NIPS'2018

这篇论文介绍了麻省理工学院在NeurIPS（以前是NIPS）2018年会议上提出的逆卷积生成网络，它展示了如何从部分测量数据中恢复图像，该技术具有重要的可逆性质。如果您在工作中使用他们的代码或方法，请引用以下内容： @inproceedings{ma2018invertibility, title={Invertibility of convolutional generative networks from partial measurements}, author={Ma, Fangchang and Ayaz, Ulas and Karaman, Sertac}, booktitle={Advances in Neu

麻省理工学院授权的Matlab数据输入代码，适用于我们的随机非参数事件张量分解存储库（RFP-HP）。打开Matlab，运行文件“ Test_file_name_hybrid.m”获取模型，并使用“ Test_data_name_hybrid_more.m”进行对数似然测试。对于CP-PTF（CP-PP），打开Matlab，运行文件“ Test_file_name_v2.m”获取模型，并使用“ Test_file_name_more.m”进行对数似然测试。对于CPT-PTF（CPMarkov-PP），打开Matlab，运行文件“ Test_file_name_v2.m”获取模型，并使用“ Test_file_name_more.m”进行对数似然测试。对于GP-PTF（RFP-PP），打开Matlab，运行文件“ Test_file_n

利用 SQL Server 日志文件，精准恢复数据。

提供了 MATLAB 2018b 的下载链接。

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2018-高负荷-kv 项目 “高负荷系统” 课程。步骤1：HTTP + 存储（截止日期2018-10）克隆并添加上游： $ git clone git@github.com:/2018-highload-kv.git Cloning into '2018-highload-kv'... $ git remote add upstream git@github.com:polis-mail-ru/2018-highload-kv.git

最新版本的2018年度行政区划数据sql文件，包含字段： ID char(6) NAME varchar(64)

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提供针对MCM2018美赛的Matlab代码，包括Lasso算法、模拟退火算法等现代启发式算法。 重点算法： 统计理论的基础算法： Lasso、k-nn、FS、LAR、PCA、LDA、BIC、SVM 现代启发式算法： 模拟退火算法、蚁群算法、遗传算法 参考： Trevor Hastie，《统计学习基础》 Jorge Nocedal，《数值优化》 Mehryar Mohri，《机器学习基础》 Ian Goodfellow，《深度学习》