当我看到书中作者的这句话时,几乎是一身冷汗。老实说,我个人对于合成构造函数的理解的确是无则加,有则否。但是Stanley却直接指出了新手常有的这一误解。
gcc version 5.4.0 20160609 (Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.10)
深度探索C++对象模型 1.3 章节 https://github.com/wangcy6/weekly/blob/master/reading-notes/object-model/1.object-lessons.md
Normal From是数据库理论里面最恶心的问题,从1NF到6NF,加上BCNF,DKNF以及UF。不像编程作业,有运行结果作参考,做这种理论题简直是受罪,每一题都得反复推理。 像下面给出的这个作业,除了题量大以外,每个问题都是多解问题,拿满分几乎是不可能的事情。
选自arXiv 机器之心编译 参与:蒋思源 由于近来互联网数据越来越大,深度学习模型越来越复杂,执行训练的时间也越来长。因此近日 Facebook 提出了一种将批量大小提高的分布式同步 SGD 训练方法,希望能有助于解决越来越长的训练时间。以下机器之心对该文论进行了部分编译,该论文详细内容请查看论文链接。 论文:Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour 论文链接:https://research.fb.com/wp-content
z3指令有一套自己的结构,一般称为三地址码,其遵循的标准在引言中有链接。 基本的构成为 操作符 操作数1 操作数2
Predicting the Future with Multi-scale Successor Representations
近日,知乎上有条帖子火了,有人提问:清华大学计算机专业本科这位在「自己写的 CPU 上运行自己写的操作系统」的同学是什么水平?
之前有童鞋问到了这样一个问题:为什么我在 reduce 阶段遍历了一次 Iterable 之后,再次遍历的时候,数据都没了呢?可能有童鞋想当然的回答:Iterable 只能单向遍历一次,就这样简单的原因。。。事实果真如此吗? 还是用代码说话: package com.test; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.util.List; public class T { public static
近日,天才程序员Justine Tunney发推表示自己更新了Llamafile的代码,
这几种情况都是用一个类对象做为另一个对象的初值,假如这个类中有定义了拷贝构造函数,那么这时就会调用这个类的拷贝构造函数。但是如果类中没有定义拷贝构造函数,那么又会是怎样?很多人可能会认为编译器会生成一个拷贝构造函数来拷贝其中的内容,那么事实是否如此呢?
Fast-RCNN基本实现端对端(除了proposal阶段外),下一步自然就是要把proposal阶段也用CNN实现(放到GPU上)。这就出现了Faster-RCNN,一个完全end-to-end的CNN对象检测模型。
Naïve Bayes is a really interesting model. It's somewhat similar to k-NN in the sense that it makes some assumptions that might oversimplify reality, but still perform well in many cases.
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。
近几年,随着深度学习的大热,许多研究攻克了如何从单张图片生成3D模型。从某些方面似乎再次验证了深度学习的神奇——doing almost the impossible。
Applying Yoneda's lemma to consciousness research: categories of level and contents of consciousness
最近,一个来自福州的男生突然火了,原因是知乎上一个热帖《清华大学计算机专业本科的这位同学是什么水平?》:
此文章由Tom翻译,首发于csdn的blog 转自:http://blog.csdn.net/nicktang/article/details/6792972 Automatic Reference
Android四大组件之ContentProvider ContentProvider 安卓应用程序默认是无法获取到其他程序的数据,这是安卓安全学的基石(沙盒原理)。但是经常我们需要给其他应用
我们生活在一个互联实体(entities)构成的复杂世界中。人类涉足的所有领域,从生物学到医学、经济学和气候科学,都充满了大规模数据集。
(这种特性让人联想到全身麻醉中的一种现象,即患者在 醒来时似乎大致恢复到麻醉前的状态)
机器之心原创 参与:李泽南、李亚洲、黄小天 2016 年,人工智能行业经历了语音识别准确率飙升、神经机器翻译重大突破、图像风格迁移的兴盛。2017 年,人们对于 AI 领域的期待变得更高了,不过在这一
Serial Comm Use P/Invoke to Develop a .NET Base Class Library for Serial Device Communications John Hind This article assumes you're familiar with C# and RS232 communications Level of Difficulty123 Download the code for this article: NetSerialComm.exe (89K
std::any 是 c++17 标准新提供的类,作用是存储任意类型的一段内存,并可以重复赋值,在赋值后可以使用 std::any_cast 将 std::any 所存储的值转换成特定类型,如果 std::any 中存储的值的类型与目标类型不匹配,则会抛出 std::bad_any_cast 异常。
【1】 Fair Structure Learning in Heterogeneous Graphical Models 标题:异构图形模型中的公平结构学习 链接:https://arxiv.org/abs/2112.05128
我为大家整理了对比学习在最新各大顶会上的论文合集及相应代码,所列举的论文涉及领域包括但不限于CV, NLP, Audio, Video, Multimodal, Graph, Language model等,GitHub地址:
本文精选了上周(0509-0515)最新发布的20篇推荐系统相关论文,方向主要包括会话推荐[1,6,12,13]、基于强化学习的推荐[7,16]、基于对比学习的推荐[5]、鲁棒推荐[9]、公平性推荐[10]、时尚推荐[18]等的推荐算法,应用涵盖会话推荐、序列推荐、音乐推荐、链接推荐、论文提交推荐以及新闻推荐等。以下整理了论文标题以及摘要,如感兴趣可移步原文精读。
翻译自:https://docs.swift.org/swift-book/LanguageGuide/Properties.html
本系列将通过大概十篇左右文章来分析 PyTorch 的自动微分功能如何实现。本文是前向传播的第二篇,介绍自动微分(梯度计算)所涉及的部分 PyTorch 基础类。因为字数太多(1万两千字),所以拆分成上下两篇。
本身是打算接着写JMM、JCStress,然后这两个是在公司闲暇的时候随手写的,没有推到Github上,但写点什么可以让我获得宁静的感觉,所性就从待办中拎了一篇文章,也就是这篇泛型。这篇文章来自于我朋友提出的一个问题,比如我在一个类里面声明了两个方法,两个方法只有返回类型是int,一个是Integer,像下面这样,能否通过编译:
来自:刘未鹏 | MIND HACKS 链接:http://mindhacks.cn/2011/07/10/the-importance-of-knowing-why-part3/(点击尾部阅读原文前往) 广大码农同学们大多都有个共识,认为算法是个硬骨头,很难啃,悲剧的是啃完了还未必有用——除了面试的时候。实际工程中一般都是用现成的模块,一般只需了解算法的目的和时空复杂度即可。 不过话说回来,面试的时候面算法,包括面项目中几乎不大可能用到的算法,其实并不能说是毫无道理的。算法往往是对学习和理解能力的一块试金
【1】 Spectral goodness-of-fit tests for complete and partial network data 标题:完全和部分网络数据的光谱拟合优度检验
图灵奖得主、贝叶斯网络之父 Judea Pearl 曾自嘲自己是「AI 社区的反叛者」,因为他对人工智能发展方向的观点与主流趋势相反。Pearl 认为,尽管现有的机器学习模型已经取得了巨大的进步,但遗憾的是,所有的模型不过是对数据的精确曲线拟合。从这一点而言,现有的模型只是在上一代的基础上提升了性能,在基本的思想方面没有任何进步。
【1】 Attention-based Neural Network for Driving Environment Complexity Perception 标题:基于注意力的神经网络在驾驶环境复杂性感知中的应用
【1】 Role of Variable Renewable Energy Penetration on Electricity Price and its Volatility Across Independent System Operators in the United States 标题:美国独立系统运营商可变可再生能源普及率对电价及其波动性的影响 链接:https://arxiv.org/abs/2112.11338
【1】 Uniform Consistency in Nonparametric Mixture Models 标题:非参数混合模型的一致相合性 链接:https://arxiv.org/abs/2108.14003
【1】 Single Image Texture Translation for Data Augmentation 标题:用于数据增强的单幅图像纹理转换
【1】 BLT: Bidirectional Layout Transformer for Controllable Layout Generation 标题:BLT:可控版图生成的双向版图转换器 链接:https://arxiv.org/abs/2112.05112
【1】 On Estimating Rank-One Spiked Tensors in the Presence of Heavy Tailed Errors 标题:重尾误差下一阶尖峰张量的估计
【1】 Temporal Pyramid Transformer with Multimodal Interaction for Video Question Answering 标题:用于视频问答的多模态交互时间金字塔转换器 链接:https://arxiv.org/abs/2109.04735
【1】 Kalman Filtering with Adversarial Corruptions 标题:对抗性腐蚀下的卡尔曼滤波 链接:https://arxiv.org/abs/2111.06395
【1】 Optimistic Rates: A Unifying Theory for Interpolation Learning and Regularization in Linear Regression 标题:乐观率:线性回归中插值学习和正则化的统一理论 链接:https://arxiv.org/abs/2112.04470
【1】 Trees in transformers: a theoretical analysis of the Transformer's ability to represent trees 标题:Transformer中的树:Transformer表示树能力的理论分析 链接:https://arxiv.org/abs/2112.11913
【1】 HODOR: High-level Object Descriptors for Object Re-segmentation in Video Learned from Static Images 标题:HOODOR:基于静电学习的视频对象再分割高级对象描述符 链接:https://arxiv.org/abs/2112.09131
cs.AI人工智能,共计75篇 【1】 What Makes for Hierarchical Vision Transformer? 标题:是什么造就了分层视觉转换器? 作者:Yuxin Fang
【1】 Spatio-Temporal CNN baseline method for the Sports Video Task of MediaEval 2021 benchmark 标题:用于中世纪2021年基准体育视频任务的时空CNN基线方法 链接:https://arxiv.org/abs/2112.12074
【1】 GENIUS-MAWII: For Robust Mendelian Randomization with Many Weak Invalid Instruments 标题:Genius-MAWII:具有多个弱失效工具的稳健孟德尔随机化
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