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原创 Endnote常见设置（硕士毕业论文参考文献修改）

1、根据大多数期刊或学校使用的标准，英文名首字母大写后续字母小写。2、需要手动调整Endnote中的参考文献相关内容3、关于姓名大小写设置AS IS是不更改大小写，EndNote库中文献的大小是什么样，Word中就显示什么样。选择Normal为首字母大写All Uppercase为全部大写，word中将会显示首字母大写、全部大写。4、作者. 作品名[J]. 期刊名, 年, 卷(期): 页码.例如：张三. 法外狂徒的自白书[J]. 法网, 2023, 3(4): 99-101.5、“等

原创 IEEE论文格式要求（翻译）

使用合适的图形处理程序格式化并保存您的图形，该程序将允许您创建PostScript (PS)、封装PostScript (. eps)、标记图像文件格式(. tiff)、便携式文档格式(. pdf)、JPEG或便携式网络图形(. png)的图像。就我们的目的而言，三个主要的颜色空间是灰度、RGB(红/绿/蓝)和CMYK(青色/品红/黄/黑)。然而，如果你把你的图片放在文章中，它们应该放在页面的顶部，最靠近文本中第一次提到的地方。不要在标题中使用缩写，除非不可避免(例如，在本文的标题中使用“IEEE”)。

原创 movielens数据集介绍

个性化推荐中，电影推荐研究时常使用movielens上的数据集。该网站的数据集主要分两部分，一是用于推进最新研究进展的数据集。当前最新的是发布于2019年12月份的25M数据集。二是用于高校、组织科研的数据集。该类数据集按其是否带有标签、时间先后、数据集大小分成6种数据集。17年前后的学术论文常见的都是使用1M数据集（2003年发布的）以及10M数据集（2009年发布的），如果是做带标签标记的电影推荐一般是tag-genome数据集（2014年发布的）。数据集中的命名ml为movielens缩写。

原创 解决Visio中公式变形问题

正常情况下第一个公式通过新建创建后，后面的公式就可以复制第一个公式然后在它基础上修改了，也一般也不会发生变形。插入->对象->mathType Equation 新建一个公式。新建的时候麻烦一点，但后面都不用担心变形了。

原创 visio画图取消图周围空白边距

【代码】visio画图取消图周围空白边距。

原创 word插入公式后行距改变调整

这是我插入mathtype公式时用到的解决办法。

原创 c#笔记02

​ -DBHeloerSqlServer.cs //数据库操作方法。​ -Bootstrapper.cs //配置DAL，BLL，注入。​ -OperateMessage.cs //公共跳转页面。​ Model //数据库对应Model，与数据库字段映射。​ -Models //View上使用的Model。​ -Web.config //配置数据库。​ Common //工具类。​ -Views //页面。​ DAL //数据库逻辑。​ Lib //第三方库。​ BLL //逻辑。

原创 c#笔记01

在 Java 和 C# 中，引用对象的方法参数始终都是通过引用传递的，而基元数据类型参数（C# 中的值类型）是通过值传递的。C# 提供 Java 中可用的所有数据类型，并增加了对无符号数字和新的 128 位高精度浮点类型的支持。在 C# 中，若要通过引用传递值类型，需要指定关键字。C# 中的异常处理与 Java 中的异常处理非常相似。在 Java 和 C# 这两种语言中，，C#中字符串开始前使用。在 C# 和 Java 中，注：using有另一种用法。常量，Java 使用。,Java中使用的是。

原创 华为七大AI技术

看得见的是产品，看不见的是背后的基础研究和技术创新。在美国的极限施压下，聚焦根技术创新，立根铸魂、为国铸剑。

原创 数据库常见混淆点

此外，GROUP BY子句通常与聚合函数结合使用，例如MIN，MAX，AVG，SUM或COUNT等，以计算并返回每个分组的汇总信息。数据模型是数据特征的抽象，它从抽象层次上描述了系统的静态特性、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供一个框架。操作系统是DBMS的基础。原因是，IMS是IBM公司开发的两种数据库类型之一，另一种则是关系数据库，其典型代表产品为DB2。IMS数据库的基本数据结构是层次结构，即数据之间的联系表现为分层的树状结构，与关系数据库管理系统的数据逻辑组织方式不同。

原创 MySQL中delete、truncate、drop比较

不管是InnoDB引擎还是MyISAM引擎，在执行truncate命令后都会释放磁盘空间，且会重置auto_increment为1。不管是InnoDB引擎还是MyISAM引擎，在执行drop命令后都会释放磁盘空间，并且会删除该数据表上依赖的约束、触发器、索引。执行truncate需要drop权限，最好提前备份数据库表，因为无法通过binlog回滚。truncate命令从表中删除所有行，但表结构及其列，约束，索引等保持不变。delete只删除记录，但表结构及其列，约束，索引等保持不变。

原创 解压缩带括号的字符串

如果当前字符是左括号’(‘，则将当前的num压入nums栈中，并将res压入strs栈中，然后重置num为0，res为空字符串。然后将strs栈顶的字符串重复times次，并将其添加到res中。最后，将res赋值给strs栈顶的字符串，并弹出该字符串。在main函数中，首先读取一个压缩后的字符串compressed，然后调用decodeString函数对其进行解压缩，并将解压缩后的结果输出到控制台。解析： 解压缩字符串函数：使用一个栈来存储数字和字符串，通过遍历输入的字符串，根据不同的字符进行相应的操作。

原创 带通配符的字符串匹配

外层循环遍历x字符串的每个字符，内层循环遍历y字符串的每个字符。‘，则dp[i][j]等于dp[i-1][j-1]；如果当前字符为通配符’*'，则dp[i][j]等于dp[i-1][j]或dp[i][j-1]。然后，在main函数中，程序从标准输入读取两个字符串，并将它们存储在x和y数组中。接下来，程序计算这两个字符串的长度，并将dp数组的第一个元素设置为1。这段代码的作用是判断两个字符串是否匹配，其中通配符’*‘可以匹配任意数量的字符，而通配符’?最后，程序检查dp数组的最后一个元素是否为1。

原创 银行系统设计

单例模式(Singleton):用于创建银行服务对象，确保只有一个银行服务对象被创建，可以提供唯一的存款、取款、查询余额等服务。工厂模式(Factory):用于创建银行账户对象，可以通过传入账户ID和账户名等参数来创建银行账户对象。BankService类:银行服务类，采用单例模式，包含存款、取款、查询余额等服务。AccountFactory类:银行账户工厂类，用于创建银行账户对象。BankAccount类:银行账户类，包含账号、账户名称、余额等要素。使用工厂模式（Factory）创建银行账户对象。

原创 网卡，交换机，网桥，路由器，网关工作在OSI模型哪一层

上，网卡主要是完成物理接口的连接,电信号的传送以及将数据分解为适当大小的数据包之后向网络上发送的功能. 数据链路层功能包括链路建立和拆除，帧定界同步顺序差错控制这些。可在异种网络之间（即不同类型的局域网互连，局域网与广域网，广域网与广域网）传输数据并进行路径选择，使用专门的软件协议从逻辑上对整个网络进行划分。如桥接路由器是网桥和路由器的组合，允许多重连接，对某一种协议具有专用路由选择方法，对其他协议只充当网桥的作用。，在不同或相同类型的LAN之间存储并转发数据帧，必要时进行链路层上的协议转换。

原创 Java常见混淆点

Java常见混淆点

原创 进程通信实现方式

共享内存就是映射一段能被其他进程所访问的内存，这段共享内存由一个进程创建，但多个进程都可以访问。共享内存是最快的 IPC 方式，它是针对其他进程间通信方式运行效率低而专门设计的。它往往与其他通信机制，如信号量，配合使用，来实现进程间的同步和通信。管道是一种半双工的通信方式，数据只能单向流动，而且只能在具有亲缘关系的进程间使用。套解口也是一种进程间通信机制，与其他通信机制不同的是，它可用于不同及其间的进程通信。有名管道也是半双工的通信方式，但是它允许无亲缘关系进程间的通信。

原创 互信息公式及概述

互信息

原创 InfoNCE的理解

InfoNCE

原创 推荐系统学习路线

推荐系统思维导图

原创 easyAI笔记——深度学习

深度学习笔记

原创 easyAI笔记——机器学习

机器学习笔记

原创 基于用户画像的商品推荐挑战赛赛题解析

这个赛题涉及的是用户画像建模领域，特征比较多，但是都很简单，并且初步观察可以分为两类特征，用户基本信息特征和用户行为序列信息,所以我在后期做的时候是分别对待的，对于用户基本信息，由于特征间的关联度不是很大，直接用传统机器学习一套特征转换(归一化，标签化)转换即可，对于行为序列信息，由于数据都经过平台脱敏处理，可以构建一个时序预测模型，最后通过模型调参，融合得到预测结果模型训练LGB+XGB+MLP值得注意的是，这个比赛的训练集有30万条，还算比较多的，LGB和XGB的模型的综合能力很强，尤其是LG.

原创 用户序列建模思路总结

特征工程特征归一化特征归一化的目的是为了消除特征之间的量纲影响，使不同指标之间具有可比性，在公众号文章前我分析的赛题(工业蒸汽预测)中我们总结了L2规则的归一化，更加简单的方法还有线性函数归一化和零均值归一化线性函数归一化，也称为最大值-最小值归一化，将数据映射到[0,1]这个范围内零均值归一化（Z-Score Normalizationn)将数据映射到均值为0，标准差为1的分布上，公式如下通过梯度下降求解的模型，归一化会对收敛速度产生影响，因为通常情况下都需要归一化，包括线性回归,逻

原创 计算机领域的研究生学习指南

原创 中国计算机学会（CCF）推荐中文科技期刊目录

CCF 推荐中文科技期刊目录A 类序号期刊名称主办单位网址1软件学报中国计算机学会;中国科学院软件研究所http://www.jos.org.cn/2计算机学报中国计算机学会;中国科学院计算技术研究所http://cjc.ict.ac.cn/3中国科学：信息科学中国科学院;国家自然科学基金委员会https://www.sciengine.com/4计算机研究与发展中国科学院计算技术研究所;中国计算机学会https://crad.ict

原创 874文章资源

十字链表法快速排序算法详解最大堆构造和堆排序归并排序算法数据结构与算法教程

原创 范式的理解

第一范式：字段不可分割，数据库默认支持第二范式：消除对主键的部分依赖，可以在表中加上一个与业务逻辑无关的字段作为主键，比如用自增id第三范式：消除对主键的传递依赖，可以将表拆分，减少数据冗余...

原创 个人考研复习过程

最近有不少想考CUMT-CS的学弟学妹加我咨询，现在以刚上岸的过来人的身份分享一下我去年复习的经历吧，希望能给你们带来一点帮助。大概是从七月份确定要考研的，之前一直是准备就业，因为是疫情的原因，找的几个实习都没去，感觉直接就业可能有点亏吧，就想着继续读研了。

原创 Windows使用命令行快速批量删除大量文件

Windows服务器如果需要删除的文件夹中文件数目很多，如果通过鼠标选择文件夹再直接删除会响应得非常慢。用下面两个命令则可以比较快速删除大量文件夹和文件。命令分别如下：rmdir [drive:]path [/S] [/Q]或者del [drive:]path [/S] [/Q]其中rmdir 与rd命令相同。/S 表示除目录本身外，还将删除指定目录下的所有子目录和文件。/Q 表示安静模式，删除时不需要经过确认。如删除 D:\temp\目录下的所有文件的写法如下：rmdir d:\t

原创 redis和rabbitmq启动

redis启动先cd到你所在redis路径e:cd E:\cs\Redis-x64-3.0.504然后启动redis-server.exe redis.windows.confwindows下安装Redis第一次启动报错：[2368] 21 Apr 02:57:05.611 # Creating Server TCP listening socket 127.0.0.1:6379: bind: No error解决方法：在命令行中运行redis-cli.exe127.0.0.1:6

原创 Java中DAO层、Service层和Controller层的区别

DAO层：DAO层叫数据访问层，全称为data access object，属于一种比较底层，比较基础的操作，具体到对于某个表的增删改查，也就是说某个DAO一定是和数据库的某一张表一一对应的，其中封装了增删改查基本操作，建议DAO只做原子操作，增删改查。Service层：Service层叫服务层，被称为服务，粗略的理解就是对一个或多个DAO进行的再次封装，封装成一个服务，所以这里也就不会是一个原子操作了，需要事物控制。Controler层：Controler负责请求转发，接受页面过来的参数，传给S

原创 基于DQN的快速避障路径规划

全文内容：基于DQN的快速避障路径规划基础知识：Q-learningDeep Q-Network（DQN）代码详解：initialisingtarget.pytraining2.py

原创 Tensorflow——tf.nn.conv2d

tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共五个参数：input：指需要做卷积的输入图像，它要求是一个Tensor，具有[batch, in_height, in_width, in_channels]这样的shape，具体含义是[训练时一个batch的图片数量,图片高度,图片宽度,图像通道数]，注意这是一个4维的Tensor，要

原创 Word 2016表格三线表制作

1、打开word，点击插入，插入一个表格。2、选中表格，点击设计，在边框中的笔画粗细选择1.5磅，然后在边框下拉框先选择无框线，再选择上框线和下框线。然后笔画粗细选择0.5磅，选中第一行后，在边框中选择下框线。3、然后选择表格，单击设计，主要是对其方式，选择布局中的水平居中。4、属性设置好后，选中表格，依次单击 插入→表格→快速表格→将所选内溶保存到快速表格库，命名为三线表，确定，关闭的时候点击确定。之后，就可以从插入→表格→快速表格 快速新建三线表。...

原创 batch size设置技巧

深度学习中经常看到epoch、 iteration和batchsize这三个的区别：（1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；（2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；（3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次；举个例子，训练集有1000个样本，batchsize=10，那么训练完整个样本集需要：100次iteration，1次epoch。1.当数

原创 安装Anaconda3

【Anaconda教程01】安装Anaconda3

原创 MistGPU使用

官网地址：https://mistgpu.com/user/远程连接：gpu110.mistgpu.xyz:31111账号：mist

原创 基于深度强化学习的路径规划笔记

感谢知乎周思雨博主；此方法同源借鉴于ICIA一篇强化学习paper源码github地址：https://github.com/a7b23/Autonomous-MazePathFinder-using-DQN该程序将由几个封锁（由块颜色表示）组成的图像作为输入，起始点由蓝色表示，目的地由绿色表示。 它输出一个由输入到输出的可能路径之一组成的图像。 下面显示的是程序的输入和输出。输入图像被馈送到由2个conv和2个fc层组成的模型，其输出对应于底部和右侧动作的Q值。 代理根据哪个Q值更大而向右或向.

原创 深度强化学习博客阅读

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）入门深度强化学习——Dueling-DDQN强化学习导论