［抄题］: Given an array of citations (each citation is a non-negative integer) of a researcher, write a function to compute the researcher's h-index. According to the definition of h-index on Wikipedia: "A scientist has index h if h of his/her N papers…

［抄题］: Given an array of citations in ascending order (each citation is a non-negative integer) of a researcher, write a function to compute the researcher's h-index. According to the definition of h-index on Wikipedia: "A scientist has index h if h o…

274. H指数 给定一位研究者论文被引用次数的数组(被引用次数是非负整数).编写一个方法,计算出研究者的 h 指数. h 指数的定义: "h 代表"高引用次数"(high citations),一名科研人员的 h 指数是指他(她)的 (N 篇论文中)至多有 h 篇论文分别被引用了至少 h 次.(其余的 N - h 篇论文每篇被引用次数不多于 h 次.)" 示例: 输入: citations = [3,0,6,1,5] 输出: 3 解释: 给定数组表示研究者总共有…

H指数 给定一位研究者论文被引用次数的数组(被引用次数是非负整数).编写一个方法,计算出研究者的 h 指数. h 指数的定义: "一位有 h 指数的学者,代表他(她)的 N 篇论文中至多有 h 篇论文,分别被引用了至少 h 次,其余的 N - h 篇论文每篇被引用次数不多于 h 次." 示例: 输入: citations = [3,0,6,1,5] 输出: 3 解释: 给定数组表示研究者总共有 5 篇论文,每篇论文相应的被引用了 3, 0, 6, 1, 5 次. 由于研究者有 3 篇论…

链接: https://vjudge.net/problem/HDU-6278 题意: The h-index of an author is the largest h where he has at least h papers with citations not less than h. Bobo has published n papers with citations a1,a2,-,an respectively. One day, he raises q questions. T…

目录 写在前面 网络架构与动机 特征可视化 其他 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 ZFNet出自论文< Visualizing and Understanding Convolutional Networks>,作者Matthew D. Zeiler和Rob Fergus--显然ZFNet是以两位作者名字的首字母命名的,截止20190911,论文引用量为4207.ZFNet通常被认为是ILSVRC 2013的冠军方法,但实际上ZFNet排在第3…

Given an array of citations (each citation is a non-negative integer) of a researcher, write a function to compute the researcher's h-index. According to the definition of h-index on Wikipedia: "A scientist has index h if h of his/her N papers have a…

给定一位研究者的论文被引用次数的数组(被引用次数是非负整数).写一个方法计算出研究者的H指数.H-index定义: “一位科学家有指数 h 是指他(她)的 N 篇论文中至多有 h 篇论文,分别被引用了至少 h 次,其余的 N - h 篇论文每篇被引用次数不多于 h 次."例如,给定 citations = [3, 0, 6, 1, 5],意味着研究者总共有 5 篇论文,每篇论文相应的被引用了 3, 0, 6, 1, 5 次.由于研究者有 3 篇论文每篇至少被引用了 3 次,其余两篇论文每篇被引用…

Sensor/组织: Uber Status: Reading Summary: 非常棒!端到端输出map中间态 一种建图 感知 预测 规划的通用框架 Type: CVPR Year: 2021 引用量: 20 参考与前言 论文链接: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Casas_MP3_A_Unified_Model_To_Map_Perceive_Predict_and_Plan_CVPR_2021_paper.pdf…

H指数是用来综合衡量学者发表论文的数量和质量的指标,若某学者共发表N篇论文,H指数是指存在h 篇论文至少每篇有h 引用量,剩下的N-h篇中,每篇都不超过h引用量 计算H指数的方法:1.排序法思路:先将数组排序,我们就可以知道对于某个应用数,有多少文献的引用数大于这个数.对于引用数citations[i],大于该引用数文献的数量是citations.length - i , 而当前的H-Index则是Math.min(citations[i],citations.length - i ),我们将这…

出处 arXiv.org (引用量暂时只有3,too new)2017.7 SourceCode:https://github.com/RichardYang40148/MidiNet Abstract 以前的音乐生成工作多基于RNN,受DeepMind提出的WaveNet的启发,作者尝试用CNN来生成音乐,确切地说,用GAN来生成音乐,模型称为MidiNet.与Google的MelodyRNN(magenta)相比,在realistic和pleasant上旗鼓相当,yet MidiNet’s…

[导读]今天,谷歌发布了2019最新版学术指标,对收录的会议和期刊的影响力进行排名.AI类的多个顶会进入榜单Top 100,CVPR更是进入前10,而何恺明的"深度残差网络"单篇引用次数高达25256次,引用量最高! 今天,谷歌正式发布了2019年版的学术指标(Scholar Metrics). 本次发布涵盖2014-2018年发表的文章,并包括了截至2019年7月在谷歌学术中被索引的所有文章的引用 . 最新版的谷歌学术指标有以下亮点: 两大自然科学顶刊Nature和Science分别…

Given an array of citations (each citation is a non-negative integer) of a researcher, write a function to compute the researcher's h-index. According to the definition of h-index on Wikipedia: "A scientist has index h if h of his/her N papers have a…

Given an array of citations sorted in ascending order (each citation is a non-negative integer) of a researcher, write a function to compute the researcher's h-index. According to the definition of h-index on Wikipedia: "A scientist has index h if h …

这是一篇关于皮肤癌分类的文章,核心就是分类器,由斯坦福大学团队发表,居然发到了nature上,让我惊讶又佩服,虽然在方法上没什么大的创新,但是论文本身的工作却意义重大,并且这篇17年见刊的文章,引用量已经达到1300多,让人佩服,值得学习. [出发点]现有的皮肤癌分类系统由于数据量不够,同时只针对标准化的图像如皮肤镜图像和组织图像,通用性不够,还难以媲美医生的水平,也就是说不能投入实际使用 [论文核心]利用inceptionv3训练12万张图片,对皮肤癌的诊断达到可媲美皮肤科医生的水平 [论文贡…

题目 Given an array of citations (each citation is a non-negative integer) of a researcher, write a function to compute the researcher's h-index. According to the definition of h-index on Wikipedia: "A scientist has index h if h of his/her N papers hav…

论文<Piexel Recurrent Nerual Network>总结 论文:<Pixel Recurrent Nerual Network> 时间:2016 作者:Aaron van den Oord, Nal Kalchbrenner, Koray Kavukcuoglu 期刊:CCF A类会议 ICML 谷歌学术引用量:326 意义:将RNN和CNN用于像素的生成 由于这篇论文在阅读的时候有一些前置知识不是很懂,因此根据这篇论文的引用,以及引用论文的引用论文大概略读了以下…

近日,斯坦福联合MIT.哈佛.OpenAI等院校和机构发布了一份291页的<2019年度AI指数报告>. 这份长达291页的报告从AI的研究&发展.会议.技术性能.经济.教育.自动系统.公众认知.社会学原则.国家战略和全球AI活力九个方面分析了AI的发展. 本文整理了<报告>中的几个要点,账号后台回复关键词“报告”即可获取291页报告的英文原文下载链接. 1.中国学者发表的论文期刊和会议论文数量已于2006年超过美国,并与欧洲数量相当.但在论文被引用相关指数上还未达到全球平…

作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 题目地址: https://leetcode.com/problems/h-index/description/ 题目描述: Given an array of citations (each citation is a non-negative integer) of a researcher, write a function to compute the researcher's…

Question 274. H-Index Solution 题目大意: 论文里的 h 因子判定,题目的意思可能有点晦涩.h 因子是评判学术成就的一种重要方法,h 因子越高越好,h 因子兼顾研究学术人员的学术产出数量与学术产出质量.假设一个研究者的 h 因子为 10,则表明该研究者被引用次数大于等于 10 的文章数量也应大于等于 10. 思路:见代码注释 Java实现: public int hIndex(int[] citations) { if (citations.length == 0)…

1.filter()和not()方法 filter()和not()是一对反方法,filter()是过滤. filter()方法是针对元素自身.(跟has()方法有区别) <script type="text/javascript" src="jquery-1.12.3.min.js"></script> <script> /*filter(): 过滤 not():filter的反义词*/ $(function(){ //$('di…

===================================================== H.264源代码分析文章列表: [编码 - x264] x264源代码简单分析:概述 x264源代码简单分析:x264命令行工具(x264.exe) x264源代码简单分析:编码器主干部分-1 x264源代码简单分析:编码器主干部分-2 x264源代码简单分析:x264_slice_write() x264源代码简单分析:滤波(Filter)部分 x264源代码简单分析:宏块分析(Anal…

深度学习在推荐系统的应用(二)中AFM的简单回顾 AFM模型(Attentional Factorization Machine) 模型原始论文 Attentional Factorization Machines:Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks 模型架构 模型原理 \[ ŷ_{AFM}(x)=ω_0+∑_{i=1}^{n}ω_{i}x_{i}+p^T∑^{n}_{i=1}∑^{n}_{j=i+…

XiangBai——[CVPR2017]Detecting Oriented Text in Natural Images by link Segments 目录 作者和相关链接 方法概括 方法细节 实验结果 方法的局限性 总结与收获点 作者和相关链接 作者 论文下载 石葆光, 白翔,Serge Belongie 方法概括 文章简述: 方法名字:SegLink 改进版的SSD用来解决多方向的文字检测问题 方法的性能 ICDAR15 Incidental: 0.75(f) MSRATD500: 0…

Regression Shrinkage and Selection via the lasso 众所周知,Robert Tibshirani是统计领域的大佬,这篇文章在1996年提出了LASSO,之后风靡整个高维领域,并延伸出许多种模型.这篇文章截止2019.5.16已经获得了27991的引用量(跪下). 虽然LASSO是非常直观且大家都很熟悉的模型,但重温经典也无不可.了解一个模型就去读原作者的文章,获得的信息是最没有损失的. Background introduction 在回归模型的场景…

Leetcode之二分法专题-275. H指数 II(H-Index II) 给定一位研究者论文被引用次数的数组(被引用次数是非负整数),数组已经按照升序排列.编写一个方法,计算出研究者的 h 指数. h 指数的定义: “h 代表“高引用次数”(high citations),一名科研人员的 h 指数是指他(她)的 (N 篇论文中)至多有 h 篇论文分别被引用了至少 h 次.(其余的 N - h 篇论文每篇被引用次数不多于 h 次.)" 示例: 输入: citations = [0,1,3,5,…

这次的任务是复现该文章的图2(C),过程如下. ①翻译了整篇文章,断断续续,花了3-4天时间. ②阅读文章,并且记录下每个符号的意义,记在单独的1个word文档里. ③开始编程,用的matlab2018b. clc;clear %%这个文件,是最终版本, %% 此版块内,n=,N由1到10,间隔为1, %%(i+0.5)*deierka)这一行,中的i有问题,已经用平移量解决. %% kesai=0.1; %过量噪声 seigema=sqrt(+kesai); b_lim=*seigema; %…

275. H指数 II 给定一位研究者论文被引用次数的数组(被引用次数是非负整数),数组已经按照升序排列.编写一个方法,计算出研究者的 h 指数. h 指数的定义: "h 代表"高引用次数"(high citations),一名科研人员的 h 指数是指他(她)的 (N 篇论文中)至多有 h 篇论文分别被引用了至少 h 次.(其余的 N - h 篇论文每篇被引用次数不多于 h 次.)" 示例: 输入: citations = [0,1,3,5,6] 输出: 3 解释:…

自然语言处理中的自注意力机制(Self-attention Mechanism) 近年来,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,之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结(可见http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html).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 yo…

四. ELF 文件格式分析 ELF文件(目标文件)格式主要四种: 可重定向文件: 文件保存着代码和适当的数据,用来和其他的目标文件一起来创建一个可执行文件或者是一个共享目标文件.(目标文件或者静态库文件,即linux通常后缀为 .a 和 .o 的文件) 可执行文件: 文件保存着一个用来执行的程序.(例如bash,gcc等) 共享目标文件: 共享库.文件保存着代码和合适的数据,用来被下连接编辑器和动态链接器链接.(linux下后缀为 .so 的文件.) 执行文件的格式与上述两种文件的格式之间的区别…