序言部分讲到在人工智能界一直有一个说法，认为机器学习是人工智能领域最能够体现智能的一个分支。
上文我们主要介绍了Adaptive Boosting。AdaBoost演算法通过调整每笔资料的权重，得到不同的hypotheses，然后将不同的hypothesis乘以不同的系数α进行线性组合。这种演算法的优点是，即使底层的演算法g不是特别好（只要比乱选好点），经过多次迭代后算法模型会越来越好，起到了boost提升的效果。本节课将在此基础上介绍一种新的aggregation算法：决策树（Decision Tree）。
arXiv：https://arxiv.org/pdf/2109.03508.pdf
本文介绍了决策树算法的基本概念、原理、优缺点以及应用场景。决策树是一种基于树形结构的分类算法，通过递归地划分数据集，将数据集划分成若干个子集，最终形成一棵决策树。决策树算法具有可解释性强、适用范围广、效率高、容易实现等优点。同时，决策树算法也存在一定的缺点，如容易过拟合、不稳定、局部最优等问题。在实际应用中，决策树算法可以广泛应用于各种场景，如医疗诊断、信用评级、推荐系统等。
本文介绍了人工智能在棋类游戏中的一些进展，特别是在围棋和德州扑克这两个领域。作者分析了AlphaGo和Libratus等人工智能系统，并讨论了这些技术在未来的可能发展方向。
2023年11月13日，厦门大学刘向荣教授团队，联合湖南大学曾湘祥教授、山东大学魏乐义教授，在PLoS Computational Biology上发表文章A general hypergraph learning algorithm for drug multi-task predictions in micro-to-macro biomedical networks。
1、解决思路 在团队开发中，提交代码到Git仓库时经常会遇到代码冲突的问题。 原因：多人对相同的文件进行了编辑，造成代码存在差异化 解决方案： 使用工具或git命令对比不同分支代码的差异化 把不同分支中有效代码进行保留，合并成最终代码 提交合并后的最终代码 下面我们基于idea工具与git命令行两种实施操作开始动手实践。 2、动手实践 使用Idea工具解决 对比不同分支代码的差异化 选择有代码冲突的类后，进行Merge(合并) 📷 📷 2. 把不同分支中有效代码进行保留，并合并成最终代码 在不同分支上，选择
52CV曾经第一时间报道过CVPR2019 | 微软、中科大开源基于深度高分辨表示学习的姿态估计算法，此后该文引起不少媒体的关注。
论文：ICNet for Real-Time Semantic Segmentation on High-Resolution Images
几乎所有的版本控制系统都以某种形式支持分支。 使用分支意味着你可以把你的工作从开发主线上分离开来，以免影响开发主线。 在很多版本控制系统中，这是一个略微低效的过程——常常需要完全创建一个源代码目录的副本。对于大项目来说，这样的过程会耗费很多时间。
不同分支的 commit 是不会产生冲突的，因为 commit 提交到的是当前分支的 本地库。 只有将分不同分支的本地库进行合并才会产生冲突。所以：
操作而言，通道数的合并，也就是说描述图像本身的特征增加了，而每一特征下的信息是没有增加。
ID3 没有剪枝策略，容易过拟合 信息增益准则对可取值数目较多的特征有所偏好，类似“编号”的特征其信息增益接近于 1 只能用于处理离散分布的特征没有考虑缺失值
②在仓库页面顶部，你将看到一个下拉菜单，显示当前选择的分支。点击这个下拉菜单，在列表中选择你想要拉取的分支。
传统的CNN模型具有层次结构，利用最后一层的特征映射来获得预测输出。然而，很难确定最优网络深度，并使中间层学习显著的特征。
本文提出一种新颖的框架D2C-SR用于图像超分。图像超分作为一种病态问题，其关键挑战在于：给定低分辨率输入存在多个合理预测。大部分经典方法与早期深度学习方法忽略了该基本事实，将图像超分建模为确定性处理，这就导致不理想结果。
最开始在深度学习方法流行之前，对于不同尺度的目标，大家普遍使用将原图构建出不同分辨率的图像金字塔，再对每层金字塔用固定输入分辨率的分类器在该层滑动来检测目标，以求在金字塔底部检测出小目标；或者只用一个原图，在原图上，用不同分辨率的分类器来检测目标，以求在比较小的窗口分类器中检测到小目标。经典的基于简单矩形特征(Haar)+级联Adaboost与Hog特征+SVM的DPM目标识别框架，均使用图像金字塔的方式处理多尺度目标，早期的CNN目标识别框架同样采用该方式，但对图像金字塔中的每一层分别进行CNN提取特征，耗时与内存消耗均无法满足需求。但该方式毫无疑问仍然是最优的。值得一提的是，其实目前大多数深度学习算法提交结果进行排名的时候，大多使用多尺度测试。同时类似于SNIP使用多尺度训练，均是图像金字塔的多尺度处理。
在座的各位应该都知道，Git 作为居家必备、团队协作之利器，自从 Linus Torvalds 发布这款工具后，便一直受到各路开发者的喜爱。
在过去几年里，深度学习方法在图像降噪领域取得了极大的成功。在这篇论文中，作者提出一种稠密自引导小波网络用于真实世界图像降噪。
通常这种情况就发生了我们拉远程的代码的时候发生的本地代码与远程同时修改了一个地方，这个时候就需要决定保留哪部分代码舍弃哪部分代码。
在公司的项目中, 经常会遇到一些公共的内容, 多个项目中间通用的, 不可能每次都将整个代码复制一遍, 遇到这种情况有很多不同的解决方案, 一般来说, 项目是通过 git 来管理的, 巧了, git 也同样支持子模块.
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在 neng 操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。Git 是 4 月份时候开的一个坑，一直没填完，所以今天我先来填一下 Git 的坑。最近正在学习的内容，有的已经挖了坑，有的正在挖坑。首先依旧是先来一份本篇内容的提纲。
分支分为两种，一种是本地已经存在的，还有一种是服务器上有， 但本地不存在的分支，查看的方式稍有区别。
策略设计模式难易程度应该是仅次于单例模式的，无论是实现起来还是从结构上看，都非常简单，他跟简单工厂都一部分思想类似，大家可以结合一下简单工厂来看策略模式，大家千万不要记混了哦。
监控抽烟检测识别算法采用yolov7系列网络模型深度学习图像识别技术，监控抽烟检测识别算法能够准确识别人员抽烟的动作和烟雾，监控抽烟检测识别算法一旦发现有人员在禁烟区域内抽烟，将立即触发预警。监控抽烟检测识别算法中用倒地YOLO框架模型的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说，YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。
我们可以看到新分支的名称为 "hello-world-images"，但在 master 旁边的 * 指定我们当前在该分支上。
如果你用过svn，一定知道svn export，可以用来从代码库中导出一份干净的代码（没有.svn等）。git是否有类似功能呢？
从统计学的角度来讲，将模型的性能寄希望于单棵决策树是不稳健的，这意味着它在处理未知数据时预测结果的方差是较大的。如同我们做重要决定时会考虑多个专家的意见，元算法meta-algorithm主张综合多个分类器的结果做预测，元算法也被称为集成方法ensemble method，主要思路包括：
信息熵是将熵的理论应用于信息混乱度的描述，在随机变量中可以描述随机变量不确定性的程度，在机器学习的样本集合中，可以用于描述样本集合的纯度。
目前流行的fuzzing（如AFL）通常使用较为简单的coverage information，这种覆盖的不准确和不完整给fuzzing带来了严重的局限性。首先，它会导致路径冲突，从而影响fuzzing挖掘出导致新崩溃的潜在路径。更重要的是，它也会影响fuzzing的最优决策。此外，学术界的大部分研究的是Coverage-guided fuzzing，很少有目光真正的投在Coverage上，所以CollAFL做了这一块的内容。
树是由n个结点所构成的有限集合，当n=0时，称为空树 树的表示法有4种，分别为：文氏图表示法、凹入图表示法、广义表表示法以及树形表示法 结点的度是指结点所拥有子树的数目 二叉树是一种特殊的树，它的每个结点最多只有两颗子树，并且这两课子树也是二叉树 在一棵二叉树中，若其所有结点或叶结点，或左、右子树都非空，且所有叶结点都在同一层，则称这棵二叉树为满二叉树 在二叉树的第i层上至多有2i个结点(i≥0) 深度为h(h≥0)的二叉树上至多含2h-1个结点 对于任何一棵二叉树，若其叶结点的个数为n0,度为2的结点个数
插件List Git Branches可以根据选项获取远程仓库的分支或者tag，形成列表选项，除了在job进行图形配置，还可以通过pipeline进行配置，在job过百的情况下搭配共享库会很方便。
论文: Online Convolutional Re-parameterization
C语言是面向过程的，而C＋＋是面向对象的 相信这么努力的你 已经置顶了我 学习C语言始终要记住“曙光在前头”和“千金难买回头看”，“千金难买回头看”是学习知识的重要方法，就是说，学习后面的知识，不要忘了回头弄清遗留下的问题和加深理解前面的知识，这是我们最不易做到的，然而却又是最重要的。 学习C语言就是要经过几个反复，才能前后贯穿，积累应该掌握的C知识。 一 学好C语言的运算符和运算顺序 这是学好《C程序设计》的基础，C语言的运算非常灵活，功能十分丰富，运算种类远多于其它程序设计语言。 在表达式方面较其它
在GIT中，分支（Branch）管理是一项重要的功能，它允许你在不影响主要项目代码的情况下，进行独立的开发工作或实验性工作。以下是如何创建和切换分支的步骤：
一个好的 Shader，特别是在低端机上跑效果，性能往往会有很大的提升，那么，就很有必要学习一下 GLSL Shader 性能优化的策略。
利用git版本控制工具时，我们通常会从主分支拉出新分支进行开发，开发完成后创建pr（也就是pull request），让其他小伙伴帮忙review，确定代码没有问题后再将新分支合并到主分支上。但是，你真的理解pull request中比较的两个分支到底是谁吗？
配置API token, 需要登陆gitlab，给一个developer角色的账号，在系统设置中找到access token, 获取token。 然后在Jenkins中配置Gitlab API Toekn的凭证。
学习C语言始终要记住“曙光在前头”和“千金难买回头看”，“千金难买回头看”是学习知识的重要方法，就是说，学习后面的知识，不要忘了回头弄清遗留下的问题和加深理解前面的知识，这是我们最不易做到的，然而却又
深度是深度神经网络的关键，但更多的深度意味着更多的序列计算和更多的延迟。这就引出了一个问题——是否有可能构建高性能的「非深度」神经网络？
回顾上一篇文章讲到的聚合模型，三个臭皮匠顶一个诸葛亮。于是出现了blending，bagging，boost，stacking。blending有uniform和non-uniform，stacking是属于条件类的，而boost里面的Adaboost是边学习边做linear，bagging也是属于边学习边做uniform的。Decision Tree就是属于边做学习然后按照条件分的一种。如下图，aggregation model就是是补全了：
拥挤聚集智能监测算法可以通过yolov7网络模型深度学习框架对人员数量、密度等进行实时监测，拥挤聚集智能监算法识别出拥挤聚集的情况，并及时发出预警。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。
习C语言始终要记住“曙光在前头”和“千金难买回头看”，“千金难买回头看”是学习知识的重要方法，就是说，学习后面的知识，不要忘了回头弄清遗留下的问题和加深理解前面的知识，这是我们最不易做到的，然而却又是最重要的。 学习C语言就是要经过几个反复，才能前后贯穿，积累应该掌握的C知识。 📷 分享之前我还是要推荐下我自己的C/C++学习交流群：三四零六五一六八七，不管你是小白还是大牛，小编我都挺欢迎，不定期分享干货，包括我自己整理的一份2017最新的C/C++资料和零基础入门教程，送给大家，欢迎初学和进阶中的小伙伴
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在创建merge request的时候报错，因为这里已经开启了一个相同分支的merge request，但是git并没有警告，所以直接报这个错误。
选自arXiv 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 本文通过在深度神经网络中引入一种新型众包层（crowd layer），通过反向传播方式，直接利用噪声标签实现端到端的训练。该方法可获取不同标注者的可信
考场作弊行为自动抓拍告警系统通过yolov7+python网络模型算法，考场作弊行为自动抓拍告警算法实时监测考场内所有考生的行为，对考生的行为进行自动抓拍，并分析判断是否存在作弊行为。考场作弊行为自动抓拍告警算法选择的YOLOv7网络YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
AI课堂教学质量评估系统算法通过yolov7网络模型框架利用摄像头和人脸识别技术，AI课堂教学质量评估系统算法实时监测学生的上课表情和课堂行为。同时，还结合语音识别技术和听课专注度分析算法，对学生的听课专注度进行评估，生成教学质量报告，并提供针对性的改进建议，帮助教师发现问题并进行针对性的改进，提升教学效果。AI课堂教学质量评估系统算法之所以选择yolov7框架模型，相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%，精度高出 0.7%。
斯皮尔伯格指导的电影《头号玩家》相信大家都不陌生，电影中高度成熟发达的VR（虚拟现实）技术是每一位科技爱好者都会憧憬的场景：
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