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机器学习中的数据不平衡问题
数据不平衡问题是指一个类别的数据个数远远少于另一个类别的数据个数，通常这种问题被称为“数据不平衡”问题，在这种情况下，机器学习分类器要从庞大的负面（不相关）样本中，寻找少量正面（相关）样本所蕴含的信息。本次报告简要介绍了数据不平衡问题的基本概念，解决该问题的几种方法，以及在不同情况下如何…
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Transformer中的Multi-Head Attention
注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中。随着注意力机制的深入研究，各式各样的attention被研究者们提出。在2017年6月google机器翻译团队在arXiv上放出的《Attention is all you need》论文，最后发…
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Linux应用软件安装使用原理扫盲
Linux系统是大多数人常见但又不熟悉的操作系统，其在软件安装于使用方法上与Windows有较大的差异。本次学术报告以主讲人自身的经历、踩过的坑为基础，为大家梳理Linux下与软件安装、使用有关的知识。 附件-Linux应用软件安装使用原理扫盲.pdf
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机器学习中的凸优化
机器学习模型一般可化简为求解一个目标函数/损失函数的最优化问题，根据优化目标及约束的不同，可划分为凸优化（Convex optimization）与非凸优化（Non-convex optimization）两类。本次报告首先介绍了优化问题与机器学习的关系，进而针对凸优化理论，详细介绍与之…
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HinDroid: An Intelligent Android Malware Detection System Based on Structured Heterogeneous Information Network
Android恶意软件泛滥，及时准确发现恶意软件有着重要的意义。本文介绍了一种基于异构信息网络的智能android恶意软件检测方法，通过分析软件行为让恶意软件难以逃脱检测。 附件-HinDroid An Intelligent Android Malware Detection Syst…
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元胞自动机原理及其在显著性检测中的应用
元胞自动机(cellular automata，CA) 是一种时间、空间、状态都离散，空间相互作用和时间因果关系为局部的网格动力学模型，具有模拟复杂系统时空演化过程的能力，不同于一般的动力学模型，元胞自动机不是由严格定义的物理方程或函数确定，而是用一系列模型构造的规则构成。凡是满足这些规…
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MySQL事务机制
事务是MySQL数据库用户保证一组sql操作的完整性的一种机制，确保一组操作能够全部成功或者全部失败，不会出现中间状态。MySQL 事务主要用于处理操作量大，复杂度高的数据。比如在人员管理系统中，删除一个人员，即需要删除人员的基本资料，也要删除和该人员相关的信息，如信箱，文章等等。此时，…
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动态规划探究
动态规划是用来解决多阶段决策过程最优化问题的一种方法，它的适用问题一般需要具备2个要素ー最优子结构与重叠子问题。动态规划程序设计往往是针对一种最优化问题，由于各种问题的性质不同，确定最优解的条件也互不相同，因而动态规划的设计方法对不同的问题，有各具特色的解题方法，而不存在一种万能的动态规…
