仅简单分析自己感兴趣的论文. 9.6 Million Links in Source Code Comments: Purpose, Evolution, and Decay 分析了 source code comments中的link问题.发现其存在decay, insufficient versioning, and lack of bidirectional traceability问题.属于Empirical study类型的论文. A Framework for Checking Re

国家集训队1999论文集 陈宏:<数据结构的选择与算法效率——从IOI98试题PICTURE谈起>来煜坤:<把握本质,灵活运用——动态规划的深入探讨>齐鑫:<搜索方法中的剪枝优化>邵铮:<数学模型的建立.比较和应用>石润婷:<隐蔽化.多维化.开放化——论当今信息学竞赛中数学建模的灵活性>杨帆:<准确性.全面性.美观性——测试数据设计中的三要素>周咏基:<论随机化算法的原理与设计> 国家集训队2000论文集 陈彧:<信

鉴于大家都在找这些神牛的论文.我就转载了这篇论文合集 国家集训队论文分类 组合数学 计数与统计 2001 - 符文杰:<Pólya原理及其应用> 2003 - 许智磊:<浅谈补集转化思想在统计问题中的应用> 2007 - 周冬:<生成树的计数及其应用> 2008 - 陈瑜希<Pólya计数法的应用> 数位问题 2009 - 高逸涵<数位计数问题解法研究> 2009 - 刘聪<浅谈数位类统计问题> 动态统计 2004 - 薛矛:<

一 文章名称:Dependability of the NFV Orchestrator: State of the Art and Research Challenges 发表时间:2018 期刊来源:IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS & TUTORIALS 所做贡献: NFV编排器的可靠性综述,偏向于对NFV故障恢复的综述,包含映射冗余,分布式编排器,有状态无状态VNF迁移 合理对可靠性的定义进行了描述 所属类别:NFV可靠性综述 收获:对于所选方向可靠性是一个非常好的

一 文章名称:VNF Placement with Replication for Load Balancing in NFV Networks 发表时间:2017 期刊来源:ICC: IEEE International Conference on Communications 解决问题: SFC的负载均衡问题 所做贡献: 提出了SFC备份的思想 利用MIP(混合整数线性规划)解决备份SFC的映射问题 提出GA(遗传算法)解决网络扩展时备份SFC的映射问题 相关工作: 利用线性规划解决映射问题

一 文章名称:Throughput Maximization and Resource Optimization in NFV-Enabled Networks 发表时间:2017 期刊来源:ICC: IEEE International Conference on Communications 解决问题: 1.目前缺少在多数据中心的NFV映射的论文 2.在1的基础上满足吞吐量最大及资源利用率最大的要求 3.ILP(整数线性规划算法)可扩展性低 所做贡献: 验证说明关于多数据中心NFV映射的吞吐

http://www.cv-foundation.org/openaccess/CVPR2016.py ORAL SESSION Image Captioning and Question Answering Monday, June 27th, 9:00AM - 10:05AM. These papers will also be presented at the following poster session 1   Deep Compositional Captioning: Descr

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Convolutional Neural Networks ImageNet Models Architecture Design Activation Functions Visualization Fast Convolution Low-Rank Filter Approximation Low Precision Parameter Pruning Transfer Learning Theory 3D Data Hardware ImageNet Models 2017 CVPR Xc

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

把之前阅读资料的时候记下的东西,整理了一下. Adding special-purpose processor support to the Erlang VM   P23 简单介绍了Erlang Compiler和Beam文件格式; The Erlang Compiler in short 章节提到了 Core Erlang 这个之前有提到过: [Erlang 0120] Know a little Core Erlang http://www.cnblogs.com/me-sa/p/know

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University

1. MapReduce是干啥的 因为没找到谷歌的示意图,所以我想借用一张Hadoop项目的结构图来说明下MapReduce所处的位置,如下图. Hadoop实际上就是谷歌三宝的开源实现,Hadoop MapReduce对应Google MapReduce,HBase对应BigTable,HDFS对应GFS.HDFS(或GFS)为上层提供高效的非结构化存储服务,HBase(或BigTable)是提供结构化数据服务的分布式数据库,Hadoop MapReduce(或Google MapReduce

1.简介 预测就是借助于对过去的探讨去推测.了解未来.灰色预测通过原始数据的处理和灰色模型的建立,发现.掌握系统发展规律,对系统的未来状态做出科学的定量预测.对于一个具体的问题,究竟选择什么样的预测模型应以充分的定性分析结论为依据.模型的选择不是一成不变的.一个模型要经过多种检验才能判定其是否合适,是否合格.只有通过检验的模型才能用来进行预测.本章将简要介绍灰数.灰色预测的概念,灰色预测模型的构造.检验.应用,最后对灾变预测的原理作了介绍. 灰色系统理论的产生和发展动态 1982邓聚龙发表第一篇

  小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen

一.域应用基础 1.什么是域 简单地讲,域就是引导Word在文档中自动插入文字.图形.页码或其他信息的一组代码.每个域都有一个唯一的名字,它具有的功能与Excel中的函数非常相似.下面以Seq和Date域为例,说明有关域的一些基本概念. 形如"{Seq Identifier [Bookmark ] [Switches ]}"的关系式,在Word中称为"域代码".它是由: 域特征字符:即包含域代码的大括号"{}",不过它不能使用键盘直接输入,而是按

原文地址:http://www.cnblogs.com/beer/p/3325242.html 免责声明: 当时写完这篇调查报告,给同事看了后,他觉得蛮喜欢,然后想把这篇文章修改一下,然后往期刊上发表出来,我也答应了.但是后来此事却因各种原因一再被耽搁拖延,转眼就是一年多过去了,估计已经被遗忘了吧,直到前几天自己的清理电脑的时候,在硬盘里面发现了它,这篇文章确实在当时花了自己不少心血,实在是不忍心让它在自己的硬盘里面"终老"下去了.所以对不住了,我还是让它发挥点余热吧. 由于这篇文章是

作 者:david++发布时间:2012/06/08 09:02文章地址:http://game-lab.org/?p=320 近两个月都在学习ACE,一个超级强大,也超级复杂的网络框架库.对ACE的大名早有听说,同时也听说过它的复杂性,所以一直不敢去碰它.ACE对程序员的要求是比较高的了,需要对C++.设计模式.POSA.网络.并发等有一定的了解后,才能去碰它.不然真的是一头扎进茫茫大海,越看越复杂,直到消磨完所有对ACE的热情. 经过两个月的摸索,查找各种资料,最后也总算是知道了该如何去学习

Hadoop简介 Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关项目也很丰富,包括ZooKeeper,Pig,Chukwa,Hive,Hbase,Mahout,flume等. 这里详细分解这里面的概念让大家通过这篇文章了解到底是什么hadoop: 1.什么是Map/Reduce,看下面的各种解释: (1)MapReduce是hadoop的核心组件之一,hadoop要分布式

最近在写硕士论文,样式中没有符合要求的,于是就自己来编辑下样式文件,下文是网上搜集的关于自定义参考文献的一篇教程,可以参考. 一.分隔符|和连接符*的使用 (1)连接符 * 主要作用是“建立依赖关系”,当在两个字段之间插入“连接符”时,插入连接符前后的两个字段将建立相互依赖的关系:另处一个作用是代替空格,如果在一地方是要固定地输出空格的话,就可以用连接符(*)代替空格,例如 *版本*ed.*城市中,版本和它前面的字段要有一个固定的空格,那么我们就可以用连接符(*)代替( )来实现,同样的道理,城