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摘要: 本文内容参考: 科学出版社 王定江主编的《线性代数》 李永乐主编的2022线性代数辅导讲义 ==本文中的直观理解并不严谨,仅供参考理解。如理解有误,请帮忙指正== ==文章纯手打,可能会有较多错误,请阅读时注意== 第一章 行列式 第一节 $n$ 阶行列式 二、$n$ 阶行列式 1. 全排列与逆序数 阅读全文
posted @ 2022-08-01 21:35 Un-Defined 阅读(2747) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 用例是从系统的外部对系统进行黑盒视图描述的一种组织方法。 用例通常作为一种捕获需求和对已知功能需求进行建模的方法而被使用。 用例只是行为需求,外部接口、数据格式、业务规则、计算公式等是用例行为需求的聚集。 用例 定义:系统的参与者与系统交互后,由系统所执行的动作序列(事件流),对特定的操作者产生可以 阅读全文
posted @ 2022-05-28 13:40 Un-Defined 阅读(364) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 2019ICPC南京J - Spy 有两个队伍进行比拼 两边各有n个人 第一行表示Amy队伍每个人的战斗力 第二行表示击败每个人能获得的声望值 第三行表示Bob第一只队伍的战斗力 第三行表示Bob第二支队伍的战斗力 Bob的两支队伍的队员两两配,战斗力相加,然后和Amy的队员进行战斗。 每个人只能战 阅读全文
posted @ 2022-03-27 22:16 Un-Defined 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Constructing Narrative Event Evolutionary Graph for Script Event Prediction Abstract 脚本事件预测需要一个模型来预测给定现有事件上下文的后续事件。以往基于事件对或事件链的模型不能充分利用密集的事件连接,这限制了它们的 阅读全文
posted @ 2022-02-08 11:54 Un-Defined 阅读(194) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 有点没太看懂这篇写了什么,只知道弄了一个语料库,具体什么样可能结合具体语料库看会比较清楚,单看论文已经折磨死我了orz 和这篇文章相关的一些资料:https://github.com/cltl/EventStoryLine.git The Event StoryLine Corpus: A New 阅读全文
posted @ 2022-02-07 15:08 Un-Defined 阅读(775) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Commonsense Causal Reasoning between Short Texts Abstract 1 Introduction 为了进一步说明常识性因果推理问题,我们提出了一个来自COPA(Choice of Plausible Alternatives)评估(Roemmele, 阅读全文
posted @ 2022-02-02 15:44 Un-Defined 阅读(194) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: EEG: knowledge base for event evolutionary principles and patterns Abstract 1 Introduction 举例餐厅吃饭的流程 列举先前的提取时间关系的研究,指出缺陷 只能提取同一个句子里的关系 基于特定语境的语义提取关系,而 阅读全文
posted @ 2022-01-28 23:45 Un-Defined 阅读(180) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: CATENA-CAusal and TEmporal relation extraction from NAtural Language texts Abstract 作者提出了一个基于筛选的系统CATENA,用于提取和分类英文文本中的时间关系、因果关系,利用时间和因果模型之间的交互作用。作者评估了 阅读全文
posted @ 2022-01-28 23:39 Un-Defined 阅读(173) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 参考资料:https://www.keraschina.com/keras_intro/ Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境。相对于其他深度学习的计算软件,如:Tensorflow、Theano、Caffe等,Keras在实际应 阅读全文
posted @ 2021-12-26 10:11 Un-Defined 阅读(63) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 公式 参考资料:面向数据驱动的城市轨道交通短时客流预测模型_梁强升.pdf 给定图G=(V,E,A),其中V表示图的结点集合,E表示图的边集合,$A \in R_{n \times n}$是邻接矩阵。定义$D \in R_{n \times n}$是顶点的度矩阵$D_u=\sum_j W_{ij}$ 阅读全文
posted @ 2021-12-26 10:08 Un-Defined 阅读(142) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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