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latex帽子汇总

\(\hat{A}\) \hat{A} \(\widehat{A}\) \widehat{A} \(\tilde{A}\) \tilde{A} \(\widetilde{A}\) \widetilde{A} \(\overline{A}\) \overline{A} \(\underline{A}\) \underline{A} \(\overbrace{A}\) \overbrace{A} \(\underbrace

一阶线性非齐次常微分方程结果中 ln函数不加绝对值和定积分常数省略的问题

一.事件起因二.尝试解决说是绝对值，但其实问题的核心还是在于为何代入公式计算的时候完全略去了定积分得到的常数C（绝对值可以被一个任意常数C作为系数抵消）对于一直以来怠惰而且不求甚解的我来说，这也是个不能忽视的问题，经过自己冥思苦想无果后，我重新审视了常熟变易法证明该公式

论文笔记 ACL 2021|Document-level Event Extraction via Parallel Prediction Networks

文章目录 1 简介1.1 创新 2 方法3 实验 1 简介论文题目：Document-level Event Extraction via Parallel Prediction Networks 论文来源：ACL 2021 论文链接：https://aclanthology.org/2021.acl-long.492.pdf 代码链接：https://github.com/HangYang-NLP/DE-PPN 1.1 创新提出

深度强化学习——ppo(待重写)

PPO abstract PPO通过与环境交互来采样数据和使用随机梯度上升优化"替代"目标函数之间交替使用。鉴于标准策略梯度方法对每个数据严格不能执行一次梯度更新，本文章提出了一个新的目标函数，该函数支持多个epochs的小批量更新。 Introduction 本文使用的算法在仅使用一阶优化的情况下，

Fast-LIO论文阅读

@目录一、系统流程与符号说明1、定义流形中的＋－IEKF算法步骤一、系统流程与符号说明 1、定义流形中的＋－从上面的定义，很容易验证 IEKF 符号含义 \(\mathbf{z}_{j}^{\kappa}=\mathbf{G}_{j}\left({ }^{G} \widehat{\mathbf{p}}_{f_{j}}^{\kappa}-{ }^{G} \mathbf{q}_{j}\r

第二十二课.XGBoost

目录模型公式优化算法目标函数树的生成预测值的确定特征空间的划分使用 XGBoost 实现波士顿房价预测使用 XGBoost 完成乳腺癌诊断的二分类问题模型公式 XGBoost 在集成学习中占有重要的地位，其具有理论的完备性和在比赛中的实用性： XGBoost 的本质属于加法模型，其基函数

【2019/SDM】Deep Anomaly Detection on Attributed Networks

文章链接：http://www.public.asu.edu/~kding9/pdf/SDM2019_Deep.pdf 源码链接：https://github.com/kaize0409/GCN_AnomalyDetection TL;DR 目前属性网络中的异常检测方法都是使用浅层的学习机制或者子空间特征，但现实中属性网络非常稀疏并且数据是非线性的。论文中提出一种基

Legendre-Galerkin方法以及Chebyshev-Legendre-Galerkin方法以及Python实现

一维Helmholtz方程的Chebyshev - Galerkin谱方法在上面这篇博文中,讲述了加权余量法的基本原理,以及系统地推导,阐述了 C h e b y

卡尔曼滤波

一、简介上世纪60年代卡尔曼为了克服维纳滤波必须用到无限过去数据的缺点，把状态空间模型引入滤波理论，并导出了一套递推估计算法，后人称之为卡尔曼滤波理论。卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一

Latex的各种帽子

转载 1. \(\hat{A}\): \hat{A} 2. \(\widehat{A}\): \widehat{A} 3. \(\tilde{A}\): \tilde{A} \widetilde{A} \overline{A} \underline{A} \overbrace{A} \underbrace{A} \overset{a}{b} \underset{a}{b} \overleftarrow{A} \overrightarrow{A}

吴恩达老师的神经网路和深度学习_04

上节学习笔记主要学了点二分类（Binary Classification）链接如右边https://www.cnblogs.com/mengmengxia/p/10534960.html 这篇主要学习逻辑回归、逻辑回归的代价函数和梯度下降法。那么先看如何使用逻辑回归来解决二分类问题。逻辑回归(Logistic Regression)

[HAOI2015]按位或（min-max容斥，FWT，FMT）

题目链接：洛谷题目大意：给定正整数 $n$。一开始有一个数字 $0$，然后每一秒，都有 $p_i$ 的概率获得 $i$ 这个数 $(0\le i< 2^n)$。一秒恰好会获得一个数。每获得一个数，就要将我们有的数与获得的数进行按位或。问期望经过多少秒后，我们的数变成 $2^n-1$。 $1\le n\le 20,\sum p_i=1$。 %