论文翻译tea-pse论文tea

基于JAVA的sprinboot+vue车辆充电桩,附源码+数据库+论文+PPT

**1、项目介绍** 利用springboot、Java、idea和mysql数据库等知识点,结合相关设计模式、以及软件工程的相关知识,设计一个车辆充电桩管理系统,来进行记录用户的信息,以及系统信息的增删改查的功能,根据实现需求,系统需完成这些基本功能: (1)系统合理显示系统首页界面,管理员界面, ......
sprinboot 源码 车辆 数据库 数据

Node翻译i18n多语言文件,1分钟生成100种语言包

## 前言 在需要国际化的项目中经常会遇到写完代码后需要将文案翻译到其他很多国家语言,人工翻译再复制文案到对应 json 或 js / ts 文件,这样将会浪费大量时间且非常枯燥,所以很有必要开发一款 node 插件,将这些重复乏味的工作交给机器完成。话不多说,先展示成品再讲原理 ## 插件链接 l ......
语言 文件 Node i18n 100

Hugging News #0526: Hugging Cast 发布第一期、邀请来认领自己的论文啦!

每一周,我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新,包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等,我们将其称之为「Hugging News」,本期 Hugging News 有哪些有趣的消息,快来看看吧! ## 重磅更新 ### Hu ......
Hugging 论文 0526 Cast News

End-to-End Object Detection with Transformers论文阅读笔记

## 摘要 作者提出了一种新的基于Transformer的目标检测模型DETR,将检测视为集合预测问题,无需进行nms以及anchor generation等操作。同时,对模型进行简单的修改就可以应用到全景分割任务中。 ## 方法 ### Object detection set predictio ......
Transformers End-to-End End Detection 笔记

我们最近革新了整个翻译流程

目前的机器翻译而言,把握句子结构是没问题的,也就是说译文能做到通顺,但是专有名词把握不准。虽然这样的机器翻译能够大大缩短译者的校对时间,但仍然做不到一天翻译一本书的程度。对于 996 的打工人来说,非常耗费精力。 虽然大语言模型的去中心化开展的如火如荼,一些模型已经可以在本地 CPU 上流利运行。我 ......
流程

[论文阅读] DGFont++ Robust Deformable Generative Networks for Unsupervised Font Generation

## Pre title: DGFont++: Robust Deformable Generative Networks for Unsupervised Font Generation accepted: Arxiv 2022 paper: https://arxiv.org/abs/2212. ......

[论文阅读] Few-shot Font Generation by Learning Style Difference and Similarity

## Pre title: Few-shot Font Generation by Learning Style Difference and Similarity accepted: Arxiv 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2301.10008 code: ......

[论文速览] RectifiedFlow@Flow Straight and Fast{colon}Learning to Generate and Transfer Data with Rectified Flow

## Pre title: Flow Straight and Fast: Learning to Generate and Transfer Data with Rectified Flow accepted: ICLR 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2209 ......
Flow RectifiedFlow Rectified and Learning

[论文阅读] Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis

## Pre title: Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis accepted: NeurIPS 2021 paper: https://arxiv.org/abs/2105.05233 code: https://github.com/op ......
Diffusion Synthesis Models 论文 Image

【cpluplus教程翻译】重载和模板(Overloads and templates)

# 重载函数 C++允许两个函数同名,只要参数不同,数目或类型不同都行,就不会编译报重定义的错误 ```c++ // overloading functions #include using namespace std; int operate (int a, int b) { return (a* ......
Overloads templates cpluplus 模板 教程

科研学术:我们应该看什么样的论文

1)顶级会议上发表的论文 各个细分的研究方向都有顶级会议或知名权威会议。 部分行业对会议进行分级,A级(A类)会议,B级(B类)会议。 例如:科研学术:深度学习机器学习顶会(顶级会议) 2)顶级期刊上发表的论文 顶级期刊:如Science,Natue 等,Science和Natue的部分子刊。 TO ......
科研学术 科研 学术 论文

【论文精读】《Random Sampling over Joins Revisited》

# **论文阅读报告《Random Sampling over Joins Revisited》** 目录 [一、 对计算问题的概述](#对计算问题的概述) [1.1 背景](#_Toc105272208) [1.2 问题概述](#_Toc105272209) [1.3 问题定义](#_Toc105 ......
Revisited Sampling Random 论文 Joins

prophet翻译(八)--- 异常值

## 异常值 异常值可以影响Prophet的预测结果,主要有两种方式。下面的示例中,我们使用之前提到的R页面的日志化维基百科访问量数据进行预测,但添加了一段错误的数据: ```python # Python df = pd.read_csv('https://raw.githubuserconten ......
prophet

prophet翻译(七)--- 不确定性间隔

## 不确定性间隔 默认情况下,Prophet将为预测的yhat返回不确定性区间。这些不确定性区间背后有几个重要的假设。 预测中存在三种不确定性来源:趋势的不确定性、季节性估计的不确定性以及额外的观测噪声。 ### 趋势的不确定性 预测中最大的不确定性源是未来趋势变化的潜在性。在本文档中已经看到的时 ......
不确定性 prophet

prophet翻译(六)-- 乘积季节模型

## 乘积季节模型 默认情况下,Prophet采用加法季节性拟合,就是说季节性效应被添加到趋势中以进行预测。但下面这个描述乘客数量的时序例子,则不适合使用加法季节性算法: ``` # Python df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com ......
乘积 模型 季节 prophet

研究生计算机技术论文选题

基于深度学习的图像识别技术研究 基于区块链技术的数据安全与隐私保护 云计算环境下的资源调度与优化算法研究 人工智能在医疗领域的应用与发展 基于大数据分析的智能交通系统设计与优化 虚拟现实技术在教育领域的应用研究 基于机器学习的自然语言处理技术研究 基于物联网的智能家居系统设计与实现 面向多核架构的并 ......

研究生计算机技术论文怎么写

查到的回答: 研究生计算机技术论文的写作步骤如下: 研究题目选择:选择一个有足够研究价值的计算机技术问题作为研究题目。 文献综述:对已有的相关文献进行综述,了解研究领域的研究现状、研究方法和研究成果。 研究设计:设计研究方法、实验方案和数据处理方法等,明确研究的目的和方法。 实验实施:按照研究设计进 ......

【cplusplus教程翻译】多态(Polymorphism)

# 多态(Polymorphism) 学习本章之前,需要正确理解指针和继承,如果忘记下面表达式的含义,需要回顾之前的章节 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1537115/202305/1537115-20230525135107746-373845193.j ......
Polymorphism cplusplus 教程

首个机器学习实时特征平台测试基准论文被 VLDB 2023 录取

首个机器学习实时特征平台测试基准论文 FEBench: A Benchmark for Real-Time Relational Data Feature Extraction 被 VLDB 2023 录取 ......
基准 实时 特征 机器 论文

论文解析 -- A Survey of Large Language Models

什么是语言模型?生成式,完成语言接龙或填空 Technically, language modeling (LM) is one of the major approaches to advancing language intelligence of machines. In general, L ......
Language Survey Models 论文 Large

[论文阅读] Zero-shot Image-to-Image Translation

## Pre title: Zero-shot Image-to-Image Translation accepted: Arxiv 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2302.03027 code: https://github.com/pix2pixzero/p ......

【NSSCTF逆向】【2023题目】《easy_re》《世界上最棒的程序员》《Check_Your_Luck》《Tea》

#题目easy_re ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/3073714/202305/3073714-20230524173126311-986650696.png) ##解法 很简单的一道题 考的就是upx脱壳 base64加解密 拿到文件 ![](http ......

【cpluscplus教程翻译】友元和继承(Friendship and inheritance)

# 友元函数(Friend functions) 原则上,private和protected成员不能在声明的类外被使用,然而这条规则不适用于友元 友元是用friend关键字声明的函数或者说类 如果一个非成员函数声明成一个类的友元,那么它可以访问private和protected。这可以通过在类里添加 ......

讯飞开放平台机器翻译(新)golang实现demo

最近做项目用到翻译功能,对接了一下科大讯飞的翻译api接口,demo如下: ```golang package main import ( "crypto/hmac" "crypto/sha256" "encoding/base64" "encoding/json" "fmt" "io/ioutil ......
机器 golang 平台 demo

有翻译软件了,还有必要用 ChatGPT 做翻译吗?

今天看一篇英文文章时,有几句话不太理解,就用 Google 翻译和 ChatGPT 做了一下对比,发现 ChatGPT 真的更牛。 ## 第一句 > Confirmation Vs Curiosity 先用 Google 翻译,结果是: ``` 确认与好奇 ``` 再看 ChatGPT 的翻译结果: ......
翻译软件 ChatGPT 软件

Open-Vocabulary Panoptic Segmentation with MaskCLIP论文阅读笔记

这篇文章的arxiv版看着太折磨了,可以直接看openreview上作者修改后的版本https://openreview.net/forum?id=zWudXc9343以及rebuttal帮助理解。 ## 摘要 本文提出了一个新任务:开放词汇全景分割,同时作者给出了基于ViT CLIP骨干的base ......

梯度降方差/全量数据的近似评估-系列论文小结

问题建模: Model 参数 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/3204317/202305/3204317-20230523124133563-2035768409.svg), 输入 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/ ......
方差 梯度 小结 数据 论文

【cpluscplus教程翻译】Special members

# 特殊成员 特殊成员函数是那些在特定情况被隐式定义的成员函数:默认构造、析构、拷贝构造、拷贝赋值、移动构造、移动赋值(**注意构造和赋值的区别,只要是内存有没有新增**),让我们逐个学习一下 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1537115/202305/1 ......
cpluscplus Special members 教程

CLIP-S^4:Language-Guided Self-Supervised Semantic Segmentation论文阅读笔记

## 摘要 作者提出了CLIP-S4,借助自监督像素表示学习和V-L模型实现各种语义分割任务,不需要使用任何像素级别标注以及未知类的信息。作者首先通过对图像的不同增强视角进行像素-分割对比学习来学习像素嵌入。之后,为进一步改善像素嵌入并实现基于自然语言的语义分割,作者设计了由V-L模型指导的嵌入一致 ......

红帽SELinux资料-翻译(持续更新中。。。)

红帽企业 Linux 7 SELinux 用户和管理员指南 翻译者:李天聪 第一章 介绍 安全性增强型 Linux (SELinux) 提供了额外的系统安全层。SELinux从根本上回答了这个问题:“<subject>可以对<object>做<action>吗?”,例如:“一个网络用户主 可以 访问 ......
红帽 SELinux 资料