MMM的又一周计划[2019 7.1→2019.7.7]

最新推荐文章于 2025-07-27 17:14:19 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/zsx6/p/11112458.html

博主分享了一周内的算法学习目标，包括二分图最佳匹配、网络流、HH的项链等算法题目，以及在洛谷平台上的排名提升和个人挑战。

发现今天是7.1然后又是星期一

来一发吧

本周目标：

1.二分图最佳匹配

2.网络流

3.HH的项链

4.洛谷rk前1000（目前1.1k） （upd：469）

5.AC260（35题，上周A了34，应该不会太难） (upd：这周怎么又是AC 34 ）

6.洛谷试炼场打3个（提高大部分感觉没学过一样）

7.搜索练5题

8.带权并查集

大概就这么多吧，一周计划，不是一天。

写给自己看

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用户画像新突破：基于AI原生的增量学习框架
AI天才研究院
07-14 558
本报告系统解析"基于AI原生的增量学习框架"在用户画像领域的技术突破，通过理论-架构-实现-应用的全链路分析，揭示其如何解决传统用户画像的静态性、冷启动与知识遗忘三大核心痛点。内容覆盖从第一性原理的增量学习机制推导，到工业级架构设计的组件拆解；从对抗概念漂移的算法优化，到隐私增强的部署实践；最终展望该框架在精准营销、智能推荐等场景的扩展潜力。本文构建了"专家深度-中级实践-入门认知"的多层次解释体系，为技术从业者提供从理论到落地的完整知识图谱。非平稳数据分布。
跨语言问答系统在AI原生平台中的构建
AI天才研究院
07-13 395
跨语言问答（Cross-Lingual Question Answering, CLQA）是AI原生平台的核心能力之一，旨在打破语言壁垒，让用户以任意语言查询并获取全球知识。本文从第一性原理出发，系统解析CLQA的理论框架、架构设计与实现机制，结合AI原生平台的特性（如多模态融合、实时性、可扩展性），探讨其在实际场景中的部署策略与高级考量（如小语种支持、伦理公平性）。通过层次化解释（专家→中级→入门）与可视化工具。
RK3399平台Android7系统编译及问题解决
hqyhqyhq的专栏
04-29 2190
鉴于 Rockchip Buildroot SDK 目前只在 Linux 下编译，我们也仅提供了 Linux 下的交叉编译工具链。其中 U-Boot 及 Kernel 使用的编译工具链预置目录在 prebuilt/gcc 下，buildroot 使用该开源软件中编译出来的工具链。U-Boot 及 Kernel 编译工具链-gnu/bin/aarch64-linux-gnu对应版本Buildroot 编译工具链。
18.MYSQL数据库（2）
qq_39544887的博客
03-09 882
6 MySQL 集群 Cluster 服务性能扩展方式 Scale Up，向上扩展，垂直扩展 Scale Out，向外扩展，横向扩展 6.1 MySQL 主从复制 6.1.1 主从复制架构和原理 6.1.1.1 MySQL的主从复制 读写分离 复制：每个节点都有相同的数据集，向外扩展，基于二进制日志的单向复制 6.1.1.2 复制的功用 负载均衡读操作 备份 高可用和故障切换 数据分布 MySQL升级 6.1.1.3 复制架构 一主一从复制架构 一主多从复制架构 6.1.1.4 主从复制原理
统计学习笔记-第7章 支持向量机
qq_36178962的博客
08-12 454
听大牛说，经常写博客有助于知识沉淀，我这虽然没啥沉淀，只有残渣。不过，俗话说的好，好记性不如烂笔头，及时把学过的知识给其他人讲一遍，确实是最好的复习方法。 支持向量机这部分的知识点断断续续看了一周，看的头皮发麻，至今仍有许多疑惑。在理解之前先记下部分总结，也包括一些不懂的点，等回过头有时间再过来看看。因为本人也是初次接触机器学习，可能会存在不足之处，望各位大佬多多指正。
LLM-＞Rec综述：Pre-train, Prompt, and Recommendation: A Comprehensive Survey of...
2301_79838167的博客
04-13 2000
该论文通过系统性分类、多维度分析和前瞻性讨论，为基于语言模型的推荐系统研究提供了全面的技术路线图，既总结了现有成果，也揭示了未来创新的潜在空间，尤其在提示学习、多模态融合和隐私保护等领域具有重要指导意义预训练语言模型（PLM）在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大成功，通过自监督学习从大规模语料库中学习通用表征。这种预训练模型及其学到的表征可有效迁移至下游NLP任务。近年来，这一训练范式被引入推荐系统领域，成为学术界和工业界的研究热点。
GCE 部署 ELK 7.1可视化分析 nginx
weixin_30275415的博客
07-15 512
目录 一、准备 1.1、服务器环境准备 二、安装 ES 2.1、遇到小问题 三、安装 Kibana 四、安装 Logstash 一、准备 我这边有一个网站放在了 Google VM 上面，所...
《关于yolov10模型的详解分析》
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有MMM个预测框（predictions），记为p1p2pMp1​p2​...pM​有NNN个真实目标（GT），记为g1g2gNg1​g2​...gN​定义匹配矩阵X∈RM×NX∈RM×N，其中xijx_{ij}xij​表示将预测pip_ipi​分配给 GTgjg_jgj​的“运输量”（匹配强度）项目数学表达成本矩阵Kexp⁡−CϵKexp−Cϵ最优解形式X∗d。
数学算法优化神经网络的注意力机制
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本文旨在系统地介绍数学算法在优化神经网络注意力机制中的应用。我们将涵盖从基础理论到高级优化技术的完整知识体系，重点分析如何通过数学方法提升注意力机制的计算效率和模型性能。文章首先介绍注意力机制的基本概念，然后深入探讨各种数学优化算法，接着通过实际案例展示优化效果，最后讨论应用场景和未来趋势。注意力机制(Attention Mechanism)：一种模拟人类认知注意力的神经网络组件，能够动态地聚焦于输入的不同部分自注意力(Self-Attention)
联邦学习中的终身学习机制：AI原生应用的持续进化
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本分析聚焦联邦学习（FL）与终身学习（LL）的融合机制，探讨AI原生应用在动态环境中的持续进化能力。通过结构化分解，本文从理论基础到工程实现，系统解析联邦终身学习（FLL）的核心挑战（如非IID数据漂移、跨任务知识保留）、技术框架（记忆增强聚合、任务增量建模）及实践路径（医疗/物联网场景落地）。提出"分布式记忆-动态任务"双轴架构，结合数学形式化与代码实现，为构建持续进化的AI系统提供技术路线图。动态数据分布：客户端数据随时间出现非平稳漂移（如用户偏好变化）。任务增量性。
【MySQL】服务端持久化层MySQL零基础入门实战
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MySQL零基础入门实战，本文讲解mysql源码部署，容器化部署，分库分表，读写分离，MySQL高可用等。
Hive从入门到高级
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目录 一、Hive的简介 1.1 出现的原因 1.2 hive是什么 1.3 Hive的优缺点 二、hive的框架原理(重点) 二、hive的框架原理(重点) 2.1 hive的框架结构 2.2 hive的运行原理 2.3 hive和hadoop的关系 2.4 Hive与关系型数据库的比较 三、hive的安装模式 3.3 远程模式 3.3.1 概念 3.3.2 hive的服务端的配置 3.3.3 服务项的启动操作 3.3.4 客户端连接hiveserver2 3.3.5
SHFE.ag 2018年全年tick指数，自己合成的单品种指数（tick级），自有版权，全网独家
09-07
指数相比主连数据，更能反映该品种的波动情况，换月时没有跳空，不管回测还是实盘，都更科学。 按照每天最大和第二大openint字段作为vwap依据（参考南华指数编制规则），数据为自采后，用kdb经过算法合成，本人拥有完全知识产权，请勿二次销售。 可广泛应用于量化深度学习训练、高精度回测、portfolio构建、科学研究等，数据为csv格式，可导入任何数据库。 压缩包已加密，密码为csdnexthe 示例数据： datetime,price,size,openint 2016-01-04 09:00:00.500,3204,258,502814 2016-01-04 09:00:01.000,3203,310,502994 2016-01-04 09:00:01.500,3201,580,503092 2016-01-04 09:00:02.000,3203,158,503160 2016-01-04 09:00:02.500,3201,74,503172 2016-01-04 09:00:03.000,3201,120,503200 2016-01-04 09:00:03.500,3202,50,503162 2016-01-04 09:00:04.000,3202,6,503160
spring-aop-6.1.15.jar中文-英文对照文档.zip
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09-07
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
perl-Statistics-Descriptive-3.0702-6.el8.tar.gz
09-07
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
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ccs软件测试学习笔记与工具集合项目_软件测试学习笔记_测试用例设计与管理_自动化测试工具介绍与使用指南_Python环境搭建与配置教程_Selenium_Katalon_UFT_Pos.zip
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使用python编写的五子棋程序
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游戏基本玩法 落子对弈：玩家（执白子）与 AI（执黑子）进行五子棋对弈，通过在棋盘交叉点落子，目标是率先在横、竖、斜任意方向上连成五子。 计时功能 存在落子计时机制，在规定时间内玩家需要完成落子操作，增加了游戏的紧张感和节奏性。 难度选择功能 提供 “简单”“中级”“高级” 三种难度选项，不同难度下 AI 的落子策略和思考深度不同，满足不同水平玩家的游戏需求，让玩家可以根据自身棋艺选择合适的挑战难度。 重新开始功能 设有 “重新开始” 按钮，点击后可以重新开启一局五子棋游戏，方便玩家在当前对局结束或想重新挑战时快速开始新的游戏。
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MMM64位1.2.9.2汉化补丁使用指南
MMM是一个可能存在的软件名称，但由于不是一个主流或广泛认知的软件，这里不做具体软件功能的假设。在64位版本中，软件针对64位操作系统进行优化，以提供更好的性能和稳定性。版本号"1.2.9.2"则代表这是软件的某个...
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