地址：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/dqn/DQNNaturePaper.pdf
当然还有其他的数据结构，如哈希表，使我们能够在字符串数据集中搜索单词。为什么我们还需要 Trie 树呢？尽管哈希表可以在 O(1) 时间内寻找键值，却无法高效的完成以下操作： 找到具有同一前缀的全部键值。
小 A 有一张 T\times T 的网格图，左下角为 (0,0)，右上角为 (T,T)，他在其中指定了 n 个关键点，保证任意两个关键点不同行且不同列。
有一批共n个集装箱要装上2艘载重量分别为C1和C2的轮船，其中集 装箱i的重量为Wi，且
2021/3/2更新： https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/114291365
本篇文章并不会直接进入主题讲为什么LongAdder性能好于AtomicLong，而是先介绍一下volatile，一是可以将最近所学理一下，二是我觉得AtomicLong是为了解决volatile不适用的场景，就当是一个铺垫，然后在介绍AtomicLong，最后在介绍LongAdder以及LongAdder和AtomicLong的性能比较 ，如果直接想看原因直接跳转至文末：产生性能差异的原因。
对于前两个题目，记得一个简要判断口诀：奇数二分取中间，偶数二分取中间靠左。对于后一道题目，需要知道公式：
机器之心报道 机器之心编辑部 在这篇论文中，来自苹果的研究者提出了一种用于移动设备的轻量级通用视觉 transformer——MobileViT。该网络在 ImageNet-1k 数据集上实现了 78.4% 的最佳精度，比 MobileNetv3 还要高 3.2%，而且训练方法简单。目前，该论文已被 ICLR 2022 接收。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2110.02178.pdf 代码链接：https://github.com/apple/ml-cvnets 轻量级卷积神经网
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 在这篇论文中，来自苹果的研究者提出了一种用于移动设备的轻量级通用视觉 transformer——MobileViT。该网络在 ImageNet-1k 数据集上实现了 78.4% 的最佳精度，比 MobileNetv3 还要高 3.2%，而且训练方法简单。目前，该论文已被 ICLR 2022 接收。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2110.02178.pdf 代码链接：https://github.com/appl
第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-6 算法训练 安慰奶牛 最小生成树
Objection是一款移动设备运行时漏洞利用工具，该工具由Frida驱动，可以帮助研究人员访问移动端应用程序，并在无需越狱或root操作的情况下对移动端应用程序的安全进行评估检查。
有工程师反馈R5引导A53和R5的应用程序后，A53和R5的应用程序没有正确执行。因此做了一个MPSoC R5引导4个A53和两个R5的应用程序的例子。
在java21之前，字符串拼接或者字符串与表达式组合主要是用StringBuilder、String::format、java.text.MessageFormat，不过可读性都不是太好，java21引入了StringTemplate(java.lang.StringTemplate)来解决这个问题。
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所有基本体都在原点处居中。您必须转换点以获得任意旋转、转换和缩放的对象（请参见下文）。
我们复制了Ghysels（2013）中提供的示例。我们进行了MIDAS回归分析，来预测季度GDP增长以及每月非农就业人数的增长。预测公式如下
孤立森林或“iForest”是一个非常漂亮和优雅简单的算法，可以用很少的参数来识别异常。原始的论文对广大的读者来说是容易理解的，并且包含了很少的数学知识。在这篇文章中，我将解释为什么iForest是目前最好的大数据异常检测算法，提供算法的总结，算法的历史，并分享一个代码实现。
和 samtools faidx /opt/ref/hg38/hg38.fa chr1:1-1000 获取序列：
作者：Xinlei Chen、Ross Girshick、Kaiming He、Piotr Dollar
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 在这篇论文中，来自苹果的研究者提出了一种用于移动设备的轻量级通用视觉 transformer——MobileViT。该网络在 ImageNet-1k 数据集上实现了 78.4% 的最佳精度，比 MobileNetv3 还要高 3.2%，而且训练方法简单。目前，该论文已被 ICLR 2022 接收。 论
在上一篇提高到了 web 通信的各种方式，包括 轮询、长连接 以及各种 HTML5 中提到的手段。本文将详细描述 WebSocket协议 在 web通讯 中的实现。 一、WebSocket 协议 1. 概述 websocket协议允许不受信用的客户端代码在可控的网络环境中控制远程主机。该协议包含一个握手和一个基本消息分帧、分层通过TCP。简单点说，通过握手应答之后，建立安全的信息管道，这种方式明显优于前文所说的基于 XMLHttpRequest 的 iframe 数据流和长轮询。该协议包括两个方面，握手链接
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。
这里以inDrop实验数据举例，spliced/unspliced的RNA可以通过：
我们复制了Ghysels（2013）中提供的示例。我们进行了MIDAS回归分析，来预测季度GDP增长以及每月非农就业人数的增长
Link: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5870771/
在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型，本章会将其组装起来，构成特殊的数据结构，即向量、矩阵与列表。这些数据结构在社交网络分析中极其重要，本质上对图的分析，就是对邻接矩阵的分析，而矩阵又是由若干个向量构成，因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构。
虽然很多人都觉得前端算法弱，但其实 JavaScript 也可以刷题啊！最近两个月断断续续刷完了 leetcode 前 200 的 middle + hard ，总结了一些刷题常用的模板代码。
根据 Microsoft 2017 年 10 月安全通告，多个版本 Windows 中的 dnsapi.dll 在处理 DNS response 时可导致 SYSTEM 权限 RCE。 需要注意的是，不是 Windows 系统中所有 DNS 解析都有问题，比如 nslookup 并不解析 DNSSEC，所以没有问题，同时，也不是所有能触发漏洞的地方都能在 SYSTEM 权限下执行代码，只有像 Windows Update 这样的 SYSTEM 权限进程才能成为 SYSTEM 权限 RCE 的攻击入口。 以
由于设计原因，前端的js代码是可以在浏览器访问到的，那么因为需要让代码不被分析和复制从而导致更多安全问题，所以我们要对js代码进行混淆。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.11752.pdf
如果是Player1,他的BR(Best Response)？ 选择”上”是对应Player2选择”左”的最佳选择 选择”中”是对应Player2选择”右”的最佳选择 当对手选择左右的概率相等的时候，此时最好的选择是下。 Ui(u)=0.5*5+5*0=2.5收益 Ui(M)=1*0.5+4*0.5=2.5收益 Ui(D)=0.5*4+0.5*2=3收益 但是情况可能不一样，比如Player2选择左右的概率为pos1,pos2时就需要重新计算。 假设Player2选择右的概率为PxPxP_x,收益如下： u(U,L)u(U,L)u(U,L) = (1−Px)(1−Px)(1-P_x)* 5 + 0 * PxPxP_x= 5*PxPxP_x u(D,L)u(D,L)u(D,L) = (1−Px)(1−Px)(1-P_x) * 1 + 4 * PxPxP_x = 4 - 3 * PxPxP_x u(M,L)u(M,L)u(M,L) = (1−Px)(1−Px)(1-P_x)* 4 + 2 * PxPxP_x = 2 + 2 * PxPxP_x 所以画图表示如下： 其中P1P1P_1=u(U,L)u(U,L)u(U,L),P2P2P_2=u(D,L)u(D,L)u(D,L) ,P3P3P_3=u(M,L)u(M,L)u(M,L),横坐标表示Player2选择左的概率。
前面我们通过圆形的区域和平滑过渡，认识了两个非常重要的内置函数 step 和 smoothstep。其中这两个方法本质上是非常简单的，GLSL 中内置它们是因为非常通用，GPU 对其有特殊的优化，从而可以被硬件加速。
2482. Franky的胡子 ☆ 输入文件：beard.in 输出文件：beard.out 简单对比 时间限制：1 s 内存限制：128 MB 【题目描述】 Franky很苦恼他一直不长胡子。 看到同学大叔一样的胡子，Franky总是很无耻的偷笑... 有一天，杨老师要带Franky参加n天的外出培训！！！好开心！！ 在火车上，Franky突然发现自己长了胡子！ 杨老师带Franky去查了基因图谱==（好贴心） 并且发现： 1.胡子初始每天深夜都会长v cm；
Canvas顶级动画之游动的花花肠子 代码比较精简，适合有一定Canvas基础的程序员开发，如果你没有基础，请点击它：一看就学废，“我不是费圆” 博客指南 <!DOCTYPE html> <html
宁超在他的公众号“Pythn与数量遗传学”的“方差组分估计之约束最大似然”文章中，给出了下面两种计算公式，公式一是直接似然函数（direct REML），公式二是间接的似然函数（MME based REML）。
PaLM 在decoder-only架构中使用标准的 Transformer 模型架构（即每个时间步只能关注其自身和过去的时间步），并进行以下修改： （1）采用SwiGLU激活函数：用于 MLP 中间激活，因为与标准 ReLU、GELU 或 Swish 激活相比，《GLU Variants Improve Transformer》论文里提到：SwiGLU 已被证明可以显著提高模型效果。
原博客简介：Predictive Hacks是与数据科学相关的在线资源中心。该博客是由一群数据科学家运营，专注于讲解在各种领域如何运用大数据技术（从机器学习和人工智能到业务领域）。
我们将网络中的特征学习表示为最大似然优化问题。 设G = (V, E)为给定网络。 我们的分析是通用的，适用于任何有向（无向）的带权（无权）网络。 设f: V -> R^d是从节点到特征表示的映射函数，我们的目标是为下游预测任务学习它。 这里d是指定我们的特征表示的维数的参数。 等价地，f是大小|V|×d的参数矩阵 。 对于每个源节点u ∈ V，我们将N[S](u) ⊂ V定义为，通过邻域采样策略S生成的节点u的网络邻域。
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今天给大家介绍浙江大学药学院侯廷军教授和康玉副教授团队、齐鲁制药合作在Journal of Medicinal Chemistry发表的一篇论文“FFLOM: A Flow-Based Autoregressive Model for Fragment-to-Lead Optimization”。该文提出了一种新的基于流（flow）的自回归模型FFLOM，可用于先导化合物优化任务中小分子的连接子（linker）和R基团设计，使用者可自定义待修改片段和生成长度，在保留优势区域及其构象的前提下对局部片段进行改进。在ZINC、CASF和PDBbind等多个测试集上的评估显示，FFLOM生成的分子在有效性、唯一性、新颖性和重现率指标上均表现良好；在片段连接、PROTAC设计、R基团生长和R基团优化四个实际应用案例中，不仅能够复现实验验证的基线分子，且能生成大量结合亲和力打分更优的新颖结构。
本文主要讲一些看到的RWKV 6模型的Linear Attention模块推理加速方法，在这篇博客中暂不涉及对kernel的深入解析。首先，flash-linear-attention（https://github.com/sustcsonglin/flash-linear-attention ）这个仓库旨在对各种线性Attention架构进行工程加速，例如RetNet，GLA，Manba，RWKV6（2024年4月引入）。它使用Triton来编写代码，并针对不同的线性Transformer架构使用不同的优化方式。例如对于RWKV 6就采用在时间维度进行kernel fuse的方式来加速。其次，RWKV-CUDA是RWKV系列模型迭代中针对Linear Attention模块的改进开发的自定义高性能cuda kernel（https://github.com/BlinkDL/RWKV-CUDA）。flash-rwkv（https://github.com/BBuf/flash-rwkv）仓库在RWKV-CUDA的最优性能算子的基础上进行了封装，提供了rwkv5_cuda_linear_attention和rwkv6_cuda_linear_attention两个接口方便在HuggingFace模型实现中直接加速推理的prefill阶段速度。
public class RC6Cryptor { public byte[] Encrypt(byte[] data, string pwd) { SymmetricAlgorithm sa = Rc6.Create(); // byte[] inputByteArray = data;//得到需要加密的字节数组 //设置密钥及密钥向量 sa.Ke
题目链接：http://match.yuanrenxue.com/match/1
我们理一下思路，大小是由长度和高度决定，如果选 0 到 8 就保证了长度最长，此时大小是 0 号柱子的高度 1 乘以长度 8 。我们如果想面积更大怎么做呢，只能减小长度，增加高度。是左边的柱子向右移动变成 1 号柱子呢？还是右边的柱子向左移动变成 7 号柱子呢？当然是哪边的柱子短就改哪边的！只有这样，高度才有可能增加。
本文作者：IMWeb 黄龙 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 不清楚fis3是什么的可以先看这个链接 http://fis.baidu.com/ 背景 从fis的官方文档上看，f
从fis的官方文档上看，fis 除了deploy 插件是支持异步的其它都不支持。但是有好多node包 都是异步，怎么才能让fis支持异步插件呢？
本文旨在通过充分利用卷积探索一种更高效的编码空域特征的方式：通过组合ConvNet与ViT的设计理念，本文利用卷积调制操作对自注意力进行了简化，进而构建了一种新的ConvNet架构Conv2Former。ImageNet分类、COCO检测以及ADE20K分割任务上的实验结果表明：所提Conv2Former取得了优于主流ConvNet(如ConvNeXt)、ViT（如Swin Transformer）的性能。
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