基于贝叶斯的深度神经网络自适应及其在鲁棒自动语音识别中的应用 直接贝叶斯DNN自适应 使用高斯先验对DNN进行MAP自适应 为何贝叶斯在模型自适应中很有用？ 因为自适应问题可以视为后验估计问题： 能够克服灾难性遗忘问题 在实现通用智能时，神经网络需要学习并记住多个任务，任务顺序无标注，任务会不可预期... ...
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2018-06-07 21:54:38
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一道非常综合的好题~~然后就莫名其妙地知道了 动态LCA 的求法~~ 果然是 ZJOI 的题目，只能说这思路服了 首先我们发现每次操作 只会灭绝 一种动物，然后我们想一下就知道如果有$n(n =2)$个食物的动物就不会灭绝。 然后我们YY一个叫 灭绝树 的东西，在这个树上的点都满足一个性质： 当一个 ...
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2018-06-06 22:24:04
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特征选择是一个重要的数据预处理过程，在现实机器学习任务中，获得数据之后通常先进行特征选择，此后在训练学习器，如下图所示： 进行特征选择有两个很重要的原因： 避免维数灾难：能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的 ...
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2018-05-29 01:52:56
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开发使用验证码的意义就是为了区别操作者是人还是机器，防止自动脚本对服务器造成灾难性的攻击 目前有各种各样的验证码种类，譬如：静态字符验证码、算术验证码、拖拽验证码、识别文字或识别物品验证码(高级)，下面介绍随机切换算术或字符验证码 一、使用函数列表 （1）imagecreatetruecolor：创 ...
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2018-05-28 13:46:49
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题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2188 Problem Description 对于四川同胞遭受的灾难，全国人民纷纷伸出援助之手，几乎每个省市都派出了大量的救援人员，这其中包括抢险救灾的武警部队，治疗和防疫的医护人员，以及进行心理疏导的 ...
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2018-05-26 15:32:34
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AlwaysOn 2016新特性和提升AlwaysOn可用性组作为SQL Server 2012的新特性被引入，它增强了数据库镜像和故障转移集群技术，提供了高可用和灾难恢复。在SQL Server 2016中AlwaysOn有些特性的增强要求运行在Windows Server 2016上。然而，如果你仍然运行在Windows Server 2012 R2上，仍然有很多提升是可用的。AlwaysOn
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2018-05-23 18:09:08
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原文:sql server 高可用日志传送一. 日志传送概述 SQL Server使用日志传送，可以自动将主服务器的事务日志备份发送到一个或多个辅助数据库上。可选的监视服务器，记录备份和还原操作的历史记录及状态。 优点 提供灾难恢复解决方案 支持对辅助数据库的受限的只读访问权限 允许用户定义日志发送... ...
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2018-05-19 10:38:23
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一个特性：低维（特征少）转向高维的过程中，样本会变的稀疏（可以有两种理解方式：1.样本数目不变，样本彼此之间距离增大。2.样本密度不变，所需的样本数目指数倍增长）。 高维度带来的影响： 1.变得可分。 由于变得稀疏，之前低维不可分的，在合适的高维度下可以找到一个可分的超平面。 2.过拟合风险。 过高 ...
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2018-05-12 19:26:57
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前言 一般情况下，新服务器上架。都需要系统管理员手工安装系统，配置IP地址，然后远程登陆服务器进行软件安装、配置之类的管理。这种方式，在服务器数量还不多的情况下，是正常的。试想，如果一次上架上百台服务器，再依次安装操作系统，将是一种灾难。很难在规定的时间内将服务器顺利上架并配置完毕。 这就需要在大型 ...
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2018-05-01 15:56:18
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Description 阿米巴是小强的好朋友。 阿米巴和小强在草原上捉蚂蚱。小强突然想，如果蚂蚱被他们捉灭绝了，那么吃蚂蚱的小鸟就会饿死，而捕食小鸟的猛禽也会跟着灭绝，从而引发一系列的生态灾难。 学过生物的阿米巴告诉小强，草原是一个极其稳定的生态系统。如果蚂蚱灭绝了，小鸟照样可以吃别的虫子，所以一个 ...
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2018-04-24 23:23:16
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