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連結： https://www.nowcoder.com/acm/contest/96/H 來源：牛客網 題目描述 今天qwb要參加一個數學考試，這套試卷一共有n道題，每道題qwb能獲得的分數為ai，qwb並不打算把這些題全做完， 他想選總共2k道題來做，並且期望他能獲得的分數儘可能的大，他準備選2個不連續的長度為k的區間, 即[L,L+1,L+2,....,L+k-1]，[R,R+1,R+2,...,R+k-1]（R >=

最佳化/操作 一．簡述資料倉儲中的表的基本類型，以及為了保證參考完整性該以什麼樣的順序對它們進行載入。        資料倉儲中的表的基本類型有維度資料表、事實表、子維度資料表、橋接表等幾類。其中子維度資料表即雪花模型由支架維度技術處理，橋接表用來處理多值維度或層級結構。       

知乎熱門話題：讀了很多書，但都忘了，讀書意義在哪。 高贊回答這樣說： “當我還是個孩子時我吃了很多的食物，大部分已經一去不複返而且被我忘掉了，但可以肯定的是，它們中的一部分已經長成我的骨頭和肉” “你曾讀過的每本書，都絕非無用，它會穿過你的骨血，融入你的骨髓，陶染你的氣質，改變你的容顏，侵染你的品質，提升你的修養，豐富你的德行。” Robin Williams：寫給大家看的設計書 寫給大家看的設計書 世界級設計師 Robin Williams

http://arxiv.org/是一個免費張貼和下載預印本的網站，最初用於高能物理和粒子物理學家之間的交流，如今已經發展到了物理學的各個領域，且延伸到了物理，數學，非線性科學，電腦科學，數量生物學，數量金融學，統計學等多個領域。 Physics 省略 Mathematics Mathematics (math new, recent, find) includes (see detailed description): Algebraic

Arxiv是什麼      Arxiv是一個免費張貼和下載預印本的網站，最初用於高能物理和粒子物理學家之間的交流，如今已經發展到了物理學的各個領域，且延伸到了物理，數學，非線性科學，電腦科學，數量生物學，數量金融學，統計學等多個領域。 網址：http://arxiv.org/ 為什麼到Arxiv貼論文  

大家可以把正在投稿中或者已經發表的論文上傳到arxiv上，arxiv上的文章可供其它研究者免費下載，可以使你的文章被更多人看到，也可以增加引用率。我第一次上傳遇到了一些困難，上傳.tex檔案時總是報錯，在朋友和baidu的協助下才成功上傳。現將經驗總結如下： 1. 上傳網址 www.arxiv.org； 2.  前面幾步按部就班就OK了； 3. 關鍵是 Submission files 這一步，如果直接上傳pdf格式的論文系統會報錯，需要選擇

論文網址：http://arxiv.org/ 1. 使用inoreader訂閱 RSS閱讀器：inoreader，有安卓用戶端，速度較快 訂閱者法：比如想要訂閱cs中的sound部分的文章，訂閱源的地址是http://arxiv.org/rss/cs.SD 2. http://arxitics.com/ 可以在個人首頁->帳號設定裡面設定對應的Categories為cs.SD 感覺和直接到到http://arxiv.org/網站上面看差不多。 3.

以cs.CV為例： 預設開啟是http://arxiv.org/list/cs.CV/recent， 也即最近一周的內容； 使用http://arxiv.org/list/cs.CV/1704，可以查看17年04月的全部內容了; 使用http://arxiv.org/list/cs.CV/17，可以查看17年的所有內容，其餘也類似。 可以使用RSS訂閱，源地址為http://arxiv.org/rss/cs.CV2 另外國家科學圖書館製作了arXiv Search

在arxiv上會有文章的pdf的版本，但是實際上它還提供了文章可編輯的源碼，如圖右側： 點擊Other formats，便可以選擇Source進行下載，下載後的檔案可能是數字名檔案如“1512.03385”，你可以在檔案名稱後添加.zip，就可以對檔案進行解壓，解壓後的既是文章的源碼檔案，你可以使用LaTeX或者Windows下的中文套件CTex開啟.tex尾碼的檔案便可以進行編輯。 但是文章往往是英文格式，如果你想對檔案進行中文翻譯，並產生帶中文的pdf，你需要對它進行中文支援，

       起初因為想要瞭解某位專家近期的報告，所以經過網上搜尋，找到了該專家的一篇論文。不知道論文發表在什麼地方，於是就地毯式搜尋，終於找到了一個地址，上面是arXive，開始不知道這是神馬東西，於是遍搜了一下相關的資訊。         arXiv(發音同archive)是一個提供學術文章線上發表的伺服器，領域涵蓋物理學、數學、非線性科學、電腦科學、定量生命科學、計量金融學和統計學。

博主之前都只聽說過年利息並未咋聽別人使用過月利息。所以有點懵。果然做題的時候的確是蒙了。大家看看有沒有相同的狀況。 錯誤： package b; import java.util.Scanner; public class P4 { public static void

java開發工作兩年之後，準備轉向安卓H5開發，從自己工作之前的照片和現在的狀態也能看出付出，與之對應，自己的收穫又有哪些呢。總覺得需要對自己有一個交代，記錄下來，以後可以追溯，或者回憶。 ===順便一個題外話，嘛，雖然新浪部落格，qzone什麼的也都是可以的，不過畢竟人家是技術出身嘛，還是csdn顯得比較專業一點不是麼===== 技術 1、 分層 分層的意義，或許在於維護性 2、 領域模型

2017 年裡哪些機器學習項目最受人關注。Mybridge 為我們整理了一份 Top 30 列表，以下所有項目均附有 GitHub 連結。 我們對比了近 8800 個開原機器學習項目，並挑選了其中最好的 30 個列舉於此。這是一個非常具有競爭力的列表，其中包含 2017 年 1 月-12 月份開源的各類優秀機器學習庫、資料集和應用。Mybridge AI 通過流行度、參與度和新鮮程度來對它們進行評級。先給你一個直觀印象：它們的 GitHub 平均 stars 是 3558 個。

中國軟體項目行業需求管理的現狀：       軟體項目中客戶對軟體的典型心理：           1：能帶來什麼效益：客戶所要讓你開發軟體就是為瞭解決平時生活的麻煩。當你的這款軟體解決的客戶問題越多的時候，客戶越喜歡的了。          

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背景介紹 : • 可穿戴式裝置的流行，讓我們可以更便利地使用感應器擷取人體的各項資料， 甚至生理資料。 • 當感應器採集到大量資料後，我們就可以通過對資料進行分析和建模，通過 各項特徵的數值進行使用者狀態的判斷，根據使用者所處的狀態提供給使用者更加 精準、便利的服務。 資料介紹: • 我們現在收集了來自 A, B, C, D, E 5 位使用者的穿戴式裝置上的感應器資料， 每位使用者的資料集包含一個特徵檔案 (a.feature) 和一個標籤檔案 (a.label)。 •

這篇文章是閱讀《Wide & Deep Learning for Recommender Systems》後的總結，該文章中提出結合Wide模型和Deep模型的組合方法，對於提升推薦系統（Recommendation System）的效能有很重要的作用。 1、背景 本文提出Wide & Deep模型，旨在使得訓練得到的模型能夠同時獲得記憶（memorization）和泛化（generalization）能力：

線性迴歸的代價函數： 線性迴歸的迭代過程： 特徵值縮放： 學習率： 如果學習率 α 過小， 則達到收斂所需的迭代次數會非常高；如果學習率 α 過大，每次迭代可能不會減小代價函數，可能會越過局部最小值導致無法收斂。 特徵和多項式迴歸： 正規方程：

LSTM只能避免RNN的梯度消失（gradient vanishing），但是不能對抗梯度爆炸問題（Exploding Gradient）。 梯度膨脹(gradient explosion)不是個嚴重的問題，一般靠裁剪後的最佳化演算法即可解決，比如gradient clipping（如果梯度的範數大於某個給定值，將梯度同比收縮）。 梯度剪裁的方法一般有兩種： 1.一種是當梯度的某個維度絕對值大於某個上限的時候，就剪裁為上限。