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NJU软件分析笔记(2)
NJU Static Analysis Notes(2)——Data Flow Analysis Ⅰ 课程链接 本次课程主要内容 Overview of Data Flow Analysis Preliminaries of Data Flow Analysis Reaching Definitions Analysis 数据流分析概览 和上节课的知识相连接，数据流分析在理解上就是数据在CFG上的流动过程分（2020李宏毅）机器学习-NETWORK COMPRESSION
文章目录 NETWORK COMPRESSIONNetwork PruningKnowledge Distillation（知识蒸馏）Parameter QuantizationArchitecture DesignLow rank approximation Dynamic Computation NETWORK COMPRESSION Network Pruning 修剪方法： 修剪neurons Knowledge Distillation（知识蒸馏近似算法 - 3 - 随机采样和线性舍入
Approximation Algorithm： Randomized sampling and rounding of LP Source： Williamson and Shmoys. The Design of Approximation Algorithms. Cambridge University Press, 2010.机器学习 | 强化学习（5） | 价值函数拟合（Value Function Approximation）
价值函数拟合（Value Function Approximation） 导论（Introduction） 目前的价值函数都是基于打表法（lookup table）进行穷举 对于所有状态\(s\)都有一个实体\(V(s)\)去表示 或者对于每个状态-价值函数对\(s,a\)都有一个实体\(Q(s,a)\)去表示 对于拥有大规模马尔科夫决策过程的问题【CVX】Robust approximation
Navigator Probability distributionNorm ball constraintRobust approximationWorst-case robust approximationComparsion of stochastic and worst-case robust approximationcvx code Finite SetNorm bound errorUncertainty ellipsoids Reference Probability dist【CVX】Lp norm approximation
Navigator Norm approximation problemcvx codeyalmip codecvx codeyalmip code Reformulationcvx codeyalmip code cvx: dualyalmip: dualReference Norm approximation problem We consider the unconstrained norm approximation problemc – 矩形近似算法
我有一个不到32个绝对矩形大小的枚举,我需要给出尺寸并找到我的枚举中的最佳近似值. 有没有更好的(即更易读和可维护)的方式比我正在制定的大量嵌套if和其他的意大利面条代码？ 目前我刚刚： enum imgOptsScale { //Some relative scales w005h005 = 0x8, w010h010 = 0x9,javascript – SVG：将弧转换为Cubic Bezier
我正在尝试做一些我会非常简单的事情：用Cubic Bezier曲线替换SVG路径中的所有弧. 这个：http://www.w3.org/TR/SVG11/implnote.html#ArcImplementationNotes并没有真正帮助我,因为它没有真正说明转换. 我知道如何制作简单的Arcs,但SVG Arcs确实有很多参数. 所以我需要的只是一个算法：poj 1650 Integer Approximation 小数逼近问题 （★☆☆☆☆）
http://poj.org/problem?id=1650 题意很简单，给出两个数A (0.1 <= A < 10)，L (1 <= L <= 100000)，求出这样两个整数N,D(1 <= N, D <= L)，要求满足|A - N / D|的值最小。 一看题我就用了暴力搜索，结果竟然超时，有点不可思议，并伴有一点郁闷！！！ 看过几篇网上的解题报告，才深刻认识到：我的ACMPLC-BLSTM及其改进
摘要BLSTM解码时，解码器需要等待整个音频到达后才开始解码，因为时间反方向的前向传播需要末尾的历史信息。BLSTM这一延时问题使其不适用与实时语音识别。context-sensitive-chunk BLSTM（CSC-LSTM）和latency-controlled BLSTM（LC-BLSTM，延时控制-双向LSTM）都将整句切分为数个chunks。通过在