本文最后更新于 128 天前，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。 1、C#基础 1.1 C#简介 C#是一个面向对象的、由微软开发的高级编程语言，它专门为公共语言基础结构（CLI）设计的，CLI是由可执行代码和运行时环境组成的。 C#语言在编写时有点像JAVA，在运行时有点像C语言，都需要被编译成可执行文件（.EXE）才能执行并显示结果。 1.2 C#环境 C#需要在.NET环境下运行。 1.2.1 配置系统环境 .NET环境Windows系统默认安装了的。只需要配置环境变量即可。 打开此电脑
【导读】多伦多大学计算机系助理教授Roger Grosse 开设的《神经网络与机器学习导论》课程涵盖了从机器学习基础知识到深度学习、强化学习等高阶内容，是AI从业者最佳的学习上手材料之一。 http:
注意： 1.如果你的电脑有自己的账户，那么要以管理员身份运行命令行工具才可以执行后面的操作 2.如果你的cs文件中有错误，那么也是编译不通过的，尤其以记事本这种方式书写。
pycorrector: 中文文本纠错工具。支持中文音似、形似、语法错误纠正，python3开发。实现了Kenlm、ConvSeq2Seq、BERT、MacBERT、ELECTRA、ERNIE、Transformer等多种模型的文本纠错，并在SigHAN数据集评估各模型的效果。
AWK是一门解释型的编程语言。用于文本处理，它的名字来源于它的三位作者的姓氏：Alfred Aho， Peter Weinberger 和 Brian Kernighan
什么是.NET？什么是.NET Framework?本文将从上往下，循序渐进的介绍一系列相关.NET的概念，先从类型系统开始讲起，我将通过跨语言操作这个例子来逐渐引入一系列.NET的相关概念，这主要包
欢迎来到「澜舟论文领读」专栏！快乐研究，当然从研读 paper 开始——澜舟科技团队注重欢乐的前沿技术探索，希望通过全新专栏和大家共同探索人工智能奥秘、交流 NLP「黑科技」，踩在「巨人」肩上触碰星辰！
<一>数学函数 在数学中我们用过sin和ln这样的函数，例如sin(π/2)=1，ln1=0等等，在C语言中也可以使用这些函数（ln函数在C标准库中叫做log）： 它有六种基本函数(初等基本表示)：三角函数数值表（斜边为r，对边为y，邻边为x。） 在平面直角坐标系xOy中，从点O引出一条射线OP，设旋转角为θ，设OP=r，P点的坐标为（x，y）有 正弦函数 sinθ=y/r 正弦（sin）:角α的对边 比 斜边 余弦函数 cosθ=x/r 余弦（cos）:角α的邻边 比 斜边 正切函数 tanθ=y/x 正切（tan）:角α的对边 比 邻边 余切函数 cotθ=x/y 余切（cot）:角α的邻边 比 对边 正割函数 secθ=r/x 正割（sec）:角α的斜边 比 邻边 余割函数 cscθ=r/y 余割（csc）:角α的斜边 比 对边 Sin(π/2)=y/r=1，因为y=1;r=1;
由于在面试外企的时候，每次都被最后的口语交流所挡，终于下定决心恶补English,每天晚上有2-2.5h在学习它，所以只给自己暂定了每天晚上学1h的CLR这本书，估计东西更新会稍有点慢，但是希望能坚持每天晚上都有最少1h吧，这样，我觉得6个月左右也足够我搞清楚CLR via C#这本书了，至于精通，一点点来吧。
1、远控免杀专题文章(1)-基础篇：https://mp.weixin.qq.com/s/3LZ_cj2gDC1bQATxqBfweg
那么C#有么！？.net开发者都是对Visual Studio重度依赖(没办法！确实好用，智能提示，调试，宇宙第一的IDE不是光吹出来的)，回答前面的问题：“C#也有呀，那就是csc.exe，但是大多数时候我们并不需要接触它，一般情况下，它都直接跟着visual studio 走了”
中文文本纠错是针对中文文本拼写错误进行检测与纠正的一项工作，中文的文本纠错，应用场景很多，诸如输入法纠错、输入预测、ASR 后纠错等等，例如：
判别性视觉表示可以有助于在多目标跟踪中的基于外观的关联中避免不同目标之间的不匹配。作者提出了一种新的视觉表示范式，通过在层次结构中融合来自不同空间区域的视觉信息。作者认为，与仅使用边界框特征的传统范式相比，所提出的层次化视觉表示更具判别性，且不需要额外的标注。
文本纠错任务是一项NLP基础任务，其输入是一个可能含有错误字词的句子，输出是一个正确的中文句子。ASR（语音识别）文本的错误类型很多，有多字、少字、错别字、同音近音字等等。
ISP即Image Signal Processor，是一种图像处理架构，不是我们用的下载器。
论文链接：http://proceedings.mlr.press/v80/wang18k.html
上回说到，CSR 格式的稀疏矩阵基于程序的空间局部性原理把当前访问的内存地址以及周围的内存地址中的数据复制到高速缓存或者寄存器（如果允许的话）来对 LIL 格式的稀疏矩阵进行性能优化。但是，我们都知道，无论是 LIL 格式的稀疏矩阵还是 CSR 格式的稀疏矩阵全都把稀疏矩阵看成有序稀疏行向量组。然而，稀疏矩阵不仅可以看成是有序稀疏行向量组，还可以看成是有序稀疏列向量组。我们完全可以把稀疏矩阵看成是有序稀疏列向量组，然后模仿 LIL 格式或者是 CSR 格式对列向量组中的每一个列向量进行压缩存储。然而，模仿 LIL 格式的稀疏矩阵格式 SciPy 中并没有实现，大家可以尝试自己去模仿一下，这一点也不难。因此，这回直接介绍模仿 CSR 格式的稀疏矩阵格式——CSC 格式。
谢天谢地，谢计算机大佬，在linux下搞出qq，没QQ，办公还真是不行，虽然有其它的传输方式，但总觉没有那么方便呀”。这真是个奇迹。
Unsafe code requires the `unsafe' command line option to be specified
在本文的示例中，将从头开始创建两个表：乘法表和随机数表，然后对这些数字应用条件格式。
sed 全名为 stream editor，是用于文本处理的流编辑器，支持正则表达式。sed处理文本时是一次处理一行内容
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】IJCAI 2023放榜，你中了几篇？ 又到顶会放榜时，几家欢喜几家愁。 本次IJCAI 2023共收到4566份提交全文，接收率大约15% 问题链接：https://www.zhihu.com/question/578082970 从知乎上反馈的结果来看，整体审稿质量依然不尽如人意（也可能是被拒稿的怨念...），甚至有的审稿人根本没看rebuttal的内容就给拒了。 也存在都是分数相同，但结局不同的论文。 也有网友贴出meta revie
Scipy 提供了处理稀疏矩阵的工具，这对于处理大规模数据集中的稀疏数据是非常有效的。本篇博客将深入介绍 Scipy 中的稀疏矩阵功能，并通过实例演示如何应用这些工具。
标题其实很有意思，研究者得到的基因集是 Predictive but Not Prognostic Biomarker！
C:/>csc /help |more Microsoft (R) Visual C# 编译器版本7.00.9254 [CLR version v1.0.2914] 版权所有 (C) Microsoft Corp 2000-2001。保留所有权利。 Visual C# 编译器选项 - 输出文件 - /out:<文件> 输出文件名（如果未指定，则从第一个源文件派生） /target:exe 生成控制台可执行文件（默认） (缩写: /t:exe) /target:winexe 生成 Windows 可执行文件 (缩写: /t:winexe) /target:library 生成库 (缩写: /t:library) /target:module 生成能添加到其他程序集的模块 (缩写: /t:module) /define:<符号列表> 定义条件编译符号 (缩写: /d) /doc:<文件> 要生成的 XML 文档文件 - 输入文件 - /recurse:<通配符> 根据通配符规范，包括当前目录和子目录下的所有文件 /reference:<文件列表> 从指定的程序集文件引用元数据 (缩写: /r) /addmodule:<文件列表> 将指定的模块链接到此程序集中 - 资源 - /win32res:<文件> 指定 Win32 资源文件 (.res) /win32icon:<文件> 使用该图标输出 /resource:<资源信息> 嵌入指定的资源 (缩写: /res) /linkresource:<资源信息>将指定的资源链接到此程序集中 (缩写: /linkres) - 代码生成 - /debug[+|-] 发出调试信息 /debug:{full|pdbonly} 指定调试类型（“full”是默认类型，可以将调试程序 附加到正 在运行的程序） /optimize[+|-] 启用优化 (缩写: /o) /incremental[+|-] 启用增量编译 (缩写: /incr) - 错误和警告 - /warnaserror[+|-] 将警告视为错误 /warn: 设置警告等级 (0-4) (缩写: /w) /nowarn:<警告列表> 禁用指定的警告信息 /reference:<文件列表> 从指定的程序集文件引用元数据 (缩写: /r) /addmodule:<文件列表> 将指定的模块链接到此程序集中 - 资源 - /win32res:<文件> 指定 Win32 资源文件 (.res) /win32icon:<文件> 使用该图标输出 /resource:<资源信息> 嵌入指定的资源 (缩写: /res) /linkresource:<资源信息>将指定的资源链接到此程序集中 (缩写: /linkres) - 代码生成 - /debug[+|-] 发出调试信息 /debug:{full|pdbonly} 指定调试类型（“full”是默认类型，可以将调试程序 附加到正 在运行的程序） /optimize[+|-] 启用优化 (缩写: /o) /incremental[+|-] 启用增量编译 (缩写: /incr) - 错误和警告 - /warnaserror[+|-] 将警告视为错误 /warn: 设置警告等级 (0-4) (缩写: /w) /nowarn:<警告列表> 禁用指定的警告信息 - 语言 - /checked[+|-] 生成溢出检查 /unsafe[+|-] 允许“不安全”代码
EIE（Efficient Inference Engine）的算法基础是一种被称为Deep Compression的神经网络压缩算法。EIE可以说是为Deep Compression量身定制的硬件，Deep Compression的算法流程如下所示：
距离EMNLP2023放榜已经有两周了，相关接收论文也正在陆陆续续地更新。虽迟但到，最近抽时间看了下已接收的论文，整理了十篇还不错的文章给大家分享一下，主要涉及：大模型微调（微调7B模型性能堪比175B）、中文拼写检查、数据合成、问题生成、开放QA问答、Transformer改进（涉及MASFormer、SRformer）、多跳QA问答、知识反思等。
目前，越来越多的视频数据被消耗用于机器分析，而不是纯粹由人类观看，例如在智能城市和视频物联网等应用中。现有的传统和神经编解码器已经实现了显著的率失真性能，但如何压缩视觉数据以同时供机器分析和人类观看仍有待研究。
癌症复发的高潜力已成为人类膀胱癌治疗的关键挑战。迄今为止，那些干细胞样膀胱癌细胞（BCSC）已被认为是诱导频繁肿瘤复发的种子。然而，癌症干细胞（CSCs）的细胞起源仍然是一个有争议的问题，部分原因是由于发现CSCs不仅起源于正常干细胞，而且还起源于分化的肿瘤细胞。本文描述了一种生物材料3D胶原I凝胶培养系统，其中非致癌细胞可以获得致癌潜能，并通过整联蛋白α2β1/ PI3K / AKT /NF-κB级联转化回CSC，导致膀胱肿瘤发生。
1、将包含多个类型的源代码文件转换为可以部署的文件。有如下Program.cs的文件,代码如下: public sealed class Program { public static void Main(string[] args) { System.Console.WriteLine("Hello World"); System.Console.ReadKey(); } } 该应用程序实现了打
3、再看被调用的函数：dgl.utils.data.graphdata2tensors
作者 | Lily 编辑 | 琰琰 今年5月4日，美国大使馆在国内重启了签证业务。由于美国大使馆关闭接近一年，积压了两年入学的签证。表面上看，美国给中国留学生发放留学签证数激增，国内美签过签呈现出一片“喜气洋洋”。 然而，正当大批学子准备赴美求学之时，却因一纸禁令被拒之门外。 2020年5月29日，美国前总统特朗普签署了一项名为10043的总统令（pp10043），限制“曾经或现在在与jun民融合（MCF）相关的机构学习或者工作”的人入境美国。受此影响，一批准备赴美的交流学者和在读学生因为曾经就读的学校或
机器之心报道 机器之心编辑部 2021 年冬季的 CSC 2547 课程已全部上线，公开可看。 随着神经渲染等方法的成熟，3D 计算机视觉领域也有了诸多进展。对于从事机器人、生物识别等方向的研究人员和从业者来说，掌握几何深度学习知识和 3D 计算机视觉的相关算法是非常必要的。 CSC 2547 是多伦多大学的一门课程，主要介绍了几何深度学习方法和 3D 视觉的最新进展。近期 2021 年冬季的 CSC 2547 课程已全部上线，课程视频和讲义资料均公开可看。 该课程首先讲解了物体和场景级别的 3D 视觉任
MSBuild是什么？ MSBuild全称（Microsoft Build Engine）,是用于构建应用程序的平台。您可能不知道它，但是如果您在使用VS做开发，那么一定时时刻刻在使用它。因为是它在背后为你管理生成你的项目文件。当新建一个项目时，注意下项目文件夹中的*.*proj文件就是为MSBuild提供的，这是个文本文件，基于XML格式，里面包含有项目所包含的文件，生成配置，输出配置等信息。当把一个文件或者图片等添加到项目中，就会在这里添加一个描述，反之则删除一个描述信息；在项目属性页所做的配置也会在这
2017-12-19 Queen 目标检测和深度学习 本文整理了机器学习/深度学习比较优秀的线上开放课程，一般来说，入门机器学习的经典课程是Stanford: CS229，入门深度学习的经典课程是Stanford: CS231n。 Table of Contents Deep Learning Machine Learning Reinforcement Learning Computer Vision Artificial Intelligence Deep Learning [CMU: 11-785
具有少量非零项的矩阵（在矩阵中，若数值0的元素数目远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，）则称该矩阵为稀疏矩阵；相反，为稠密矩阵。非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。
\[\int \cot{x}dx = \ln{|\sin{x}|}dx + c \]
在用python进行科学运算时，常常需要把一个稀疏的np.array压缩，这时候就用到scipy库中的sparse.csr_matrix(csr:Compressed Sparse Row marix) 和sparse.csc_matric(csc:Compressed Sparse Column marix) 官网直通车：直通车
翻译 | AI科技大本营 参与 | 刘畅 编辑 | Donna 之前，我们推送了由sky2learn整理的15大深度学习课程。这次，我们整理了15个必看的机器学习课程。这些课程内容包括决策树，朴素贝叶斯，逻辑回归，神经网络和深度学习，估计，贝叶斯学习，支持向量机和核方法，聚类，无监督学习，提升算法，强化学习和学习理论。 Geoffrey Hinton——神经网络与机器学习导论（csc321），2014年 该课程包括视频讲座 链接：http://www.cs.toronto.edu/~tijmen/cs
$$ \begin{align} &1. \sin x=x-\frac{1}{6}x^3+o(x^3)\\ &2. \arcsin x=x+\frac{1}{6}x^3+o(x^3)\\ &3. \tan x=x+\frac{1}{3}x^3+o(x^3)\\ &4. \arctan x=x-\frac{1}{3}x^3+o(x^3)\\ &5. \cos x=1-\frac{1}{2}x^2+\frac{1}{24}x^4+o(x^4)\\ &6. e^x=1+x+\frac{1}{2}x^2+\frac{1}{6}x^3+o(x^3)\\ &7. \ln(1+x)=x-\frac{1}{2}x^2+\frac{1}{3}x^3+o(x^3)\\ &8. (1+x)^{\alpha}=1+\alpha x+\frac{\alpha(\alpha-1)}{2}x^2+o(x^2) \end{align} $$
概述 在用python进行科学运算时，常常需要把一个稀疏的np.array压缩，这时候就用到scipy库中的sparse.csr_matrix(csr:Compressed Sparse Row marix) 和sparse.csc_matric(csc:Compressed Sparse Column marix) 官网直通车：直通车 csr_matrix >>> indptr = np.array([0, 2, 3, 6])#0表示默认起始点，0之后有几个数字就表示有几行 >>> indices =
注意：v4.0.30319是.NET Framework的最新版本，可以在下面这个路径下进行查看
首先打开MSBuild命令提示符，然后切换到你想要创建项目的文件夹，例如我的文档或者桌面。然后，输入md HelloWorld创建一个名为HelloWorld的文件夹。然后输入cd HelloWorld切换到这个文件夹。为简便起见，下面所说的命令提示符，都是指这里的MSBuild命令提示符。
机器学习(ML)是一组技术，允许计算机从数据和经验中学习，而不是要求人类手工指定所需的行为。ML在AI的学术领域和工业领域都越来越重要。本课程提供了一些最常用的ML算法的广泛介绍。它还将介绍一些关键的算法原理，这些原理将作为更高级课程的基础，如CSC412/2506(概率学习和推理)和CSC413/2516(神经网络和深度学习)。
和稠密矩阵相比，稀疏矩阵的最大好处就是节省大量的内存空间来储存零。稀疏矩阵本质上还是矩阵，只不过多数位置是空的，那么存储所有的 0 非常浪费。稀疏矩阵的存储机制有很多种 (列出常用的五种)：
平时我们都会封装一些处理缓存或其他的小工具。但每个人都封装一次，重复造轮子，有点费时间。有没有一些好的工具库推荐-guava。guava是谷歌基于java封装好的开源库，它的性能、实用性，比我们自己造的轮子更好，毕竟谷歌出品，下面介绍下几个常用的guava工具类
中文文本纠错任务是一项NLP基础任务，其输入是一个可能含有语法错误的中文句子，输出是一个正确的中文句子。语法错误类型很多，有多字、少字、错别字等，目前最常见的错误类型是错别字。
尽管深度神经网络在图像分类方面具有很强的经验性能（empirical performance），但这类模型往往被视为「黑盒」，最为人诟病的就是「难以解释」。
前面我们分享了芬兰CSC的培训课程：Single cell RNA-seq data analysis with R
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