学会忘记:联邦学习中的用户级记忆消除是一种分散性的机器学习技术，在研究领域和现实市场都引起了广泛的关注。 然而，目前保护隐私的联邦学习方案只是为用户提供了一个安全的方式来贡献他们的私有数据，而没有留下一个方法来收回对模型更新的贡献。这种不可逆的设置可能会打破有关数据保护的规定，并增加数据抽取的风险。 为了解决这个问题，本文提出了联邦学习的一个新概念，叫做记忆消除。基于这个概念，我们提出了sysname，一个联邦学习框架，允许用户在训练模型中消除对私人数据的记忆。具体来说，sysname 中的每个用户都部署了一个可训练的虚拟梯度生成器。经过一系列的训练，生成器可以产生虚拟梯度来刺激机器学习模型的神经元，从而消除对特定数据的记忆。同时，我们证明 sysname 的附加存储消除服务并没有破坏联邦学习的一般流程或降低其安全性。
身为一位前端工程师或多或少都有听过 Webpack 这套前端打包工具吧，为了让最终打包的档案不会过于庞大，Webpack 可是下了非常多的苦功，例如：利用 Code Splitting 产出一个又一个的 chunk 让网页不会一次载入一份很大 JS包。
墨天轮原文链接：https://www.modb.pro/db/22835?ywm 这是一个测试案例的说明文件，是引用参考 注意，这是一个测试案例的说明文件，是引用参考： Trace file /o
这里是原文链接Tree-shaking versus dead code elimination
在上周恩墨微信大讲堂的讨论中，几个有趣的视图跃入我们的视野，可以分享给大家。 在Oracle 11g中，新增的视图V$SQL_HINT记录了Oracle数据库中的可用Hint及其历史。 如果串起来，这几个视图的关系极大：V$SQL_FEATURE，V$SQL_FEATURE_HIERARCHY，V$SQL_HINT，通过这几个视图可以了解Oracle的SQL特性，继承关系，以及可用Hint及启用版本等。 v$sql_hint这个视图来自于底层的x$qksht表，其创建语句如下： SELECT INST_ID
本文从三个角度总结了机器学习技法课程，包括特征开发技术、优化技巧以及消除过拟合方法。介绍了林轩田老师所在的台大团队在KDDCUP上的表现和使用的各种机器学习算法模型，包括贝叶斯、支持向量机、神经网络等。
LuaJIT has only a single stand-alone executable, called luajit on POSIX systems or luajit.exe on Windows. It can be used to run simple Lua statements or whole Lua applications from the command line. It has an interactive mode, too.
ribbon-loadbalancer-2.3.0-sources.jar!/com/netflix/loadbalancer/ServerListSubsetFilter.java
1、数据库表变化 简化了数据模型： 取消了状态表VBUK, VBUP，状态表相关字段移到了销售对象表中，包括VBAK 、VBAP、LIKP、 LIPS、VBRK。 Simplification of Document Flow tableVBFA 简化了凭证流表VBFA Field length extension of SD documentcategory: Data element VBTYP (Char1) has been replaced by data element VBTYPL
在一般的设备报警里，主要分为如 下的三种情况： 情况一：bool 报警(通常 true 表示报警， false 表示正常) 情况二：int 报警 事实上，还有一种报警的情况非常的常见，在 PLC 里配置了一个字数据表示报警，比如值 0 表 示没有报警，值 1 表示报警 1，值 2 表示报警 2。 情况三：值范围报警 我们来看看一种特殊的报警，比如说一个温度数据，我们想控制范围，高于 100 报警，低于 80 报 警，那么我们就添加一个数值范围报警。
本文介绍了机器学习中的特征选择方法，包括基于过滤的方法、基于包装的方法、基于嵌入的方法、基于树的方法和基于统计的方法。还介绍了各种特征选择方法在机器学习中的应用，包括降维、分类、聚类和推荐系统。最后，还介绍了特征选择方法的未来研究方向和挑战。
作为一个多端开发框架，Taro从项目发起时就已经支持编译到H5端。随着Taro 多端能力的不断成熟，对 Taro H5 端应用的要求也不断提升，已经不再满足于“能跑”，更希望 Taro 能跑得快。
There is a list of sorted integers from 1 to n. Starting from left to right, remove the first number and every other number afterward until you reach the end of the list.
电调BEC BEC的全称是Battey Elimination Circuit,中文翻译成免电池电路。 早期的航模都是油动的，所以接收机和舵机等需要一个5V或6V的单独电池供电。后来电动机作为动力的模型刚出来时，还是沿用油动那一套遥控系统，所以除了供给电机的12V电池外，还要单独一个5V或6V的电池给舵机和接收机供电。于是人们自然就想到，何不把2个电源并成一个电源呢？于是在电调里内置了一个电路模块，将12V电池输出的电压转换到5V~6V给接收机和舵机等电子设备使用(当然，电机还是用12V供电的)，这样就省去
题目背景 Gauss消元 题目描述 给定一个线性方程组，对其求解 输入输出格式 输入格式： 第一行，一个正整数 nn 第二至 n+1n+1行，每行 n+1n+1 个整数，为 ，代表一组方程。 输出格式： 共n行，每行一个数，第 ii行为 （保留2位小数） 如果不存在唯一解，在第一行输出"No Solution". 输入输出样例 输入样例#1： 3 1 3 4 5 1 4 7 3 9 3 2 2 输出样例#1： -0.97 5.18 -2.39 说明 本来想深入的研究一下矩阵来着，， 结
1.最近总有人加我好友称呼我的时候把我的姓写错。我的姓是雷厉风行的厉！厉行节约的厉！不明觉厉的厉！不是日历的历啊！
Go 是一种内存安全的语言，在针对数组 (array) 或 Slice 做索引和切片操作时，Go 的运行时（runtime）会检查所涉及的索引是否超出范围。如果索引超出范围，将产生一个 Panic，以防止无效索引造成的伤害。这就是边界检查（BCE）。边界检查使我们的代码能够安全地运行，但也会影响一定的性能。
A. Is it rated? time limit per test：2 seconds memory limit per test：256 megabytes input：standard inp
这篇文章写的算法是高斯消元，是数值计算里面基本且有效的算法之一：是求解线性方程组的算法。
读书笔记: 博弈论导论 - 04 - 完整信息的静态博弈 理性和公共知识 理性和公共知识 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 纯策略中的优势(dominance) 数学表达: 除了玩家i以外所有玩家的策略集合 : 所有人的所有策略组合。 : 除了玩家 以外，所有人的所有策略组合。 : 所有人的一种策略组合。 : 除了玩家 以外，所有人的一种策略组合。 引进 和 是为了 通过看玩家i以外的
我们在本系列课程中介绍的第一个特征提取的方法就是kernel。Kernel运算将特征转换和计算内积这两个步骤合二为一，提高了计算效率。我们介绍过的kernel有：Polynormial Kernel、Gaussian Kernel、Stump Kernel等。另外，我们可以将不同的kernels相加（transform union）或者相乘（transform combination），得到不同的kernels的结合形式，让模型更加复杂。值得一提的是，要成为kernel，必须满足Mercer Condition。不同的kernel可以搭配不同的kernel模型，比如：SVM、SVR和probabilistic SVM等，还包括一些不太常用的模型：kernel ridge regression、kernel logistic regression。使用这些kernel模型就可以将线性模型扩展到非线性模型，kernel就是实现一种特征转换，从而能够处理非常复杂的非线性模型。顺便提一下，因为PCA、k-Means等算法都包含了内积运算，所以它们都对应有相应的kernel版本。
所谓逃逸，包括方法逃逸和线程逃逸，线程逃逸的逃逸程度高于方法逃逸（线程逃逸 > 方法逃逸）：
作者：Matthias Bollhöfer, Olaf Schenk, Radim Janalík, Steve Hamm, Kiran Gullapalli
Introduction Why don’t you partition your table if you have millions of rows and get complaints abou
Montreal 在数学上已经被淘汰，因为它只剩下 3 场比赛，因此最多可以赢得 80 场胜利，而亚特兰大已经有 83 场胜利，它已经不可能是冠军。
这里给出RGB部分方法的性能进行对比，RGB-D的指标是采用的ADD(-S), 所以我们就只看第3，4，5列的指标
纳米诊疗药物往往难以实现最佳的尺寸大小以调和有效的肿瘤保留和快速清除之间的矛盾。在此，天津大学王生、常津和山东省医学影像学研究所高飞基于聚合前药修饰的氧化铁纳米粒子(IONPs)和聚集诱导发光型光敏剂，开发了一种尺寸可改变的程序化纳米诊疗试剂，并将其用于增强磁共振成像(MRI)指导的化学-光动力联合治疗。
给定一个从1 到 n 排序的整数列表。 首先，从左到右，从第一个数字开始，每隔一个数字进行删除，直到列表的末尾。 第二步，在剩下的数字中，从右到左，从倒数第一个数字开始，每隔一个数字进行删除，直到列表开头。 我们不断重复这两步，从左到右和从右到左交替进行，直到只剩下一个数字。 返回长度为 n 的列表中，最后剩下的数字。
方程组的几何解释 linear equation row picture column picture 矩阵计算的两种方法 some questions 需要思考的其他问题 矩阵消元 回顾 主题 消元
*十六、线性回归方程式与线性系统 本章节的内容涉及线性代数的知识，读者应该先去了解，如不了解也可略过本章，无影响 16.1 Gaussian Elimination 在线性代数中我们解方程组的办法一般都是用高斯消去法，即为了找到x1,x2,x3…的解，我们首先把他们对应的系数作为一个矩阵，称为系数矩阵，然后将等式右边的常数作为常数项矩阵放在系数矩阵的右边作为增光矩阵，通过增广矩阵简化为行阶梯形求得x1,x2,x3… 当然，matlab给我们提供了高斯消去法的函数rref，其调用格式为：rref([a
来源：专知本文为书籍，建议阅读5分钟本书为一阶凸优化方法提供了强大的更高层次的见解。 我们写这本书是为了分享一个优雅的视角，它为一阶凸优化方法提供了强大的更高层次的见解。一阶凸优化方法更有效地解决大规模优化问题的研究始于20世纪60年代和70年代，但当时该领域的重点是二阶方法，后者更有效地解决较小的问题。21世纪初，随着计算能力的提高和大数据的可用性，一阶优化方法成为主流。在这个现代时代，作者进入优化领域，发现(但没有发明)上述观点，我们希望通过本书分享它。 https://large-scale-boo
C.81: Use =delete when you want to disable default behavior (without wanting an alternative)
人生就是不断的填坑与见坑。 2019年10月8日更新： 老师跟学长说，有很多只是太不常见，让我去掉，不属于基础的范畴，于是做出以下调整。 BFS DFS 最短路 第K短路 最小生成树（森林） 次小生成树 曼哈顿最小生成树 最短路径生成树 欧拉路径 拓扑排序 最小树形图 生成树计数 树的重心 DAG的深度优先搜索标记 图的割点、桥和双连通分支的基本概念 LCA 无向图找桥 无向图连通度（割） 最大团问题 一般图匹配带花树 有向图的强连通分量 Tarjan强连通分量 弦图判断
查看GCC各选项打开的优化项:gcc -Q --help=optimizers。分为如下:
读书笔记: 博弈论导论 - 04 - 完整信息的静态博弈 理性和公共知识 理性和公共知识 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 纯策略中的优势(dominance) 数学表达: 除了玩家i以外所有玩家的策略集合 \[ S \equiv S_1 \times S_2 \times \cdots S_n \\ S_{-i} \equiv S_1 \times S_2 \times \cdots \times S_{i-1} \time
但是单细胞转录组有一个问题， 每个样品是独立的建库测序，理论上每个分组是3个单细胞10x样品都是独立的，这个时候除了有分组差异，还有样品差异，绝大部分情况下我们的样品差异是需要抹去的，但是不能影响我们想看的分组差异。所以我们推荐是harmony整合，但实际操作过程中，已经发表的文章都有自己的选择。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/81502138
在部分的商用虚拟机中，java程序最初是通过解释器(Interpreter) 进行解释执行的，当虚拟机发现某个方法或代码块的运行特别频繁时，就会把这些代码认定为“热点代码”（Hot Spot Code）。为了提高热点代码的执行效率，在运行时，虚拟机将会把这些代码编译成与本地平台相关的机器码，并进行各种层次的优化，完成这个过程的编译器称为即时编译器（Just In Time Compiler）
国外的网站stateofjs.com根据超过九千位开发人员的问卷调查，发布了2016年JavaScript的年度概况报名。 注：本文翻译的部分可能存在不准确的情况，请以原文为准。
Tree-Shaking，它代表的大意就是删除没用到的代码。这样的功能对于构建大型应用时是非常好的，因为日常开发经常需要引用各种库。但大多时候仅仅使用了这些库的某些部分，并非需要全部，此时Tree-Shaking如果能帮助我们删除掉没有使用的代码，将会大大缩减打包后的代码量。
/ Slash or matrix right division. B/A is roughly the same
为了减少编译时间，C1在抽象解释生成HIR期间，每生成一条SSA指令，都会调用append_with_bci努力尝试若干局部优化。除此之外，HIR构造完成之后，C1还会执行若干轻量级全局优化。本节将详细描述这些优化的执行过程。这些优化都位于build_hir()。
在某客户现场发现了一个执行了很长时间（15.8小时）仍未执行完的SQL，而且SQL使用了8个并行进程：
特征选择能剔除和目标变量不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，以此来减少特征个数，以此来达到提高模型精确度，减少运行时间的目的。
逃逸分析，是一种可以有效减少Java 程序中同步负载和内存堆分配压力的跨函数全局数据流分析算法。通过逃逸分析，Java Hotspot编译器能够分析出一个新的对象的引用的使用范围从而决定是否要将这个对象分配到堆上。逃逸分析的基本行为就是分析对象动态作用域。
逐步回归（Stepwise Regression）是一种逐步选择变量的回归方法，用于确定最佳的预测模型。它通过逐步添加和删除变量来优化模型的预测能力。
前面我们讲解了一篇2013年多组学数据探索乳腺癌细胞系药物敏感性使用的也是两个机器学习算法，不过是LS-SVM和RF，但是也有借鉴意义。
The influence of technology in the financial world grows exponentially with FinTech being a unique term of its own to refer to the digital facilitation of processes such as payment, loan lending, and investing, etc. Businesses thrive from the benefits that FinTech provides, from greater customer acquisition to optimized and more secure services.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
