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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 problem

c – 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ACMP

LC-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