范围for

OpenMP For Construct dynamic 调度方式实现原理和源码分析

在本篇文章当中主要给大家介绍 OpenMp for construct 的实现原理,以及与他相关的动态库函数分析,与 for construct 非常相关的是循环的调度方式,在 OpenMP 当中一共有四种调调方式,auto, dynamic, guided, runtime, 在本篇文章当中主要是... ......
Construct 源码 原理 dynamic 方式

一看就会的 Anaconda 搭建 OpenCV for Python 环境(全平台通用)

OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,几乎可以在所有市面上的主流系统上运行,也有很多的语言接口。但是安装过程漫长、花式报错已成为常态。 ......
Anaconda 环境 OpenCV Python 平台

【LeetCode字符串#03】图解翻转字符串中的单词,以及对于for使用的说明

翻转字符串中的单词 力扣题目链接(opens new window) 给定一个字符串,逐个翻转字符串中的每个单词。 示例 1: 输入: "the sky is blue" 输出: "blue is sky the" 示例 2: 输入: " hello world! " 输出: "world! hel ......
字符串 字符 单词 LeetCode for

地图下载器 002 根据下载范围获取要下载的瓦片信息

1、瓦片信息的存储方式设计 下载地图瓦片的第一步,就是要计算出要下载哪些地图瓦片。根据上篇内容,我们了解了谷歌瓦片组织的理论知识,现在就需要写代码实现这些内容。 一般情况下,我们会选择一个矢量面文件作为下载的范围,需要计算出这个矢量面数据覆盖了哪些瓦片,并存储起来。存储的时候,需要记录每个瓦片的x、 ......
瓦片 范围 地图 信息 002

琐碎的想法(五)for 的前世今生

for 的前世今生 起因 记得大学上C语言的课,第一次遇到的问题就是循环结构里面的 for。 在此之前,选择结构的 if 非常易懂,和日常生活的判断没有区别。 循环结构的 while 同样比较好理解。 本质上是一个判断 如果为真,继续循环。 如果不假,则退出循环。 而 for 会不好理解一些。 fo ......
想法 for

Cesium for Unreal加载倾斜摄影

本文介绍UE4中通过Cesium插架加载本地倾斜摄影模型。Cesium for Unreal插件运行在UE环境何总运行Cesium,这样方便做一个GIS应用。 安装Cesium for Unreal插件 在UE 虚幻商城中,搜索 “Cesium for Unreal”, 然后下载插件,下载完成后,可 ......
Cesium Unreal for

动态范围控制原理

DRC介绍 开门见山,动态范围的定义就是信号的最大幅值和最小幅值比值的对数(单位dB), 动态范围会受到系统中各个环节的影响。例如同样是这段音乐,在一个40dB背景噪声的环境中播放,那么由于掩蔽效应等因素的影响,最终实际听到的音乐动态范围实际上是50dB。 动态范围会受到系统中各个环节的影响。例如同 ......
原理 范围 动态

代码影响范围工具探索

作者:京东零售 田创新、耿蕾 一、背景 1.祖传代码不敢随意改动,影响范围无法评估。并且组内时常有因为修改了某块代码,导致其他业务受到影响,产生bug,影响生产。 2.研发提测完成后,测试进入测试后经常会向研发询问本次需求改动影响范围,以此来确定测试用例,以达到精准测试,提升整个需求的质量,缩短交付 ......
范围 代码 工具

迁移学习(DIFEX)《Domain-invariant Feature Exploration for Domain Generalization》【已复现迁移】

论文信息 论文标题:Domain-invariant Feature Exploration for Domain Generalization论文作者:Wang Lu, Jindong Wang, Haoliang Li, Yiqiang Chen, Xing Xie论文来源:TMLR 2022论 ......

迁移学习(JDDA) 《Joint domain alignment and discriminative feature learning for unsupervised deep domain adaptation》

论文信息 论文标题:Joint domain alignment and discriminative feature learning for unsupervised deep domain adaptation论文作者:Chao Chen , Zhihong Chen , Boyuan Jia ......

【Surface Detection】Segmentation-Based Deep-Learning Approach for Surface-Defect Detection

物体表面缺陷检测现状 传统机器学习局限性 传统机器学习方法对于特定的算法只能解决特定的问题,不够灵活,无法快速适应新产品; 不同的问题有不同的特征,当需要解决新问题时,需要重新设计特征,开发周期长; 深度学习遇到的问题 训练数据数量需求大; 标注精度、耗时需求严格; 计算能力需求高。 该篇paper ......

论文解读(CAN)《Contrastive Adaptation Network for Unsupervised Domain Adaptation》

论文信息 论文标题:Contrastive Adaptation Network for Unsupervised Domain Adaptation论文作者:Guoliang Kang, Lu Jiang, Yi Yang, Alexander G Hauptmann论文来源:CVPR 2019论 ......

虚假新闻检测-迁移学习(CADM)《Unsupervised Domain Adaptation for COVID-19 Information Service with Contrastive Adversarial Domain Mixup》

论文信息 论文标题:Unsupervised Domain Adaptation for COVID-19 Information Service with Contrastive Adversarial Domain Mixup论文作者:Huimin Zeng, Zhenrui Yue, Ziyi ......

TIE: A Framework for Embedding-based Incremental Temporal Knowledge Graph Completion 增量时序知识图谱补全论文解读

论文网址:https://dl.acm.org/doi/10.1145/3404835.3462961 Arxiv:https://arxiv.org/abs/2104.08419 论文提出一种用增量学习思想做时序知识图谱补全(Temporal Knowledge Graph Completion, ......

Relational Learning with Gated and Attentive Neighbor Aggregator for Few-Shot Knowledge Graph Completion 小样本知识图谱补全论文解读

小样本知识图补全——关系学习。论文利用三元组的邻域信息,提升模型的关系表示学习,来实现小样本的链接预测。主要应用的思想和模型包括:GAT(图注意力神经网络)、TransH、SLTM、Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)。 论文地址:https://arxiv.org ......

RFN-Nest_ An end-to-end residual fusion network for infrared and visible images 论文解读

RFN-Nest 2021 研究 图像融合分为三步:特征提取,融合策略,图像重建。 当前端到端的图像融合方法:基于GAN的、还有本文提出的 研究背景:当前设计的融合策略在为特定任务生成融合图像方面是比较困难的。 研究目的:提出一种基于可以学习的融合网络架构(RFN)来实现端到端的图像融合方法(RFN ......
end-to-end end RFN-Nest residual infrared

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 ......

如何在 K8S 集群范围使用 imagePullSecret?

在这篇文章中,我将向你展示如何在 Kubernetes 中使用 imagePullSecrets。 imagePullSecrets 简介 Kubernetes 在每个 Pod 或每个 Namespace 的基础上使用 imagePullSecrets 对私有容器注册表进行身份验证。要做到这一点,你 ......
imagePullSecret 集群 范围 K8S K8
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