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研究问题针对深度长尾学习领域的研究综述背景动机在真实世界中存在着一些长尾分布的情况，即一小部分类别包含了大量的样本，使得模型更加偏向头部类别，对于尾部类别的分类效果较差长尾学习与其他任务之间的区别与联系：类别不均衡学习：长尾学习可以视为类别不均衡学习的一个子任务，其不均衡程度会更加极端，且尾部类别对应的样本一般会非常少少样本学习：少样本学习可以视为长尾学习的一个子任务，其尾部类别对应的样本会极其少

在MATLAB中，保存和加载变量是非常简单的事情，使用一对save和load就可以。而对于python，操作就变得有些复杂了，一个文件似乎也只能保存一个变量。import pickle# 存储变量的文件的名字filename = 'shoplist.data'# 初始化变量shoplist = ['apple', 'mango', 'carrot']# 以二进制写模式打开目标文件...

【代码】python批量将doc文件修改为docx文件。

研究背景现代科学研究的基本套路是观察加实验，在不同的受控条件下干扰目标系统但是在一些复杂的系统比如气候系统中，做控制实验是非常困难的，因此就需要尝试从观测数据中提取有用的因果信息因果推断方法旨在发现和量化系统的因果相互依赖关系因果可分成两类，一类是type causality ，另一类是actual causality。第一类是由因推果（向后看），是一种干预思维，改变因的量看会不会改变果的量；第二

将公式转化为Word可识别模式以\mathcal{G}为例，首先打开网址 http://engenharialivre.com/latex-para-word/?#复制最下面方框中的代码<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block"><mstyle displaystyle="true" scrip

文章目录dblp法dblp+Springerdblp+IEEEdblp+acmdl主页查看法谷歌搜索法dblp法dblp+Springer以CADE为例在dblp中搜索到结果后，点击content点击图示位置的链接点击Front Matter搜索submit或accept或select关键词dblp+IEEE以ASE为例点击dblp中的链接点击IEEE Xplore中的Message XXX或Fr

一条折线library(gcookbook)library(ggplot2)ggplot(BOD, aes(x = Time, y = demand)) +geom_line()如果改成因子型变量，由于Time不包括6，X轴上也不会出现6，从5直接蹦到7。ggplot(BOD, aes(x = factor(Time), y = demand, group = 1)) +...

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安装Docker映像打开Docker应用，选择注册表，搜索ngix，双击下载进入映像，双击修改信息点击高级设置，将docker内路径和nas内路径相关联设置端口号这时候就可以在容器那一栏看到paper_pro了，同时在桌面上也是可以看到图标的，注意如果想要对paper_pro重新进行编辑，首先要暂停映像的运行，这样编辑键才可以点开。配置ssh双击进入终端机,新增bash查看目录并修改密码apt-g