博弈论(Game Theory)相关Paper阅读】的更多相关文章

这些论文是我在研究区块链共识算法的时候搜到的,当然大多数跟区块链没什么关系,不过有些论文真的写的好,作者中不乏有诺奖得主,有些论文的结果是有违常的(比如拍卖中的价高者得),这也是这些Paper的一部分魅力所在,所选的Paper中或有极其严格的数学推导或非常好的设计,可以参考 博弈论入门 Thomas S. Ferguson的博弈论主页 第一章介绍了经典的Nim游戏引出了ICG无偏组合博弈,其中一定要看SG函数,真的奇妙 第二章介绍二人零和博弈,引出Nash均衡(以诺奖得主Nash命名),其中极大…
博弈论(Game Theory) - 01 - 前传之占优战略均衡 开始 我们现在准备攀爬博弈论的几座高峰. 我们先看看在纳什均衡产生之前,博弈论的发展情况. 我们的第一座高峰是占优战略均衡. 囚徒困境(prisoner's dilemma)和占优战略均衡 囚徒困境 经典的囚徒困境如下: 警方逮捕甲.乙两名嫌疑犯,但没有足够证据指控二人入罪.于是警方分开囚禁嫌疑犯,分别和二人见面,并向双方提供以下相同的选择: 若一人认罪并作证检控对方(相关术语称"背叛"对方),而对方保持抵赖,此人将即…
博弈论(Game Theory) - 02 - 前传之重复剔除严格劣战略的占优战略均衡 开始 "重复剔除劣战略的严格占优战略均衡"(iterated dominance equilibrium),简称为"重复剔除的占优战略均衡". 智猪博弈和重复剔除的占优战略均衡 智猪博弈问题 在一个猪圈里养着一头大猪和一头小猪,在猪圈的一端放有一个猪食槽,在另一端安装有一个按钮,它控制着猪食的供应量.假定: 按一下按钮,就有8单位猪食进槽,但按动按钮需支出2单位成本: 若大猪先到…
博弈论(Game Theory) - 03 - 前传之最大最小均衡 开始 最大最小均衡是由人冯·诺依曼和摩根斯坦提出.冯·诺依曼和摩根斯坦也被认为是博弈论的创始人. 冯·诺依曼提出的"最大最小定理"能保证在非常一般的情况下,两人零和博弈总是存在"最大最小均衡". 最大最小均衡存在以下问题: "最大最小"均衡没有考虑到局中人之间在策略选择上的互动. 由"最大最小"方法得到的"均衡"很难说是一种"均衡…
博弈论(Game Theory) - 04 - 纳什均衡 开始 纳什均衡和最大最小定理是博弈论的两大基石. 博弈不仅仅是对抗,也包括合作和迁就,纳什均衡能够解决这些问题,提供了在数学上一个完美的理论. 纳什均衡的中心思想是主动选择一个对大家都有利的战略,迫使其他玩家选择相同的战略组合. 纳什均衡 示例 这里,我们使用"战略式"表述,如下: B L M R A U 3,2 4,7 5,1 H 6,1 2,8 1,1 D 3,7 8,9 10, 4 纯战略纳什均衡的划线法 注:我用红色代替…
Paper阅读总结Day1 1.Convolutional Neural Networks For Facial Expression Recognition 文章思想 简单的一篇关于表情识别的文章,运用简单的CNN结构,在文章中对比了深层次的网络结构和浅层次的网络结构的效果,同时将前向的最后一层特征与自己手动提取的Hog特征做了特征融合,并重新训练一个全连接层,得到的效果与不用特征融合效果一致. 文章使用数据集 Fer2013 Database,通过浅层次和深层次的横向对比与 加入hog与不加…
我对GAN"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学[机器学习与视觉实验室]负责人冯佳时博士在[硬创公开课]的GAN分享.GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器,不过在NLP领域用的还不是那么广泛. 笔者看来,深度学习之前都没有对数组分布进行细致考察,譬如之前我对NLP词向量就产生过很多疑虑,为啥这么长条的数据组,没看到很好地去深挖.解读词向量的分布?分布这么重要,不值得Dig Deep? 生成模型GA…
1. IODC和 IODE ——  导航电文相关.iode/iodc是在GPS系统的ICD2中定义的参数,iode指星历数据事件,iodc指星钟数据事件. IOD 是 issue of data ,数据龄期,理解为:数据可用的起始时间与终止时间之差值.龄期, IODC是 issue of data clock 钟数据期号,标准定义是:本组卫星钟差参数的外推时间间隔,用本组卫星钟差参数对应的参考时刻toc与计算钟差参数所使用的最后一个观测数据之差来表示. IODE是 issue of data e…
我对GAN"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学[机器学习与视觉实验室]负责人冯佳时博士在[硬创公开课]的GAN分享.GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器. Deep? 生成模型GAN就是一种在拟合一张图像数组分布的一种模型,是概率统计结合深度学习之后的一次升级. GAN是概率统计到深度学习世界"秀"存在 生成模型分为两个部分:生成模型+判别模型.生成模型学习联合概率分布p(x…
参考:https://pan.baidu.com/s/1MfcmXKopna3aLZHkD3iL3w 一.为什么要读论文? 基础技术:读论文中的related works可以帮助了解该领域的一些主要的技术,追踪该领域经典算法论文 新方向和思路:了解该领域最新的解决思路 复现:更透彻的理解算法逻辑,锻炼编码能力 二.要读哪些论文? 综述:综述包含该方向经典的发展历程,帮助补充必要的基础知识,熟悉一些关键算法和技术栈,可以在实践中验证效果.快速找到适合场景的算法解决方案 代表性论文:该领域最关键的技…
xiaoboluo768  http://www.lai18.com/user/481193.html   都说pt-toolkit工具集中的pt-online-schema-change可以在线不锁表修改表结构,那么这个工具具体是什么原理呢,请见下面娓娓道来: 1.pt-online-schema-change工具的使用限制: 1).如果修改表有外键,除非使用 --alter-foreign-keys-method 指定特定的值,否则工具不予执行 2).被修改表必须要有主键,否则报错:Cann…
一 文章名称:FLOWGUARD: Building Robust Firewalls for Software-Defined Networks 发表时间:2014 期刊来源:--- 解决问题: 一 为了解决基于OpenFlow的SDN网络带来的安全问题. 二 建立SDN防火墙的挑战如下 检测动态的网络策略更新. 检查间接地安全违规:敌手通过修改数据包头侵害网络安全. 架构选项:集中和分布式SDN防火墙都有各自问题. 带状态监控:SDN防火墙很难支持带状态数据包检测 所做贡献: 一 提出FLO…
本篇文章调研一些感兴趣的AAAI 2016 papers.科研要多读paper!!! Learning to Generate Posters of Scientific Papers,Yuting Qiang, Yanwei Fu, Yanwen Guo, Zhi-Hua Zhou and Leonid Sigal. http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/aaai16poster.pdf 这篇paper研究从科技论文中生成海报…
首推这个 https://wenku.baidu.com/view/e657b1f0bcd126fff6050baf.html 用Arduino IDE开发程序流程 当程序编写好之后,关闭前需要将文件保存到一个目录中.如果是开发一个项目,编写的Sketch可能不止一个,负责不同部分和模块开发的人员都各自编写好Sketch,最后综合Sketeh时发现程序特别难以阅读,并且很多变量名称不一致,修改起来非常麻烦,这就需要一个规范的开发流程. 在软件工程中,软件项目开发有很多不同的模型适用于不同的开发需…
前言 论文来自 ​ https://cyber-itl.org/2018/12/07/a-look-at-home-routers-and-linux-mips.html Linux_MIPS_missing_foundations 这篇论文主要讨论了 MIPS 架构下的 Linux 实现 DEP 的时间线. Linux 在 16年才通过软件实现了 不可执行栈的特性.所以在此之前的 mips 下的程序的栈其实都是可以执行的. 但是由于要模拟 mips 下的 浮点数计算,所以在实现栈不可执行的情况…
这篇文章发布于 2012年09月24日,星期一,01:15,归类于 css相关. 阅读 37012 次, 今日 12 次 by zhangxinxu from http://www.zhangxinxu.com本文地址:http://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=2636 一.N多的唠哩唠叨 CSS3中一些新的单位早在去年春暖花开的时候就介绍了,参见:CSS长度值及时间.频率.角度单位.显然,其中就提到了本文要感叹的单位vw, vh,见下图: 不过“我看见你”和…
有几天没有写一写博客了,今天就带给大家一些面试题和参考答案吧! 这些都是上海尚学堂Java培训的学员去面试时遇到的问题,今天总结出来的是Java线程相关类的面试题.把参考答案和解析也发布出来,供大家学习参考. 1.线程是什么?进程是什么?二者有什么区别和联系? (1)线程是CPU独立运行和独立调度的基本单位:(2)进程是资源分配的基本单位:是执行着的应用程序两者的联系:进程和线程都是操作系统所运行的程序运行的基本单元. 区别:(1)进程具有独立的空间地址,一个进程崩溃后,在保护模式下不会对其它进…
目录 Pytorch版本yolov3源码阅读 1. 阅读test.py 1.1 参数解读 1.2 data文件解析 1.3 cfg文件解析 1.4 根据cfg文件创建模块 1.5 YOLOLayer 1.6 初始化模型 1.7 加载权重 1.8 计算mAP 2. 阅读train.py 2.1 参数解读 2.2 随机初始化 2.3 设置优化器 2.4 更新优化器 2.5 loss指标 2.6 checkpoint相关 3. 阅读detect.py 3.1 参数解读 3.2 预测框的获取 3.2 核…
代码部分 /* SPDX-License-Identifier: BSD-3-Clause * Copyright(c) 2010-2016 Intel Corporation */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <stdint.h> #include <inttypes.h> #include <sys/types.h> #in…
如何进行优化tensorflow 将极大得加速机器学习模型的训练的时间,下面是一下tensorflow性能调优相关的阅读链接: tensorflow 性能调优:http://d0evi1.com/tensorflow/performance/ (概括的较为完整) tensorflow:input pipeline性能指南:http://d0evi1.com/tensorflow/datasets_performance/ (https://www.tensorflow.org/guide/dat…
元数据设计 如上图,Doris 的元数据主要存储4类数据: 用户数据信息.包括数据库.表的 Schema.分片信息等. 各类作业信息.如导入作业,Clone 作业.SchemaChange 作业等. 用户及权限信息 集群及节点信息 元数据目录 元数据目录通过 FE 的配置项 meta_dir 指定. bdb/ 目录下为 bdbje 的数据存放目录. image/ 目录下为 image 文件的存放目录. image.[logid] 是最新的 image 文件.后缀 logid 表明 image 所…
搜索引擎命令大全!这是一个我最喜欢的Google搜索技巧的清单: link:URL = 列出到链接到目标URL的网页清单. related:URL = 列出于目标URL地址有关的网页. site:http://domain.com 搜索区域仅限于目标网站. allinurl:WORDS = 只显示在URL地址里有搜索结果的页面. inurl:WORD = 跟allinurl类似,但是只在URL中搜索第一个词. allintitle:WORD = 搜索网页标题. intitle:WORD = 跟a…
由于不方便放链接,更好的阅读体验请查看:自动化专业如何转SLAM或机器学习岗? 本文来自知乎上的同名问题,原文链接: https://www.zhihu.com/question/266685012/answer/336327001 题主是北京某985理工类高校自动化专业本硕(硕士专业是控制工程),刚刚毕业半年左右,第一份工作是在一家创业型机器人小公司做控制工程师.工作内容很杂,主要是一些stm32开发和信号处理之类的工作,这家公司管理混乱,而且公司缺乏技术上经验丰富的老员工,作为一个刚刚毕业的…
第一部分 基础 第1章 导论 (已看) 第2章 专业工具 (已看) 第3章 游戏软件工程基础 (已看) 第4章 游戏所需的三维数学 (已看) 第二部分 低阶引擎系统 第5章 游戏支持系统 (已看) 第6章 资源及文件系统 (已看) 第7章 游戏循环及实时模拟 (已看) 第8章 人体学接口设备(HID) (已看) 第9章 调试及开发工具 (已看) 第三部分 图形及动画 第10章 渲染引擎 第11章 动画系统 (已看) 第12章 碰撞及刚体动力学 (已看) 第四部分 游戏性 第13章 游戏性系统简介…
发信人: leecty (Terry), 信区: ParttimeJobPost标 题: 创业公司招SLAM 算法工程师发信站: 水木社区 (Thu Jun 16 19:18:24 2016), 站内 我们是一家年轻的初创公司,核心团队来自清华大学和中科院.依托强大的视觉SLAM算法,我们深入投身到机器人,虚拟现实,增强现实等前沿产业. 招聘:视觉SLAM 算法工程师 (可以兼职/实习) 要求:1. 熟悉SVO,SFM,ORB SLAM,LSD SLAM,PTSAM等算法,或至少熟悉用过其中任一…
From 鞠源 已有 1303 次阅读 2012-11-25 21:09 |系统分类:科研笔记|关键词:会议 领域 justify 知识 KDDCUP - Competition is a strong mover for Science and Engineering ACM KDD是知识发现和数据挖掘领域的顶级会议,KDD CUP又是基于ACM KDD的世界级赛事.目的在于1. 探求从海量数据中挖掘出高层知识的最佳方法.2. 作为学术界和工业界沟通的桥梁(事实上KDD从97起,首先是由工业界…
欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由云+社区运营团队发布在腾讯云+社区 前言 2018年3月27日腾讯云云+社区联合腾讯云智能图像团队共同在客户群举办了腾讯云OCR文字识别--智能图像分享活动,活动举办期间用户耐心听分享嘉宾的介绍,并提出了相关的问题,智能图像团队的科学家和工程师也耐心解答可用户的疑问.以下就是活动分享的全部内容. 正文 在日常生活工作中,我们难免会遇到一些问题,比如自己辛辛苦苦写完的资料,好不容易打印出来却发现源文件丢了.难的收集了一些名片,却要很…
1.     EtherNet/IP : 设备可以用户数据报协议(UDP)的隐式报文传送基于IO的资料 ,用户传输控制协议(TCP)显示报文上传和下参数,设定值,程式 ,用户主站的轮询 从站周期性的更新或是改变状态COS,方便主站监控从站的状态,讯息会使用UDP的报文发送出去 特性:  EnterNet/IP 工业以太网组成的系统具有兼容性和互操作性,资源共享能力强和传输距离远,传输速率高优势 EtherNetIP在物理层和数据链路层采用以太网,可以与标准的以太网设备透明衔接,并保证随着以太网的…
欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由云计算基础发表于云+社区专栏 前言 2018年3月27日腾讯云云+社区联合腾讯云智能图像团队共同在客户群举办了腾讯云OCR文字识别--智能图像分享活动,活动举办期间用户耐心听分享嘉宾的介绍,并提出了相关的问题,智能图像团队的科学家和工程师也耐心解答可用户的疑问.以下就是活动分享的全部内容. 正文 在日常生活工作中,我们难免会遇到一些问题,比如自己辛辛苦苦写完的资料,好不容易打印出来却发现源文件丢了.难的收集了一些名片,却要很麻烦的…