深度learning playbook手册
《RAPL: A Relation-Aware Prototype Learning Approach for Few-Shot Document-Level Relation Extraction》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是元学习（Meta Learning）？ 元学习或者叫做“学会学习”（Learning to learn），它是要“学会如何学习”，即利用以往的知识经验来指导新任务的学习，具有学会学习的能力。由于元学习可帮助模型在少量样本下快速学习，从元学习的使用角度看，人们也称 ......
【五期李伟平】CCF-A（AAAI'21）Game of Gradients: Mitigating Irrelevant Clients in Federated Learning
Nagalapatti, Lokesh , and R. Narayanam . "Game of Gradients: Mitigating Irrelevant Clients in Federated Learning." (2021). 针对联邦学习中相关客户端选择（FRCS）的问题，本文提 ......
GIS融合之路（二）CesiumJS和ThreeJS深度缓冲区整合
在这篇文章开始前再次重申一下，山海鲸并没有使用ThreeJS引擎。但由于ThreeJS引擎使用广泛，下文中直接用ThreeJS同CesiumJS的整合方案代替山海鲸中3D引擎和CesiumJS整合。 系列传送门： 山海鲸可视化：GIS融合之路（一）技术选型CesiumJS/loaders.gl/iT ......
tcpdump-官方手册
HOME SECURITY FAQ MAN PAGES CI LINK-LAYER HEADER TYPES 链接层集管类型 BPF EXAM SEE ALSO OLD RELEASES TCPDUMP(1) MAN PAGE TCPDUMP（1）手册页 Section: User Commands ......
backbone、head、neck等深度学习中的术语解释
我们在阅读文章的时候，经常看到backbone head neck 这一类的术语，但是我们可能并不知道是什么意思，这篇文章就是对这些术语进行解释： backbone： 翻译为主干网络的意思，既然说是主干网络，就代表其是网络的一部分，那么是哪部分呢？这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是 ......
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard 摘要 Ipa Guard是一款功能强大的IPA混淆工具，通过对iOS IPA文件进行混淆加密，保护其代码、资源和配置文件，降低破解反编译难度。本文将介绍Ipa Guard的深度混淆技术，包括逻辑混淆、名称混淆以及处理特殊情况的方法，帮 ......
java实战手册（1）
目录switch switch //TIP To <b>Run</b> code, press <shortcut actionId="Run"/> or // click the <icon src="AllIcons.Actions.Execute"/> icon in the gutter. ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 支持向量机分类
支持向量机也是一种既可以处理分类问题，也可以处理回归问题的算法。关于支持向量机在回归问题上的应用，请参考：TODO 支持向量机分类广泛应用于图像识别、文本分类、生物信息学（例如基因分类）、手写数字识别等领域。 1. 算法概述 支持向量机的主要思想是找到一个超平面，将不同类别的样本最大化地分隔开。超平 ......
转载：深度学习：蒸馏Distill
转载，写的比较好了，可以参考：https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/117257414 Distilling the knowledge in a neural networkHinton 在论文中提出方法很简单，就是让学生模型的预测分布，来 ......
Manual 命令手册导出
man 命令的输出中含有大量的格式化字符和终端控制序列，这些是用来在终端中正确显示格式化文本（如加粗，下划线，分页等）所用的。如 BS（Backspace，退格）。 如果我们直接用 man command > output.txt 命令将输出重定向到文件，会导致这些控制序列也一并被写入文件中，然而文 ......
代码随想录 day16 N 叉树的最大深度 完全二叉树的节点个数
N 叉树的最大深度 这题昨天做过二叉版本 n叉区别不大 完全二叉树的节点个数 层级遍历 入que的数量就是节点个数 ......
深度学习之机器学习理论
（一）机器学习（Machine Learning）：就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为统计学习，但本质上起源于计算机科学的人工智能。 （二）机器学习的分类：机器学习主要分为两类，即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
Ansible - Playbook
Playbook 概述 Ansible ad-hoc 可以通过命令行形式远程管理其他主机 适合执行一些临时性简单任务 Ansible playbook 中文名称叫 剧本 将经常需要执行的任务写入一个文件（剧本） 剧本中可以包含多个任务 剧本写好后，我们随时调用剧本，执行相关的任务名称 playboo ......
Learning Dynamic Query Combinations for Transformer-based Object** Detection and Segmentation论文阅读笔记
Motivation & Intro 基于DETR的目标检测范式（语义分割的Maskformer也与之相似）通常会用到一系列固定的query，这些query是图像中目标对象位置和语义的全局先验。如果能够根据图像的语义信息调整query，就可以捕捉特定场景中物体位置和类别的分布。例如，当高级语义显示图 ......
DM7_SQL语言使用手册_第 2 章 手册中的示例说明
第 2 章 手册中的示例说明 为方便读者阅读并尽快学会使用 DM 系统，本手册在介绍利用 DM 建立、维护数据库以 及对数据库进行的各种操作中，使用了示例库 BOOKSHOP。本章将对该示例库进行说明。 2.1 示例库说明 示例库 BOOKSHOP 模拟武汉代理图书的某销售公司，该公司欲建立在线购物 ......
DM7_SQL语言使用手册_第 1 章 结构化查询语言 DM_SQL 简介
第 1 章 结构化查询语言 DM_SQL 简介 结构化查询语言 SQL(Structured Query Language)是在 1974 年提出的一种关系数据库语言。由于 SQL 语言接近英语的语句结构，方便简洁、使用灵活、功能强大，倍 受用户及计算机工业界的欢迎，被众多计算机公司和数据库厂商所采 ......
QMap深度拷贝
QMap深度拷贝 #include <QMap> #include <QPair> #include <QDebug> QMap<int, QString> deepCopyQMap(const QMap<int, QString>& source) { QMap<int, QString> tar ......
【专题】2023年保险合伙人白皮书及优增深度洞察报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34800 原文出处：拓端数据部落公众号 2023年，中国经济从高速向高质量转型，众多保险公司将队伍转型视为寿险行业供给侧改革的关键。以招募和培养专业、职业绩优人才为核心的策略，成为代理人队伍转型的重要方向。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末 ......
ruby实战手册（22）-wxruby(1)
目录概述button` 概述 wxRuby3是一个针对Ruby的跨平台GUI库，基于成熟的针对C++的wxWidgets GUI工具包。它尽可能地使用本地小部件，为Windows、OS X和Linux/GTK上的GUI应用程序提供正确的外观、感觉和行为。wxRuby旨在为在Ruby中开发专业标准的桌 ......
ruby实战手册（21）
目录block block 可以用在闭包里 irb(main):067:1* def test () irb(main):068:1* x=1 irb(main):069:2* return lambda do irb(main):070:2* x+=1 irb(main):071:2* puts ......
手册中的示例说明
为方便读者阅读并尽快学会使用 DM系统，本手册在介绍利用 DM建立、维护数据库以 及对数据库进行的各种操作中，使用了示例库 BOOKSHOP。本章将对该示例库进行说明。 2.1 示例库说明 示例库 BOOKSHOP 模拟武汉代理图书的某销售公司，该公司欲建立在线购物平台来拓 展其代理产品的销售渠道， ......
深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？
一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......
达梦7数据库安装手册
第 1 章 安装简介 达梦数据库管理系统（以下简称DM）是基于客户/服务器方式的数据库管理系统，可 以 安 装 在 多 种 计 算 机 操 作 系 统 平 台 上 ， 典 型 的 操 作 系 统 有 ： Windows（Windows2000/2003/XP/Vista/7/8/10/Server ......
程序维护手册
  ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/3351... ......
深度估计之SCDepth系列
SC-Depth系列。 SCDepthV1 之前的单目深度估计网络的重投影损失，更多的是利用前后帧的颜色误差进行约束，得到了比较精确的结果。但它们基本上都有一个共性问题：深度值不连续！连续几张图像之间的深度值不连续！也就是说，在不同的帧上产生尺度不一致的预测，因为它们承受了每帧图像的尺度不确定性。这 ......
CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战
全面介绍CUDA与pytorch cuda实战 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人 一、CUDA：定义与演进 CUDA（ ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 决策树分类
决策树分类算法是一种监督学习算法，它的基本原理是将数据集通过一系列的问题进行拆分，这些问题被视为决策树的叶子节点和内部节点。决策树的每个分支代表一个可能的决策结果，而每个叶子节点代表一个最终的分类结果。 决策树分类算法的历史可以追溯到1980年代初，当时研究者开始探索用机器学习来解决分类问题。在19 ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......