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这种子集和问题的变体更容易解决吗？

这个问答内容涉及到了一个概念叫做“子集”，它通常用于描述一个问题的一部分，这部分可以是问题的一个子问题或者是问题的一个子集合。在计算机科学中，子集是一个非常重要的概念，它可以用于描述一个集合中的一部分元素。

在计算机科学中，子集问题是一个非常重要的问题，它通常用于检查一个集合是否是另一个集合的子集。这个问题可以用于检查一个问题的一部分是否是另一个问题的子问题，或者是检查一个问题的一部分是否是另一个问题的子集合。

子集问题可以用于检查一个问题的一部分是否是另一个问题的子问题，或者是检查一个问题的一部分是否是另一个问题的子集合。这个问题可以用于检查一个问题的一部分是否是另一个问题的子问题，或者是检查一个问题的一部分是否是另一个问题的子集合。

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相关搜索:Nuxt / VueJS页面渲染在台式机和WiFi连接的移动设备上很好，但在4G/5G上的设备上就不行了。你知道怎么解决这个问题吗？op输入和计算的输入梯度之间的形状不兼容。conv2d_transpose你知道怎么解决这个问题吗？你有办法解决这种“最大堆栈深度超出”的问题吗？使用图形和树木可以解决或更容易解决哪些问题？在测试我的应用程序时，我遇到了这种崩溃。我是一个完全的初学者，不知道如何解决这个问题，有什么解决方案吗？当我尝试运行机器人的代码时，我得到了一个"UnhandledPromiseRejectionWarning“和一个"DeprecationWarning”，有什么解决方案可以解决这个问题吗？当我有两个不同的嵌入命令和不同的urls时，只有一个可以工作--有人能帮我解决这个问题吗？我的子集平均问题有DP解决方案吗？解决停顿问题比人们想象的容易吗？这种回溯方法解决N皇后问题是不正确的吗？

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和算法渣一起练习--利用位运算，轻轻松松就能解决数学里的子集问题

个人觉得，算法和数据结构是一个并重的关系，数据结构的学习还是相对容易的，算法嘛，就，啊哈，你懂的。毕业多年来，也曾经尝试过多次算法方面的学习，每次都是不了了之，我觉得，有可能是学习的方式不太对。...[1,2],那它的子集就有： [],[1],[2],[1,2] 我们再来看看，最终的子集的数量，和集合中元素的个数，似乎有关系，比如，集合[1,2]中包含2个元素，最终结果是4个子集，正好是2的2次方...总结下来就是，集合中有n个元素，则最终子集个数为2的n次方。这难道是巧合吗，我觉得不是，大家可以思考下，这个题，像不像是从一堆球中，选择其中的一部分球。...，具体怎么不容易，可以自行试试哈。...现在的问题变成了，假设当前遍历到6，即110这个选项时，我们人类，可以知道该选项对应了[1,2].

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SplitMask:大规模数据集是自我监督预训练的必要条件吗?

并提出了一种类似于BEiT的去噪自编码器的变体SplitMask，它对预训练数据的类型和大小具有更强的鲁棒性。...然后将图像分割为两个不相交的子集A和B，分别由共享深度ViT编码器进行独立处理。...Inpaint:接下来，使用子集A的patch表示和一个浅解码器(例如2层)，通过解决掩码图像建模(MIM)任务(BEiT)，子集B的patch被“填充”。...Match:使用两个表示xa和xb，分别对应于观测patch的子集A和B来估计InfoNCE loss (CPCv1): 添加这种对比损失的动机是鼓励模型产生全局一致的特征，这些特征在不同选择的观察子集之间是一致的...通过更简单的选择替换DALL-E标记器不会导致准确性的任何显着降低。 2、COCO 使用COCO图像对DINO进行类似的预训练则得到了相对较弱的性能，仅优于随机初始化。

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球盒模型：一切回溯穷举，皆从此法出

我之前没有提供这些不同的解法，是为了保持这些问题解法形式的一致性，如果在一开始就给大家太多选择，反而容易让人迷糊。...前文回溯算法核心框架和回溯算法秒杀排列/组合/子集的九种变体都给出过全排列的代码。...是的，我之所以不用那个swap的解法，是因为前面那两篇文章的重点在于实践回溯算法「做选择」和「撤销选择」的思维框架，用used数组的解法更容易让初学者理解。...回溯算法秒杀排列/组合/子集的九种变体都给出过子集问题的代码。...所以说，在开头的数学分析中，两种视角在数学上虽然是等价的，但具体到代码实现上，最优复杂度就可能不一样。好的，最后留个悬念：只有写回溯算法时才会用到「球盒模型」这种思想吗？

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CIKM2021 | 将对比学习用于解决推荐系统长尾问题

单位：明略科技集团 | 研究方向：NLP、推荐算法 | 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/443825382 本文主要分享一下 Google 发表于 CIKM 2021 的文章如何采用对比学习解决推荐长尾问题...推荐系统中引入对比学习用于推荐 debias，解决“少数人群+冷门物料，标注样本少”的问题，从逻辑上看是可行的。...具体来说，将特征集随机分成两个不相交的子集。...来自同一个 item xi 的两种变体对应的 embedding zi 和 zi’，两者之间的相似度应该越大越好。...但是两个特征包含的隐信息其实没太大区别，最终两个变体的 embedding 太容易相似，就不到训练模型的目的。

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面试官：如何提升应用的Lighthouse 分数

同时，你是否知道应用程序的性能对用户体验，甚至收入的巨大影响吗？...如果你选择的字体带有不同的扩展选项，则应始终选择最轻的 WOFF2。字体子集：一些字体有更小的变体，称为“子集”。它们包含更少的字形，这进一步减小了文件的大小。...例如，某些字体具有仅包含拉丁字母和字符的“拉丁”子集。...样式 CSS over CSS-in-JS 解决方案。在样式方面，您可能需要考虑一种更“老式”的方式。因为在 SSR 应用程序中，我们不想用更多的 JavaScript 占用主线程。...减少 bundles 包大小的一个好方法是将它们分成更小的部分。我们的应用程序更容易加载多个较小的块而不是几个大块。幸运的是，webpack 确实允许我们拆分合并的块。

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超越ImageNet预训练，Meta AI提出SplitMask，小数据集也能自监督预训练

编辑：陈萍大规模数据集对自监督预训练是必要的吗？Meta AI 认为，小数据集也能自监督预训练，效果还不错。...当今应对数据匮乏问题的主流学习范式是，即先在大型数据集（如 Imagenet ）上对模型进行预训练，之后基于特定的任务以较少的数据集微调模型。...这种学习范式在许多任务中取得了 SOTA 性能，例如检测、分割、动作识别等。尽管这种方法取得了成功，但我们很难将这种大规模标签数据集提供的好处与预训练范式的局限性区分开来。...该研究表明，本文介绍的去噪自编码器（如 BEiT 或其变体），对预训练数据的类型和大小更具有鲁棒性。与来自 ImageNet 预训练相比，该研究获得了具有竞争力的性能。...在这个初步分析中，该研究将 BEiT 和 SplitMask（在第 4 节中的变体）分别作为去噪自编码器和联合嵌入方法 DINO（Facebook 发布的非监督学习）的代表。

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少数人的智慧：基于专家意见的协同过滤

然而，这种方法存在一些缺点，比如数据稀疏性、脏数据、冷启动问题以及可扩展性。...本文将介绍一种基于专家意见向用户推荐内容的新方法，该方法是传统协同过滤的一种变体，它的不同之处在于：该方法不再将最邻近算法用于用户评级数据，而是使用一组独立的专家数据集来计算预测专家意见和用户之间相似性...该方法能在解决传统协同过滤问题的同时保持相近的准确性。 0x01 简介 CF（collaborative filtering）是目前构建推荐系统的主流算法。...三、假设上一步中发现的专家组 E’ 和物品 i，我们发现 E’ 的子集 E′′ 存在这种关系：∀e ⊆ E′′⇒ rei，其中 rei 专家 e ⊆E’ 对物品 i 的评级。...对于用户冷启动，由于数据稀疏性与噪声问题而造成的问题，在专家CF里得到了不错的解决。对于新物品的冷启动问题，由于专家更具有前瞻性，所以新物品更容易通过专家而进入到推荐池中。

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每日论文速递 | BiLoRA: 基于双极优化消除LoRA过拟合

BiLoRA 采用伪奇异值分解来参数化低秩增量矩阵，并将伪奇异向量和伪奇异值的训练分成两个不同的训练数据子集。这种分割嵌入了 BLO 框架的不同层次，降低了对单一数据集过度拟合的风险。...尽管低秩适应（LoRA）及其变体通过学习低秩增量矩阵有效地减少了与完全微调方法相比的可训练参数数量，但这些方法往往容易过拟合训练数据，导致在测试数据上泛化性能不佳。...为了解决这个问题，论文引入了基于双层优化（BLO）的BiLoRA方法，通过在不同的训练数据子集上分别训练伪奇异向量和奇异值来减轻过拟合的风险。 Q2: 有哪些相关研究？...提出了多种算法来解决这种特定形式的优化问题，包括零阶方法如贝叶斯优化（Cui & Bai, 2019），一阶算法基于超梯度（Pearlmutter & Siskind, 2008; Lorraine et...通过这种方法，BiLoRA能够在不同的数据子集上分别学习模型的架构（Λ）和候选操作（P和Q），从而有效地减少了对单一数据集的过拟合风险，并提高了模型在测试数据上的泛化性能。

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这些基因的名字太有才了，研究一下都可以发10分文章

另外，基因名大致可以分为四大类和十一子类。具体如图： ? 描述如下： M类：明确反映基因的潜在特征，有三个子集。 M－scientific：这是一个描述内容最仔细的子类。...~M类：拥有三个大类并且名字完全不传达基因个体本身信息，发生这种现象的原因多种多样。 ~M-nr:名字与基因潜在作用没有任何相关性，来源多是生物学家们的奇思妙想。...T-norelation：名称之间的任何内部关系在应用于基因时丢失，且名字的含义仅和整个转换系统相关。 P类：P类有三个子集且和多基因命名相关，在样本规模大的生物命名法中很容易出现问题。...P-defunct：名字对应的功能或特征被证实不符或容易产生误导。如对应老鼠中同一基因的BAF45和BAF47，现在因为对产品分子量的矛盾估计已经改叫Ini 1。...---- 通过上面的基因名分类不难发现单基因名由于和实意联系更容易产生趣味，这些归功于科学家的幽默无与伦比，看看这些图能猜到对应的基因名字吗？ ? 图1 ? 图2 ? 图3 ? 图4 ? 图5 ?

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业界 | 谷歌研究院在化学发力：应用机器学习技术预测分子性质

历史上化学家使用薛定谔方程做数值近似来解决化学检索问题，如使用密度泛函理论（DFT），然而近似值的计算成本限制了搜索的规模。...在这些工作的基础之上，谷歌研究院在QM9基准数据集（配有DFT计算的电子，热力学和振动性质的分子集合）上应用了各种机器学习方法。...能够利用数据中固有对称性的模型更容易泛化，这很容易理解，卷积神经网络在图像识别上之所以成功，一部分原因是模型能够记住图像数据中的一些不变性知识，比如把一种图片中的狗挪到图片左边还是一张狗的照片）。...实际上，MPNN模型必须应用于比QM9数据更多样化的分子集合（例如数目更大，变化更大的重原子集合）。当然，即使有了更真实的数据集，模型的泛化性能还是很差。...克服以上两个挑战需要解决机器学习研究的核心问题，例如泛化。预测分子性质是一个非常重要的问题，它既是先进的机器学习技术的应用场景，也为机器学习带来了非常有趣的基础研究课题。

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用GANs来做数据增强

因此，图像分类数据集通常会增加移位、翻转、旋转或颜色变化，以获得可能的最佳结果。 ? 传统的图像数据增强这里有一个问题：我们可以使用GAN来生成合成数据来改进分类器吗？...少样本背景下的数据增强因此，让我们修改一下我们的问题：如果我们有一个非常小的类作为一个更大数据集的子集，比如图像数据集中的一个罕见的狗品种，会怎么样？...或者，如果我们正在训练一个欺诈分类器，但我们只有几个已知的欺诈例子，和许多非欺诈的例子，那该怎么办？这种情况被称为少样本学习，这被证明是使用GANs进行数据增强的一个更有前途的用例。...但要解决这个问题，我们需要在GAN模型中包含类信息。我们可以使用conditional GAN来实现这一点，在这个GAN中，类信息被提供给生成器。...因此，鉴别器激励解码器学习变换，这些变换不会改变类，但在变换后的图像需要与原始图像不太相似这一点上是不容易做到的。

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论EnvoyProxy控制平面发展状态

所有部署自定义控制平面的组织都在一次又一次地独立解决许多相同的分布式系统问题，而没有从协作开发，学习和强化的能力中受益。...常见控制平面问题大多数组织会在3-5年内仍在编写定制的Envoy控制面吗？我对此表示怀疑。在这段时间内，我们将看到更多向标准云原生技术的迁移，并且自此以后，许多当前的新建系统将成为大规模部署。...前两个问题的解决方案是双重的：子集：使用下游和上游服务的已知拓扑，控制平面可以将上游端点的子集发送给每个下游客户端，以使每个端点上的总体负载保持相似。...开放更多的控制平面工程如果我们假设，正如本文所概述的那样，由于组织最终会集中在垂直解决方案和产品上，因此在未来3-5年内部署Envoy将会很混乱，那么作为社区，我们可以做些什么来使每个人都更容易部署Envoy...很明显，许多具有自定义控制平面的组织不会很快放弃它，而是采用简化的服务网格和API网关解决方案，但是它们也冗余地解决了同一套分布式系统和扩展问题。

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实时分析需要SQL和复杂查询

今天的数据驱动型企业不仅需要针对实时数据作出快速响应要，而且还必须执行复杂的查询以解决复杂的业务问题。例如，客户个性化系统需要将历史数据集与实时数据流结合起来，以便立即向客户提供最相关的产品建议。...他们的查询语言，无论是类似SQL的变体，如 CQL (Cassandra)和Druid SQL等类似SQL的变体，还是MQL（MongoDB）等完全自定义的语言，都不支持连接和其他复杂的查询命令。...最后，用应用程序代码编写的查询也是比较脆弱的，需要不断的维护和测试，如果数据量发生变化，还可能需要重写。而大多数开发人员缺乏时间和专业知识来进行这种持续的维护。...创建查询很容易，调整和优化查询更容易，以加快结果，缩小中间表，降低查询成本。有一些关于SQL数据库的神话，但它们是基于1990年代的传统关系型系统。...，含事件机制、弹窗等解决方案 md5算法不可逆，为啥网上很多网站声称可以解密md5 CENTOS断更之后，该何去何从？

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GPT-4绝对性能暴涨74.4%！UIUC苹果华人团队提出CodeAct，用Python代码统一LLM智能体行动

比如，「你能创建100个随机数据点（每个数据点的维度为 2）并创建散点图吗？运行 k-means 对它们进行聚类并可视化」。...从而让LLM获得工具调用和内存管理等功能，并冒险进入现实世界的任务，例如控制机器人并进行科学实验。那么，如何有效拓展LLM智能体解决复杂现实问题的行动空间？...此外，对于微调开源LLM来说，代码数据通常比专门JSON或文本工具调用格式更容易访问。...这里，研究人员策划了一个基准来评估LLM解决通常需要多次调用多个工具的复杂任务的能力。作者在表3中列出了全部结果，在图1中列出了可视化结果子集。...如表5所示，CodeActAgent（两种变体）在MINT的域内和域外子集上都比所有评估的开源LLM表现更好。

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【论文】AAAI 2020论文解读：关注实体以更好地理解文本

我们还对模型架构和监督设置的不同变体进行了全面分析，为以后将类似技术应用于其他问题提供了建议。 1.相关介绍什么时候才能明确考虑语言结构有助于NLP任务的执行？...LAMBADA是一种针对叙述文本段落的语言建模任务，在给定几个句子的较多上下文时，对于人类来说很容易解决，但在仅给出一个句子的情况下，人类是很难解决的。...如果使用这种语法监督来训练注意头，我们会通过句子边界来约束self-attentio窗口，即每个标记只能关注同一句子中的其他标记，从而使模型更容易接近目标self-attention权重。...我们首先关注BIDAF-SA-EARLY模型和COREFALL监督，因为从直觉上讲，关于段落中的共指链知识可能是解决任务的最有利因素。将在第5节中讨论其他变体的结果。...我们还希望了解如何将当前方法应用于其他任务，例如新的QUOREF数据集，该数据集需要解决实体间的共同引用才能回答问题。

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AAAI 2020论文解读：关注实体以更好地理解文本

我们还对模型架构和监督设置的不同变体进行了全面分析，为以后将类似技术应用于其他问题提供了建议。 1.相关介绍什么时候才能明确考虑语言结构有助于NLP任务的执行？...LAMBADA是一种针对叙述文本段落的语言建模任务，在给定几个句子的较多上下文时，对于人类来说很容易解决，但在仅给出一个句子的情况下，人类是很难解决的。...如果使用这种语法监督来训练注意头，我们会通过句子边界来约束self-attentio窗口，即每个标记只能关注同一句子中的其他标记，从而使模型更容易接近目标self-attention权重。...我们首先关注BIDAF-SA-EARLY模型和COREFALL监督，因为从直觉上讲，关于段落中的共指链知识可能是解决任务的最有利因素。将在第5节中讨论其他变体的结果。...我们还希望了解如何将当前方法应用于其他任务，例如新的QUOREF数据集，该数据集需要解决实体间的共同引用才能回答问题。

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Windows 命令行混淆

从截图中可以看出，在这种情况下，字符被正确地传递给了进程。 (4) 引号插入在保持流程完整的同时操纵命令行的另一种方法是插入引号。...尽管这听起来像是很久以前的技术的一个子集，但这里的要求是引号成对出现。就拿dir"c:\windows\"例如，这是有效的一样dir c:\windows\，由于缺乏空间。大多数程序都接受这个约定。...cmd例如，解决此问题的一种方法是将每个引号加倍，因此要获得如上所示的等效执行，您必须运行netsh ad""vfi""rewall show currentprofile state. (5) 简写...一些应用程序允许为其他冗长的命令行选项提供“简写”，从而更容易输入它们。...也许除了最短的变体之外，在/e使混淆变得更加复杂和不可预测。例如，PowerShell 仅接受缩短的版本，前提是它不会导致另一个命令之间的歧义。

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一文秒杀排列组合问题的 9 种题型

虽然这几个问题是高中就学过的，但如果想编写算法决这几类问题，还是非常考验计算机思维的，本文就讲讲编程解决这几个问题的核心思路，以后再有什么变体，你也能手到擒来，以不变应万变。...除此之外，题目也可以再添加各种限制条件，比如让你求和为target且元素个数为k的组合，那这么一来又可以衍生出一堆变体，怪不得面试笔试中经常考到排列组合这种基本题型。...具体来说，你需要先阅读并理解前文回溯算法核心套路，然后记住如下子集问题和排列问题的回溯树，就可以解决所有排列组合子集相关的问题：子集/组合问题的回溯树排列问题的回溯树为什么只要记住这两种树形结构就能解决所有相关问题呢...至于为什么要这样剪枝，结合前面的图应该也很容易理解，这样带重复元素的子集问题也解决了。...想解决这种类型的问题，也得回到回溯树上，我们不妨先思考思考，标准的子集/组合问题是如何保证不重复使用元素的？

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何恺明团队新作ViTDet：用于目标检测的视觉Transformer主干网络

做目标检测就一定需要 FPN 吗？...放弃这种追求的一个解决方案是在主干中重新引入分层设计。这种解决方案，例如 Swin Transformer 和其他网络，可以继承基于 ConvNet 的检测器设计，并已取得成功。...简单的特征金字塔 FPN 是构建用于目标检测的 in-network 金字塔的常见解决方案。如果主干网络是分层的，FPN 的动机就是将早期高分辨率的特征和后期更强的特征结合起来。...如下图所示，该研究将这种简单的特征金字塔与同样建立在普通主干网络上的两个 FPN 变体进行比较。...在第一个变体中，主干网络被人为地划分为多个阶段，以模仿分层主干网络的各个阶段，并应用横向和自上而下的连接（图 2(a)）。第二个变体与第一个变体类似，但仅使用最后一张特征图（图 2(b)）。

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业界 | OpenAI 新研究：通过自适应参数噪声提升强化学习性能

我们使用层归一化来解决第一个问题，确保受扰动层的输出（也是下一层的输入）仍然在相似分布范围内。我们引入自适应机制来调整参数空间扰动的大小，解决第二和第三个问题。...该调整通过评估扰动对动作空间的影响以及动作空间噪声水平是否大于目标水平来实施。这个技巧使我们将问题转移到如何选择适量噪声增加到动作空间，这比将噪声增加到参数空间更容易理解。...在 Mujoco 模拟器中的多个连续控制任务中，我们已经在 Atari 游戏语料库以及 DDPG 的三种变体的一个子集上列出了具有和不具有参数噪声的 DDQN 的性能基准。...为了解决这一问题，我们添加了一个单独的头（head），明显地表征 DDPG 中的策略（在常规 DQN 中，该策略仅由 Q 函数隐含地表征），使该设置更类似于我们的其他实验。...但是，在准备这个版本的代码时，我们使用不带有单独策略头的参数空间噪声做了一个实验。我们发现，相比于带有单独策略头的版本，它不仅奏效，而且更容易实现。

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