作者：Xu Zheng1∗, Farhad Shirani1∗, Tianchun Wang2, Wei Cheng3, Zhuomin Chen1, Haifeng Chen3,Hua Wei4, Dongsheng Luo1
Robust Variance模块中的函数用于计算线性回归、逻辑回归、多类逻辑回归和Cox比例风险回归的稳健方差（Huber-White估计）。它们可用于计算具有潜在噪声异常值的数据集中数据的差异。此处实现的Huber-White与R模块“sandwich”中的“HC0”三明治操作完全相同。
Robust是一档和编程相关的谈话类节目，主要聊和编程，特别是web编程相关的话题。改变世界，娱乐自己，编程不单单是写代码，还有很多乐趣。
摘要：我们考虑稳健的离散最小化问题，其中不确定性由目标中的凸集定义。 我们展示了如何使用非稳健性问题的线性规划松弛的完整性间隙验证器来推导出稳健版本的近似算法。
Java 类源码文件编译成 class 字节码文件 , 然后转为 dex 文件 , 打包到 apk 中 , 然后在 Android 平台的 Dalvik虚拟机 或 Art 虚拟机中执行 ;
roughly the average deviation around themean, and has the same units as the data
我们在之前的博客文章中介绍了高兼容性、高稳定性的实时热更新解决方案Robust之后，业内反响强烈，不断有读者咨询我们什么时候开源。今天我们非常高兴地宣布，Robust已经开源啦！开源地址：https://github.com/Meituan-Dianping/Robust 。 Robust热更新系统借鉴Instant Run原理，实现了一个兼容性更强而且实时生效的热更新方案。其基本思路是，Robust热更新系统在一个方法的入口处插入一段跳转代码，当发现某个方法出现bug就跳转执行补丁中的代码，略过原有代码的
十一期间在家用期间研读了下Halcon的variation_model模型，基本上全系复现了他的所有技术要求和细节，这里做个记录。
教程略微有点复杂：https://rdrr.io/bioc/genefu/f/inst/doc/genefu.pdf
腾讯会议参加人数上限为300人 打赏后的小伙伴，将会被邀请进入讲座临时腾讯会议群 打赏方式见文章末尾处 打赏后请联系“数据魔术师小助手（见文末二维码）”进群 数据魔术师 运筹优化及人工智能系列讲座第34期 【活动信息】 题目：鲁棒团队定向问题在震后搜救队调度中的应用 Title: Robust Team Orienteering Problem with Decreasing Profits 主 讲 人: 余沁潇 中国民航大学经济与管理学院讲师 主 持 人: 程春 东北财经大学助理教授 活动时
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 回归分析中LM lag，LM error后面的DF value frob代表什么，哪一个是概率值? 这个表的结论是所有的spatial lag都不显著，不
Robust face landmark estimation under occlusion ICCV’13 http://www.vision.caltech.edu/xpburgos/ICCV13/
作者 | HanQin Cai, Zehan Chao, Longxiu Huang
这个系列文章： 因果推断笔记——python 倾向性匹配PSM实现示例（三） 因果推断笔记——DML ：Double Machine Learning案例学习（十六）
小程序开发框架 mpvue 是一个使用 Vue.js 开发小程序的前端框架，目前支持 微信小程序、百度智能小程序，头条小程序 和 支付宝小程序。框架基于 Vue.js，修改了的运行时框架 runtime 和代码编译器 compiler 实现，使其可运行在小程序环境中，从而为小程序开发引入了 Vue.js 开发体验。 主要特性 使用 mpvue 开发小程序，你将在小程序技术体系的基础上获取到这样一些能力： 彻底的组件化开发能力：提高代码复用性 完整的 Vue.js 开发体验 方便的 Vuex 数据管理方案：方便构建复杂应用 快捷的 webpack 构建机制：自定义构建策略、开发阶段 hotReload 支持使用 npm 外部依赖 使用 Vue.js 命令行工具 vue-cli 快速初始化项目 H5 代码转换编译成小程序目标代码的能力 项目地址 开源地址：https://github.com/Meituan-Dianping/mpvue 新一代渠道包打包神器 Walle（瓦力）：Android Signature V2 Scheme签名下的新一代渠道包打包神器 瓦力通过在Apk中的APK Signature Block区块添加自定义的渠道信息来生成渠道包，从而提高了渠道包生成效率，可以作为单机工具来使用，也可以部署在HTTP服务器上来实时处理渠道包Apk的升级网络请求。 配置build.gradle 在位于项目的根目录 build.gradle 文件中添加Walle Gradle插件的依赖， 如下：
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/zhangjunhit/article/details/84834185
美团•大众点评是中国最大的O2O交易平台，目前已拥有近6亿用户，合作各类商户达432万，订单峰值突破1150万单。美团App是平台主要的入口之一，O2O交易场景的复杂性决定了App稳定性要达到近乎苛刻的要求。用户到店消费买优惠券时死活下不了单，定外卖一个明显可用的红包怎么点也选不中，上了一个新活动用户一点就Crash……过去发生过的这些画面太美不敢想象。客户端相对Web版最大的短板就是有发版的概念，对线上事故很难有即时生效的解决方式，每次发版都如临深渊如履薄冰，毕竟就算再完善的开发测试流程也无法保证不会将B
点云配准的目标是根据原始点云和目标点云，通过配准求出变换矩阵，即旋转矩阵R和平移矩阵T，并计算误差，来比较匹配结果。主要有以下几种比较
Android平台出现了一些优秀的热更新方案，主要可以分为4类： 基于Instant Run 热插拔方案：美团的Robust（实时修复） Robust插件对每个产品代码的每个函数都在编译打包阶段自动的插入了一段代码，对方法进行了Hook，类似AOP的方式。 基于multidex的热修复方案：代表有Qzone的超级补丁、大众点评的Nuwa、百度金融的RocooFix、 饿了么的Amigo和微信的Tinker（也可以修复so和资源）等（重新冷启动修复） 需要反射更改DexElements，改变Dex的加
Visual Tracking via Adaptive Structural Local Sparse Appearance Model
随着交换机 25Gbps端口速率 逐渐成为DC的主流选择 25G网卡出货接连创历史新高 📷 25G交换机品牌繁多 白牌交换机少不了掺乎 但是开放式交换机能否经受 专业测试设备的流量拷打是个疑问 📷 为此 国际权威评测机构 Tolly Group对白牌交换机 做了专业测评并给出Robust的结论 THE BOTTOM LINE Support for 10/25/40/100 GbE LANs Robust L2 support including RSTP/MSTP, VLANs, trun
来源：DeepHub IMBA本文约1100字，建议阅读5分钟本文介绍的方法叫Robust Scaling，正如它的名字一样能够获得更健壮的特征缩放结果。 一般情况下我们在做数据预处理时都是使用StandardScaler来特征的标准化，如果你的数据中包含异常值，那么效果可能不好。 这里介绍的方法叫Robust Scaling，正如它的名字一样能够获得更健壮的特征缩放结果。与StandardScaler缩放不同，异常值根本不包括在Robust Scaling计算中。因此在包含异常值的数据集中，更有可能缩放到
Robust Object Tracking via Sparsity-based Collaborative Model
简介：工具变量(Instrumental Variables, IV)是治疗随机化的来源，有条件地独立于结果，在未观察到的混杂因素的因果推理中具有重要作用。然而，现有的基于工具变量的反事实预测方法需要预先定义好的工具变量，而在许多现实场景中，找到有效的IV是一门艺术，而不是科学。此外，人为预先定义的IV可能会因为违反有效IV的条件从而引入错误。这些棘手的事实阻碍了基于IV的反事实预测方法的应用。在本文中，我们提出了一种新的自动工具变量分解(AutoIV)算法，从观测变量(IV候选变量)中自动生成IV的表示。具体来说，我们通过互信息最大化和最小化约束，让学到的IV表示分别满足与治疗和结果的相关性条件。我们也通过鼓励他们与治疗和结果相关来学习混杂表征。在对抗性博弈中，IV表征和混杂表征通过它们的约束条件争夺信息，这使得我们能够得到基于IV的反事实预测的有效的IV表征。大量的实验表明，我们的方法能够产生有效的IV表征来进行准确的基于IV的反事实预测。
鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis, RobustPCA)是一种将时间序列矩阵分解为低秩分量和稀疏分量的技术。这种分解能够识别潜在的趋势，以及检测异常和异常值。在本中我们将研究RobustPCA的数学基础，介绍它与传统的PCA之间的区别，并提供可视化来更好地理解它在时间序列预测和异常检测中的应用。
【导读】专知内容组整理了最近六篇目标检测（Object Detection）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Rotation-Sensitive Regression for Oriented Scene Text Detection（面向场景文本检测的旋转敏感型回归） ---- ---- 作者：Minghui Liao,Zhen Zhu,Baoguang Shi,Gui-song Xia,Xiang Bai 机构：Huazhong University of Science and Techn
选自arXiv 作者：Anish Athalye 机器之心编译 参与：李泽南 用于识别图片中物体的神经网络可以被精心设计的对抗样本欺骗，而这些在人类看起来没有什么问题的图片是如何产生的呢？最近，来自
本文框架 什么是热修复？ 热修复框架分类 技术原理及特点 Tinker框架解析 各框架对比图 总结 通过阅读本文，你会对热修复技术有更深的认知，本文会列出各类框架的优缺点以及技术原理，文章末尾简单
Object tracking is one of the most important components in numerous applications of computer vision.
要构建模型就必须要对数据进行预处理。特征转换是这个过程中最重要的任务之一。在数据集中，大多数时候都会有不同大小的数据。为了使更好的预测，必须将不同的特征缩小到相同的幅度范围或某些特定的数据分布。
7月19日，深圳市人工智能与机器人研究院与香港中文大学（深圳）联合主办的“全球人工智能与机器人前沿研讨会”( FAIR 2020 )在线上开幕。
2.6. 协方差估计 许多统计问题在某一时刻需要估计一个总体的协方差矩阵，这可以看作是对数据集散点图形状的估计。 大多数情况下，基于样本的估计（基于其属性，如尺寸，结构，均匀性）， 对估计质量有很大影响。 sklearn.covariance 方法的目的是 提供一个能在各种设置下准确估计总体协方差矩阵的工具。 我们假设观察是独立的，相同分布的 (i.i.d.)。 2.7. 经验协方差 已知数据集的协方差矩阵与经典 maximum likelihood estimator(最大似然估计) （或
当通过一系列连续型和或类别型预测变量的预测计数型结果变量时，泊松回归是非常有用的工具。利用robust包学习和理解泊松回归。
本项目以科大讯飞《智能家居使用场景识别挑战赛》为实践背景，详细讲解了数据挖掘分类实践任务的解题思路，针对该项目给出了完整实践代码供大家学习实践。
损失函数是机器学习里最基础也是最为关键的一个要素，其用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度。最为常见的损失函数包括平方损失、指数损失、log 对数损失等损失函数。这里回顾了一种新的损失函数，通过引入鲁棒性作为连续参数，该损失函数可以使围绕最小化损失的算法得以推广，其中损失的鲁棒性在训练过程中自动自我适应，从而提高了基于学习任务的性能。
将这些组件结合在一起，作者能够构建纯粹的CNN架构，而无需任何像Transformer一样鲁棒甚至比Transformer更鲁棒的类似注意力的操作。作者希望这项工作能够帮助社区更好地理解鲁棒神经架构的设计。 代码：https://github.com/UCSC-VLAA/RobustCNN
Distributing middleware built with the NDK imposes some additional problems that app developers do not need to worry about. Prebuilt libraries impose some of their implementation choices on their users.
一般情况下我们在做数据预处理时都是使用StandardScaler来特征的标准化，如果你的数据中包含异常值，那么效果可能不好。
ICLR国际表征学习大会是深度学习领域的顶级会议。本次会议共收到4956篇论文投稿，接收1574篇，本届会议录用率约为30%。其中涉及推荐系统相关论文5篇，特此整理出来以供大家学习。
如果说卷积神经网络是昔日影帝的话，那么生成对抗已然成为深度学习研究领域中一颗新晋的耀眼新星，它将彻底地改变我们认知世界的方式。对抗学习训练为指导人工智能完成复杂任务提供了一个全新的思路，生成对抗图片能够非常轻松的愚弄之前训练好的分类器，因此如何利用生成对抗图片提高系统的鲁棒性是一个很有研究的热点问题。 神经网络合成的对抗样本很容易让人大吃一惊，这是因为对输入进行小巧精心制作的扰动就可能导致神经网络以任意选择的方式对输入进行错误地分类。鉴于对抗样本转移到物质世界，可以使其变得非常强大，因此这是一个值得关注的
随着语言模型不断扩展到前所未有的规模，对下游任务的所有参数进行微调变得非常昂贵，PEFT方法已成为自然语言处理领域的研究热点。PEFT方法将微调限制在一小部分参数中，以很小的计算成本实现自然语言理解任务的最先进性能。
Django包含一个“信号的分发器”，允许解耦的应用在信号出现在框架的任何地方时，都能获得通知。简单来说，信号允许指定的 发送器通知一系列的接收器，一些操作已经发生了。当一些代码会相同事件感兴趣时，会十分有帮助。
如果说卷积神经网络是昔日影帝的话，那么生成对抗已然成为深度学习研究领域中一颗新晋的耀眼新星，它将彻底地改变我们认知世界的方式。对抗学习训练为指导人工智能完成复杂任务提供了一个全新的思路，生成对抗图片能够非常轻松的愚弄之前训练好的分类器，因此如何利用生成对抗图片提高系统的鲁棒性是一个很有研究的热点问题。 神经网络合成的对抗样本很容易让人大吃一惊，这是因为对输入进行小巧精心制作的扰动就可能导致神经网络以任意选择的方式对输入进行错误地分类。鉴于对抗样本转移到物质世界，可以使其变得非常强大，因此这是一个值得关注的安全问题。比如说人脸识别，若一张对抗图像也被识别为真人的话，就会出现一些安全隐患及之后带来的巨大损失。对生成对抗图像感兴趣的读者可以关注一下最近的Kaggle挑战赛NIPS。
Sim-to-Real: Learning Agile Locomotion For Quadruped Robots Jie Tan, Tingnan Zhang, Erwin Coumans, Atil Iscen, Yunfei Bai, Danijar Hafner, Steven Bohez, Vincent Vanhoucke (Submitted on 27 Apr 2018) Designing agile locomotion for quadruped robots often requ
作者： Zikai Song, Run Luo, Junqing Yu, Yi-Ping Phoebe Chen, Wei Yang
【kaggle竞赛冠军分享】《The Nature Conservancy Fisheries Monitoring Competition, 1st Place Winner's Interview: Team 'Towards Robust-Optimal Learning of Learning'》 链接：http://blog.kaggle.com/2017/07/07/the-nature-conservancy-fisheries-monitoring-competition-1st-place
PaddleNLP Pipelines 是一个端到端智能文本产线框架，面向 NLP 全场景为用户提供低门槛构建强大产品级系统的能力。本项目将通过一种简单高效的方式搭建一套语义检索系统，使用自然语言文本通过语义进行智能文档查询，而不是关键字匹配。
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