摘要：
按照算法的类型对个人的 Paper Reading 博客进行汇总，涉及多个研究方向的论文将按照个人主观感觉的主要方向排列。 目录不平衡学习并行与分布式多标签学习回归决策树集成学习进化计算计算机视觉神经决策模型神经网络生物信息特征工程 不平衡学习 A Novel Model for Imbalance 阅读全文
摘要：
目录操作系统进程管理同步与死锁存储器管理文件系统磁盘管理I/O 设备管理分布式系统参考资料 这些博客都是根据《计算机操作系统(第四版)》、《操作系统导论》、《分布式系统概念与设计》等书籍整理的，因为这些书超级厚，不爱带来带去。如果在其他地方有看到相关的感兴趣的内容，也会整理到这里来。 操作系统 操作 阅读全文
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#基础知识 CTF-WEB：PHP 弱类型 CTF-WEB：PHP 变量 CTF-WEB：PHP 伪协议 CTF-WEB：PHP 反序列化 CTF-WEB：字符串和正则匹配 CTF-WEB：后台扫描与备份泄露 CTF-WEB：BurpSuite 工具应用 CTF-WEB：文件上传和 webshell 阅读全文
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#基础理论 计算机网络这门课涵盖了 TCP/IP 协议栈的所有层，但是网络规划主要侧重于链路层(交换机)和网络层(路由器)。因此想要快速上手网络技术的学习，可以先从这些基本的理论入门。 网络技术：网络互联设备 网络技术：以太网 网络技术：网络互联模型 网络技术：IP 编址 网络技术：子网划分 #基础 阅读全文
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#数据库原理 数据库原理：数据库系统概述 数据库原理：数据模型和关系数据库 数据库原理：求最小依赖集和候选键 数据库原理：关系规范化 数据库原理：数据库设计 数据库原理：数据库恢复和并发控制 #SqlServer SQL Server 是由 Microsoft 开发和推广的关系数据库管理系统（DBM 阅读全文
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#DVWA 靶场 DVWA 靶场的网页应用程序很脆弱，它的主要目标是帮助安全专业人员在实际环境中测试他们的技能和工具，帮助 web 开发人员更好地理解保护 web 应用程序的过程，并帮助教师/学生在教室环境中教授/学习 web 应用程序安全。 Brute Force (爆破) Command Inj 阅读全文
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#预备知识 数据结构个人学习推荐 C++面向过程编程 C++ STL 库快速上手 #线性表 顺序表结构详解 链表结构和例题详解 SkipList (跳跃表)解析及其实现 静态链表及 PTA 重组链表 #栈和队列 栈结构解析及其应用 队列结构解析及其应用 栈和队列应用：迷宫问题 PTA习题解析——银行 阅读全文
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[TOC] #学习经验分享 [计算机网络个人学习经验](https://www.cnblogs.com/linfangnan/p/17017625.html) #概述 [计算机网络：互联网概述](https://www.cnblogs.com/linfangnan/p/15056612.html) 阅读全文
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本文提出了一种可扩展自动特征工程方法 SAFE，它包括特征生成阶段和特征选择阶段，具备较高的计算效率、可扩展性，能满足实际业务问题的要求。不同于使用算子枚举所有的生成特征，本文的特征生成阶段专注于挖掘原始特征对，以更高的概率生成更有效的新特征。在特征选择阶段，本文的方法考虑了单个特征的信息量、特征对的冗余性、树模型评估的特征重要性。通过实验证明，SAFE 算法在大量数据集和多个分类器上具有优势，与原始特征空间相比预测精度平均提高了6.50%。 阅读全文
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目录研究动机文章贡献预备知识本文方法梯度增强特征选择优化贪婪的树结构结构化特征选择实验结果合成数据集实验结构特征选择实验基准数据集实验优点和创新点 Paper Reading 是从个人角度进行的一些总结分享，受到个人关注点的侧重和实力所限，可能有理解不到位的地方。具体的细节还需要以原文的内容为准，博 阅读全文
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本文提出了一种自动特征工程学习模型 AutoLearn，AutoLearn 基于特征对之间的回归，通过特征相互关联的方式发现数据中的潜在模式及其变化，并选择非常少量的新特征来显著提高预测性能。提出的新的特征生成方法可以捕获特征对中的显著变化，从而产生高度判别性的信息。通过实验证明了我们的方法在大量数据集和多个分类器上的优势，与原始特征空间相比，预测精度平均提高了13.28%。 阅读全文
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本文提出了一种自动特征生成模型 OpenFE，它通过一个特征增强算法和一个两阶段修剪算法来解决 expand-and-reduce 框架的挑战。本文认为模型再训练并不需要准确评估新特征的增量性能，在梯度增强的启发下提出了一种用于评估新特征增量性能的高效算法 FeatureBoost。同时本文提出了一种两阶段修剪算法，以有效地从大量候选特征中检索有效特征。由于有效特征通常是稀疏的，两阶段剪枝算法以粗到细的方式进行特征剪枝。实验部分在各种数据集中验证了 OpenFE 的性能，OpenFE 大大优于现有的基线方法。同时在自动特征生成模型的研究中很多现有方法都没有开源，本文还复现了一些经典方法并进行了基准测试，以便在未来的研究中进行公平的比较。 阅读全文
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针对价格预测问题的特点，本文提出了一种代价敏感的深度森林价格预测方法 CSDF。通过代价敏感方案对远离真实价格类别的错误分类施加更高的成本，期望降低错误分类的成本并将其推向真实价格范围。此外为了进一步提高整体性能，通过修改传统的 K-means 方法，开发了一种改进的 K-means 离散化方法来预先定义价格的类别。基于多个真实数据集的实验结果表明，与传统深度森林和其他基准相比，本文提出的代价敏感深度森林可以显著降低成本，同时保持较好的准确性。 阅读全文
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本文旨在研究构建多特征的不同方法，并分析它们的有效性、效率和潜在行为，以揭示在高维数据上使用 GP 构建多特征的洞察力。本研究研究了三种多特征构建方法，包括两种使用多树表示的方法，即类独立 MCIFC 和类依赖 CDFC，以及 Neshatian 等提出的一种使用单树表示的方法 1TGPFC 构建类依赖特征。将使用常用的学习算法(包括 KNN、朴素贝叶斯和决策树 DT)对三种方法构建的特征的性能进行比较。结果表明多特征构建的性能明显优于单特征构建，类依赖的构造特征比类独立的构造特征具有更好的性能。 阅读全文
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针对深度森林中基分类器数量过多带来的时空开销，本文中提出了一种基于三目标优化的深度森林级联集成修剪算法 TOOCEP，该算法在级联森林的每一层学习最优决策树子集，并去除不在最优子集中的决策树。具体而言本文首先提出了一种基于三目标优化的单层剪枝方法 TOOSLP，通过同时优化精度、独立多样性和耦合多样性三个目标对其单层森林进行剪枝。前两个目标是单层森林本身的准确性和多样性，第三个目标用于处理被修剪的层与其前一层之间的耦合关系。在 TOOSLP 方法的基础上，提出了层叠集成剪枝框架对深层森林进行逐层剪枝。通过在 15 个 UCI 数据集上对该算法进行评估，实验结果表明 TOOCEP 在准确率和剪枝率方面优于几种最先进的方法，显著减少了深度森林的存储空间，加快了深度森林的预测速度。 阅读全文
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目录远程调用请求-应答协议基于 UDP 数据报的实现通信原语协议消息结构请求-应答协议的故障模型重复丢弃请求消息丢失应答消息历史交互协议的类型基于 TCP 流的实现远程过程调用 RPC接口编程RPC 调用语义透明性RPC 的实现远程方法调用 RMIRMI 的设计对象模型分布式对象RMI 实现RMI 阅读全文
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目录间接通信组通信编程模型组通信实现可靠性和排序组成员管理发布-订阅系统编程模型系统实现消息队列编程模型系统实现共享内存分布式共享内存元组空间编程模型系统实现参考资料 间接通信 进程间通信和远程调用都是基于发送者和接收者之间的直接耦合，这导致系统在处理改变时显得有些死板。例如在一个简单的客户-服务器 阅读全文
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为了解决现有分布式深度森林存在的问题，本文提出了一种新的计算效率高、鲁棒性强的分布式深度森林算法 CERT-DF。CERT-DF 基于本文新提出的 SAB 机制构建的，该机制集成了三种方案：块级预采样、两阶段预聚合和系统级备份。块级预采样将数据集划分为多个不相连的数据块，其中利用随机样本分区机制，确保每个块的统计特征和数据分布与原始整个数据集相似，以减少分布式数据集偏差对模型精度的负面影响。两阶段预聚合方案引入缓冲机制，将每个子森林生成的向量临时存储，然后对分布式子森林进行分层向量聚合，以减轻参数服务器的网络带宽占用，加快聚合过程。系统级备份旨在以很小的内存和磁盘开销备份关键特征空间，防止训练任务失败，增强分布式深度森林的鲁棒性。CERT-DF 框架在 Ray 平台上进行实现，并基于七个知名的基准数据集进行了广泛的实验，评估结果表明 CERT-DF 在计算效率、模型精度、系统资源开销和系统鲁棒性方面优于最先进的方法。 阅读全文