PAT 甲级 1094 The Largest Generation (25 分)
题目描述A family hierarchy is usually presented by a pedigree tree where all the nodes on the same level belong to the same generation. Your task is to find the generation with the largest population.输入Each input file contains one test case. Each case start
PAT 甲级 1096 Consecutive Factors (20 分)
题目描述Among all the factors of a positive integer N, there may exist several consecutive numbers. For example, 630 can be factored as 3×5×6×7, where 5, 6, and 7 are the three consecutive numbers. Now given any positive N, you are supposed to find the maximu
2021年秋季PAT甲级满分题解与分析
第一题题目描述Let’s design a data structure A that combines arrays and linked lists as the following:At the very beginning, an integer array A0 of length L0 is initialized for the user. When the user tries to access the ith element A[i], if 0≤i<L0 , then A[
联邦学习知识初探——FedProx
概要Federated Optimization in Heterogeneous Networks 一文中，针对我们最长使用的FedAvg提出了一些改进，使得面对边缘设备上数据不稳定等异构问题。核心思想FedProx针对FedAvg算法的两个方面进行了调整。一个是不同设备计算能力存在差异,单纯的迭代会让部分设备承受压力过大。同时想让本地模型不偏离全局模型，影响全局模型收敛。针对这两个方面，改进算法如下：引入proximal term其中Fk(w)F_k(w)Fk(w)为第k个设备的损失函
联邦学习算法初探——q-FFL
基本简介Fair Resource Allocation in Federated Learning一文中针对普通的FedAvg算法对于单纯最小化聚合损失函数可能会对某些设备带来优势或者劣势。q-FFL它能使联邦网络中的设备分布更加公平（均匀）、准确。目标是确保培训过程不会过拟合模型任何一个设备。目标过于严格，只优化性能最差的设备，并且只在两三个设备网络中测试。核心思想由目标函数可知，为了更加公平需要调整表现贡献差的设备的权重，来减小准确度分布的方差。这个调整权重需要是动态的，因为设备的表现取决于被训
Python表白代码合集：5种表白代码，找不到对象你来找我，这也太秀了叭
文章目录一、容我啰嗦两句二、来吧，代码展示1、给女神比个小心心2、无限弹窗式表白3、这货不是表白代码，悄悄送给你们4、520表白墙5、抖音热门表白小软件6、无套路表白三、写在最后一、容我啰嗦两句爬虫看多了，对身体不好，我们来点现实的，学学表白找个女朋友他不香吗，对吧~文章最后教你们怎么打包成exe，如果你懒得搞懂代码怎么回事，直接复制代码打包成exe运行就好了。这样不管你发给别人也好，以后方便直接用也好，都很方便。咱就不整什么鸡皮疙瘩掉一地的情话啥的了，有需要的自行百度。二、来吧，代码展示
深度学习之安装pytorch（GPU版本，cuda为11）————conda安装+镜像
建立虚拟环境：conda create -n new_torch(自己取一个) python==3.7填上镜像信息conda config --add channels http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/conda config --add channels http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add ch
API接口自动化测试框架搭建（十二）-封装conf配置文件读写数据方法operate_conf.py
（十二）-公共方法-conf配置文件读写数据1 设计目的2 整理框架3 安装配置文件操作模块4 设计脚本operate_conf.py5 operate_conf.py完整代码6 目前框架结构1 设计目的主要是存放所有接口的返回值；接口依赖时从配置中读取需要的接口返回值。2 整理框架在上一节中，我们封装了write_excel.py，并做了验证，所以我们把调试代码注销掉；打开write_excel.py，注销掉最后几行代码：# if __name__ == "__main__":#
Life Long Learning论文初探————Online Fast Adaptation and Knowledge Accumulation（OSAKA）
基本知识简介一. 基本概念Life Long learning 也可以被叫做continual Learning、incremental learning，强调在不断的，一直学习下去。相比于传统的机器学习，我们只针对一个特定的任务（例如：猫狗图片分类），Life Long Learning则是会有一系列顺序的任务（任务之间存在一定关系），即由多个传统机器学习任务组成（如下图）二. 相关问题：灾难性遗忘提到Life Long learning，最直接也是必须要面对的就是新知识的获取必然会导致旧知识的
Learning to Learning with Gradients———论文阅读第一部分
本次关注的是learning to learning with Gradients一文，针对目前meta-learning进行了一些学习和总结，第一部分包括一到三章。一. 介绍当前机器学习和人类学习依然存在很大差距，特别是人类能通过少量数据就能掌握大部分知识，而机器学习往往需要大量数据进行训练，以及大量的训练周期。同时当前比较火的终身学习也似乎在强调对于机器而言往往有多个任务存在以及需要不断累积之前的知识（避免灾难性遗忘）。因此“学习去学习”或者元学习概念也就应运而生。我们希望能有一套策略让机器自主去进
API接口自动化测试框架搭建（十三）-优化operate_conf.py并创建用户数据目录data
（十三）-优化operate_conf.py并创建用户数据目录data1 创建用户数据目录data2 创建配置文件response.conf3 优化operate_conf.py4 验证配置文件读写5 目前框架结构1 创建用户数据目录data目的是存放用户数据；后续主要有cookie的保存、token的保存、配置文件config的保存。在项目根目录下新建名为data的python包目录，如下：2 创建配置文件response.conf在data目录下新建名为response.conf的
Learning to Learning with Gradients———论文阅读第二部分
（前几天忙着处理联邦学习和终身学习任务，加上有点犯懒，没有坚持看论文，今天继续！！）第一部分点击这里！！Learning to Learning with Gradients———论文阅读第一部分四. 基于模型不可知的元学习算法（MAML）前三章我们主要探讨了元学习的基本概念，以及如何以数学方式去描述任何一个元学习算法，以及元学习应该具备的性质等，这一节，论文想提出一个通用的、与模型无关的元学习算法。作者主要关注的是如何去训练出事参数，使得模型在新任务重使用少量数据计算就能达到最大的性能。这也就是M
Learning to Learning with Gradients———论文阅读第三部分
元学习中一个很重要的算法MAML，给出了讲解以及对应的代码，现在继续深入这个算法。四. 基于模型不可知的元学习算法（MAML）4.2 几种MAML4.2.1 监督的回归和分类任务核心和之前是一样的，对于监督学习的话，单输入单输出，我们的损失函数可以定位为：回归：L(Φ,Dji) = ∑x(i),y(j)∣∣fΦ(x(i))−y(j)∣∣22L(\Phi,{D_j}_i)\ =\ \sum_{x^{(i)},y^{(j)}}||f_{\Phi}(x^{(i)})-y_{(j)}|
积累科研中常用的MATLAB技巧(精品)
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
Federated Continual Learning with Weighted Inter-client Transfer——论文笔记
一. 简介持续学习是一种序列化任务学习方式使得机器能够像人类一样不断去学习新知识而避免灾难性遗忘。然而，即便这样，这些模型根本上还是存在缺陷，因为每一个模型只能从直接经验去学习知识（意思是，只能对于自己的数据集去进行学习）。但是人类可以从书籍、视频等方式去获取他人的经验。那么不同机器也也可以存在这样一个方式去进行信息交换和学习，然而这样又到来隐私和通信的问题，而处理这一问题的方法就是联邦学习。联邦学习是通过交换参数而不是原始数据本身来解决上述问题。然而简简单单的结合将会带来新的挑战。**首先是，持续的联
Learning without Forgetting 论文阅读和对应代码详解
论文地址点这里一. 介绍基于终身学习思想，我们希望新任务可以分享旧任务的参数进行学习，同时不会出现灾难性遗忘。在这种场景下，需要开发一种简单有效的策略来解决各种分类任务。基于这种策略和单纯的想法，我们的CNN模型有一组共享参数θs\theta_sθs，在先前学习过的任务上的特定参数θo\theta_oθo,以及为新任务随机初始化特定的参数θn\theta_nθn。这样，对于一个网络θo和θn\theta_o 和\theta_nθo和θn可以看作是作用于参数θs\theta_sθs的特定分类器
专栏--系统源码一览表（系统大全，课程设计、毕业设计的不二之选）
作者： IT学长，从事软件开发 努力在IT搬砖路上的技术小白公众号： 【IT学长】，分享计算机类毕业设计源码、IT技术文章、游戏源码、网页模板、程序人生等等。公众号回复 【粉丝】进博主技术群，与大佬交流，领取干货学习资料关于转载：欢迎转载博主文章，转载时表明出处求赞环节：创作不易，记得 点赞+评论+转发 谢谢你一路支持这里列出了系统源码专栏中的所有项目，方便大家查找。注：以下项目中提供的源码来源于网络，作者仅收集整理，若有侵权，请联系删除！系统一览表1、图书管理系统设计与实.
飞奔的TCL，崛起的中国科技巨头
双十一刚刚落下帷幕，家电行业的优等生再次交出了漂亮的成绩单：截至11月11日24时，TCL双十一销售金额突破21.87亿，同比增长36.68%。其中，QLED原色量子点智屏销量突破三万台，同比增长10倍，取得全渠道销量、销售额双冠军；98英寸巨幕智屏取得线上线下全渠道销量、销售额双冠军；Mini LED智屏取得线上线下全渠道销量、销售额双冠军。在竞争激烈的双十一大战中，TCL能始终保持先发优势地位，以高速的姿态向前奔跑，这背后显然有新的变量正在驱动。TCL惠州总部大厦智能家电大变局：“爱
区块链认知（3）fabric
网络组成组织：业务相关组织身份认证：证明自己的身份组成联盟：一起做业务创建通道：与某业务相关的组织划在一个通道中智能合约：一起约定做什么背书策略：需要哪个组织为交易背书重要术语交易和账本：交易对应资产键值（key，value），账本由世界状态和区块链组成背书策略：由智能合约选择哪些peer节点参与到背书环节中节点：背书节点，记账节点，证书节点排序节点：负责对网络所有交易按规则来进行排序，并生成区块，分发给各记账节点世界状态：对同一个key多次交易形成的最终va
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