参考文献 文献 论文
cerbos hub 流程参考
内容来自官方文档，主要是学习下cerbos hub是如何进行policy 的集成的 参考流程 说明 目前关于webassembly 部分官方也没有相关详细的介绍，但是其他部分基本都有相关比较详细的说明 参考资料 https://docs.cerbos.dev/cerbos-hub/https://d ......
问题记录 <Latex 使用bibliography命令，引用文献中包含中文生僻字>
问题描述 LaTeX使用\bibliography和.bib设置参考文献时，中文生僻字无法显示。 解决方式 下载字体； 将simsun.ttf文件放到.tex同一文件夹下； 导言部分添加： %%解决生僻字问题，使用自定义命令 \usepackage{ctex} \setCJKfamilyfont{m ......
QT-对于MVC中典型QTreeView简单使用参考记录
//创建以ui文件中对应View为载体的model<-此处使用QStandardItemModel(比较常用) QStandardItemModel* model = new QStandardItemModel(ui->treeView); model->setHorizontalHeaderLa ......
简化版Transformer来了，网友：年度论文
前言 从大模型的根源开始优化。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! ......
简化版Transformer ：Simplifying Transformer Block论文详解
在这篇文章中我将深入探讨来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的Bobby He和Thomas Hofmann在他们的论文“Simplifying Transformer Blocks”中介绍的Transformer技术的进化步骤。这是自Transformer 开始以来，我看到的最好的改进。 大型语言模 ......
[论文速览] R-Drop@ Regularized Dropout for Neural Networks
Pre title: R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks accepted: NeurIPS 2021 paper: https://arxiv.org/abs/2106.14448 code: https://github.com/dro ......
Vue购物车一些参考
1. 子组件给父子件传参 然后循环2 v -for = "(sel,selindex) in selectalls" 括号中间逗号3. 给数据的每个对象插入属性值 vm.$data.all.map(item => { vm.$set(item, 'selectNum', 0) vm.$set(ite ......
axios(ajax)发送请求响应码200，但获取不到数据，无法加载响应数据: No datafound for resource with givenidentifier问题解决参考
问题截图： 没有响应数据 控制台报错 其实是由于浏览器的跨域资源共享（CORS）策略导致，前后端跨域请求是不行的。什么是域，看页面的url，比如https://www.baidu.com/下的网页都是属于baidu.com这个域。如果你是和我一样是从本地文件打开html的方式来调试ajax，那么一定 ......
论文精读之Unet
提问： 1.将输入图像从1扩展为64的过程发生了什么？通道与通道之间的不同是如何实现的？其中的所有东西都是随机的吗？ 2.怎样实现："该 网 络 没 有 任 何 完 全 连 接 的 层 ， 只 使 用 每 个 卷 积 的 有 效 部 分"中的“只 使 用 每 个 卷 积 的 有 效 部 分” 3.怎 ......
【论文阅读笔记】【OCR-文本识别】 LISTER: Neighbor Decoding for Length-Insensitive Scene Text Recognition
LISTER ICCV 2023 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 由于长尾效应和错误累积等原因，现有的文本识别模型对于长文本的识别能力较差 如何提高模型对于长度较长的文本的识别能力？ 文章提出了什么样的解决方法？ 提出了 LISTER 模型，引入了 neighbor matrix 的概念， ......
论文：Predicting Optical Water Quality Indicators from Remote Sensing Using Machine Learning Algorithms in Tropical Highlands of Ethiopia
水刊，中科院都没有收录。不属于sci。 吃一堑长一智，以后先看属于哪个期刊的。总是忘记。 期刊：Hydrology 浪费时间，啥也没有，没有创新点，就一点点的对比工作量。 “Predicting Optical Water Quality Indicators from Remote Sensing ......
论文：Predicting the performance of green stormwater infrastructure using multivariate long short-term memory (LSTM) neural network
题目“Predicting the performance of green stormwater infrastructure using multivariate long short-term memory (LSTM) neural network” (Al Mehedi 等, 2023, ......
金属磁粉心磁性能测量装置参考标准
1. 概述TK8600是一款专用于测量金属磁粉心磁性能的装置。内置交直流励磁电源与测量单元，可配接计算机及专业测试软件，可在AC 20 Hz～100 kHz（可定制到200kHz），DC+AC两种模式下全自动测量金属磁粉心环形样品的磁性能。具有操作便捷、测量快速、重复性好、可靠性高等特点。 2. 参 ......
网络参考模型
先上图，我们慢慢讲，如下： TCP/IP标准模型 OSI参考模型 TCP/IP对等模型 协议 应用层 应用层 应用层 Telnet23 FTP20/21 TFTP69 SNMP 表示层 HTTP80 SMTP DNS DHCP 会话层 主机到主机层 传输层 传输层 TCP UDP 英特网层 网络层 ......
VoxelNeXt论文解读
前言 VoxelNeXt是一个采用全稀疏卷积的3D目标检测方法，该方法启发自CenterPoint，将输入点云场景体素化后通过3D稀疏卷积提取3D体素特征，提取的特征经高度压缩后采用2D稀疏卷积Head预测。不同于CenterPoint通过热力图的方式预测各个目标的中心点，VoxelNeXt预测各个 ......
论文：FEED-FORWARD NETWORKS WITH ATTENTION CAN SOLVE SOME LONG-TERM MEMORY PROBLEMS
题目：FEED-FORWARD NETWORKS WITH ATTENTION CAN SOLVE SOME LONG-TERM MEMORY PROBLEMS” (Raffel 和 Ellis, 2016, p. 1) “带有注意力的前馈网络可以解决一些长期记忆问题” (Raffel 和 Elli ......
P5318 【深基18.例3】查找文献
P5318 【深基18.例3】查找文献 基本思路 邻接表实现，结果得为了边有序再专门开一个 vector 预处理完再存边。 而且一开始忘记 vis[1] = true 了！ #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstdio> #includ ......
论文：Multistep ahead prediction of temperature and humidity in solar greenhouse based on FAM-LSTM model
Multistep ahead prediction of temperature and humidity in solar greenhouse based on FAM-LSTM model 基于 FAM-LSTM 模型的日光温室温湿度多步提前预测 题目：“Multistep ahead pr ......
查文献技巧
知网： 先看知网的硕博士论文 硕博士论文会对研究的问题有详细的背景和基础知识介绍，可帮助我们快速理解题目（学位论文） 如果搜索结果较多，可以按照“被引”排序 高级检索： 例如：想了解神经网络在信贷策略中的应用，想找一些相关的硕博论文 进入高级检索界面，“+”和“_”可以自定义增加和减少检索字段 主题 ......
论文阅读13-SCGC:Simple Contrastive Graph Clustering
论文阅读13-SCGC:Simple Contrastive Graph Clustering 存在的问题 由于对比学习的发展，设计了更加一致和有辨别力的对比损失函数来取代网络训练的聚类引导损失函数。结果，缓解了手动试错问题，并提高了聚类性能。然而，复杂的数据增强和耗时的图卷积操作降低了这些方法的效 ......
R语言和Python对copula模型Gaussian、t、Clayton 和 Gumbel 族可视化理论概念和文献计量使用情况
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27240 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文包含一些直观的示例来说明 copula 理论的核心概念。以下是脚本及其各自用途的简短列表： 首先演示如何使用高斯 copula ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Tucker Decomposition with Frequency Attention for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：ACL，时间：2023，学校：北京航空航天大学，多伦多大学 关键词：基于张量分解；频率注意力；正则化 摘要： 之前基于张量分解的TKGC模型存在仅独立考虑一种关系与一个时间戳的组合，忽略了嵌入的全局性质的问题。 本文的方法：一种频率注意力（FA）模型来捕获一个关系与整个时间戳之间的全局时间依赖 ......
vqvae 论文阅读
https://arxiv.org/abs/1711.00937 直接3.1 首先我们定义一个嵌入空间. 是K*D维度的. K是离散空间向量的数量. D是每一个向量的维度. 所以e_i 中的i属于 1到K. 模型的输入是x, 也就是图片. 然后模型编码成一个z_e(x). 然后使用最近算法来得到 z ......
如何写论文的笔记
#论题陈述 改善稀疏奖励的强化学习有助于移动机器人动态避障 #收集论证 #阅读文献-记录 阅读时做一个word文档，五列的表格。 第一列，文献标题。第二列，期刊名称。第三列，研究对象、问题。第四列，研究方法、理论、视角。第五列，数据来源。 为了对抗网络上不相关，不准确，动机险恶的信息，你们应该牢记一 ......
【论文解读】在上下文中学习创建任务向量
【论文解读】在上下文中学习创建任务向量 一、简要介绍 大型语言模型（LLMs）中的上下文学习（ICL）已经成为一种强大的新的学习范式。然而，其潜在的机制仍未被很好地了解。特别是，将其映射到“标准”机器学习框架是具有挑战性的，在该框架中，人们使用训练集S在某些假设类中找到最佳拟合函数f (x)。在这里 ......
【论文阅读笔记】【OCR-End2End】 ESTextSpotter: Towards Better Scene Text Spotting with Explicit Synergy in Transformer
ESTextSpotter ICCV 2023 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 场景文本端到端识别任务中，检测和识别两个任务的协同作用十分关键，然而以往的方法通常用一些十分隐式的方式来体现这种协同作用（shared backbone, shared encoder, shared quer ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Learn from Relational Correlations and Periodic Events for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：国防科技大学 摘要： 之前模型存在的问题：未能利用快照内结构信息的关系之间的语义相关性与快照间时间交互沿时间轴的周期性时间模式。 本文的工作：提出了一种新的推理模型（RPC）；它通过两个新的通信单元，即关系通信单元(RCU)和周期通信单元(PCU)，充分挖掘关 ......
如何使用markdown写毕业论文
step 1: pandoc: https://github.com/jgm/pandoc/releases step 2: pandoc-crossref: https://github.com/lierdakil/pandoc-crossref/releases step 3: pip3 ins ......