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 原创笔记总结汇总

写在前面本文主要汇总所做的一些重要笔记,方便后续查看。会议[CCF-GAIR 2020]全球人工智能和机器人峰会峰会网站入口:https://gair.leiphone.com/gair/gair2020人工智能前沿专场[CCF-GAIR 2020]Abductive Learning(反绎学习)-周志华联邦学习与大数据隐私专场[CCF-GAIR 2020]联邦学习下的数据价值与模型安全-杨强笔记

原创凡是过往 皆为序章

科技赋能 美好生活科技战役 硬核支撑科技创新 发展引擎科技助力 脱贫攻坚往事不可追新起点 新篇章

原创[课堂笔记]文献管理与信息分析

写在前面《文献管理与信息分析》课程中的笔记与分析思考内容。主要参考第十一期,常看常新。思考、敢于超越、学习能力提升,坚持做值得做的事!有需求就有解决方案,赞同!感谢罗昭锋老师,支持老师继续分享更新优质课程!连续开课13年,中国MOOC评分4.9. 推荐。欢迎留言交流,觉得好的话不妨点个赞呀~文献管理与信息分析课程介绍及课程内容设计提升学习能力新四大发明(支付宝、网络购物、高铁、共享单车)带来的思考

原创智能优化算法及其他算法

智能优化算法遗传算法(GA)遗传算法杂交了 新物种形成途径方式中的 渐变式和 爆发式两种思想。GA实现步骤编码解码交配突变倒位个体适应度评估复制根据实例得出两点结论:遗传算法本质上是一种启发式的随机搜索算法,所以由遗传算法得出的结果每次都不尽相同;自变量在给定约束条件下进行了无缝编码(即这种编码方式能够表达解空间中的所有可行解),所以从理论上讲,遗传算法总有很多机会得到全局最优结果而不是局部最优结

原创联邦学习笔记(三)

写在前面​ 参考文献《Federated Learning: Challenges, methods, and future, 2020》,较为详细的介绍当前FL的挑战和解决方法以及未来可能的研究方向或切入点。Federated Learning: Challenges, methods, and future摘要​ 联邦学习在保持数据本地化的同时涉及在远程设备或孤立的数据中心(例如

原创联邦学习笔记(二)

写在前面​ 参考文献《Advances and Open Problems in Federated Learning, 2019》,58位作者的105页文章。笔者当前花了一些时间来阅读这篇论文,由于能力有限,只做一些感兴趣点的记录和分析。另引用内容见文末参考文献,如侵权请联系笔者。欢迎讨论~Advances and Open Problems in Federated Learning,

原创[”研究生科研信息素养提升“系列讲座]学习总结

写在前面​ 想着还是有始有终吧,所以去挑了几个演讲视频观看,其中给我印象比较深刻的则是北京工业大学的穆献中教授的分享,很喜欢他的教学态度,借用他的答疑时的话,“如果对你有用的话,我编写的这本书(《研究生培养和学术指导教程》,穆教授自称最看重的书,虽然不深)可以送给你,多少本都行。” <u>是否真的待有心者验证</u> 另外还有很喜欢老师在视频中提到的某些问题以及背后

原创联邦学习笔记(一)

写在前面笔记主要参考《Federated Machine Learning Concept and Applications》和《联邦学习》。作为一个入门笔记,可以当作是论文译文也可以作为进一步学习的框架。按照该论文做的一个框架,同时尽量将《联邦学习》书中部分内容进行整合,当然最好是能够利用好这本书相关研究内容。摘要当今人工智能仍然面临两大挑战:在大多数工业中,数据以 “孤岛”形式存在加强数据隐私

原创个人博客SEO记录

个人博客SEO记录写在前面为了提高个人博客的访问量或曝光度,往往会将个人网站生成站点地图sitemap,然后将sitemap提交到各大搜索引擎收录。这里收录个人SEO学习以及使用笔记。Typecho生成sitemap并提交Google、BaiDu、Bing为了方便,这里采用了 魔改后的插件BaiduSubmit生成sitemap,具体使用方法见:typecho百度提交插件BaiduSubmit魔改