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经典yolov1论文yolov

python rasa聊天机器人教程五：经典事例查询天气

从用户输入的消息中提取城市信息然后查询天气信息 1.培训数据 在 data/nlu.yml 文件中，添加意图和实体的例子： nlu: - intent: ask_weather examples: | - 今天 [北京](city) 的天气怎么样？ - [上海](city) 明天会下雨吗？ - 告诉 ......
事例 机器人 机器 天气 教程

论文解读（UDALM）《UDALM: Unsupervised Domain Adaptation through Language Modeling 》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：UDALM: Unsupervised Domain Adaptation through Language Modeling 论文作者：Constantinos Karouzos, Georgios Pa ......
UDALM Unsupervised Adaptation Language Modeling

论文解读（CBL）《CNN-Based Broad Learning for Cross-Domain Emotion Classification》

Note：[ wechat：Y466551 | 付费咨询，非诚勿扰 ] 论文信息 论文标题：CNN-Based Broad Learning for Cross-Domain Emotion Classification论文作者：Rong Zeng, Hongzhan Liu , Sancheng ......
Classification Cross-Domain CNN-Based Learning Emotion

科学家们在论文中写道... 他们实际上想的....

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科学家 实际上 实际 科学 论文

论文解读（ECACL）《ECACL: A Holistic Framework for Semi-Supervised Domain Adaptation》

Note：[ wechat：Y466551 | 付费咨询，非诚勿扰 ] 论文信息 论文标题：ECACL: A Holistic Framework for Semi-Supervised Domain Adaptation论文作者：Kai Li, Chang Liu, Handong Zhao, Y ......
ECACL Semi-Supervised Adaptation Supervised Framework

2023.8.16 周三：Java论文提交管理系统

1 package System; 2 import java.util.Scanner; 3 public class PaperManagement { 4 public static void main(String[] args) { 5 Scanner scanner = new Scan ......
管理系统 论文 系统 2023 Java

【YOLOv5】一些网上找不到答案的报错解决方案

# AssertionError: Label class 4 exceeds nc=4 in /xxxxxx解决方法 ## 原因 一般是由于数据集的标签文件出现的类别数与自己设置的nc类别数不符。 例如我原本要检测5类目标，则标签序号为0、1、2、3、4，nc数设置为5，如图： ![自定义的yam ......
解决方案 答案 方案 YOLOv5 YOLOv

【论文阅读】T-REx:利用shapley进行解释性修复

> Deutch, Daniel, et al. "T-REx: Table repair explanations." *Proceedings of the 2020 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data*. 2020 ......
解释性 shapley 论文 T-REx REx

论文解读（MCADA）《Multicomponent Adversarial Domain Adaptation: A General Framework》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Multicomponent Adversarial Domain Adaptation: A General Framework论文作者：Chang’an Yi, Haotian Chen, Yonghu ......
Multicomponent Adversarial Adaptation Framework General

Mybatis Interceptor 经典场景

1.Mybatis Interceptor 的应用场景很多，比如sql语句动态生成，resultMap动态生成 下面就用代码来分析下resultMap动态生成吧，这个是ORM框架常用的功能哦 1 package com.xx.transjob.common.db; 2 3 import com.ba ......
Interceptor 场景 Mybatis 经典

论文附录的撰写要求和写法

对于一些不宜放在正义中，但有参考价值的内容，可编入附录中，此项为可选项目。附录大致包括如下一些材料： 比正文更为详尽的理论根据、研究方法和技术要点、建议可以阅读的参考文献的题录，对了解正文内容有用的补充信息等； 由于篇幅过长或取材于复制品而不宜写入正文的材料； 某些重要的原始数据、公式推导、软件源程 ......
写法 附录 论文

论文解读（SentiX）《SentiX: A Sentiment-Aware Pre-Trained Model for Cross-Domain Sentiment Analysis》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：SentiX: A Sentiment-Aware Pre-Trained Model for Cross-Domain Sentiment Analysis论文作者：Jie Zhou, Junfeng T ......
Sentiment SentiX Sentiment-Aware Cross-Domain Pre-Trained

经典面试题函数柯里化： add(1)(2)(3) = 6

```js function currying() { const args = Array.prototype.slice.call(arguments); const inner = function () { args.push(...arguments); return inner; }; ......
函数 经典 add

【论文阅读】CleanML：评估数据清理对 ML 分类任务影响的研究

> CleanML: A Study for Evaluating the Impact of Data Cleaning on ML Classification Tasks Peng Li, Xi Rao, Jennifer Blase, Yue Zhang, Xu Chu, Ce Zhang ......
任务 CleanML 数据 论文 ML

《yolov5 如果针对一个模型权重反复增加样本训练》

如果你已经有了一个 YOLOv5 的模型权重，要使用新的图像数据进行优化，您可以使用以下方法来获得新的模型权重： 1.重新训练模型：将新的图像数据与原有的图像数据一起作为训练数据，以更快的速度重新训练模型。 2.增量式学习：在原有的模型权重的基础上，通过训练新的图像数据来进行更新。 3.迁移学习：使 ......
权重 样本 模型 yolov5 yolov

经典电路与仿真（上）

# 经典电路（上） ## 开关电源Boost升压电路 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2640627/202308/2640627-20230814133722809-148968443.png) - 输出电压与电源电压关系如下，其中D为开关占空比: $$ ......
电路 经典

搜索推荐论文速读2

## 1. A Model-Agnostic Causal Learning Framework for Recommendation using Search Data. WWW 2022 从因果分析的角度看，用于表示特征的embedding向量与用户的点击反馈有着复杂的关系。作者认为，这种复杂的 ......
论文

推荐搜索算法论文速读1

# n-gram 模型 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32829048 简介：一个句子或者一个联想词语，可以使用链式规则建模，利用马尔科夫链的假设（当前词语的产生只与前n个词语产生的概率相关）。n-gram中的n指的就是马尔科夫链假设中的长度。 定义：一元模型uni ......
算法 论文

[论文精读][计算生物][蛋白质预训练表示]Data-Efficient Protein 3D Geometric Pretraining via Refinement of Diffused Protein Structure Decoy

笔者正在调研市面上的蛋白表示方法，论文方法过于数理的部分会被抽象带过。 ## Basic Information: * Title: Data-Efficient Protein 3D Geometric Pretraining via Refinement of Diffused Protein St ......
Protein Data-Efficient 蛋白质 Pretraining Refinement

ICCV 2023 | 旷视研究院入选论文亮点解读

前言 近日，国际计算机视觉大会 ICCV（International Conference on Computer Vision）公布了 2023 年论文录用结果，本届会议共有 8068 篇投稿，接收率为26.8%。ICCV 是全球计算机领域顶级的学术会议，每两年召开一次，ICCV 2023 将于今 ......
研究院 亮点 论文 ICCV 2023

论文解读（TAT）《 Transferable Adversarial Training: A General Approach to Adapting Deep Classifiers》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Transferable Adversarial Training: A General Approach to Adapting Deep Classifiers论文作者：Hong Liu, Mingsh ......
Transferable Adversarial Classifiers Adapting Approach

选读SQL经典实例笔记23_读后总结与感想兼导读

![](https://img2023.cnblogs.com/blog/3076680/202308/3076680-20230811232544082-164229613.png) # 1. 基本信息 SQL经典实例 SQL Cookbook [[美]安东尼·莫利纳罗（Anthony Molin ......
读后 感想 实例 笔记 经典

论文解读（SimGCL）《Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation论文作者：Junliang Yu ......
Graph Recommendation Augmentations Contrastive Necessary

《AUDIOGEN: TEXTUALLY GUIDED AUDIO GENERATION》论文学习

一、INTRODUCTION 神经生成模型挑战了我们创造数字内容的方式。从生成高质量图像和语音，到生成长文本，再到最近提出的文本引导的图像生成，这些模型展示了令人印象深刻的结果。这引出一个问题，对于文本引导的生成模型来说，音频的等效物是什么？可以是文本吗？我们用文本来抽象出世界上纷繁复杂地音频吗？ ......
GENERATION TEXTUALLY AUDIOGEN GUIDED 论文

选读SQL经典实例笔记22_2版增补

![](https://img2023.cnblogs.com/blog/3076680/202308/3076680-20230809235422409-1190410594.png) # 1. 2版DB版本 ## 1.1. DB2 11.5 ## 1.2. Oracle 19c ## 1.3.  ......
实例 笔记 经典 SQL 22

基于YoloV8的人体骨架提取代码编写时遇到的问题

# 1、获取骨架端点的xy轴位置 在最初进行编写的时候，我借鉴了网上的代码，其中出现最多的便是`bboxes_keypoints = results[0].keypoints.cpu().numpy().astype('uint32')`，但是实际运行时往往会报错`AttributeError: ' ......
骨架 人体 代码 YoloV8 问题

yolov5实战

[TOC] > 本文使用NEU-DET数据集和yolov5算法对钢材表面的六种常见缺陷进行检测。 ### 1.处理数据 #### (1)读入数据和标签 展开代码 ``` python class LoadImagesAndLabels(Dataset): # for training/testing ......
实战 yolov5 yolov

论文阅读 | Layer-wised Model Aggregation for Personalized Federated Learning

面向个性化联合学习的分层模型聚合 ==在本文中，我们提出了一种新的pFedLA训练框架，该框架能够区分不同客户端的每一层的重要性，从而能够优化具有异构数据的客户端的个性化模型聚合。==具体来说，我们在服务器端为每个客户端使用一个专用的超网络，它被训练来识别层粒度上的相互贡献因素。同时，引入参数化机制 ......
Personalized Layer-wised Aggregation Federated Learning

[论文速览] Handwriting Transformers

## Pre title: Handwriting Transformers accepted: ICCV 2021 paper: https://arxiv.org/abs/2104.03964 code: https://github.com/ankanbhunia/Handwriting-Tr ......
Transformers Handwriting 论文

选读SQL经典实例笔记20_Oracle语法示例

![](https://img2023.cnblogs.com/blog/3076680/202308/3076680-20230807132720267-1631745639.png) # 1. 计算一年有多少天 ## 1.1. Oracle sql语句实例 ```sql select 'Days ......
示例 语法 实例 笔记 经典
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