C学习
JavaScript高级程序设计学习总结一
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君一，JavaScript的实现 JavaScript和ECMAScript通常都被人认为是相同的含义，JavaScript的含义比ECMAScript规定要多的多。 一个完整的的JavaScript实现应该由三个不同的部分组成。 核心（ECMAScript的）文档对象模型（DOM）浏览器对象模型（BOM）二，ECMAScript中 是由ECMA-262定义
日期 2023-06-12 10:48:40
Python 学习笔记 列表 range() xxx XXX
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 Python 学习笔记 列表 range() xxx XXX print("-" * 30) for value in range(1, 5): print(value) numbers = list(range(1, 6)) print(numbers) e
日期 2023-06-12 10:48:40JDK1.8HashMap源码学习-remove操作
“ 本文将主要介绍HashMap的remove操作。”相关阅读:JDK1.8HashMap源码学习-数据结构JDK1.8HashMap源码学习-初始化JDK1.8HashMap源码学习-put操作以及扩容(一)JDK1.8HashMap源码学习-put操作以及扩容(二)JDK1.8HashMap源码学习-get操作 我们先看下我们调用的remove方法 public V remove(Object
日期 2023-06-12 10:48:40
【AAAI2020】强化学习玩王者荣耀
论文题目: Mastering Complex Controlin MOBA Games with DeepReinforcement Learning主要贡献提出了一个深度强化学习框架，从系统和算法的角度来解决这个问题。提出的算法包括几种新颖的策略，包括control dependency decoupling，action mask，target action和dual-clip PPO，借
日期 2023-06-12 10:48:40Unity3D学习笔记12——渲染纹理
目录1. 概述2. 详论3. 问题1. 概述在文章《Unity3D学习笔记11——后处理》中论述了后处理是帧缓存（Framebuffer）技术实现之一；而另外一个帧缓存技术实现就是渲染纹理了。通常来说，我们渲染的场景会直接显示到屏幕的颜色缓冲区，但其实纹理和屏幕一样都是二维的，通过把场景渲染到纹理，可以实现很多特别的三维应用场景。三维渲染引擎中，通常给相机封装一个渲染目标（Render Targe
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习十大经典算法之逻辑回归
逻辑回归简介逻辑回归虽然名称有回归两字，但是用来做分类算法的，大家都熟悉线性回归，一般形式是Y=aX+b，y的取值范围是[-∞, +∞]。因其简单而受到工业界的关注。Y的取值范围过大，一般要把结果进行正则化，限定在[0,1]。所以需要把结果带入非线性变换Sigmoid函数中，即可得到[0,1]之间取值范围的数S，S可以把它看成是一个概率值，如果我们设置概率阈值为0.5，那么S大于0.5可以看成是正
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习十大经典算法之K-Means聚类算法
聚类介绍聚类在机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息等领域有广泛的应用。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性，常见的包括在坐标系中更加短的空间距离（一般是欧式距离）等。聚类的应用在商务上，聚类能帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群，并且用购买模式来刻画不同的客户群的特征。在生物学上，
日期 2023-06-12 10:48:40
机器学习十大经典算法之随机森林
随机森林简介随机森林是机器学习一种常用的方法。它是以决策树为基础，用随机的方式排列建立的，森林里每个决策树之间都是没有关联的。 在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。随机森林可以用来进行无监督学习聚类和异常点检测。决策树（decision tree）是一
日期 2023-06-12 10:48:40如何评价深度学习相关顶级期刊论文难复现的问题
链接：https://www.zhihu.com/question/265953178 编辑：计算机视觉cv 声明：仅做学术分享，侵删在本人的研究动作识别过程中，曾多次复现该领域顶级期刊的论文，有些提供了部分代码，有些则没有，提供了代码的，发现有很多过程和论文中描述的相差甚远，有一些论文和代码一致了，但是结果也和论文的不一致，请问这在您的研究生涯中是否也曾遇到过？您是如何看待的？怎样采取有效的措
日期 2023-06-12 10:48:40激光SLAM入门学习笔记[通俗易懂]
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 激光SLAM入门学习笔记激光SLAM入门学习笔记 一、推荐阅读书籍二、推荐公众号、知乎、博客 1、公众号2、知乎3、博客三、推荐阅读论文&代码（参考泡泡机器人） 2D激光SLAM3D激光SLAM 1、LOAM（经典）2、A-LOAM（初学）3、LeGO-LOAM（进阶）4、Lio-mapping（进阶、LIO初学）5、hdl_graph_s
日期 2023-06-12 10:48:40
拓展欧几里德算法(exgcd)学习笔记
拓展欧几里得算法解不定方程 ax + by = c ，可以使用拓展欧几里得算法。首先解 ax + by = \gcd (a,b) .欧几里得算法证明 \gcd(a,b) = \gcd(b,a \bmod b) ：设 a = g \times k_1 ， b = g \times k_2 ，其中 k_1,k_2 互质。要证明 \gcd(a,b) = \gcd(b,a\bmod b) ，即证 g =
日期 2023-06-12 10:48:40欧拉函数、欧拉定理学习笔记
欧拉函数欧拉函数， \varphi(n) ， \leq n 的与 n 互质的数的个数。\varphi(n) = \sum \limits _{i=1}^n \left[ i \nmid n \right]例如， \varphi(1) = 1 ，而对于质数 p ， \varphi(p) = p - 1 .引理 1若 p 为质数， \varphi(p^k) = p^k - p^{k-1}证明：\for
日期 2023-06-12 10:48:40ECMWF｜面向可扩展的气象和气候机器学习项目
以下内容采用DeepL免费版进行翻译MAchinE Learning for Scalable meTeoROlogy and climate (MAELSTROM) 项目由EuroHPC Joint Undertaking资助，并由ECMWF协调。该项目为期三年，于2021年4月1日启动，旨在帮助天气和气候社区为大规模机器学习应用做好准备。机器学习仍然是地球系统科学的一个热门话题。机器学习工具在
日期 2023-06-12 10:48:40
ECMWF：资料同化还是机器学习？
这是ECMWF春季报告中的一篇文章，主要讨论了目前资料同化(DA)和现代的ML/DL间的基础理论等价问题，并提供了一些示例，以说明如何在NWP工作流程中应用ML/DL，从而扩展当前DA方法的能力，得到更好的分析和预测。2018年，Abarbabel等讨论过DA和ML间的等价关系。今年年初，在《Philosophical Transactions of the Royal Society A》面向天
日期 2023-06-12 10:48:40【学习必备】碰到不懂的专业气象词汇怎么办？
本文字数：2102字阅读时间：6分钟五一假期之后毕业论文终于算是暂时告一段落，重新投入到学习和阅读文献当中，但对我这种处于“开荒期”气象菜鸟来说，专业英语乃至中文的专业大气科学词汇可以说是十分头疼了。每次信心满满的开始读文章，尤其是读英文文献，几个回合下来，具体内容还没理透，生词倒是多了一大堆。倘若是搜索引擎能搜到还算好，搜不到就真的直接欲哭无泪了。学习中关于专业大气科学词汇主要的“痛点”有以下几
日期 2023-06-12 10:48:40罗京佳教授：机器学习加速气候模拟
6月7-8日，深圳超算召开气象专题研讨会，南京信息工程大学罗京佳教授做了“气候模拟和预测研究简介”的学术报告，介绍了他近年来结合超算和人工智能在气象预报方面做的工作。罗教授认为，气象的数值预报要朝着高精度化、复杂化和智能化的方向发展。罗教授的SINTEX-F2模型，模拟全球海洋温度，在大范围内普遍取得了小于1度的误差，在海岸线附近经过精细化模拟可取得小于5度的误差。对热带气旋的模拟，除了通过增加分
日期 2023-06-12 10:48:40使用深度学习模型近似简单的大气环流模式
原文标题：Toward Data-Driven Weather and Climate Forecasting: Approximating a Simple General Circulation Model With Deep Learning发表期刊：Geophysical Research Letters作者：S. Scher第一作者单位：Department of Meteorology
日期 2023-06-12 10:48:40【模仿学习】南京大学&港中文联合总结: 29页中文详述模仿学习完整过程
深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/来源：南京大学, 香港中文大学团队作者: 许天,李子牛,俞扬简介模仿学习，是一种从专家示例中进行学习的方法。这里专家示例指的是由最优（或者次优）策略采集到的状态-动作序列，智能体便是通过模仿专家示例来学习策略。模仿学习主要包含两大类算法框架：行为克隆和对抗
日期 2023-06-12 10:48:40如何将机器学习应用到地球科学领域
机器学习(Machine Learning, ML)在科学和技术领域大受欢迎，但是研究者，尤其是年轻科学家，不清楚如何利用这些方法到他们的工作中。机器学习(ML)可以定义为“计算机在无需显示编程的情况下从数据中学习的能力”。过去十年间在技术领域大受欢迎。同时地球和空间科学(Earth and Space Science, ESS)领域也越来越多的采用ML帮助解决迫切的问题以及处理复杂的数据集。比如
日期 2023-06-12 10:48:40使用机器学习创建自己的Emojis 表情
来源：Deephub Imba本文约2500字，建议阅读10分钟本文中为你详细介绍两种创建嵌入提取器的方法。对于图像生成方向目前通常使用的方法是生成对抗网络或扩散模型。尽管这两种方法有的不同的特点，但是他们的一个共同点是模型训练对机器资源的要求很高，如果我们要以一种全新的风格创建一个图像，模型将需要从头开始训练，这可能需要更多的时间和资源，例如比较熟悉的StyleGan[3]是在拥有8个Tesla
日期 2023-06-12 10:48:40NCAR: 机器学习和气候模式的碰撞
近期，NCAR与美国国家科学基金会（National Science Foundation，NSF）达成了合作，将使用人工智能（AI）来改进传统的地球系统模型，从而推进气候研究，更好的为决策者提供更有实用价值的信息。 NSF宣布成立六个新的科学技术中心，其中包括人工智能和物理地球研究中心(Learning the Earth with Artificial Intelligence and Phy
日期 2023-06-12 10:48:40【DeepNash智能体】DeepMind-34位作者联名发表“无模型多智能体强化学习战略游戏”新基准
论文原文来源：DeepMind排版：OpenDeepRLWe introduce DeepNash, an autonomous agent capable of learning to play the imperfect information game Stratego1 from scratch, up to a human expert level. Stratego is one o
日期 2023-06-12 10:48:40【新书推荐】《强化学习的数学原理》-高效透彻地理解强化学习算法
本文作者：西湖大学工学院特聘研究员--赵世钰老师排版：OpenDeepRL强化学习在近些年得到了越来越多的关注。虽然现在关于强化学习的资料有很多，但是许多读者仍然觉得强化学习入门比较困难，许多时候有一种似懂非懂或者 “知其然而不知其所以然”的感觉。甚至一些读者认为强化学习是一个黑盒子，很多东西数学上是解释不清的，这其实是一种误解。事实上，强化学习有很强的数学性和系统性，也正因为如此入门强化学习的门
日期 2023-06-12 10:48:40ECMWF：机器学习在IFS预报系统中的应用
过去三年，机器学习在天气和气候科学中的应用蓬勃发展，许多领域都进行了探索。机器学习工具可以从大量的数据中表示复杂任务，有望改善地球科学的许多问题。因此，ECMWF已开始探索复杂机器学习技术在很多相关领域的应用。ECMWF在2021年组织了两次机器学习研讨会，并计划在2022年5月举办第一次机器学习培训课程。神经网络是机器学习工具箱中最突出的方法。这些网络可以在训练期间通过调整一组神经元之间的连接强
日期 2023-06-12 10:48:40Gorm框架学习---CRUD接口之创建
Gorm框架学习---CRUD接口之创建环境准备创建创建记录用指定的字段创建记录批量插入创建钩子根据 Map 创建使用 SQL 表达式、Context Valuer 创建记录高级选项关联创建默认值 本文内容摘抄自Gorm 2022-8月份官方文档教程，如果Gorm框架后续有更新，还是以最新版本的官方文档为准 系列文章:Gorm框架学习–入门环境准备先确保能够连接上指定的数据库并且将相关表创建好,
日期 2023-06-12 10:48:40超详细的80个Python入门实例，代码清晰拿来即用，学习提升必备「建议收藏」
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说超详细的80个Python入门实例，代码清晰拿来即用，学习提升必备「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!对于大部分Python学习者来说，核心知识基本已经掌握了，但"纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行"，要想完全掌握Python，还得靠实践应用。今天给大家分享80个Python入门实例，都是基础实例，经典实用，代码清晰可拿来
日期 2023-06-12 10:48:40C++学习之路——函数重载和运算符重载
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。一、函数重载C++允许在同一作用域中的某个函数和运算符指定多个定义，分 别称为函数重载和运算符重载重载声明是指一个与之前已经在该作用域内声明过的函数或方法 具有相同名称的声明，但是它们的参数列表和实现不相同。当您调用一个重载函数或重载运算符时，编译器通过把您所使用的参数类型与定义中的参数类型进行比较，决定选用最合适的定义。选择最合适的重载函数或重载运算符的过
日期 2023-06-12 10:48:40快速入门Python机器学习（11）
朴素贝叶斯可以分为贝努利贝叶斯(BernoulliNB)、高斯贝叶斯(GaussianNB)和多项式贝叶斯(MultinomailNB)。贝努利贝叶斯(BernoulliNB)又可以分为二项分布和0-1分布。我们首先来介绍贝努利贝叶斯(BernoulliNB)。 7.3 贝努利贝叶斯(BernoulliNB)7.3.1 属性与方法class sklearn.naive_bayes.Bernoull
日期 2023-06-12 10:48:40快速入门Python机器学习（20）
10 集成学习10.1随机森林算法(Random Forest)10.1.1概念2001年Breiman把分类树组合成随机森林(Breiman 2001a)，即在变量(列)的使用和数据(行)的使用上进行随机化，生成很多分类树，再汇总分类树的结果。随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度。算法流程：构建决策树的个数t，单颗决策树的特征个数f，m个样本，n个特征数据集1 单颗决策树训练1.1
日期 2023-06-12 10:48:40快速入门Python机器学习（22）
10.2 AdaBost(Adaptive Boosting)10.2.1 概念集成学习模型的方式大致为四个：bagging 、 boosting 、 voting 、 stacking.步骤：初始化，对m个训练样本的数据集(不同颜色代表不同数据集)，给每个样本分配初始权重(圆点越大，权重越大)。使用带权重的数据集训练处一个弱学习器。对弱学习器训练的错误样本增加权重。新的带权重的数据集训练处下一个
日期 2023-06-12 10:48:40快速入门Python机器学习（23）
nmap的各种扫描使用Metasploit通过木马攻击Android使用Metasploit通过木马攻击Windows 2000使用Metasploit通过操作系统漏洞攻击Windows 7提权渗透后的操作直接加xianggu0625报名，上课在腾讯会议上进行AdaBoost Regressor类参数、属性和方法类class sklearn.ensemble.AdaBoostRegressor(b
日期 2023-06-12 10:48:40