如今，Web应用程序的响应速度是成功的关键法宝之一。它与用户互动，用户对网站的看法，甚至谷歌网站排名情况都有着密不可分的关系。数据库性能是响应速度最重要的因素之一，一旦出错，所有程序都将会宕机。 工欲善其事，必先利其器。几乎每一个Web开发人员都有一个最钟爱的MySQL管理工具，它帮助开发人员在许多方面支持包括PostgreSQL，MySQL，SQLite，Redis，MongoDB等在内的多种数据库；提供各种最新的特性，包括触发器、事件、视图、存储过程和外键；此外，它还支持导入、数据备份、MySQL对象结
工欲善其事，必先利其器。几乎每个开发人员都有最钟爱的 MySQL 管理工具，它帮助开发人员在许多方面支持包括 PostgreSQL，MySQL，SQLite，Redis，MongoDB 等在内的多种数据库；提供各种最新的特性，包括触发器、事件、视图、存储过程和外键，支持导入、数据备份、对象结构等多种功能。
Induction是一款用于理解数据关系的开源管理工具，它可用来探索行/列，运行查询和数据可视化等方面。该工具支持多种数据库，包括PostgreSQL，MySQL，SQLite，Redis以及MongoDB。此外，Induction还可以通过编写添加其他新的适配器。
we can write an Inductive definition of the even property!
P only need to fullfill l : the_type but not n:nat since we are proving property of the_type.
Whether or not it can be just simpl. depending on the definition of orb.
Python算法设计篇(4) Chapter 4: Induction and Recursion and Reduction
技术类型 专栏链接 Redis https://www.cnblogs.com/ysocean/tag/Redis%E8%AF%A6%E8%A7%A3/ SpringCould https://blog.csdn.net/forezp/article/details/70148833 SpringBoot https://blog.csdn.net/wangb_java/category_9268684.html SpringMVC https://blog.csdn.net/java_wxid/categ
只有一层或两层、且只有注意力块的transformer，在性能上有望达到96层、兼具注意力块与MLP块的GPT-3的效果吗？ 作者 | Mordechai Rorvig 编译 | bluemin 编辑 | 陈彩娴 在过去的两年里，基于Transformer架构开发的大规模语言模型在性能（如语言流畅度）上达到了令人叹为观止的效果。 但是，Transformer对单词的处理方法是什么？学术界仍未有确定的答案。普遍的理解是，transformer模型能够以某种方式同时关注多个单词，以便立即进行“全局”分析。但它到
对于我们只有 bool 一个 base type 的 STLC，只需要 bool 和 λ:
having both width/permulation subtyping make impl slow
It also works with conditional hypotheses:
Step-Indexed Evaluator …Copied from 12-imp.md: Chapter ImpCEvalFun provide some workarounds to make functional evalution works: step-indexed evaluator, i.e. limit the recursion depth. (think about Depth-Limited Search). return option to tell if it’s a norm
选自CSAIL.Mit 机器之心编译 参与：蒋思源、吴攀 谷歌和麻省理工学院联袂出品的《计算机科学的数学》昨日已经开放下载了，读者可点击文末「阅读原文」下载。 该书用了千页的篇幅讲述了五大板块的内容
The toy lang from SmallStep is too “safe” to demonstrate any runtime (or dynamic) type errors. — 运行时类型错误 So that’s add some operations (common church numeral ones), and bool type.
the mapping problem, mutual exclusivity, inductive bias, word single object, fast mapping, word, object, observation, cross-situational word learning, sorting, reasoning, word object, co-occurrence statistics, word referent mapping, intension model, cross-situational information, human simulation paradigm, propose-but-verify, hypothetical mapping, intentional reasoning
机器之心转载自知乎 作者：田渊栋 昨日，DeepMind 在《自然》杂志上发表了一篇论文，正式推出人工智能围棋程序AlphaGo Zero。这篇论文的发布引起了业内极大的关注与讨论。Facebook AI 研究员田渊栋在知乎上发布了一篇简短的文章，介绍了自己对这篇论文的看法。 老实说这篇 Nature 要比上一篇好很多，方法非常干净标准，结果非常好，以后肯定是经典文章了。 Policy network 和 value network 放在一起共享参数不是什么新鲜事了，基本上现在的强化学习算法都这样做了，包
Pair of Numbers Q: Why name inductive? A: Inductive means building things bottom-up, it doesn’t have
接着系列文章上一篇Meta Learning 1: 基于度量的方法介绍的孪生网络Siamese Network模型，本篇继续介绍更多基于度量的Meta Learning元学习方法。
Ltac - automated forward reasoning (hypothesis matching machinery)
主要由于两个原因难以获取PGC（Primordial Germ cell ) 的前体，第一个是难以在体内获取足够的样本来通过单细胞转录组测序对PGC（Primordial Germ cell ) 的前体来充分定义；第二个则是14天以后的体外培养胚胎就不会被伦理学所允许。
算法导论是一本经典的大而全的算法书籍，而本书Python Algorithms不是来取代而是来补充算法导论的，因为算法导论提供的是简易的伪代码和详细的证明，而本书主要从作者的教学过程中从更高地层次来讲解算法，并使用Python代码来实现。
A weird convention through out all IMP is:
Java集合比如说HashMap和ConcurrentHashMap我觉得，你最好在平时能去耐心读一下源码，搜一搜相关的博客， 最好能知道每个参数为什么设置成这么大？有什么好处？为什么？你会发现不少东西，网上也有很多视频可以去学。
今天给大家介绍一篇WSDM2022阿里妈妈在CTR预估方面的工作，这篇工作重点探讨了什么样的特征交叉才是最有效的，并提出了一种代价较小的近似笛卡尔积的特征交叉模型。
1.Python数据结构篇 数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python](http://interactivepython.org/courselib/static/pythonds/index.html)时写下的阅读记录，当然，也结合了部分[算法导论]( http://en.wikipedia.org/wiki/Introduction_to_Algorithms)中的内容，此外还有不少wikipedia上的内容，所以内容比较多，可能有点杂乱。这部分主要是介绍了如何使用P
微波集成电路（MWIC）是人类智慧、经验和直觉碰撞的产物。工程师使用计算机辅助设计工具来分析和解决 MWIC 问题，然后试图寻找最佳解决方案。这一过程非常枯燥、无聊且低效。受人类生理结构限制，工程师几乎无法找到大规模 MWIC 的最优解决方案。如何使工程师突破这些瓶颈非常重要。
Exp: for birthday problems -maintain record interview every student
数学归纳法 数学归纳法(mathematical induction)是一种数学证明方法，常用于证明命题(命题是对某个现象的描述)在自然数范围内成立。随着现代数学的发展，自然数范围内的证明实际上构成了许多其他领域(比如数学分析)的基础，所以数学归纳法对于整个数学体系至关重要。 数学归纳法本身非常简单。如果我们想要证明某个命题对于自然数n都成立，那么: 第一步 证明命题对于n = 1成立。 第二步 假设命题对于n成立，n为任意自然数，证明在此假设下，命题对于n+1成立。 命题得证 想一下上面的两个步骤。它们实
Python算法设计篇(6) Chapter 6: Divide and Combine and Conquer
【导读】专知内容组整理了一些最新的关于AI方面的论文、代码、教程、书籍等 1. 学会在黑暗里看见物体 CVPR 2018 Code:链接：https://github.com/cchen156/L
世界自然语言处理方向三大顶会之一NAACL 2021（另外两个是ACL和EMNLP） 已经于2021年6月6日至11日以在线会议的形式成功举办。
Scalar Evolution（SCEV）用于分析循环中的标量（scalar）是如何变化的（evolution）。
笔者所在的阿里巴巴小蜜北京团队就面临这个挑战。我们打造了一个智能对话开发平台——Dialog Studio，以赋能第三方开发者来开发各自业务场景中的任务型对话，其中一个重要功能就是对意图进行分类。大量平台用户在创建一个新对话任务时，并没有大量标注数据，每个意图往往只有几个或十几个样本。
还在为如何抉择而感到纠结吗？快采用决策树（Decision Tree）算法帮你做出决定吧。决策树是一类非常强大的机器学习模型，具有高度可解释的同时，在许多任务中也有很高的精度。决策树在机器学习模型领域的特殊之处在于其信息表示的很清楚，而不像一些机器学习方法是个黑匣子，这是因为决策树通过训练学到的“知识”直接形成层次结构，该结构以这样的方式保存和显示学到的知识，即使是非专业人士也可以容易地弄明白。
随着大型语言模型（LLM）在使用和部署方面的不断增加，打开黑箱并了解它们的内部工作原理变得越来越重要。更好地理解这些模型是如何做出决策的，这对改进模型和减轻其故障（如幻觉或推理错误）至关重要。
读书笔记: 博弈论导论 - 02 - 引入不确定性和时间 前言 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 术语 概率分布函数(probability distribution function) 一个简单投机(lottery)(行动 ）在结果 上的概率分布记做 累积分布函数(cumulative distribution function) 一个简单投机(lottery)行动 ，在结果区间 上的累积分布函数：
Limit the loop variable visibility to the scope of the loop. Avoid using the loop variable for other purposes after the loop.
不过，找论文也要门道，不管是自己零零散散四处寻觅，还是从别人的参考文献里翻腾，都太麻烦了，广撒网还瞄不准，要是有个经典论文必读清单就好了。
“为什么” 是最常见的问题类之一了。和“是不是”（判断、评价） “是什么”（识别、分类） “什么是”（举例、搜寻）等类问题相比，对这种 “求解释” 问题的回答所涉及到的推理过程更为复杂。
小样本学习主要研究如何通过少量样本学习识别模型。目前学术界普遍研究的是N-way-K-shot问题，即进行N个类别的识别，每类有K个样本。训练过程以task为单位，会用到两个数据集：Support set S 和 Query set Q 。对于模型训练过程中的每个task（episode），选定M个class，每个class选择N个样本，这M x N个样本也称为support set。对于另一个从这M个class中选择的待预测样本，模型需要确定其属于哪个class，这类问题也称为M way N shot。在测试过程中，对于在训练集中从未见过的class，模型需要在M way N shot的模式下正确分类出样本的类别。常见的M和N的设置为：5 way 1 shot, 10 way 1 shot, 5 way 5 shot, 10 way 5 shot。
You are a professional robber planning to rob houses along a street. Each house has a certain amount of money stashed, the only constraint stopping you from robbing each of them is that adjacent houses have security system connected and it will automatically contact the police if two adjacent houses were broken into on the same night.
小编选择以简单浏览为主，看不懂的无需太过在意，跳过即可，重要的知识点后面还会再提到的，看多了自然就明白咯~
啥都别说，先看图好不好 首先，恭喜DeepMind荣获大奖。 其次，获奖评语中，一定不会少的是对他家新品AlphaGo Zero的大加赞叹。 这货3天走完人类的千年棋史，这样的影响力，柯洁也坐不住了： “AlphaGo在两年内达到的成绩令人震惊。现在，AlphaGo Zero是我们最强版本，提高了计算效率，并且没有使用到任何人类围棋数据，”AI科技大本营援引AlphaGo之父、DeepMind联合创始人兼CEO 戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）的话说到，“最终，我们想要利用它的算
一篇多达 25 位研究者参与撰写的论文，以最简单的架构仅包含注意力块的两层或更少层的 transformer 模型为基础，对 Transformer 进行逆向研究。
大家好，今天和大家分享的是2020年发表在Theranostics(IF=8.579)上的一篇文章：“Plasma protein-based signature predicts distant metastasis and induction chemotherapy benefit in Nasopharyngeal Carcinoma”。作者利用液体活检技术对鼻咽癌患者与健康人的血浆蛋白进行了测定和对比，筛选出了与肿瘤转移相关的蛋白signature，并证明其可用于诱导化疗获益的预测。
可能这个算法出来已经一段时间了，今天在一个策略网站上偶然发现，觉得很有意思，因此，查阅了一些资料进行学习。 遗传基因程序二元机器代码自动归纳合成算法（Automatic Induction of Machine Code with Genetic Programming），简称AIM-GP。是Trading System Lab (TSL)公司的一款软件的一个系统。 下文来自李明：TSL大中华区产品产品顾问 遗传基因程序(Genetic Programming, GP)是演化算法(Evolution A
Unsupervised Latent Tree Induction with Deep Inside-Outside Recursive Autoencodersgodweiyang.com
粗略看了一下Science那篇论文 ---Human-level concept learning through probabilistic program induction。 整体思想是用一个贝叶斯模型来描述人写字的概念, 其实就是模拟了人写字的过程, 并且模型已知字是由笔画组成这个概念, 生成一个字的过程就是寻找笔画, 并且用笔画组成这个字。整个过程分为两大步: 生成一个字的结构(type) : 笔画集合、笔画间的关系 生成一个字的形象(token) :通过按概率采样每一个笔画的 初始点 以及
本文介绍的论文是《Practice on Long Sequential User Behavior Modeling for Click-Through Rate Prediction》 论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1905.09248 代码地址：https://github.com/UIC-Paper/MIMN/tree/master/script
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