如果你是刚读研的小白，准备投人工智能机器学习数据挖掘领域论文，可以参考下面的列表，选择自己适合的会议。投摘要一般都会提前1个星期左右。人工智能机器学习数据挖掘会议期刊论文很多，有时候会忘记重要的一些时间节点，用此篇记录重要日期范围，方便以后检索和投稿; 投稿主要使用CMT系统，很方便进行管理。下面介绍的这些会议基本上都用的CMT系统，但目前我了解到有ECML和SIGIR不是。目前已经参与过投稿的会

这里需要小心，不同版本选择的idea版本也不相同，版本选择错了，你发发型idea会特别卡，比如你是m1芯片，用了intel的idea, 打开2-4个项目工程，或者本地运行springboot项目，会特别卡。如果你是m1芯片，用了对应的idea, idea会非常顺化，打开10个工程都不卡。下面是笔者自己陪的（）这个功能很实用，在idea最右下边, 右键然后勾选 memory indicator-内存

1背景基本情况：首先确保该类存在，并且导入路径正确，还是不能导入类。在idea中写好了类，在其他地方是能正常导入的，过了一段时间后，重新打开项目发现不能识别类，该类报红，也不能导入它，明明路径中也存在这个类，其他类正常，只有这个类不能导入，手动输入正确的包路径来导入，也是不能识别，还是报红。运行项目不通过，因为不能识别这个类:import com.yang.demo.RequestMappingG

1 背景Python字典的get()方法介绍今天看到一个字典用法，自己学习一下。2 字典常用初始化下面这个方式，应该是最常见的吧。dictOne = {"one":1,"two":1}myList = ["three", "four"]for i in Mylist:if i in dictOne:dictOne[i] + =1else:dictOne[i] =13 get()方法介绍有幸看到了下

0 前面的话看了报告的具体分析内容与分主题,也不知道和自己研究方向有什么联系, 从字面上看,大概是无关吧.但不知道为什么, 内心深处还是想看,想听这些专家们的分享, 即使可能也听不懂, 即使可能也什么也学不到, 即使对自己研究方向没有任何帮助.但是, 笔者就想看看, 看看模式识别领域发展到什么地步了, 有了哪些进展, 哪些成就. 打开自己视野, 听听别人的想法, 听听别人思考问题站立的角度, 如何

最近比较烦心，第一次报名参加了蓝桥杯，选择了python。比较有把稳的写了五导题，其他的尽量偏分，在知乎上看到了原题截图（震惊，考场不是不能上网嘛？居然还有人这样。。。），反正考完了，把题目汇总一下，以后有空时把代码撸一编。python 还有2道题目是 输出日期，和杨辉三角（找出某个数出现的位置），其他的和上面的C的基本一致。...

区块链：让数据不被篡改，但需要复制数据给每一块，造成数据泄露多方计算 ： 让数据用途可控。数控可用但不可见。人工智能：数据更难造假1 区块链2 多方计算3 人工智能觉得NLP已经有很多模型，已经觉得很成熟了，...

很多场景下，会看到AUPRC与平均查准率的混用，即一般情况下，默认二者相同，即AUPRC = average precision但实际上，二者是不同的， average precision只是AUPRC值的近似。注意python （sklean）和R都采用了这个方式计算AUPRC# Compute Precision-Recall and plot curveprecision, recall,

报错信息：TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.int32. The only supported types are: float64, float32, float16, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool.众所周知，在torch中，与numpy数组互相转换的API是torch.fr

需要安装pytorch，尝试了几次还是失败。同时，由于pytorch比较大，下载速度也比较慢，在这里总结快速安装pytorch步骤，以拱自己以后参考和同行参考。一 安装清华镜像在自己C盘这个路径下（C:\Users\1112\AppData\Roaming），主要是在AppData\Roaming这里，用户（1112）每个电脑可能不同（我的是win10）。然后新建文件夹pip,如下图：然后在pip