国内: 管理科学与工程: 管理科学学报 A+   (匿名审稿,绝对牛刊,不比一般的SCi期刊的质量差) 系统工程理论与实践 A   (实名审稿,关系稿很多,尤其是挂编委的文章很多,但质量尚可)系统工程学报 A   (匿名审稿,侧重方法论多写,编辑部的老师特好)中国管理科学 A   (实名审稿,因大约投稿一年才真正外审,稿源相对同类期刊较少,但质量尚可) 管理工程学报A-   (版面费太高,稿源质量有下降的趋势)系统管理学报A- 运筹与管理B+ 导师推荐,方向比较对口管理科学B+ (非主流的管科类

两篇很好的EPG相关文章 原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_53220cef0100pi8j.html 1 基于DVB-SI的数字有线电视机顶盒节目指南的设计实现 王景存 王瑞胡 北京科技大学信息工程学院 武汉科技大学信息科学与工程学院 摘要 本文介绍了电子节目指南信息的构成以及MPEG-2 PSI和DVB-SI信息规范,提出了一种EPG信息的存储结构和节目数据库的生成方案,并据此讲述了如何在数字有线电视机顶盒中生成电子节目指南EPG. 关键词 机顶盒 MP

导言 大家好,我是南橘,一名练习时常两年半的java练习生,这是我在博客园的第一篇文章,当然,都是要从别处搬运过来的,不过以后新的文章也会在博客园同步发布,希望大家能多多支持^_^ 这篇文章的出现,首先要感谢一个人三太子敖丙 ,就是他的文章让我发现,原来Redis的知识如此的多姿多彩.恩恩,他的文章,我是期期都看 这是这篇文章的思维导图,因为用的是免费版的软件,所以有不少水印,需要原版的可以问我要 Redis篇,因为时间和篇幅的原因,并没有一次性写完,于是乎,分成了上下两篇,没有看过上半部分的小

DataTable有的时候还是很有用的.记录两篇不错的文章,当字典 1.http://blog.csdn.net/imagse/article/details/3085870 2.https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/system.data.datacolumn.expression%28v=vs.80%29.aspx?f=255&MSPPError=-2147217396

研究vnext的两篇 好文章,重点看评论! http://www.cnblogs.com/shanyou/p/4589930.html http://www.cnblogs.com/shanyou/p/3764070.html atom http://www.oschina.net/p/github-atom vs code http://www.oschina.net/question/109104_243550 入门小片 http://vnextcn.org/Experiment/1 lin

前言:前两篇转载别人的精彩文章,自己也总结一下吧! 最近又开始用起py,是为什么呢? 自己要做一个文本相似度匹配程序,大致思路就是两个文档,一个是试题,一个是材料,我将试题按每题分割出来,再将每题的内容与材料中进行文本相似度匹配. 所以先首先要做的是将试题把每道题作为一个字符串切割开来,存放到字典中. 程序入下: # -*- coding:utf-8 -*- import re #正则模块 f = open('test.txt','r') s = f.read() s1 = s.split('工

两篇很好的文章,有相互借鉴的地方,整合到一起收藏 分别转载自:http://blog.csdn.net/xu_fu/article/details/7829721 http://www.cnblogs.com/0616--ataozhijia/p/4003380.html Android系统的视图结构的设计也采用了组合模式,即View作为所有图形的基类,Viewgroup对View继承扩展为视图容器类,由此就得到了视图部分的基本结构--树形结构 View定义了绘图的基本操作 基本操作由三个函数完

本文由  网易云发布. 10月22日至29日,全球计算机视觉顶尖专家们共聚威尼斯,参加ICCV2017国际计算机视觉大会,就领域内最新成果展开集中研讨,大会论文集也代表了计算机视觉领域最新的发展方向和最高水平.网易云安全(易盾)图像算法工程师邸新汉提交的两篇ICCV论文均被大会收录,并受邀参与专题研讨. ICCV是计算机视觉领域最高级别的会议,由IEEE主办,全球范围内每两年召开一次.一直以来,ICCV的论文录用率非常低,是计算机视觉方向三大国际会议(另外两个为CVPR.ECCV)中公认级别最高

背景: 上一篇:两篇文章带你走入.NET Core 世界:CentOS+Kestrel+Ngnix 虚拟机先走一遍(一) 已经交待了背景,这篇就省下背景了,这是第二篇文章了,看完就木有下篇了. 直接进入主题: 1.购买云服务器 之前在虚拟机跑了一下,感觉还不够真实,于是,准备买台服务器,认真的跑一下. 有阿里云,腾讯云,华为云,还有好多云,去哪买一个? 之前做为华为云的云享专家去参加了一下活动,本来也准备写篇文章,不过相同游记文太多, 这里就转一篇了:让华为云MVP告诉你——在华为的一天可以做什

背景: 上一篇:ASP.Net Core on Linux (CentOS7)共享第三方依赖库部署 已经交待了背景,这篇就省下背景了. 折腾的过程分两步: 第一步是:本机跑虚拟机部署试一下: 第二步是:买了个云服务器部署了上去. 折腾完,感觉DotNetCore,虽然普及率不高,但整体还算是比较成熟了. 下面,就和大伙分享一下这两步的过程及遇到的坑吧,让大伙也方便进入NetCore的世界. 测试环境跑:ASPNETCore on Linux(CentOS7)步骤: 1:下载:虚拟机VMware.

转自:http://swiftlet.net/archives/3151 pycharm创建工程的时候可以选择编译器,如下图所示: 上图表示创建工程有两种方式:第一种是利用:virtualenv,第二种是利用系统安装的python解释器.第二种方式比较简单,而且快速生成了项目,因为它不需要复制各种库文件.本文不再赘述.而virtualenv是pycharm自带的,有下面几个配置项目: Location:填写新环境的文件目录 Base interpreter下拉框:选择Python解释器,默认是环

小白两篇博客熟悉操作MySQL  之   第一篇 一.概述 1. 什么是数据库? 答: 储存数据的仓库, 如: 在ATM的事例中创建的一个db 目录, 称为数据库 2. 什么是Mysql, Oracle, SQLite, Access, MS SQL Server等 ? 答: 他们均是一个软件, 都有两个主要的功能: a.将数据保存到文件或内存 b.接受特定的命令, 然后对文件进行相应的操作,统称为数据库管理系统(DBMS, Database Management System) 3. 什么是S

小白两篇博客熟练操作MySQL  之   第二篇 一. 视图 视图是一个虚拟表,其本质是根据SQL语句获取动态的数据集,并为其命名,用户使用时只需使用名称即可获取结果集, 并可以将其当做表来使用. select * from ( select id name, from t1 where id > 2 ) as A where A.name > "kong"; 临时表查询 1. 创建视图 --格式:CREATE VIEW 视图名称 AS SQL语句 create view

两篇资料如下: https://zhuanlan.zhihu.com/p/20694818?refer=ouyangchen http://www.sohu.com/a/122694049_491343 感觉就是需要调起方和被调起方都支持,然后需要一个统一的标准才好. 第二篇里面有一个总结: 1) APP要想被其他APP直接打开,自身得支持,让自己具备被人打开的能力.(URL Schemes) 2) APP要想打开其他的APP,自身也得支持.(判断设备是否安装.各种跳转的处理) 3) Deepl

在网上看到关于排序学习的早期文章,这两篇文章大致都使用了Random Forest和Boosting方法. 一.paper 1.Web-Search Ranking with Initialized Gradient Boosted Regression Trees,2011 主要将Random Forests(RF)和Gradient Boosted Regression Trees(GBRT)做了一个sequence的combine.他们用RF得到了非常不错的效果,甚至比GBRT还要好.他们

CNN的权值正交性和特征正交性,在一定程度上是和特征表达的差异性存在一定联系的. 下面两篇论文,一篇是在训练中对权值添加正交正则提高训练稳定性,一篇是对特征添加正交性的损失抑制过拟合. 第一篇:Orthonormality Regularization Xie D, Xiong J, Pu S. All You Need is Beyond a Good Init: Exploring Better Solution for Training Extremely Deep Convolution

导言 大家好,我是南橘,一名练习时常两年半的java练习生,这是我在博客园的第二篇文章,当然,都是要从别处搬运过来的,不过以后新的文章也会在博客园同步发布,希望大家能多多支持^_^ 这篇文章的出现,首先要感谢一个人三太子敖丙 ,就是他的文章让我发现,原来Redis的知识如此的多姿多彩.恩恩,他的文章,我是期期都看 Redis篇,因为时间和篇幅的原因,并没有一次性写完,于是乎,分成了上下两篇,没有看过上半部分的小伙伴可以去看一下~ 索引中一些易忽视的点 Redis基础知识两篇就满足(一) Redi

摘要:2020年国际医学图像计算和计算机辅助干预会议(MICCAI 2020),论文接收结果已经公布.华为云医疗AI团队和华中科技大学合作的2篇研究成果入选. 同时两篇研究成果被行业顶会收录,华为云医疗AI布局,低调浮出水面. 2020年国际医学图像计算和计算机辅助干预会议(MICCAI 2020),论文接收结果已经公布.其中,华为云医疗AI团队和华中科技大学合作的2篇研究成果入选. MICCAI 2020横跨医学影像计算和计算机辅助介入两个领域,已经有16年发展历史,是国际公认的行业顶尖学术会

SLAM架构的两篇顶会论文解析 一． 基于superpoint的词袋和图验证的鲁棒闭环检测 标题:Robust Loop Closure Detection Based on Bag of SuperPoints and Graph Verification 作者:Haosong Yue, Jinyu Miao, Yue Yu, Weihai Chen and Changyun Wen 来源:IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Rob

水稻是我国重要的粮食作物,稻曲病是水稻三大病害之一,不仅造成稻米产量损失,更重要的是稻曲球中的稻曲菌素的毒性和致畸作用,给人畜健康带来严重威胁.病原菌对植物的侵袭是由病原菌的毒力和植物免疫系统相互作用决定的.深入研究这种复杂的互作过程,对全面理解细菌如何引起植物病害以及植物如何保护自己免受病原菌侵染至关重要. 蛋白翻译后修饰(PTMs)在病原菌与植物互作过程中起关键作用.最新研究发现,组蛋白赖氨酸2-羟基异丁酰化(Khib)修饰是拟南芥.水稻.烟草等多种植物中保守的表观基因组标记,参与植物对暗诱