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.

1、Arm-2D-基于Cortex-M的2D图形加速库ARM官方出品的2D图形加速库，在Cortex-M55系统频率8MHz下就可以实现30fps的渲染（6图层。320x240,rgb565）。项目主页: https://github.com/ARM-software/EndpointAI/tree/master/Kernels/Research/Arm-2DArm-2D库特性包括但不限于:*

\(\newcommand{\E}{\mathbb{E}}\)\(\newcommand{\X}{\mathcal{X}}\)现在我们要开始讨论熵的意义，为此我们依然要回到数据的压缩编码这一核心概念上。首先我们要严格地定义编码。在这里，我们默认是用二进制进行编码。事实上，我们将要证明的所有结论对于一般的\(\mathcal{D}\)进制而言

原始题目：N-BEATS:Neuralbasisexpansionanalysisforinterpretabletimeseriesforecasting中文翻译：N-BEATS:可解释时间序列预测的神经基展开分析发表时间：2020-02-20平台：arXiv文章链接：http://arxiv.org/abs/1905.10437开源代码：https://github.com/servicenow/n-beats

Min-25筛学习笔记现在写了。拜谢oi-wiki。波特好闪。liuhangshin是我们的红太阳。Chery写完OJWhen？启动！问题\[\sum_{i=1}^{n}f(i)\]其中\(f\)是积性函数，\(f(p)\)是低阶多项式，\(f(p^c)\)能快速求值。条件其实非常宽松。约定和记号\(p_k\)：第\(k\)小的质数。

\(\newcommand{\HH}{\operatorname{H}}\)我们熟知一些说法,比如一个二叉树如果第\(i\)个节点的访问次数是\(w_i\),那么最优的建树会使得总共访问节点次数是\[O\left(\sumw_i\log\frac{W}{w_i}\right)\]量级的,其中\(W=\sumw_i\).那么这个说法到底有多精确呢?

\(\boldsymbol{Analytic\Geometry}\text{II}\)bydjs.latestupdateforI:2023.07.03latestupdateforII:2023.09.26构建思路小题一般用几何。下一步：列式方向、条件翻译、计算量预判、二级结论的应用。二级结论有些乱还。资料：\(\elli\)\(nk\)一个不错的视频

Note：[wechat：Y466551|可加勿骚扰，付费咨询]论文信息论文标题：TransferableAdversarialTraining:AGeneralApproachtoAdaptingDeepClassifiers论文作者：HongLiu,MingshengLong,JianminWang,MichaelI.Jordan论文来源：ICML2019论文地址：download 论文代码：download

首先，我们把\(s\)翻转。考虑dp，\(f_{i,j,k}\)表示到了第\(i\)个字符，操作了\(j\)个字符，最大的字符为\(k\)的最大值。转移时枚举\(i-1\)的最大字符\(\ell(0\le\ell<5)\)。不操作第\(i\)个字符；\(f_{i,j,k}=\max\{f_{i-1,j,\ell}+w\}\)。操作第\(i\)

DeepOne-ClassClassifificationDeepSVDD(DeepSupportVectorDataDescription)训练一个神经网络，最小化包含数据表征的超球的体积（如图1所示）DeeoSVDD的目标函数soft-boundaryDeepSVDD输入空间\(\mathcal{X}\subseteq\mathbb{R}^d\)和输出空间\(\mathcal{F}\subs

1.通常权重衰减等价于L2正则化控制模型容量方法：模型变得比较小，即参数比较少。参数值的选择范围比较小。权重衰减通过限制参数值的选择范围来控制模型容量：\[min\\ell(\mathbf{w},b)\\\\subject\to\\||\mathbf{w}||^2\leqslant\theta\tag{1}\]通常不限制偏

目录BasicsofNeuralNetworkProgrammingLogisticRegressionBasicsofNeuralNetworkProgrammingLogisticRegressiongivenx,want\(\hat{y}=P(y=1|x)\),\(x\in\R^{n_x}\)\(\hat{y_1}=w_{11}*x_{11}+w_{12}*x_{12}+\dots+w_{1n_x}*x_{1n_x}+b_1\).P

目录0.「BZOJ#3457」Ring1.「CF1824C」LuoTianyiandXOR-Tree2.「CF1824D」LuoTianyiandtheFunction3.「CF1728F」Fishermen4.「CF1305H」KuronithePrivateTutor⭐5.「十二省联考2019」「洛谷P5291」希望⭐6.「IOI2007」「洛谷P4649」训练路径7.「BJOI2018」「

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固定一个可以\(O(1)\)运算的effectivefield\(K\),并且假设其上的FFT时间复杂度为\(O(N\logN)\).有序列\(\{g\}\)和\(\{\phi\}\),如何计算半在线卷积\(f_n=\phi_i(\sum_{i>0}g_if_{n-i})\)?Folklore把序列拆成两个\(N/2\)长度的段,左边算完了算左边对右边

在某个域\(K\)上,由关于\(X,Y\)的多项式方程\[E:Y^2=X^3+AX+B\]定义出的曲线我们称为椭圆曲线(ellipticcurve).准确的说,我们这个时候一般考虑域的特

FirsthomeworkforcompressedsensingNowI'veonlyreadthefirstpartoftheproblem,whichwantmetoverifysomethingsabout\(\ell^p\)norm.Update1.1

目录Grzesik等(2023):已知\(n\)阶随机竞赛图中\(\ell\)-圈的个数(不要求点不交，或者边不交，只要不同就可以)的期望值为\(R(n,\ell)=\frac{(\ell-1)!}{2^{\ell}}\bin

目录摘要无向图中的圈摘要圈的概念在图论中起着基础性作用.无向图中的圈令\(G\)是无向图.记\(n=|V(G)|,~m=|E(G)|\).用\(\delta(G)\)表示图\(G\)的最小度.

零.前言博主长期做不起圆锥大题,故有此篇.多数参考知乎专栏.他说了些很有意思的观点,试举一例:"联立方程时,要整理成只关于\(x\)的方程:这就把点的坐标\((x,y)

\(\mathscr{A}\sim\)「CF1252G」PerformanceReview  Link&Submission.  Tag:「水题无tag」  记\(A=a_1\),对于任何其他的\(a\),我们只关心它与\(A\)