论文翻译tea-pse论文tea
基于百度云API的简易机器翻译
import okhttp3.*;import org.json.JSONArray;import org.json.JSONObject; import javax.swing.*;import java.awt.*;import java.awt.event.ActionEvent;import ......
百度翻译
今天上了武老师的课，学习了百度的翻译接口，要求结合GUI界面实现中英文的互译。 但是不知道什么原因一直显示申请token码无用和过期，所以今天进度不是很大，等明天在解决。 package com.example;import okhttp3.*;import org.json.JSONExcepti ......
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, ......
使用html文件渲染浏览器翻译json文件
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Pre Tag E ......
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 ......
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 ......
Tea总结（例题形式）
Tea总结（例题形式） [GDOUCTF 2023]Tea 老规矩，pe查壳，无壳64位，拖进IDA中 在Function模块中没有找到main函数，看看String里面有没有 发现了fake_flag，点进去看看 发现sub，跟进 看到以下内容 发现sub_140011339中的sub_14001 ......
【翻译转载】TypeScript 被高估了
为什么 JavaScript 可能仍然是你最好的选择。 原文链接 TypeScript 语言于 2012 年发布。刚发布时只是一个 JavaScript 超集。但几年后，它开始以过度炒作的速度爆炸式地增长。 它确实给 JavaScript 生态系统带来了一些有用的功能。然而，仅凭这些优点就足以让我们 ......
如何利用多开软件在Windows电脑上提升翻译效率？
如何利用多开软件在Windows电脑上提升翻译效率？ 在现代社会，翻译在跨文化交流中扮演着重要的角色。对于许多翻译工作者来说，提高工作效率是至关重要的。而在Windows电脑上，利用多开软件可以帮助翻译工作者提升效率，更快速地完成翻译任务。本文将介绍如何利用多开软件来提升翻译效率，并推荐一些常用的多 ......
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 ......
JS逆向——某度翻译
JS逆向——某度翻译 文章中所有内容仅供学习交流，不可用于任何商业用途和非法用途，如有侵权，请联系作者立即删除！ 一、定位接口 目标网站：aHR0cHM6Ly9mYW55aS5iYWlkdS5jb20vP2ZyPXBjUGluemh1YW4= 使用Chrome浏览器打开抓包工具 输入：Hello W ......
【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 ......
7-Bioedit软件做测序后的序列比对和序列的反向互补与翻译
我有两段序列，一段是基因组提取出来的CDS序列，一段是PCR出来的测序的序列，我们需要将它们比对，看看有没有碱基的变化。这时候就需要用到Bioedit软件了。 ......
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 ......
大语言模型的局限性——翻译软件替代不了语言学习
看新闻看到一个文章： https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context=%7B%22nid%22%3A%22news_9745111774770856297%22%7D&n_type=-1&p_from=-1 有感： 1. 在一些场合下 ......
翻译：MySQL InnoDB Cluster - Navigating the Cluster
本文是对这篇文章MySQL InnoDB Cluster - Navigating the Cluster[1]的翻译，翻译如有不当的地方，敬请谅解，请尊重原创和翻译劳动成果，转载的时候请注明出处。谢谢！ 当我们管理InnoDB Cluster时，一件非常重要的事情就是了解集群处于什么样的状态，特别 ......
【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 ......
excel翻译系统
引用位置： TRIM(SUBSTITUTE(MID(SUBSTITUTE(WEBSERVICE("http://fanyi.youdao.com/translate?&i="&A2&"&doctype=json"),"""tgt"":""",REPT(" ",500)),500,500),"""}] ......
【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 ......
论文阅读笔记：Revisiting Prototypical Network for Cross Domain Few-Shot Learning
标题：重新审视用于跨领域少样本学习的原型网络 研究背景： 问题背景：原型网络是一种流行的小样本学习方法， 其网络简单而直观，对于小样本学习问题有着较好的表现，尤其是在图像分类等领域。 存在问题：然而，当推广到跨领域的少样本分类任务时，其性能出现了大幅度下降，这严重限制了原型网络的实用性。 研究动机： ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Hierarchical Self-Atention Embedding for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：WWW，时间：2023，学校：东北大学计算机与通信工程学院 摘要： 目前TKGC模型存在的问题：只考虑实体或关系的结构信息，而忽略了整个TKG的结构信息。此外，它们中的大多数通常将时间戳视为一般特征，不能利用时间戳的潜在时间序列信息。 本文的方法：一种基于自注意机制和历时嵌入技术的分层自注意嵌 ......
数据翻译——Easy_Trans的简单使用
目录Easy Trans1、适用场景2、easy trans 支持的五种类型3、环境搭建4、简单翻译（TransType.SIMPLE）5、字典翻译（TransType.DICTIONARY）6、跨微服务翻译（TransType.RPC）7、自定义数据源翻译（TransType.AUTO_Tranc ......
【略读论文|时序知识图谱补全】DREAM: Adaptive Reinforcement Learning based on Attention Mechanism for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：苏州大学计算机科学与技术学院，澳大利亚昆士兰布里斯班大学信息技术与电气工程学院，Griffith大学金海岸信息通信技术学院 摘要： 原因：现在的时序知识图谱推理方法无法生成显式推理路径，缺乏可解释性。 方法迁移：由于强化学习 (RL) 用于传统知识图谱上的多跳 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Adaptive Path-Memory Network for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：IJCAI，时间：2023，学校：1 中国科学院计算机网络信息中心，北京 2中国科学院大学，北京 3 澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室，澳门 4 香港科技大学(广州)，广州 5 佛罗里达大学计算机科学系，奥兰多 摘要： 提出一种新的具有TKG关联特征的体系结构建模方法，即自适应路径-记忆网 ......