今天进展 考了六级 2.存在问题 测试 3.明天安排 界面优化 4.心得体会 继续努力 031602130 牛康文 1.今天解决 学习新内容 2.今天困难 无 3.明日安排 意见反馈页面 031602136 魏璐炜 1.今天进展 界面优化 2.存在问题 无 3.明天安排 优化 4.心得体会 我爱软工 [031602142…
2018-12-16图片缺失,当日数据: 总工作量:24 已完成:5 剩余:19 031602111 傅海涛 1.今天进展 实时字幕的实现大概 2.存在问题 实时字幕存在不稳定和耗费资源 3.明天安排 增加新功能和完善之前的功能 4.心得体会 UI界面做好看真难 031602115 黄家雄 1.界面优化 2.存在问题 无 3.明天安排 界面优化 4.心得体会 继续努力 031602130 牛康文 1.今天解决 学习新内容 2.今天困难 今天有点事耽搁了 3.明日安排 意见反馈页面开始 03160…
031602111 傅海涛 1.今天进展 后台接口大部分完善,并完成交互 2.存在问题 部分接口不稳定 3.明天安排 完成全部接口的交互 4.心得体会 小问题真多,要一个一个解决 031602115 黄家雄 1.界面优化 2.存在问题 无 3.明天安排 界面优化 4.心得体会 继续努力 031602130 牛康文 1.今天解决 无 2.今天困难 导入项目一直失败 3.明日安排 导入以及下一步页面 031602136 魏璐炜 1.今天进展 历史记录优化 2.存在问题 无 3.明天安排 优化 4.心…
031602111 傅海涛 1.今天进展 接口微调修正 2.存在问题 文档转化太久 3.明天安排 完成全部接口的交互 4.心得体会 文档转化需要好好优化 031602115 黄家雄 1.界面优化 2.存在问题 无 3.明天安排 界面优化 4.心得体会 继续努力 031602130 牛康文 1.今天解决 跳转到提交成功 2.今天困难 模拟器错误 github错误 3.明日安排 联系上一页面 031602136 魏璐炜 1.今天进展 ui 2.存在问题 无 3.明天安排 优化 4.心得体会 软工牛啊…
031602111 傅海涛 1.今天进展 主界面微调,部分地方加入用户体验设计 2.存在问题 文档转化太久 3.明天安排 完成全部接口的交互 4.心得体会 文档转化优化不了 031602115 黄家雄 1.界面优化 2.存在问题 无 3.明天安排 界面优化 4.心得体会 继续努力 031602130 牛康文 1.今天解决 github commit成功 2.今天困难 模拟器错误 3.明日安排 联系上一页面 031602136 魏璐炜 1.今天进展 ui 2.存在问题 无 3.明天安排 优化 4.…
前置阅读:http://blog.csdn.net/happynear/article/details/44238541——Batch Norm阅读笔记与实现 前置阅读:http://www.zhihu.com/question/38102762——知乎网友 Deep Learning与Bayesian Learning在很多情况下是相通的,随着Deep Learning理论的发展, 我们看到,Deep Learning越来越像Bayesian Learning的一个子集,Deep Learni…
高斯分布·拟合 1.1 优美的高斯分布 中心极限定理[P79]证明均匀分布和二项分布在数据量 $N\rightarrow \infty$ 时,都会演化近似为高斯分布. 作为最晚发现的概率分布,可以假设任何不确定的实数服从高斯分布. 对于回归问题,显然目标值 $t$ ,有 $t\sim N(\mu ,\sigma ^{2})$ . $t$ 服从的高斯分布表达形式很特殊,很有趣,也很奇妙: $p(t|x,w,\beta)=N(t|y(x,w),\beta ^{-1})$      [P140] 即分…
Python代码:准备训练样本的数据和标签:train_X4000.txt.train_y4000.txt 放于tsne.py当前目录.(具体t-SNE – Laurens van der Maaten http://lvdmaaten.github.io/tsne/,Python implementation), tsne.py代码:(为了使得figure显示数据的标签,代码做了简单修改) #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # # ts…
DECOLOR: Moving Object Detection by Detecting Contiguous Outliers in the Low-Rank Representation Xiaowei Zhou et al. Abstract—Object detection is a fundamental step for automated video analysis in many vision applications. Object detection in a video…
文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法 本文是LDA主题模型的第三篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了EM算法,如果你对EM算法不熟悉,建议先熟悉EM算法的主要思想.LDA的变分推断EM算法求解,应用于Spark MLlib和Scikit-learn的LDA算法实现,因此值得好好理解. 1. 变分推断EM算法求解LDA的思路 首先,回顾L…
chapter 3: Linear Methods for Regression 第3章:回归的线性方法 3.1 Introduction A linear regression model assumes that the regression function \(E(Y\mid X)\) is linear in the inputs \(X_1, \ldots , X_p\). Linear models were largely developed in the precomputer…
http://www.datakit.cn/blog/2017/02/05/t_sne_full.html t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是用于降维的一种机器学习算法,是由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton在08年提出来.此外,t-SNE 是一种非线性降维算法,非常适用于高维数据降维到2维或者3维,进行可视化. t-SNE是由SNE(Stochastic Neighbor Emb…
Mittag-Leffer函数: $E_{\alpha,\beta}(x) = \sum\limits^{\infty}_{k=0} \frac{x^k}{ \Gamma( \alpha k + \beta ) }$Matlab内部函数表示: function u = Mitt_Leff( x,alph,beta,degree) %MITT_LEFF Mittag-Leffer函数 % E_alph_beta = \limits\sum^{n or \infty}_{k=} \frac{x^n}…
Description 一个有N个元素的集合有2^N 个不同子集(包含空集),现在要在这2^N个集合中取出若干集合(至少一个),使得 它们的交集的元素个数为K,求取法的方案数,答案模1000000007.(是质数喔~) Input 一行两个整数N,K Output 一行为答案. Sample Input 3 2 Sample Output 6 HINT [样例说明] 假设原集合为{A,B,C} 则满足条件的方案为:{AB,ABC},{AC,ABC},{BC,ABC},{AB},{AC},{BC}…
软间隔最大化(线性不可分类svm) 上一篇求解出来的间隔被称为 "硬间隔(hard margin)",其可以将所有样本点划分正确且都在间隔边界之外,即所有样本点都满足 \(y_{i}(\boldsymbol{w}^{\top} \boldsymbol{x}_{i}+b) \geqslant 1\) . 但硬间隔有两个缺点:1. 不适用于线性不可分数据集. 2. 对离群点(outlier)敏感. 比如下图就无法找到一个超平面将蓝点和紫点完全分开: 下图显示加入了一个离群点后,超平面发生了…
1.熵的定义 熵最早是一个物理学概念,由克劳修斯于1854年提出,它是描述事物无序性的参数,跟热力学第二定律的宏观方向性有关:在不加外力的情况下,总是往混乱状态改变.熵增是宇宙的基本定律,自然的有序状态会自发的逐步变为混沌状态. 1948年,香农将熵的概念引申到信道通信的过程中,从而开创了"信息论"这门学科.香农用"信息熵"来描述随机变量的不确定程度,也即信息量的数学期望. 关于信息熵.条件熵.联合熵.互信息.相对熵.交叉熵请点击蓝字直达 2.最大熵模型 这里引用吴…
超高维度分析,N*P的矩阵,N为样本个数,P为指标,N<<P PCA:抓住对y对重要的影响因素 主要有三种:PCA,因子分析,回归方程+惩罚函数(如LASSO) 为了降维,用更少的变量解决问题,如果是二维的,那么就是找到一条线,要使这些点再线上的投影最大,投影最大,就是越分散,就考虑方差最大. > conomy<-data.frame( + x1=c(149.3, 161.2, 171.5, 175.5, 180.8, 190.7, + 202.1, 212.4, 226.1, 2…
题目链接:Rake It In 比赛链接:ICPC Asia Nanning 2017 Description The designers have come up with a new simple game called "Rake It In". Two players, Alice and Bob, initially select an integer k and initialize a score indicator. An \(4 \times 4\) board is…
rm(list = ls()) library(car) library(MASS) library(openxlsx) A = read.xlsx("data141.xlsx") head(A) fm = lm(y~x1+x2+x3+x4 , data=A ) #判断多重共线性 vif(fm) > vif(fm) x1 x2 x3 x4 38.49621 254.42317 46.86839 282.51286 #具有多重共线性 #进行主成分回归 A.pr = princomp…
目录 1. 对数几率回归 1.1 求解 ω 和 b 2. 对数几率回归进行垃圾邮件分类 2.1 垃圾邮件分类 2.2 模型评估 混淆举证 精度 交叉验证精度 准确率召回率 F1 度量 ROC AUC 1. 对数几率回归 考虑二分类任务,其输出标记 \(y \in \{0, 1\}\),记线性回归模型产生的预测值 \(z=\boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x} + b\) 是实值,于是我们需要一个将实值 \(z\) 转换为 \(0/1\) 的 \(g^{-}(\cdot)\)…
如今的推荐系统,对于实时性的要求越来越高,实时推荐的流程大致可以概括为这样: 推荐系统对于用户的请求产生推荐,用户对推荐结果作出反馈 (购买/点击/离开等等),推荐系统再根据用户反馈作出新的推荐.这个过程中有两个值得关注的地方: 这可被视为是一个推荐系统和用户不断交互.互相影响的过程. 推荐系统需要对用户反馈作出快速及时的响应. 这两点本篇分别通过强化学习和 Flink 来实现,而在此之前先了解一些背景概念. 强化学习 强化学习领域的知名教材 <Reinforcement Learning: A…
1 Adaboost 的提出 1990年,Schapire最先构造出一种多项式级的算法,即最初的Boost算法; 1993年,Drunker和Schapire第一次将神经网络作为弱学习器,应用Boosting算法解决OCR问题; 1995年,Freund和Schapire提出了Adaboost(Adaptive Boosting)算法,效率和原来Boosting算法一样,但是不需要任何关于弱学习器性能的先验知识,可以非常容易地应用到实际问题中. 2 Adaboost 的引入 学习Adaboost…
论文信息 论文标题:Understanding Attention and Generalization in Graph Neural Networks论文作者:Boris Knyazev, Graham W. Taylor, Mohamed R. Amer论文来源:2019,NeurIPS论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 本文关注将注意力 GNNs 推广到更大.更复杂或有噪声的图.作者发现在某些情况下,注意力机制的影响可以忽略不计,甚至有害…
Total Commander 8.52 Beta 1http://www.ghisler.com/852_b1.php 10.08.15 Release Total Commander 8.52 beta 1 (32/64) 05.08.15 Fixed: Windows 10: Loading drive buttonbar hanging on some devices (e.g. Surface Pro 3) when SD-Card was in internal card reade…
在机器学习领域中,概率模型是一个常用的利器.用它来对问题进行建模,有几点好处:1)当给定参数分布的假设空间后,可以通过很严格的数学推导,得到模型的似然分布,这样模型可以有很好的概率解释:2)可以利用现有的EM算法或者Variational method来学习.通常为了方便推导参数的后验分布,会假设参数的先验分布是似然的某个共轭分布,这样后验分布和先验分布具有相同的形式,这对于建模过程中的数学推导可以大大的简化,保证最后的形式是tractable. 在概率模型中,Dirichlet这个词出现的频率…
题意: 来自n个不同国家的代表开会,每个国家代表数为ci 会场有m张圆桌,每张桌子可容纳mi人 不希望有同一个国家的代表在同一张桌子上就餐 设计一个合法方案 (n,m<=300) 思路:最大流,保存原边上限,与残余网络比较是否有所变动即可. S-->国家 c[i] 圆桌-->T m[i] 国家-->圆桌 1 ..]of longint; a,b,q:..]of longint; num:..,..]of longint; n,m,i,j,src,source,tot,s,sum:l…
Codeforces Beta Round #62 A Irrational problem 题意 f(x) = x mod p1 mod p2 mod p3 mod p4 问你[a,b]中有多少个数满足f(x)=x 题解 显然直接带进去就好了-- 代码 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { int p1,p2,p3,p4,a,b; scanf("%d%d%d%d%d%d",&p1,&am…
Codeforces Beta Round #83 (Div. 1 Only) A. Dorm Water Supply 题意 给你一个n点m边的图,保证每个点的入度和出度最多为1 如果这个点入度为0,那么这个点就是水龙头点. 如果这个点的出度为0,那么这个点就是储存点. 现在让你把所有水龙头到储存点的路径都输出出来,且输出这条路径的边权最小值 题解 显然是个仙人掌图,所以直接XJB暴力就好了 代码 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; co…
题目:http://www.contesthunter.org/contest/Beta%20Round%20%EF%BC%839%20%28%E9%85%B1%E6%B2%B9%E6%9D%AFnoi%E8%80%83%E5%90%8E%E6%AC%A2%E4%B9%90%E8%B5%9B%29/%E4%B9%8C%E9%B8%A6%E5%96%9D%E6%B0%B4 题解:真是一道神题!考场上绝对想不到标算orz! 题解写在代码注释里 代码: #include<cstdio> #inclu…