卷积convnext经典 论文

让ChatGPT干正事,如何查找靠谱的真文献写论文

文 / 高扬(微信公众号:量子论) 感谢大家的提问,这些问题可以促进我去探索和学习。 我在公众号里输出的文字其实也是我的学习笔记,特点比较突出:字少,图多,纯干货。 这也是咱们理工男的风格:不瞎逼逼,不扯空洞的东西,重点输出有价值的内容。 又要快到大学毕业季,大学毕业生已开始准备开题报告写论文了。咱 ......
写论文 正事 ChatGPT

每日学习记录20230301_质谱解卷积

20230301:质谱解卷积 质谱信号根本就没有卷积,解卷积也无从谈起,但因为Colby这篇文章,后面三十年大家就都默认了解卷积等同于重构质谱峰的意义了。不过在蛋白质质谱领域,解卷积还有另外一个概念,就是把多电荷峰反解回分子量,此处最流行的是一种利用最大似然度求解的maxent算法,同样也跟卷积的原 ......
卷积 质谱 20230301

论文写作

论文写作网站!除了常见的知网、维普、万方等网站,以下这些也可以为你的论文写作保驾护航。【文献检索与下载】 1、国家哲学社会科学文献中心:www.ncpssd.org/journal,可免费下载中文、外文期刊、查阅古籍,文科生可以找到很多有用的文献;2、国家哲学社会科学学术期刊数据库:www.nssd ......
论文写作 论文

卷积lstm论文

论文题目:Convolutional LSTM Network: A Machine LearningApproach for Precipitation Nowcasting 参考的学习文章:https://blog.csdn.net/m0_64557752/article/details/125 ......
卷积 论文 lstm

大数据经典论文解读 - 流式计算 - MillWhell - Dataflow

Storm 的不足 Storm 利用异或操作实现了消息至少处理一次;kafka中利用存储在ZooKeeper的offset使得消息队列重放更加容易。Kafka和Storm组合实现了 At Least Once 消息处理机制。但只有实现“正好一次”(Exactly Once)才能得到正确的结果,为此“ ......
MillWhell Dataflow 经典 数据 论文

10种经典的时间序列预测模型 本文演示了 10 种不同的经典时间序列预测方法

[matlab]10种经典的时间序列预测模型 本文演示了 10 种不同的经典时间序列预测方法,它们是 1) 自回归 (AR) 2) 移动平均线 3) 自回归移动平均线 4) 自回归积分移动平均线 (ARIMA) 5) 季节性自回归积分移动平均线 (SARIMA) 6) 具有外生回归量的季节性自回归综 ......
时间序列 序列 时间 经典 模型

前端经典三栏布局

浮动实现 前面放置的两个div进行浮动,后面一个让其margin auto 居中 <style> /* 浮动三栏 */ .father div { width: 200px; height: 200px; } .left { background-color: red; float: left; } ......
前端 布局 经典

45个日常用git合代码的经典操作场景

45个日常用git合代码的经典操作场景 git对于大家应该都不太陌生,熟练使用git已经成为程序员的一项基本技能,尽管在工作中有诸如 Sourcetree这样牛X的客户端工具,使得合并代码变的很方便。但找工作面试和一些需彰显个人实力的场景,仍然需要我们掌握足够多的git命令。 下边我们整理了45个日 ......
场景 常用 代码 经典 git

分布式计算技术(上):经典计算框架MapReduce、Spark 解析

当一个计算任务过于复杂不能被一台服务器独立完成的时候,我们就需要分布式计算。分布式计算技术将一个大型任务切分为多个更小的任务,用多台计算机通过网络组装起来后,将每个小任务交给一些服务器来独立完成,最终完成这个复杂的计算任务。本篇我们介绍两个经典的计算框架MapReduce和Spark。 — MapR ......
分布式 MapReduce 框架 经典 Spark

SCI 论文投稿的一些注意事项

👉投稿SCI期刊的一些注意事项👈 一、选刊 分区:中科院SCI分区、CCF中国计算机学会分区、所在学校/学院分区 出版社:IEEE、Elsevier(爱思唯尔)、Springer(施普林格) 网站/论坛:LetPub、小木虫论坛 二、写作 2.1 环境配置 TexStudio + TexLive ......
注意事项 事项 论文 SCI

语义通信论文阅读(2):Semantic Communications: Overview, Open Issues, and Future Research Directions

(语义通信论文阅读:Semantic Communications: Overview, Open Issues, and Future Research Directions) 语义通信:概述、开放问题和未来研究方向 文章刊源:IEEE Wireless Communication(1区,IF=1 ......

大数据经典论文解读 - Kafka - 流批一体架构

Kafka 大数据系统架构是什么样?为什么需要Kafka这样的桥梁作为连接? Kafka的系统设计与传统MQ有什么不同? 如何实现分布式?如何动态添加 Broker并通知上下游? 有了 Kafka 和 Storm 后如何搭建流式处理系统?如何处理故障带来地数据不准确? Realtime Data P ......
架构 一体 经典 数据 论文

语义通信论文阅读(1):Beyond Transmitting Bits: Context, Semantics, and Task-Oriented Communications

@(语义通信论文阅读:Beyond Transmitting Bits: Context, Semantics, and Task-Oriented Communications) ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/dd937c25348649b8ac ......

大数据经典论文解读 - S4 + Storm

S4 流式计算的模型是什么样?要解决哪些问题? S4是如何设计,如何进行分布式计算的? S4有哪些缺陷? 在分析海量用户搜索、广告点击行为时,这个处理数据的的需求和MapReduce生成报表类似,但是要求数据统计的反馈时间尽可能短。如果频繁使用MapReduce将不得不面对: 大量“额外开销”Map ......
经典 数据 论文 Storm S4

卷积

卷积和 理解卷积核心就是要理解自变量变换,卷积和的公式如下: $$ y[n]=\sum_{k=-\infty}^{+\infty}x[k]h[n-k] \ ~\ y[n]=x[k]*h[n-k] $$ 这里重点是 $h[n-k]$, 它是 $h[n]$ 自变量 $n$ 平移 $k$ 后的函数。 卷积 ......
卷积

论文推荐:DCSAU-Net,更深更紧凑注意力U-Net

这是一篇23年发布的新论文,论文提出了一种更深、更紧凑的分裂注意力的U-Net,该网络基于主特征守恒和紧凑分裂注意力模块,有效地利用了底层和高层语义信息。 DCSAU-Net 1、架构 完整文章: https://avoid.overfit.cn/post/80c002a556cf4397aff76 ......
注意力 DCSAU-Net Net 论文 DCSAU

写论文记得规范统一,不要有时候一级标题是那样子的大小,有时候一级标题又是那样子的大小

写论文记得规范统一,不要有时候一级标题是那样子的大小,有时候一级标题又是那样子的大小 ......
有时候 样子 大小 标题 写论文

深度学习——使用卷积神经网络改进识别鸟与飞机模型

准备数据集:从CIFAR-10抽离鸟与飞机的图片 from torchvision import datasets from torchvision import transforms data_path = './data' # 加载训练集 cifar10 = datasets.CIFAR10(r ......

论文阅读笔记《Sim-to-real learning for bipedal locomotion under unsensed dynamic loads》

发表于ICRA 2022 无感知动态负载下双足运动的虚实迁移学习 ### 背景 机器人携带负载时的运动控制问题还没有得到充分的研究,尤其是动态负载。 在这项工作中,我们特别感兴趣的是动态载荷,比如一个附加的推车或液体容器,而不是简单的静态载荷,比如刚性附着的固定质量。 ......

lvgl 经典编译错误解决之道:section `.bss' is not within region `dram0_0_seg'

实验证明,宏定义 LV_MEM_CUSTOM 从 0 改为 1,对 LVGL+TFT_eSPI 编译时不再提示 “section `.rodata' will not fit in region `dram0_0_seg'” 或“section `.bss' is not within region... ......
错误 section 经典 region within

大数据经典论文解读 - Spanner

Spanner Megastore 存在各种缺点:跨实体组事务需要昂贵的两阶段事务,所有跨数据中心的数据写入都通过Paxos算法,使得单个实体组只能支持每秒几次的事务。 Spanner 是一个全新设计的新系统,而不是Megastore或Bigtable上的修修补补。两个主题: 解决了Megastor ......
Spanner 经典 数据 论文

论文小助手排版建议

排版建议 注: 该排版建议中全部都是论文内容上的建议。只要内容都符合条件,那么格式上的自动校正效果就会大大提高。 1 内容定位 该系统会根据内容,辅助格式排版。若内容有误,可能导致排版错误。 例如:系统会根据第一章的标题 ”第1章 绪论“ 或 ”第1章 引言“ 去定位章节起始位置。若论文中没有该内容 ......
助手 建议 论文

【论文解读】不和谐区域定位

【论文解读】不和谐区域定位 一、简要介绍 不和谐区域定位的目的是在与周围背景不兼容的合成图像中定位该区域。不和谐问题主要是由于图像编辑技术产生的颜色和照明不一致。在本研究中,作者倾向于将输入的图像转换到另一个颜色空间,以放大不和谐区域与背景之间的域差异,从而使模型更容易地识别不和谐区域。为此,作者提 ......
区域 论文

【论文速览 - Diffusion系列】文本引导的图生图

SDEdit SDEdit: Guided Image Synthesis and Editing with Stochastic Differential Equations SDEdit Project Page Contribution 引入新的图像合成和编辑方法Stochastic Diff ......
Diffusion 文本 论文

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制(CNN-LSTM-Attention)的时间序列预测程序,预测精度很高。 可用于做风电功率预测,电力负荷预测等等

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制(CNN-LSTM-Attention)的时间序列预测程序,预测精度很高。 可用于做风电功率预测,电力负荷预测等等 标记注释清楚,可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。YID:5860673742612391 ......

[重读经典论文]ResNext

1. 前言 ResNeXt是由何凯明团队在论文《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》提出来的新型图像分类网络。 ResNeXt是ResNet的升级版,在ResNet的基础上,引入了cardinality的概念,其实 ......
ResNext 经典 论文

大数据经典论文解读 - Metastore

Metastore Megastore: Providing scalable, highly available storage for interactive services 在Bigtable上支持SQL,实现分布式数据库: 跨数据中心的多副本同步数据复制 支持为多数据表的字段建立Schem ......
Metastore 经典 数据 论文

java项目 宿舍管理系统 (源码+数据库文件+1w字论文+ppt)

java项目 宿舍管理系统 (源码+数据库文件+1w字论文+ppt)技术框架:java+springboot+vue+mysql后端框架: Spring Boot、Spring MVC、MyBatis Plus前端界面: vue、BootStrap、jQuery、ajxs 系统共分为三种用户系统主要 ......
源码 管理系统 宿舍 数据库 文件

【论文笔记 - InstructPix2Pix】InstructPix2Pix: Learning to Follow Image Editing Instructions

InstructPix2Pix和Pix2Pix是两码事。Pix2Pix使用的是GAN,而InstructPix2Pix使用的是Diffusion。鉴于目前图像生成与预训练大模型的飞速发展,即便是CycleGAN里所谓的“不可获取的”成对的数据,也可以通过预训练模型生成出来,作为数据集进行训练。Ins... ......

[重读经典论文]SENet——ILSVRC收官之作

1. 前言 SENet由Momenta公司,在论文《Squeeze-and-Excitation Networks》提出,核心是SE block,它通过对特征通道间的相关性进行建模,把重要的特征进行强化来提升准确率。 作者采用SENet block和ResNeXt结合在ILSVRC 2017(最后一 ......
经典 ILSVRC 论文 SENet