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Unsourced Multiple Access With Random User Activity论文复现
仿真内容 文件中包含了一个关于无源多用户接入（Unsourced Multiple Access，UMA）系统的 MATLAB 数值例程，用于评估随机用户活动情况下的随机编码界限。 这个工作主要在论文 [1] 中介绍，该论文题为 "Unsourced Multiple Access With Ran ......
C++中String^类型如何处理（String^转换为char*）
.cpp头文件中需包括 using namespace System; //String^库文件 using namespace System::Runtime::InteropServices; //Marchal库文件 函数内容 char* c = "adsfdasf"; String^ str ......
如何解决yum安装软件时报错This system is not registered with an entitlement server. You can use……
Red Hat、基于red hat源代码所编译的cent os 都会遇到这种问题，红帽需要对当前的系统进行注册后才能使用yum安装软件，解决方法多种多样，如直接注册+订阅/换yum源/干掉Red Hat Subscription Manager订阅管理器 解决方法：这里介绍最简单的一种：禁用Red ......
PHP ‘Array and string offset access syntax with curly braces is deprecated’ 错误的原因和解决办法...
其实从错误信息里就看出错误原因了：Array and string offset access syntax with curly braces is deprecated，这是 PHP 7.4 版本的更新，从 7.4 后，只能使用 $value[0] 的方式来获取字符串偏移，$value{0} 已 ......
Paper Reading: Oversampling with Reliably Expanding Minority Class Regions for Imbalanced Data Learning
为了设计更有效的插值过采样算法，本文提出了一种新的插值过采样方法 OREM。OREM 在原始少数类样本周围找到候选少数类区域，然后利用这些候选区域识别不包含任何多数类样本的干净子区域。它们被认为是潜在的少数类区域，所以通过将合成样本填充到干净子区域可以增强少数类的表达能力。OREM 方法的思路很简单... ......
Predicting gene expression from histone modifications with self-attention based neural networks and transfer learning
Predicting gene expression from histone modifications with self-attention based neural networks and transfer learning Yuchi Chen 1, Minzhu Xie 1, Jie ......
Graph regularized non-negative matrix factorization with prior knowledge consistency constraint for drug-target interactions prediction
Graph regularized non-negative matrix factorization with prior knowledge consistency constraint for drug-target interactions prediction Junjun Zhang 1 ......
Graph regularized non-negative matrix factorization with [Formula: see text] norm regularization terms for drug-target interactions prediction
Graph regularized non-negative matrix factorization with [Formula: see text] norm regularization terms for drug-target interactions prediction Junjun ......
LDAEXC: LncRNA-Disease Associations Prediction with Deep Autoencoder and XGBoost Classifier.
LDAEXC: LncRNA-Disease Associations Prediction with Deep Autoencoder and XGBoost Classifier. 作者: Lu Cuihong; Xie Minzhu 作者背景: College of Information S ......
[LeetCode] 1903. Largest Odd Number in String
You are given a string num, representing a large integer. Return the largest-valued odd integer (as a string) that is a non-empty substring of num, or ......
c++ for(auto itr : array) 和 for_each(array.begin(),array.end(),func)的区别
for(auto itr : array)和for_each(array.begin(),array.end(),func)这两种循环方式都可以用来遍历容器中的元素，但是它们之间存在一些区别： for(auto itr : array)：这种方式是C++11新增的基于范围的for循环1。它可以简化对 ......
使用 std::string_view 提升字符串处理性能
C++标准库提供了一个非常优秀的字符串处理类std::string，我们可以通过该类完成各种字符串操作。但是std::string有一个缺点，它的很多操作都是针对字符串实体，存在不必要的内存拷贝的代码，导致字符串的处理性能不尽如人意。 针对这种情况C++17标准引入了std::string_view ......
Class-Incremental Learning with Generative Classifiers(CVPR2021W)
前置知识：VAE（可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/348498294） Motivation 之前的方法通常使用判别式分类器，对条件分布\(p(y|\textbf{x})\)进行建模（classifier+softmax+ce）。其问题在于分类器会偏向最新学的类别， ......
string 是否线程安全
线程安全是什么 线程安全是指在多线程环境下，程序的执行能够正确地处理多个线程并发访问共享数据的情况，保证程序的正确性和可靠性。 type StringHeader struct { Data uintptr //存放指针，其指向具体的存储数据的内存区域 Len int //字符串的长度 } 并发访问 ......
Using Redis with FastAPI
Using Redis with FastAPI https://developer.redis.com/develop/python/fastapi/ https://github.com/fanqingsong/fastapi-redis-tutorial FastAPI is a Python ......
CF1809D Binary String Sorting 题解
题意： 思路： 贪心： 单调不降的 $ 01 $ 字符串，一定是一串连续的 $ 0 $ 再加上一串连续的 $ 1 $ 。由于每次操作的代价很大，所以需要在操作次数尽可能少的情况下，尽可能多地使用交换操作。 由于 $ 1 $ 次交换操作，只能减少 $ 1 $ 个逆序对，当存在多个逆序对时，优先通过删除 ......
Multi Fabrics/Admin - How to add the second controller to end device.
Hardware Required • Raspberry Pi 4• 2 x Silabs Thunderboard Sense 2 (TBS2 -- BRD4166A)• A Ubuntu Linux development environment or a Virtual Machine us ......
java中的try-with-resource语法
java的世界千奇百怪。。。当我甩出如下代码段，不知阁下如何应对？ try(A a=new A()){ 和a变量无关的业务代码块 } 没错，这就是“臭名昭著”的try-with-resource语法，乍一看让人不知所云，其实它和try-finally的下述代码等价 A a=new A() try{ ......
论文阅读：2023_Semantic Hearing: Programming Acoustic Scenes with Binaural Hearables
论文地址：语义听觉:用双耳可听器编程声学场景 论文代码：https://semantichearing.cs.washington.edu/ 引用格式：Veluri B, Itani M, Chan J, et al. Semantic Hearing: Programming Acoustic S ......
《REBEL Relation Extraction By End-to-end Language generation》阅读笔记
论文来源 代码地址 相关视频（YouTube） 相关概念： 1.What is natural language understanding (NLU)? Natural language understanding (NLU) is a branch of artificial intellige ......
神经网络入门篇：深度学习和大脑的关联性（What does this have to do with the brain?）
深度学习和大脑的关联性 开始讲故事（手动狗头） 深度学习和大脑有什么关联性吗？ 关联不大。 那么为什么会说深度学习和大脑相关呢？ 当你在实现一个神经网络的时候，那些公式是你在做的东西，你会做前向传播、反向传播、梯度下降法，其实很难表述这些公式具体做了什么，深度学习像大脑这样的类比其实是过度简化了我们 ......
Fine-grained Visual Classification with High-temperature Refinement and Background Suppression
摘要 细粒度视觉分类是一项具有挑战性的任务，因为类别之间的相似性很高，单个类别中数据之间的差异不同。为了应对这些挑战，以前的策略侧重于定位类别之间的细微差异并理解其中的判别特征。然而，背景还提供了重要信息，可以告诉模型哪些特征对于分类是不必要的甚至有害，并且过于依赖细微特征的模型可能会忽略全局特征和 ......
[LeetCode] 2264. Largest 3-Same-Digit Number in String
You are given a string num representing a large integer. An integer is good if it meets the following conditions: It is a substring of num with length ......
java.lang.IllegalStateException: Expected BEGIN_OBJECT but was STRING at line 1 column 2 path $
java.lang.IllegalStateException: Expected BEGIN_OBJECT but was STRING at line 1 column 2 path $ package com.example.core.mydemo.scooterOrderSms; impor ......
Python的with open
1、文件的基本操作 1. 打开文件 2. 操作文件 3. 关闭文件 关键字：open 方式1 f=open(r'a.txt', 'r', encoding='utf-8') # f = open(r'a.txt', mode='r', encoding='utf-8') res = f.read() ......
C++_22_string类型 - 重写版
string类型·变量定义 C++ 中提供了一个 string 内建数据类型，它可以替代 C 语言中的 char* 数组。 使用 string 数据类型时，需要在程序中包含头文件<string> #include <iostream> #include <string> using namespac ......
Go - check if an error contains a string
if err != nil { if strings.Contains(sql.ErrNoRows.Error(), err.Error()) { ctx.JSON(http.StatusNotFound, errorResponse(err)) return } ctx.JSON(http.Sta ......
【python笔记】contextlib，自定义with语句
参考书籍： 《深度学习入门——自制框架》[日]斋藤康毅 步骤18.5 使用with语句切换 with语法 python中的with语句，用于自动进行后处理。 如文件读写： with open('sample.txt', 'w') as f: f.write('hello sb!') 这段代码等价于 ......