【每日一题】已知非零向量\(\bm{a}\)，\(\bm{b}\)满足\(|\bm{a}|=2|\bm{b}|\)，且\((\bm{a}-\bm{b})\perp\bm{b}\)，则\(\bm{a}\)与\(\bm{b}\)夹角的余弦值为_________．[题目来源：]设\(\alpha\)为锐角，若\(\cos\left(\alpha+\frac\pi6\right)=\frac45，则\sin

TheMaxwellEquations:Election,Substances,Particle'sBrownMovementsAZD(AbsoluteZeroDegree):EachkindofparticlehasitswavewhenaboveAZD.TheMaxwellEquations:\(\large\begin{array}{llll}\\(\i\)&\bm{\nabla}\cd

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

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

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

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.

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：

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

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

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

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\\

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