<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[yy9708的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; yy9708]]></copyright><item><title><![CDATA[北京有多少猫咪]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/156993914</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/156993914</guid><author>yy9708</author><pubDate>Thu, 15 Jan 2026 21:32:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[简单来说，就是**“在信息不足的情况下，利用逻辑拆解和常识，推算出靠谱的数量级”**。拆解（Divide and Conquer）面对“北京有多少猫”这个庞然大物，直接猜肯定错。但我们可以把它拆解成“北京有多少人”  “有多少户家庭”  “多少家庭养猫”。每一个小问题，都比大问题好回答。误差抵消（The Magic of Error Cancellation）这是费米估算最“玄学”也最科学的地方。当你把长链条的变量相乘时，你可能第一步猜高了（高估），第二步猜低了（低估）。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[从图卷积网络（GCN）到简化图卷积网络（SGC）的对话]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/150957972</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/150957972</guid><author>yy9708</author><pubDate>Thu, 28 Aug 2025 17:42:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了图卷积网络(GCN)的基本原理和简化版模型SGC。GCN通过多层结构聚合邻居信息，但存在计算复杂、可解释性差等问题。SGC通过移除非线性激活函数，将多层线性变换合并为一步，大幅简化模型结构。实验表明，SGC在保持性能的同时显著提升效率，其成功源于保留特征传播这一核心机制。论文从谱域分析角度证明SGC相当于固定低通滤波器，能有效平滑图信号。这种简化思路为图神经网络设计提供了新视角。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[量子密码学与普通密码学区别]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/149277574</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/149277574</guid><author>yy9708</author><pubDate>Fri, 11 Jul 2025 16:34:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[量子密码学与普通密码学（又称经典密码学）的核心差异在于其依赖的安全原理和技术路线：普通密码学基于数学难题的计算复杂性，而量子密码学则基于量子物理定律。以下是两者的详细对比：核心是量子密钥分发（QKD），技术分支：对抗量子威胁侧信道攻击风险信任假设]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[推荐系统的技术演进脉络]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/149075174</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/149075174</guid><author>yy9708</author><pubDate>Wed, 02 Jul 2025 17:50:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[协同过滤又分为两个分支：基于用户的协同过滤（找到和你相似的用户）和基于物品的协同过滤（找到和你喜欢的物品相似的其他物品）。未来的发展方向可能包括：更好的可解释性（用户需要知道为什么推荐这个物品），更强的公平性（避免算法偏见），更高的效率（在移动设备上运行复杂模型），以及更好的隐私保护（联邦学习等技术）。矩阵分解解决了早期协同过滤的稀疏性和可扩展性问题，深度学习解决了矩阵分解的线性假设限制，注意力机制解决了序列建模的长距离依赖问题，图神经网络解决了高阶关系建模的问题。让我们先建立一个完整的技术发展图景。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[矩阵分解简介]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/149075110</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/149075110</guid><author>yy9708</author><pubDate>Wed, 02 Jul 2025 17:48:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[想象你正在整理一个巨大的图书馆。每本书都有很多属性：科幻程度、浪漫程度、复杂程度等等。每个读者也有对应的偏好：喜欢科幻的程度、喜欢浪漫的程度等等。如果我们能用几个数字来描述每本书的特征，用几个数字来描述每个读者的偏好，那么预测一个读者对一本书的喜好程度就变成了这两组数字的简单计算。这就是矩阵分解的本质：将复杂的用户-物品交互矩阵分解成两个更简单的矩阵——一个描述用户特征，一个描述物品特征。通过这种分解，我们能够发现数据背后的潜在模式，并对未观察到的用户-物品组合进行预测。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[知识蒸馏基础概念]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/146701581</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/146701581</guid><author>yy9708</author><pubDate>Sat, 29 Mar 2025 17:16:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种模型压缩技术，旨在将复杂模型（教师模型）的知识迁移到更小、更高效的模型（学生模型）中，使其在保持性能的同时降低计算资源需求。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[强化学习基础概念]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/146700179</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/146700179</guid><author>yy9708</author><pubDate>Sat, 29 Mar 2025 17:08:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[强化学习的基础概念，核心算法和学习路线]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【群体学习综述笔记】 论文：Swarm learning a survey of concepts, applications, and trends]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/146055679</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/146055679</guid><author>yy9708</author><pubDate>Wed, 05 Mar 2025 23:26:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[根据2025年3月份的一篇综述，总结了群体学习的概念和未来研究方向]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[医学成像中的安全、隐私保护和联合机器学习]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/146007352</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/146007352</guid><author>yy9708</author><pubDate>Tue, 04 Mar 2025 10:12:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[阅读文章《Secure, privacy-preserving and federated machine learning in medical imaging》由 Georgios A. Kaissis、Marcus R. Makowski、Daniel Rückert 和 Rickmer F. Braren 撰写，发表于 2020 年 6 月的《自然·机器智能》杂志，探讨了在医学成像中实现人工智能（AI）应用的同时如何保护患者隐私和数据安全。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[联邦学习基础概念]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/144407306</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/144407306</guid><author>yy9708</author><pubDate>Wed, 11 Dec 2024 18:28:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[参考书籍《深入浅出隐私计算》 - 李伟荣《隐私计算》 - 陈凯, 杨强结合大模型工具，以此笔记，记录自己的学习过程。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[两辆平板车装货问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/144269725</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/144269725</guid><author>yy9708</author><pubDate>Thu, 05 Dec 2024 16:19:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[学习数学建模做的笔记]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[模糊综合评判]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/144252021</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/144252021</guid><author>yy9708</author><pubDate>Wed, 04 Dec 2024 22:41:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[通过这样的评估可以看出该银行的各种风险水平的高低，不仅可以进行量化，而且还可以看出各种风险因素之间的影响（权重）的大小和风险程度。“由于商业银行风险程度评估的复杂性，常用的几种模糊分布函数都难以准确而合理地确定其分布函数，因此我们采用具体做法是向各专家提供被评估商业银行的具体情况，让各专家根据各自的判断要求填写专家咨询表。这个矩阵是通过专家评分法来确定的，即邀请领域内的专家对每个因素在不同评价等级上的可能性进行评估。确定每一个底层因素的风险程度的模糊分布，从而确定从 U 到 V 的模糊关系矩阵 R。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[隐私保护——差分隐私]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/144138217</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/144138217</guid><author>yy9708</author><pubDate>Fri, 29 Nov 2024 15:30:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[差分隐私概念的理解]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[逻辑回归模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/143868449</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/143868449</guid><author>yy9708</author><pubDate>Mon, 18 Nov 2024 22:27:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[二分类逻辑回归的代码和简要说明]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[碎片化学习——共形天线]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/116002782</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/116002782</guid><author>yy9708</author><pubDate>Thu, 22 Apr 2021 10:26:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[最后，共形天线不仅能适应运输机等大型平台，也能应用于战斗机等小型平台，使它们在执行既定任务的同时，还能开展侦察监视任务或实施电子战，从而不需要开发专门的侦察机或电子战飞机。由此，共形天线应运而生。无独有偶，在不久前举行的第八届世界雷达博览会上，中国电子科技集团也展示了一款机载共形天线，可安装于机身或机翼表面，在不影响气动布局的情况下，提升了无人机的探测性能。当然，引入共形天线后，最大的好处是彻底改变了天线突出武器表面的情况，达成了天线与机身的一体化设计，水面舰艇也实现了天线与桅杆、与舰桥的一体化设计。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[matlab2矩阵处理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/104736110</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/104736110</guid><author>yy9708</author><pubDate>Thu, 12 Mar 2020 18:47:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.特殊矩阵
1通用的特殊矩阵
(1)zeros函数：产生全0矩阵
zeros(m):产生mxm零矩阵
zeros(m,n):产生mxn零矩阵
zeros(size(A)):产生与矩阵A同样大小的零矩阵
&gt;&gt; A =zeros(2,3)
A =
     0     0     0
     0     0     0
&gt;&gt; zeros(size(reshape(A,3,...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[matlab1-基础入门]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/104581689</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/104581689</guid><author>yy9708</author><pubDate>Sun, 08 Mar 2020 12:24:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[参考https://www.ilovematlab.cn/thread-542310-1-1.html

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[typedef用法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/104267604</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/yy9708/article/details/104267604</guid><author>yy9708</author><pubDate>Tue, 11 Feb 2020 18:57:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[c语言提供各种标准类型的名称，比如 int，float等，但在某些时候，我们可能需要给已存在的类型起个别名
定义类型别名的语法格式为
typedef   类型名   类型别名
1简单名字替换
int a;//常规整型定义


typedef int interger;//定义interger为int变量的别名
interger a;//定义一个a的整型

2定义一个类型代表一个结构
typedef...]]></description><category></category></item></channel></rss>