侦听器immediate watch deep
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》阅读笔记
论文标题 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 ImageNet ：经典的划时代的数据集 Deep Convolutional：深度卷积在当时还处于比较少提及的地位，当时主导的是传统机器学习算法 作者 一作 ......
Paper Reading: Learning from Weak-Label Data: A Deep Forest Expedition
目录研究动机文章贡献本文方法标签补码结构标签频率估计与补码标志机制LCForest 整体框架实验结果实验设置基因功能分析任务实验文本分类任务实验场景分类任务实验医学自然语言处理实验优点和创新点 Paper Reading 是从个人角度进行的一些总结分享，受到个人关注点的侧重和实力所限，可能有理解不到 ......
Deep Learning入门
深度学习入门(更新中) 概述 前置知识: 线性代数 微积分 概率论 python基础语法(包含面向对象的知识) 深度学习框架pytorch的基本api调用 学习资料: PyTorch深度学习快速入门教程 跟李沐学AI 《动手学深度学习》 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation ( ......
Pink Noise Is All You Need: Colored Noise Exploration in Deep Reinforcement Learning
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Published as a conference paper at ICLR 2023 ABSTRACT ......
Oracle数据库同时建立和使用两个监听器
1.问题 我分别对两个数据库实例（Lib和Orcl）各自建立了一个监听器，端口号分别为1520和1521，但是默认只启动一个，导致我切换数据库实例的时候， 出现以下问题：状态: 失败 -测试失败: IO 错误: The Network Adapter could not establish the ......
Deep Exploration via Bootstrapped DQN
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ NIPS 2016 Abstract 有效的探索仍然是强化学习（RL）的主要挑战。常见的探索抖动策略，如ε-贪婪，不进行时间扩展（或深度）探索；这可能导致数据需求呈指数级增长。然而，在复杂的环境中，大多数用于统计有效RL的算法在计算上是不 ......
Kali使用zsteg出现"stack level too deep (SystemStackError)"报错！
前段时间用VM虚拟机直接安装在kali官网下载的虚拟机镜像系统之后，安装完zsteg使用的时候出现"stack level too deep (SystemStackError)" 报错。 在百度搜索许久也没有找到具体的解决方法，后来在Github里面发现也有人遇到了这个情况，并且提交了Issues ......
全面分析 Vue 的 computed 和 watch 的区别
全面分析 Vue 的 computed 和 watch 的区别 一、computed介绍 computed 用来监控自己定义的变量，该变量在 data 内没有声明，直接在 computed 里面定义，页面上可直接使用。 //基础使用 {{msg}} <input v-model="name" /> ......
Vue中的watch和mounted的区别
功能不同：watch是用来监听数据的变化，当数据变化时执行异步操作或开销较大的操作；而mounted是在Vue实例被挂载到DOM后执行的函数，主要用于初始化数据和操作DOM。 执行时间不同：watch是当数据变化时执行，而mounted是在组件被挂载到页面上后执行。 总的来说，watch更适合用来监 ......
Varibad：A very good method for bayes-adaptive deep rl via meta-learning
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Published as a conference paper at ICLR 2020 ABSTRACT 1 INTRODUCTION 2 BACKGROUND 2.1 TRAINING SETUP 2.2 BAYESIAN REINF ......
IDEA创建maven的spring boot项目，【极简版】监听器+拦截器
项目结构在（IDEA创建maven的spring boot项目，【极简版】切面编程+swagger调用 ）基础上实现 1、拦截器 src main | java | | com.demo | | | config | | | | MyInterceptor | | | | AppConfig | | ......
每天一个linux命令（48）：watch命令
watch是一个非常实用的命令，基本所有的Linux发行版都带有这个小工具，如同名字一样，watch可以帮你监测一个命令的运行结果，省得你一遍遍的手动运行。在Linux下，watch是周期性的执行下个程序，并全屏显示执行结果。你可以拿他来监测你想要的一切命令的结果变化，比如 tail 一个 log ......
Paper reading: Improving Deep Forest by Exploiting High-order Interactions
为了对深度森林设计出信息量更大、计算成本更低的特征表示，本文提出了一种新的深度森林模型——高阶交互深度森林(hiDF)，利用输入特征的稳定高阶交互来生成信息丰富且多样化的特征表示。具体而言，本文设计了一个广义版本的随机交叉树(gRIT)来发现稳定的高阶相互作用，并应用激活线性组合(ALC)将这些相互... ......
VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE
（VGG）VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 阅读笔记（22.10.05） 摘要：本文研究在大规模图像识别设置中卷积网络深度对其准确性的影响。主要贡献是对使用（3，3）卷积核的体系结构增加深度的网络进行 ......
VDSR-Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks阅读笔记
Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks（VDSR）阅读笔记（22.10.07）使用深度卷积网络的精确图像超分辨率 摘要：使用一个非常深的卷积神经网络，灵感来源于VGG-Net。本文发现，网络深度增加 ......
解决vue中watch监听对象变化获取不到旧数据的问题
解决vue中watch监听对象变化获取不到旧数据的问题 1.问题代码 watch: { pageInfo: { handler(newVal, oldVal) { console.log(newVal, oldVal); }, } } 结果：打印出来newVal和oldVal输出内容一样 conso ......
vue3中的watchEffect高级侦听器
介绍 watchEffect有两个参数，一个回调函数，一个是对象(设置配置项) watchEffect执行传入的一个函数，同时响应式追踪其依赖，并在依赖更新时重新运行该函数 watchEffect是非惰性的，会默认自动调用一次的 import { watchEffect, ref } from 'v ......
Vue学习二：指令补充、computed计算属性、watch侦听器、案例：水果购物车
一、指令修饰符 通过"."指明一些指令后缀，不同后缀封装了不同的处理操作 → 简化代码①按键修饰符@keyup.enter → 键盘回车监听②v-model修饰符v-model.trim →去除首尾空格v-model.number →转数字③事件修饰符@事件名.stop →阻止冒泡@事件名.prev ......
论文解读（LR2E）《Learning to Reweight Examples for Robust Deep Learning》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Learning to Reweight Examples for Robust Deep Learning论文作者：Mengye Ren、Wenyuan Zeng、Bin Yang、Raquel Urta ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Metamorphic Testing of Deep Learning Compilers
## Abstract 背景：Compiling DNN models into high-efficiency executables is not easy: the compilation procedure often involves converting high-level model ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: A Comprehensive Study of Deep Learning Compiler Bugs
## Abstract 背景：深度学习编译器处理的深度学习模型与命令式程序有根本的不同，因为深度学习模型中的程序逻辑是隐式的。（the DL models processed by DL compilers differ fundamentally from imperative programs ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: DeepMutation: Mutation Testing of Deep Learning Systems
## Abstract 本文：DeepMutation Github: https://github.com/berkuva/mutation-testing-for-DNNs Task: mutation testing framework specialized for DL systems t ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Testing Deep Neural Networks
## Abstract 本文:DeepCover Github: https://github.com/TrustAI/DeepCover Task: propose 4 novel test criteria to test DNNs Method: inspired by MC/DC cover ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: PyTorch: an imperative style, high-performance deep learning library
## Abstract 本文： PyTorch Task: detail the implementation and architecture of PyTorch Github: https://github.com/pytorch/pytorch 特点： 1. PyTorch同时关注可用性和速 ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: PELICAN: Exploiting Backdoors of Naturally Trained Deep Learning Models In Binary Code Analysis
## Abstract 背景： 1. 本文研究的不是被恶意植入的后门，而是products of defects in training 2. 攻击模式: injecting some small fixed input pattern(backdoor) to induce misclassifi ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Decompiling x86 Deep Neural Network Executables
## Abstract 本文: BTD github: https://github.com/monkbai/DNN-decompiler/ Task: a decompiler for DNN models to output DNN specifications including: opera ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: COMET: Coverage-guided Model Generation For Deep Learning Library Testing
## Abstract 背景：已有的方法(Muffin, Lemon, Cradle) can cover at most 34.1% layer inputs, 25.9% layer parameter values, and 15.6% layer sequences. 本文：COMET Gi ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: IvySyn: Automated Vulnerability Discovery in Deep Learning Frameworks
## Abstract 本文：IvySyn Task: discover memory error vulnerabilities in DL frameworks BugType: memory safety errors, fatal runtime errors Method: 1. 利用na ......
vue中computed和watch的区别
在一样的情况下，computed的性能会高于watch，所以大部分情况使用computed会更好。 但是，它们也有各自的优缺点： computed计算属性： 1. 能够实时监听data里面绑定的数据（包括vueX），但是其余数据的改变是监听不到的。 2. 适用于需要计算的一个值被多个数据影响的情况， ......