approximation - 爱搜

发表于 2025-08-08 contexts approximation 函数调用

重点 * 上下文敏感指针分析的完整算法。 * 上下文敏感概念，堆对象的上下文敏感表示，上下文敏感指针分析的规则。 * 上下文的三种选择，以及效率、准确度的对比

发表于 2025-08-16 successive deltas phenomenon

Hi-Techniques在Synergy系列产品上采用独特的市场领先的Successive Approximation Register (SAR)类型ADC。SAR是唯一具备高质量、高分辨率的数字示波器类型的ADC，因为其支持可选化的滤波。也需要一种平滑衰减、或FIR类型的滤波器以针对频域测量提供最大的带宽

hi-techniques在synergy系列产品上采用独特

发表于 2025-08-02 successive deltas phenomenon

Hi-Techniques在Synergy系列产品上采用独特的市场领先的Successive Approximation Register (SAR)类型ADC。SAR是唯一具备高质量、高分辨率的数字示波器类型的ADC，因为其支持可选化的滤波。也需要一种平滑衰减、或FIR类型的滤波器以针对频域测量提供最大的带宽

重点 * 上下文敏感指针分析的完整算法

发表于 2025-10-23 contexts approximation 函数调用

重点 * 上下文敏感指针分析的完整算法。 * 上下文敏感概念，堆对象的上下文敏感表示，上下文敏感指针分析的规则。 * 上下文的三种选择，以及效率、准确度的对比

gbdtgradient boosting decision

发表于 2025-10-02 gbdt freidman descent

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 从名字上理解包含三个部分：提升、梯度和树。它最早由 Freidman 在 greedy function approximation ：a gradient boosting machine 中提出。很多公司线上模型是基于 GBDT+FM 开发的，我们 Leader 甚至认为 GBDT 是传统的机器学习集大成者

报告人简介：林郁，华南理工大学副教授

发表于 2025-09-24 approximation nonlinearity 多项式

报告人简介：林郁，华南理工大学副教授，主要研究领域为渐近分析方法，正交多项式系统等，中山大学与香港城市大学联合培养博士。主持国家自然科学基金、广东省自然科学基金等多项科研项目，在 Journal of Approximation Theory Nonlinearity Analysis and Applications 等高水平期刊发表学术论文10余篇。2017年获第三届全国高校数学微课程教学设计竞赛华南赛区一等奖