中国计算机学会(CCF)推荐学术会议-A(计算机网络):NSDI 2026

NSDI 2026

The 23rd USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation (NSDI '26) will be held on May 4–6, 2026, in Renton, WA, USA. NSDI focuses on the design principles, implementation, and practical evaluation of networked and distributed systems. Our goal is to bring together researchers from across the networking and systems community to foster a broad approach to addressing overlapping research challenges.

所属领域:计算机网络

CCF推荐:A

录用率:12.5%(2025年)

时间地点:2026年5月4日-华盛顿州·美国

征文主题

高可用性和可靠的网络系统

网络系统的安全和隐私

分布式存储、缓存和查询处理系统

可持续、低能耗和低碳的网络系统

云/多租户系统

移动和嵌入式/传感器应用和系统

网络硬件和物理层通信技术的系统方面

网络和工作量测量系统

自组织、自治和联邦网络系统

管理、调试和诊断网络系统中的问题

网络系统的虚拟化和资源管理

部署网络系统的经验

大数据网络化系统

应用于网络系统的测试和/或验证

用于机器学习的网络系统和用于网络系统的机器学习

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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