转自:https://en.wikipedia.org/wiki/Fisher%27s_exact_test https://www.cnblogs.com/Dzhouqi/p/3440575.html 1.定义 Fisher's exact test( 费希尔精确检验) 是用于分析列联表(contingency tables)统计显著性检验方法,它用于检验两个分类的关联(association).虽然实际中常常使用于小数据情况,但同样适用于大样本的情况. //显著性检验都和P值挂钩. 2.例子

Google关于Spanner的论文中分布式事务的实现 Google在Spanner相关的论文中详细的解释了Percolator分布式事务的实现方式, 而且用简洁的伪代码示例怎么实现分布式事务; Percolator算法在分布式数据库中运用广泛, 国内著名的开源分布式数据库TiDB的事务实现来源于Percolator, 腾讯TBase的分布式事务实现也来自于Percolator; 在讲Percolator之前, 我们先看几个问题: 1, 假设一个事务开始的时间戳是 T2 , 这个事务读取数据的原

批标准化(Bactch Normalization,BN)是为了克服神经网络加深导致难以训练而诞生的,随着神经网络深度加深,训练起来就会越来越困难,收敛速度回很慢,常常会导致梯度弥散问题(Vanishing Gradient Problem). 统计机器学习中有一个经典的假设:Source Domain 和 Target Domain的数据分布是一致的.也就是说,训练数据和测试数据是满足相同分布的.这是通过训练数据获得的模型能够在测试集上获得好的效果的一个基本保障. Convariate Shi

CIFAR和SVHN结果 加粗表示原论文中该网络的最优结果. 可以看出DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet. ResNeXt-29,8x64d表示29层,ResNeXt分支数为8,每个分支的bottleneck宽度为64. 这里记录的结果是使用了标准数据增强的test error. 因为有些论文会拿前人工作的次优结果对比,所以这些结果可能会和一些论文的实验数据有所出入. 网络 网络参数 CIFAR10

作者:黄永刚 Practical machine learning tricks from the KDD 2011 best industry paper 原文链接:http://blog.david-andrzejewski.com/machine-learning/practical-machine-learning-tricks-from-the-kdd-2011-best-industry-paper/ 研究机器学习的论文通常倾向于提出一种新理论或算法,对于问题背景.数据表示.特征工程

[论文翻译]NIN层论文中英对照翻译--(Network In Network) [开始时间]2018.09.27 [完成时间]2018.10.03 [论文翻译]NIN层论文中英对照翻译--(Network In Network) [中文译名] 网络中的网络 [论文链接]https://arxiv.org/abs/1312.4400 [补充] 1)NIN结构的caffe实现: 因为我们可以把全连接层当作为特殊的卷积层,所以呢, NIN在caffe中是非常 容易实现的: https://githu

今天查找分布式计算的有关资料,发现Google的三大核心技术MapReduce.GFS和BigTable的论文都已经被翻译成高质量的中文,更巧的是,这三篇中译版的原发地都是CSDN的Blog.其中最新的一篇是张凌云在一个月之前发表的MapReduce论文,最早的一篇是Xu Lei发表于2005年11月的GFS论文.         这三篇论文翻译质量相当高,三位译者作出了非常了不起的.实实在在的贡献,真是应该好好感谢他们! 为了方便大家整理,我把三篇论文的地址统一列在这里: MapReduce:

本文内容来自于论文:Tag recommendations based on tensor dimensioanlity reduction 在社会标签系统中,存在三元关系,用户-物品-标签.这些数据最直观的表示方式是三维数组(张量). 论文小例子的设定如下图, 用户1 对 物品1 打的标签是 T1(IBM 电脑), 用户2对 物品1 打的标签是 T1(IBM 电脑) 其他类似,不赘述. 设定标注过的对应位置为1,没标注的为0.则上图的数据可以表示成一个三阶稀疏张量(sparse tensor)

1. 前言 问题:Word写论文如何把文中的缩写快速转换成注释表? 原来样子: 想要的样子: 2. 步骤 使用查找替换高级用法,替换缩写顺序 选中所有文字 打开查找替换对话框,输入以下表达式: 替换后样子: 上边用到的两行表达式: 查找内容:([一-龥a-zA-Z]@)([(])([a-zA-Z -]@)(,)([A-Za-z]@)([)]) 替换为:\5#\3,\1 表达式解释: 忽略缩写的具体内容,只看格式,比如:信息和通信技术(Information and Communication T

首先随便打开一个论文,比如下图,我们想提取公式(2.2.7) 第一步:按截图快捷键:Win+Shift+S ,把公式截取下来 第二步:打开大佬开发的网站:https://mathf.itewqq.cn,将公式图片复制上去.点击拷贝LaTeX代码. 这是我拷贝内容:$$\lambda_{1}=\lim _{n \rightarrow \infty} \frac{1}{n} \sum_{i=0}^{n-1} \ln \left|\frac{\mathrm{d} f(x)}{\mathrm{d} x}

resilient [rɪˈzɪljənt] 能复原的;弹回的;有弹性的;能立刻恢复精神的;社会渣滓 dryad ['draɪæd] 森林女神 树妖 present [ˈprɛznt]  目前的;现在的;出席的;[语法学]现在时的 提出;出现;介绍;赠送 tolerant [ˈtɑ:lərənt] 宽容的;容忍的,忍受的;(植物.动物或机器)能在困难条件下生存(或操作)的;能耐…的 fault-tolerant  ['fɔ:ltt'ɒlərənt] 容错的 manner [ˈmænɚ] 方式,方

Template: 1.A. Author Surname, 'Title', Year Published, <http://Website-Url> (accessed 10 October 2013). Example: 1.I. Heap, 'the Gloves', Imogenheap.co.uk, 2012, <http://www.imogenheap.co.uk/thegloves/> (accessed 20 March 2015).

e.g. i.e. etc. et al. w.r.t. i.i.d. 用法:, e.g., || , i.e., || , etc. || et al., || w.r.t. || i.i.d. e.g. 拉丁文exempli gratia的缩写,意思是“举个例子,比如,例如…..”.Popular pets, e.g. , cats and dogs. i.e. 源于拉丁语id est的缩写,意思是“那就是说,换句话说”,等同于“that is, in other words, namely

(1)在分布式系统中,对于某个节点是否还“活着”的探测,通常是设定一个时间的阀值,然后根据接收到的“心跳”信息的间隔,来判定这个节点是否还活着,然后返回一个bool值: 但这种做法很容易造成误判:因为你不能确切得知道 究竟是真的是节点挂掉了,还是网络比较“慢”: (2)cassandra里面采用一种可以自适应自调整的故障探测的方法,主要实现原理是: 用一个滑动窗口记录下 接收到的 一个节点的心跳信息的时间间隔,在cassandra中,窗口的size设置为1000:然后根据窗口中的数据来生成指数分

SCI论文一般都是英文的格式,其中有很多原则和细节需要我们注意,在我完成第一篇SCI论文的过程中,做些记录,同时和大家分享一下这些经验.同时也稍微改变一下园子里的人口比例,都是攻城狮,程序猿什么的也过于单调了! 1. 关于缩写 首次使用时要进行定义,以后就可以直接使用缩写了,但对于一些约定俗称,众人皆知的缩写,可以直接使用而不加定义. 2. 关于单词 尽量不要重复使用一些单词,可以用同义词复用. 3. 关于时态和语态[1] 一般,SCI论文都是一般现在时,即便这个现象发生在过去.如果是实验性质的

[论文阅读] RNN 在阿里DIEN中的应用 0x00 摘要 本文基于阿里推荐DIEN代码,梳理了下RNN一些概念,以及TensorFlow中的部分源码.本博客旨在帮助小伙伴们详细了解每一步骤以及为什么要这样做. 0x01 背景知识 1.1 RNN RNN,循环神经网络,Recurrent Neural Networks. 人们思考问题往往不是从零开始的,比如阅读时我们对每个词的理解都会依赖于前面看到的一些信息,而不是把前面看的内容全部抛弃再去理解某处的信息.应用到深度学习上面,如果我们想要学习

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

根据Survey of Data-Selection Methods in Statistical Machine Translation的总结,MT中的数据选择分类图如下: 使用场景 数据使用的场景决定了选择什么样的数据,及该方法要解决什么问题. Improve Quality:Domain Improvement.Unhelpful Data Reduction.Noise Reduction Limited Resources:Training Resources.Deployment R

1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少.很罕有的情况下才出现:那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够拒

来源: http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ee13c2c01016div.html   1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定.   通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ee13c2c01016div.html1,T检验和F检验的由来一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少.