IJCAI 2019

MATLAB深度学习代码使用反卷积网络进行深度终身学习知识共享。这是在IJCAI 2019年论文“使用反卷积网络学习深度终身学习中的共享知识”中提出的CNN代码。该代码与Python 2.7和Python 3.5兼容，依赖于numpy、tensorflow和scikit-image。预处理数据以.pkl文件存储和加载，但请注意，Python 3生成的pickle文件不与Python 2兼容。实验结果摘要存储在.mat文件中，需要MATLAB加载。数据包括MNIST和CIFAR-10，用于异构任务和同类任务分配。

IJCAI-18阿里妈妈搜索广告转化预测总结 比赛概述- 比赛目标是通过人工智能技术构建模型，预测阿里平台用户的购买意向。给定广告点击相关信息（用户、广告商品、检索词、上下文内容、商店），预测广告的转化概率（pCVR），即： $$pCVR = P(\text{conversion} = 1 | \text{query, user, ad, context, shop})$$ 赛题挑战1. 日常转化率预测2. 特殊日期的转化率预测 评估指标- 使用转化率的预测准确度（0.13966），最终获得了第53名（共5204名）。 数据挖掘流程 数据探索与特征设计：从业务逻辑和特征覆盖率角度出发，采样构

这是我们IJCAI 2016论文“通过具有多个深度网络的分层学习进行跨媒体共享表示”的源代码介绍。如果使用我们的代码，请引用以下论文：彭宇新，黄鑫和齐金伟，“通过分层学习与多个深度网络进行跨媒体共享表示”，第25届国际人工智能联合会议（IJCAI），第3846-3853页，纽约，美国，2016年7月9日至15日。用法：1. 按照deepnet-master/INSTALL.txt中的说明设置环境。2. 将matlab格式的数据放入deepnet-master/deepnet/examples/CMDN/feature目录，然后运行mat2npy.py转换为numpy格式。详细的数据格式请参见m

基于 Hyper-V 虚拟化平台，使用两台 Windows Server 2019 Datacenter 虚拟机，搭建 SQL Server 2019 AlwaysOn 高可用性集群的详细操作步骤和配置记录。

该表收录了 3000 多所高校信息，包括 985、211、本科、专科、成人高校等，以 JSON、SQL、XLSX 等格式提供。

这份文档详细说明了 2019 网站 Sitemap 列表的使用方法，供测试用途。

2019年最新版IP数据库（MDB格式），包含470198条记录。

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