BM
  • 2024-10-27POLIR-Society-Organization-Politics: 古田会议:政治组织纪律 VS 军阀唯功利:确立政治组织对军队的绝对领导权 + 全局的大政战略与方针利益 VS 局部的功利
    POLIR-Society-Organization-Politics:古田会议:着重\(\large\bm{思想上建党}和\bm{政治上建军}的\bm{原则}\):\(\large\bm{思想上建党}\):团伙为“利益”与“恩怨情仇”.\(\large\bm{政治上建军}\):政治组织纪律VS军阀唯功利,确立“政治组织”对“执行队伍”的“绝对
  • 2024-10-24SciTech-Mathmatics-Probability+Statistics-Bayes Formula: Application:
    SciTech-Mathmatics-Probability+StatisticsBayesFormula:Application:DescriptiveStatistics(ofSamples)\[\large\begin{array}{lll}\\\text{SamplesData}\begin{cases}\\\bm{Center\Tendency}\overset{\bm{Mean}}{\right
  • 2024-10-22强化学习的数学原理-02贝尔曼公式
    目录MotivatingexamplesstatevalueBellmanequationMatrix-vectorformActionvaluesummaryMotivatingexamples一个核心概念:statevalue一个基本的工具:Bellmanequation为什么return是重要的?return可以用来评估policy下面计算3个例子计算return的方法:第一种方法:(
  • 2024-10-13Unifying Graph Convolution and Contrastive Learning in Collaborative Filtering
    目录概主要内容代码WuY.,ZhangL.,MoF.,ZhuT.,MaW.andNieJ.Unifyinggraphconvolutionandcontrastivelearningincollaborativefiltering.KDD,2024.概本文将推荐系统中的好用的对比学习和图卷积联系在一起,证明了它们间的一种等价性.主要内容一般的
  • 2024-10-12POLIR-Society-Organization-Psychology-Attitude-Life: $\large \bm{Attitude} : 对待\bm{社会生活环境} 的 \b
    POLIR-Society-Organization-Life:对待社会生活环境的正确态度Question:我认为对待社会生活环境的正确态度是:ImplywhenfacingNon-BeneficialorNeutralSocialEnvironment:*生活环境如何,都要努力奋斗,无愧一生*尽量利用生活环境的有利因素发展自己*遇到不良社
  • 2024-10-08Go语言对接微信支付与退款全流程指南
    目录:一、准备工作二、初始化微信支付客户端三、实现支付功能1.付款时序图2.实现不同场景下的支付WAP端支付PC端支付Android端支付3.解析支付回调四、实现退款功能退款时序图发起退款解析退款回调五、总结在互联网技术日益发展的今天,线上支付已成为不可或缺的一
  • 2024-10-07SciTech-Mathmatics-Probability+Statistics:Quantifing Uncertainty_统计分析: SciTech-Mathmatics-Probabilit
    一般数学表示方法概率数学表示方法\(\large\begin{array}{rl}\\\bm{X}:&符合某种概率分布的Random\Variable(随机变量)\\\bm{x}:&\bm{rnorm},随机变量X的一个实例,,…\\\bm{f}:&\bm{pdf},\bm{dnorm},\text{ProbabilityDistributionFunction}\of\\text
  • 2024-10-07SciTech-Mathmatics-Probability+Statistics:Quantifing Uncertainty_多元数据统计分析: 多元数据
    Chapt1学习目标理解多元数据及多元统计分析与一元统计分析的区别。掌握数据的计量尺度与数据类型。了解多元统计分析的应用分类。1.1 多元数据认知1.1.1多元数据的概念对任何一个现实问题要转化为一个统计问题,首要的工作是要对其特征进行刻画;一般采用随机变量,多
  • 2024-10-06SciTech-Mathmatics-Probability+Statistics:Quantifing Uncertainty_统计分析: SciTech-Mathmatics-Probabilit
    一般数学表示方法概率数学表示方法\(\large\begin{array}{rl}\\\bm{X}:&符合某种概率分布的Random\Variable(随机变量)\\\bm{x}:&\bm{rnorm},随机变量X的一个实例,,…\\\bm{f}:&\bm{pdf},\bm{dnorm},\text{ProbabilityDistributionFunction}\of\\text
  • 2024-10-02POLIR-Society-Organization-Life: $\large \bm{Attitude} : 对待\bm{社会生活环境} 的 \bm{Attitude}$
    POLIR-Society-Organization-Life:对待社会生活环境的正确态度Question:我认为对待社会生活环境的正确态度是:ImplyWhenfacingNon-BeneficialorNeutralSocialEnvironment:不管生活环境如何,我都要努力奋斗,无愧于自己的一生尽量利用生活环境的有利因素发展自己遇
  • 2024-09-12高代丘维声
    高代丘维声线性方程组线性方程组的消元法含\(n\)个未知量的线性方程组称为\(n\)元线性方程组,它的一般形式是\[\left\{\begin{aligned}&a_{11}x_1+a_{12}x_2+\cdots+a_{1n}x_n=b_1\\&a_{21}x_1+a_{22}x_2+\cdots+a_{2n}x_n=b_2\\&\vdots\\&a_{s1}x_1+a_{s2}x_2+\cdots+a_{sn
  • 2024-09-11SciTech-Mathmatics-Probability+Statistics: Distribution : The Uniform Distribution
    SciTech-Mathmatics-Probability+Statistics:Distribution:TheUniformDistributionBYZACHBOBBITTPOSTEDONMARCH2,2021Theuniformdistributionisaprobabilitydistributioninwhicheveryvaluebetweenanintervalfromatobisequallylikelytooccu
  • 2024-09-05SciTech-Mathmatics-Physics-Particle Physics-Election-The Maxwell Equations-Wave-Particle Duality.
    TheMaxwellEquations:Election,Substances,Particle'sBrownMovementsAZD(AbsoluteZeroDegree):EachkindofparticlehasitswavewhenaboveAZD.TheMaxwellEquations:\(\large\begin{array}{llll}\\(\i\)&\bm{\nabla}\cd
  • 2024-09-05是坐标转换,也是旋转——矩阵变换
    坐标转换一个向量可以被表示为\(v=xi+yj+zk\),其中\(i\),\(j\),\(k\)为坐标系的基向量:\(i=\begin{bmatrix}1\\0\\0\end{bmatrix}\),\(j=\begin{bmatrix}0\\1\\0\end{bmatrix}\),\(k=\begin{bmatrix}0\\0\\1\end{bmatrix}\)基向量可写成矩阵的方式:\(\begin
  • 2024-07-22B - Array Craft(cf960)
    题意:对于长度为m的数组b可以定义:(j为数组任意下标)b的最大前缀位置是b1+...bi=max(b1+...+bj)的最小牵引ib的最大后缀位置是bi+....bm=max(bj+...+bm)的最大牵引i现在给三个整数,n,x,y,构造一个数组满足:对于所有1<=i<=n,ai要么是1要么是-1a的最大前缀位置是x,a的最大后缀位置是y
  • 2024-07-16Regularized Stochastic Learning and Online Optimization
    目录概符号说明MotivationFOBOS(Forward-BackwardSplitting)RDA(RegularizedDualAveraging)FTRL-Proximal(FollowTheRegularizedLeader)FOBOS,RDA,FTRL-Proximal的统一表示[1]DuchiJ.andSingerY.EfficientLearningusingForward-BackwardSplitting.NeurIP
  • 2024-07-11redshift同步数据到S3
    MVdatarefreshsolution: Redshift卸载->s3 RTAtablelogic:redshift->Hive->s3hqlinHive:createschemaapp_bm_graphics_lf_telemetry_${env}_spectrum_stage;createschemaapp_bm_graphics_lf_telemetry_${env}_spectrum; sqlinredshift:c
  • 2024-07-07An Attentive Inductive Bias for Sequential Recommendation beyond the Self-Attention
    目录概符号说明BSARec(BeyondSelf-AttentionforSequentialRecommendation)代码ShinY.,ChoiJ.,WiH.andParkN.Anattentiveinductivebiasforsequentialrecommendationbeyondtheself-attention.AAAI,2024.概本文在attentionblock中引入高低频滤波.
  • 2024-07-06Facebook开企业户&Facebook BM是什么?
    FacebookBM是Facebook针对广告投放,为广告主提供的一项一站式管理服务,全称是BusinessManager(商务管理平台)。它是一个免费工具,可以帮助卖家在一个版块中进行广告投放、查看、追踪,以及进行主页管理、广告账户管理、经销商合作等业务管理。具体来说,FacebookBM的主要功能包括:
  • 2024-06-30Feature homophily metric
    目录概符号说明HomophilyonFeatureAspect[1]ChenY.,LuoY.,TangJ.,YangL.,QiuS.,WangC.andCaoX.LSGNN:Towardsgeneralgraphneuralnetworkinnodeclassificationbylocalsimilarity.2023.[2]JinD.,WangR.,GeM.,HeD.,LiX.,LinW.andZ
  • 2024-06-24闲话 24.6.24
    闲话果然我还是喜欢阿育的罐头啊。推歌:悲伤虚构反应by一般诗云pfeat.诗岸多元拉反\(1\)到\(2\)的推导前传x义x博客里没有展开说如何暴力展开行列式,可能是trivial。我觉得不很trivial啊!来展开一下。我们首先要处理的就是\[A=\left\{[i=j]-\frac{x_i}{g_j
  • 2024-06-23闲话 24.6.23
    闲话推歌:Empurpleby春卷饭feat.初音未来虽然是商曲吧,但是确实仙品这种破题方法确实很巧妙,从发色出发,分解成红+蓝再寻找其抽象的指代意但不停留于此,而是接着探讨更深刻的问题(例如童年、家庭、控制过程中仍然是大量的隐喻和意象。我得到的结论就是,紫化不是无法变成红色的妥
  • 2024-06-21[模式识别复习笔记] 第7章 聚类
    1.聚类给定样本集\(D=\{\bm{x}_1,\bm{x}_2,...,\bm{x}_n\}\),\(\bm{x}_i\in\mathbb{R}^d\)。通过聚类将\(n\)个样本划分为\(k\)个簇划分\(\mathcalC=\{C_1,C_2,...,C_k\}\),使得:\[C_i\capC_j=\emptyset,\\foralli\not=j\且\\
  • 2024-06-21[模式识别复习笔记] 第6章 PCA
    1.主成分分析PCAPCA:寻找最能够表示原始数据的投影方法,对数据进行降维,除去冗余的信息。——不考虑类别1.1PCA主要步骤计算散布矩阵\(S\)(或者样本的协方差矩阵)\[S=\sum_{i=1}^{n}(\bm{x}_i-\bm{\mu})(\bm{x}_i-\bm{\mu})^{\text{T}}\]其中\(\bm{\mu}=\frac
  • 2024-06-20[模式识别复习笔记] 第5章 贝叶斯分类器
    1.贝叶斯分类器1.1贝叶斯公式假设有一个试验的样本空间为\(S\),记\(B_1,B_2,\ldots,B_c\)为\(S\)的一个划分,\(A\)为试验的条件,且\(P(A)\not=0\),则:\[P(B_i|A)=\frac{P(B_i)P(A|B_i)}{P(A)}=\frac{P(B_i)P(A|B_i)}{\sum_{j=1}^{c}P(B_j)P(A|B_j)}\]\(P(B_i)