axios现在很火，本人觉得用的人比Ajax多一些，现在都用框架开发，而且使用Ajax要安装jQuery，好像有个人单独抽离出来，从来没用过，所以导致axios...
HTML web概念概述 * JavaWeb： * 使用Java语言开发基于互联网的项目 * 软件架构： 1....变量 * 变量：一小块存储数据的内存空间 * Java语言是强类型语言，而JavaScript是弱类型语言。 * 强类型：在开辟变量存储空间时，定义了空间将来存储的数据的数据类型。...流程控制语句： 1. if...else... 2. switch: * 在java中，switch语句可以接受的数据类型： byte int shor char,枚举(1.5) ,
Nacos是阿里zhuc中间件团队开源的一款服务发现、配置和管理微服务的中间件，关键的特性包括：
Modelling Time-Varying First and Second-Order Structure of Time Series via Wavelets and Differencing 标题：基于小波和差分的时变时间序列一阶和二阶结构建模...在本文中，我们提出了一种在局部平稳小波建模框架内，使用差分法联合估计非平稳时间序列的时变趋势和二阶结构的方法。...我们开发了基于差分估计的原始时间序列二阶结构的小波估计，并展示了如何将其纳入时间序列趋势的估计中。...事实上，经典的均方误差（MSE）无法捕捉不同方法性能的细微差异，特别是在预测非常小或非常大的值（例如，零计数或大计数）方面。
在一项开创性的工作中，Schick和Mitter给出了当测量噪声是高斯函数的已知无穷小扰动时的可证明保证，并提出了一个重要问题，即对于大扰动和未知扰动，是否可以获得类似的保证。...链接：https://arxiv.org/abs/2111.06302 作者：Shun Xu,Ming Yuan 机构：Columbia University 摘要：在本文中，我们将研究如何从一个小的矩阵条目重构一个大矩阵的最佳秩...在平方损失下，通过梯度下降以无限小的学习率训练的无限宽NN等价于具有NTK\citep{arora2019exact}的核回归。
【1】 Probabilistic Forecast Combination for Anomaly Detection in Building Heat L...
【1】 Doubly-Valid/Doubly-Sharp Sensitivity Analysis for Causal Inference with Un...
【1】 Stochastic Processes Under Linear Differential Constraints : Application to...
【1】 A New Asymmetric Copula with Reversible Correlations and Its Application to...
目标是输出一个假设向量的小列表，使得其中至少有一个接近目标回归向量。我们的主要结果是这个问题的统计查询（SQ）下限为$d^{\mathrm{poly}（1/\alpha）}$。...analysis. 【40】 Towards Understanding Deep Learning from Noisy Labels with Small-Loss Criterion 标题：基于小损失准则的噪声标签深度学习理解...在过去的几年里，人们发展了一种处理含噪标签的深度学习方法，其中许多方法是基于小损失准则的。然而，很少有理论分析来解释为什么这些方法能从有噪声的标签中很好地学习。...本文从理论上解释了广泛应用的小损耗准则的工作原理。在此基础上，我们对vanilla小损失准则进行了改进，以更好地解决标签噪声问题。实验结果验证了我们的理论解释，也证明了改进的有效性。
【1】 Bayesian Learning: A Selective Overview 标题：贝叶斯学习：选择性综述 链接：https://arxiv.org/...
通过重新分析糖尿病治疗领域的三个随机试验，我们证明IMRM估计量的方差比ANCOVA小2-24%，比MMRM小5-16%。...我们描述了空间和时空方法目前如何用于LMICs背景下的小面积估计，强调了需要克服的关键挑战，并讨论了一种新方法，该方法在精神上更接近于小面积估计。
general and quality information about them 【9】 Whittle estimation with (quasi-)analytic wavelets 标题：用(准)解析小波进行惠特尔估计...在这种情况下，我们引入了一种时间序列的准解析小波表示。我们首先证明了小波系数的协方差为过程的协方差结构（包括相位项）提供了一个适当的估计量。然后提出了基于惠特尔近似的一致估计。...中之前显示的$k=2$的最佳预测风险为$\Theta（\frac{\log\log n}{n}）$，慢于参数速率$O（\frac{k^2}{n}）$，可以归因于数据中的内存，因为马尔可夫链的谱隙可以任意小。
University 备注：47 pages, 8 figures 链接：https://arxiv.org/abs/2107.05567 摘要：我们研究了$\mathbb{R}^d$中$n$点的未标记集合与这些点的小随机扰动之间的匹配的有效恢复问题...Accepted: date 链接：https://arxiv.org/abs/2107.04647 摘要：在实际的能量采集器中，参数变化是不可避免的，并且可以定义系统性能的关键方面，特别是在易受小扰动影响的系统中
这些方法通常在大域上提供无偏推断，但由于样本量小，无法为小域提供可靠的估计。...鉴于这一挑战，FIA数据的小面积估计（SAE）方法的开发已成为一个活跃且高效的研究领域。然而，SAE方法仍然难以应用于FIA数据，部分原因是FIA计划使用的复杂数据结构和库存设计。...因此，我们认为需要一套新的估算工具（即软件），以适应大地理区域和长时间段的推断需求转变为小空间和/或时间域的推断需求。
【1】 Desiderata for Representation Learning: A Causal Perspective 标题：表征学习的愿望：因果视角...
【1】 Statistical Estimation and Nonlinear Filtering in Environmental Pollution 标...
【1】 Revisiting Empirical Bayes Methods and Applications to Special Types of Dat...
recognition. 【23】 Adaptive wavelet distillation from neural networks through interpretations 标题：基于解释的神经网络自适应小波提取...在这里，我们提出了一种自适应小波蒸馏（AWD）方法，其目的是将训练好的神经网络中的信息提取为小波变换。具体地说，AWD在小波域对神经网络的特征属性进行惩罚，以学习有效的多分辨率小波变换。...两个非遍历$PSA$GMMs的总误差标准差比相应遍历$PSA$GMMs的总误差标准差小约$30$到$35\%$。这种减少对大重现期的风险计算有重大影响。
避免小的$p$-值的实际需要使得通过假设检验标准进行平衡检查和重新随机化成为改善随机实验中协变量平衡的一个有吸引力的工具。...在美国，美国人口普查局（USCB）以十年一次的人口普查计数、城际人口预测（PEP）和美国社区调查（ACS）估计的形式发布了人口计数的小面积估计。...此外，由于每个数据源的调查后调整，这些数据源不报告相同的小面积人口计数。根据用于人口计数的数据源（分母数据），得出的小面积疾病/死亡率可能有所不同。...为了准确捕获年度小面积人口数量和相关的不确定性，我们提出了一个贝叶斯人口模型（B-Pop），该模型融合了所有三个USCB来源的信息，考虑了数据源特定的方法和相关错误。...我们在非常不同的领域获得了强有力的结果，如高斯过程回归、贝叶斯神经网络、小表格数据集分类和Few-Shot图像分类，证明了PFNs的通用性。
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