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论文翻译：2022_DNS_1th：Multi-scale temporal frequency convolutional network with axial attention for speech enhancement

论文地址：带轴向注意的多尺度时域频率卷积网络语音增强 论文代码：https://github.com/echocatzh/MTFAA-Net 引用：Zhang G, Yu L, Wang C, et al. Multi-scale temporal frequency convolutional n ......
论文翻译 convolutional Multi-scale enhancement frequency

模型驱动设计的构造块（上）——DDD

为了保证软件实践得简洁并且与模型保持一致，不管实际情况如何复杂，必须运用建模和设计的实践。 某些设计决策能够使模型和程序紧密结合在一起，互相促进对方的效用。这种结合要求我们注意每个元素的细节，对细节问题的精雕细琢能够打造一个稳定的平台。 本部分主要将一些模式，说明细微的模型差别和设计决策如何影响领域 ......
模型 DDD

论文解读（PCL）《Probabilistic Contrastive Learning for Domain Adaptation》

论文信息 论文标题：Probabilistic Contrastive Learning for Domain Adaptation论文作者：Junjie Li, Yixin Zhang, Zilei Wang, Keyu Tu论文来源：aRxiv 2022论文地址：download 论文代码：do ......
Probabilistic Contrastive Adaptation Learning Domain

[论文阅读] 颜色迁移-N维pdf迁移

[论文阅读] 颜色迁移-N维pdf迁移 文章: N-Dimensional Probability Density Function Transfer and its Application to Colour Transfer, [paper ][code] 1-算法原理 简单来说, 本文将图像看 ......
颜色 论文 pdf

[论文阅读] 颜色迁移-Correlated Color Space

本文算法比较简单, 其原理是把原始图像本身的空间分布进行归一化, 然后通过旋转平移缩放等变换, 变换到目标图像的空间分布 ......
Correlated 颜色 论文 Color Space

NLP实践！文本语法纠错模型实战，搭建你的贴身语法修改小助手 ⛵

本文详细介绍 GECToR 这一优秀的文本纠错模型，使用 Transformer 编码器的序列标注器，以保证文本数据的质量，进而提升NLP模型的效果。 ......
语法 实战 助手 模型 文本

PGL图学习之图神经网络ERNIESage、UniMP进阶模型[系列八]

通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节点和... ......
神经网络 ERNIESage 模型 神经 UniMP

图神经网络之预训练大模型结合：ERNIESage在链接预测任务应用

通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，我们可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节... ......
神经网络 ERNIESage 模型 神经 任务

【Java并发入门】02 Java内存模型：看Java如何解决可见性和有序性问题

如何解决其中的可见性和有序性导致的问题，这也就引出来了今天的主角——Java 内存模型。 一、什么是 Java 内存模型？ 导致可见性的原因是缓存，导致有序性的原因是编译优化，那解决可见性、有序性最直接的办法就是禁用缓存和编译优化，但这样虽然解决了问题，但也导致带来的性能优化都没了。 因此，解决方案 ......
有序性 Java 模型 内存 问题

机器学习分类模型评价指标之ROC 曲线、 ROC 的 AUC 、 ROI 和 KS

前文回顾： 机器学习模型评价指标之混淆矩阵 机器学习模型评价指标之Accuracy、Precision、Recall、F-Score、P-R Curve、AUC、AP 和 mAP 1. 基本指标 1.1 True Positive Rate(TPR) $TPR = \frac{TP}{TP+FN}$ ......
曲线 ROC 模型 机器 指标

【开源】全网首个支持国密算法的微信支付 C#/.NET SDK（附 SM2/SM3/SM4 跨语言联调的踩坑要点）

前言 前文回顾：《【开源】这可能是封装微信 API 最全的 C#/.NET SDK 了》 自 2021 年 8 月公开发布后，本项目已开源一年有余。在此期间，受到了很多开发者的关注和使用，也接收了很多热心开源的开发者给予的帮助，无论是上报了缺陷或建议，还是发起了 PR，亦或是在社群内回答他人的提问， ......
全网 算法 要点 SM 语言

大数据下一代变革之必研究数据湖技术Hudi原理实战双管齐下-中

本篇详细描述hoodie数据读写流程，进一步加深对数据湖技术的理解。理论后转战集成Spark的使用，通过spark-shell和spark-sql实现hoodie的插入数据、查询数据、更新数据、删除数据、覆盖数据、时间旅行查询等示例，了解创建表、修改表结构、查询分区、删除分区基本用法，为进一步使用奠... ......
数据 双管齐下 下一代 实战 原理

大数据下一代变革之必研究数据湖技术Hudi原理实战双管齐下-下

本篇演示了Hudi集成Spark的Scala编程示例，并一步步操作说明如何使用DeltaStreamer从Kafka里读取数据写入到Hudi表的HDFS中，接着集成Flink的环境准备，通过基于yarn-session的Flink的sql-client方式提交任务实现插入数据和流式读取数据，了解字节... ......
数据 双管齐下 下一代 实战 原理

大数据下一代变革之必研究数据湖技术Hudi原理实战双管齐下-后续

本篇实战Hudi集成Flink SQl编程示例实现从生成器表写入Hudi表，打包集群验证；然后通过Hudi Flink CDC实现采集MySQL binlog日志写入Kafka再入到hudi表的完整示例，了解Hudi Flink的基础调试只是，最后通过Hudi集成Hive实现Flink Hive C... ......
数据 双管齐下 下一代 实战 原理

(四) 一文搞懂 JMM - 内存模型

4、JMM - 内存模型 1、JMM内存模型 JMM与happen-before 1、可见性问题产生原因 下图为x86架构下CPU缓存的布局，即在一个CPU 4核下，L1、L2、L3三级缓存与主内存的布局。 每个核上面有L1、L2缓存，L3缓存为所有核共用。 因为存在CPU缓存一致性协议，例如MES ......
模型 内存 JMM

Dart语言简介

简单介绍Dart语言 Dart是一种针对客户优化的语言，亦可在任何平台上快速开发的应用陈旭。 目标是为多平台开发提供最高效的变成语言，并为应用程序框架搭配了领会的运行时执行平台。 Dart特点 Dart语言 类型安全，使用静态型检查来确保变量的值 始终与变量的静态类型相匹配 健全的空值安全，只有声明 ......
语言 简介 Dart

label studio 结合 MMDetection 实现数据集自动标记、模型迭代训练的闭环

一个 AI 方向的朋友因为标数据集发了篇 SCI 论文，看着他标了两个多月的数据集这么辛苦，就想着人工智能都能站在围棋巅峰了，难道不能动动小手为自己标数据吗？查了一下还真有一些能够满足此需求的框架，比如 [cvat]、 [doccano] 、 [label studio]等，经过简单的对比后发现还... ......
闭环 MMDetection 标记 模型 数据

Backbone 网络-ResNetv2 论文解读

本文发现当使用恒等映射（identity mapping）作为快捷连接（skip connection）并且将激活函数移至加法操作后面时，前向-反向信号都可以在两个 block 之间直接传播而不受到任何变换操作的影响。同时大量实验结果证明了恒等映射的重要性。本文根据这个发现重新设计了一种残差网络基本... ......
Backbone ResNetv2 ResNetv 论文 网络

运用领域模型——DDD

模型被用来描述人们所关注的现实或想法的某个方面。模型是一种简化。它是对现实的解释 —— 把与解决问题密切相关的方面抽象出来，而忽略无关的细节。 每个软件程序是为了执行用户的某项活动，或是满足客户的某种需求。这些用户应用软件的问题区域就是软件的领域。 一些领域涉及物质世界，例如，机票预定程序的领域中包 ......
模型 领域 DDD

研究光度立体法阶段性小结和优化（可20ms获取4个2500*2000灰度图的Normal Map）。

这个东西是我接触的第一个非2D方面的算法，到目前为止其实也没有完全搞定，不过可能短时间内也无法突破。先把能搞定的搞定吧。 这个东西也有一大堆参考资料，不过呢，搜来搜去其实也就那些同样的东西，个人觉得就属这个文章最经典，既有说明，也有图片，还有代码： Photometric Stereo Chaman ......
光度 灰度 阶段性 小结 立体

轻量级模型设计与部署总结

轻量级网络的手动设计目前还没用广泛通用的准则，只有一些指导思想，和针对不同芯片平台（不同芯片架构）的一些设计总结，建议大家从经典论文中吸取指导思想和建议，然后自己实际做各个硬件平台的部署和模型性能测试。 ......
轻量 轻量级 模型

神经网络模型复杂度分析

终端设备上运行深度学习算法需要考虑内存和算力的需求，因此需要进行模型复杂度分析，涉及到模型计算量（时间/计算复杂度）和模型参数量（空间复杂度）分析。 为了分析模型计算复杂度，一个广泛采用的度量方式是模型推断时浮点运算的次数 （FLOPs），即模型理论计算量，但是，它是一个间接的度量，是对我们真正关心... ......
复杂度 神经网络 模型 神经 网络

目标检测模型的评价标准-AP与mAP

为了了解模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。对于分类和回归两类监督模型，分别有各自的评判标准，目标检测模型评价指标主要包含 f1、ap、map、roc计算公式及代码实现与auc曲线绘制等。 ......
模型 目标 标准 mAP AP

Apache Dubbo 多语言体系再添新员：首个 Rust 语言版本正式发布

Dubbo Rust 定位为 Dubbo 多语言体系的重要实现，提供高性能、易用、可扩展的 RPC 框架，同时通过接入 Dubbo Mesh 体系提供丰富的服务治理能力。本文主要为大家介绍 Dubbo Rust 项目基本情况，通过一个示例快速体验 Rust 首个正式版本特性，并给出了 Dubbo R ......
体系 语言 版本 Apache Dubbo
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