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论文 资料cv

cv2.error: Unknown C++ exception from OpenCV code.报错解决

问题原因： opencv版本太高，python版本太低 解决办法： 打开opencv下载网站找到自己的python版本对应的opencv的版本，然后通过下面代码安装 pip install opencv-python==4.1.2.30 -i https://pypi.tuna.tsinghua.e ......
exception Unknown OpenCV error code

[论文阅读] Explicit Boundary Guided Semi-Push-Pull Contras

# Explicit Boundary Guided Semi-Push-Pull Contrastive Learning for Supervised Anomaly Detection ## Introduction 只关注正常样本可能会限制AD模型的可判别性。如图1(a)所示，在没有异常情况 ......
Semi-Push-Pull Explicit Boundary Contras Guided

【论文阅读】CAT: Cross Attention in Vision Transformer

论文地址：[2106.05786] CAT: Cross Attention in Vision Transformer (arxiv.org) 项目地址：https://github.com/linhezheng19/CAT 一、Abstract 由于Transformer在NLP中得到了广泛的应 ......
Transformer Attention Vision 论文 Cross

导入import cv2时报错ImportError:DLL load fail:找不到指定模块解决办法

因为用conda安装包会检查版本兼容关系，所以我一般用conda安装包，但是今天在安装opencv的时候遇到了诡异的事情，用 conda install opencv 安装之后，可以正常import cv2了，但是后面在装另一个包的时候conda自动把刚装的opencv降了一个版本，然后发现就报错I ......
ImportError 模块 时报 办法 import

论文解读（MTEM）《Meta-Tsallis-Entropy Minimization: A New Self-Training Approach for Domain Adaptation on Text Classification》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Meta-Tsallis-Entropy Minimization: A New Self-Training Approach for Domain Adaptation on Text Classific ......
Meta-Tsallis-Entropy Classification Self-Training Minimization Adaptation

SLAMesh论文及代码阅读与思考<六>Real-time LiDAR Simultaneous Localization and Meshing

# 前言 本节对可视化部分进行理解。mesh的可视化使用的是mesh_tools中提供的rviz的插件。代码中已经完美的实现了mesh_msgs::MeshGeometryStamped消息的定义与赋值，但是mesh_tools还包含了很多其他的消息类型，提供了更加丰富的可视化信息，详情可参考“Th ......
Localization Simultaneous Real-time SLAMesh Meshing

中国石油大学论文辅导搜Q，530986209

需要作业答案，论文辅导搜扣扣， ```530986209``` 交文件要求首先按照自己的个人兴趣在题目列表选择一个题目或者自拟题目，然后根据软件工程开发流程，完成这个题目从需求分析到系统测试的各个阶段环节目标，并按照附件里面给出的各种文档格式，撰写相关文档。请注意本课程ᨀ交的内容，应该包括软件工程中 ......
530986209 石油 论文 大学

中国石油大学论文辅导，在线作业答案

需要作业答案搜扣扣，530986209， 另外提供论文辅导 交文件要求首先按照自己的个人兴趣在题目列表选择一个题目或者自拟题目，然后根据软件工程开发流程，完成这个题目从需求分析到系统测试的各个阶段环节目标，并按照附件里面给出的各种文档格式，撰写相关文档。请注意本课程ᨀ交的内容，应该包括软件工程中各个 ......
答案 石油 论文 大学

论文精读：带有源标签自适应的半监督域适应（Semi-Supervised Domain Adaptation with Source Label Adaptation）

# Semi-Supervised Domain Adaptation with Source Label Adaptation 具有源标签适应的半监督域适应 >[原文链接](https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Yu_Semi- ......
Adaptation Semi-Supervised Supervised 标签 Domain

SLAMesh论文及代码阅读与思考<五>Real-time LiDAR Simultaneous Localization and Meshing

# 前言 本节重点对filterMeshGlb()函数进行理解。该函数在可视化模块中重点对全局地图中的每个栅格进行mesh的生成。一开始我的疑惑是代码是如何实现相邻cell之间的mesh连接的，这个应该具有较大的挑战性。其实，代码只考虑栅格内部的mesh的生成，全局mesh地图也就是mesh的并集， ......
Localization Simultaneous Real-time SLAMesh Meshing

[论文阅读] Learning Semi-supervised Gaussian Mixture Model

# Learning Semi-supervised Gaussian Mixture Models for Generalized Category Discovery ## Abstract 在本文中，我们解决了广义类别发现(generalized category discovery, GCD ......
Semi-supervised supervised Learning Gaussian Mixture

SLAMesh论文及代码阅读与思考<四>Real-time LiDAR Simultaneous Localization and Meshing

# 前言 本节继续对update()函数进行理解。update是将当前点云对应的map_now对全局地图map_glb进行更新。 ## 获取重叠的区域 `OverlapCellsRelation overlap_ship = map_now.overlapCells(*this);` ```c++ ......
Localization Simultaneous Real-time SLAMesh Meshing

[论文阅读] Prototypical contrastive learning of unsupervis

# Prototypical contrastive learning of unsupervised representations ## abstract 这篇论文介绍了原型对比学习（PCL），一种将对比学习与聚类相结合的无监督表示学习方法。PCL不仅为实例区分任务学习低层特征，更重要的是==* ......
Prototypical contrastive unsupervis learning 论文

【ECAPA_TDNN 下 】代码和论文细节分析

【ECAPA-TDNN 上】论文阅读 https://blog.csdn.net/qq_32766309/article/details/121359110?spm=1001.2014.3001.5502 【ECAPA_TDNN 下 】代码和论文细节分析 https://blog.csdn.net/ ......
ECAPA_TDNN 细节 代码 论文 ECAPA

论文解读（SPGJL）《Soft Prompt Guided Joint Learning 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：Soft Prompt Guided Joint Learning for Cross-Domain Sentiment Analysis论文作者：Jingli Shi、Weihua Li、Quan Bai ......
Cross-Domain Sentiment Analysis Learning Prompt

金蝶云星空服务端根据条件加载基础资料

使用场景： 需要根据表单界面的条件返回满足条件的数据。 比如： 1、服务端或者客户端根据编码加载基础资料，辅助资料，单据 2、服务端或者客户端根据名称加载基础资料，辅助资料，单据 3、服务端或者客户端根据多条件加载基础资料，辅助资料，单据 解决方案设计： 适配查询的对象（基础资料，辅助资料，单据）变 ......
星空 条件 基础 资料

学习资料

SqlSugar官网 ORM之SqlSugar SqlSugar使用 SqlSugar入门 文章分类SqlSugar Uni-App官网 NLog组件 Nlog非常详细 Net6-Nlog配置文件解读 NLog配置 NET使用NLog增强日志输出 C#并行和多线程编程Parallel ......
学习资料 资料

更适合程序员宝宝的行测攻略（四 - 资料分析）

# 资料分析 ## 统计概念 - 基期与现期：被当做基准的时期；主动参与比较的时期 - 同比与环比：同比指与历史同期比较，一般是上一年；环比指与相邻的上一统计周期比较（同远环近） - 百分数与百分点：前者表现形式为x%；后者指“几个1%” - 顺差与逆差：顺差 = 出口 - 进口；逆差 = 进口 - ......
程序员 宝宝 攻略 程序 资料

SLAMesh论文及代码阅读与思考<二>Real-time LiDAR Simultaneous Localization and Meshing

# 前言 由于之前安装cuda、ros、boost版本等一些问题，环境配置竟然花了两天时间，期间遇到各种版本冲突，最后把环境重新配置到最直接的版本即可，cuda暂时就先卸载了。 在整个代码中，一个鲜明的特色是作者使用一个Log类来做整个pipeline的信息管理，之前用的比较少，看代码才发现通过日志 ......
Localization Simultaneous Real-time SLAMesh Meshing

SLAMesh论文及代码阅读与思考<一>Real-time LiDAR Simultaneous Localization and Meshing

# 前言 从SLAM建图到SLAM建模，是近年来这一领域发展的重要趋势之一。在此之前，环境三维模型的构建的一个重要标签就是实时性不足的问题，SLAMesh的提出，在这一问题上迈出了重要的一步，创新性地将高斯过程引入到环境信息的建模与预测任务之中，使得建模过程避免了对mesh顶点的搜索与优化，通过有序 ......
Localization Simultaneous Real-time SLAMesh Meshing

[论文阅读] Momentum contrast for unsupervised visual representation learning

# Momentum contrast for unsupervised visual representation learning ## Introduction 我们提出了动量对比（MoCo）作为一种构建具有对比损失的无监督学习的大型一致字典的方法（图1）。 我们将字典维护为数据样本队列：当前 ......
representation unsupervised Momentum contrast learning

python解决问题的相关资料

0831 python版本由3.8升为3.11后，相关包版本重新安装(全部安装最新版)，但代码相关写法不支持pydantic最新版本，需要将pydantic版本降级至1.10.11，或采用网页中的另外做法（未验证） PydanticImportError: `BaseSettings` has be ......
python 问题 资料

论文日记五：QueryInst

# 导读 实例分割领域21年的SOTA，整个模型结构设计总述为以下： 1）设计了类似于Cascade Mask R-CNN的多阶段迭代优化的bbox和mask预测头； 2）基于query的实例分割方法，延续了DETR(首次将Transformer成功整合为检测pipline中心构建块的目标检测框架模 ......
QueryInst 日记 论文

论文解读（WDGRL）《Wasserstein Distance Guided Representation Learning for Domain Adaptation》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Wasserstein Distance Guided Representation Learning for Domain Adaptation论文作者：Jian Shen、Yanru Qu、Weinan ......
Representation Wasserstein Adaptation Distance Learning

什么是确认测试？需要提供哪些资料？

​确认测试报告 确认测试又称有效性测试，其任务是验证软件的功能和性能及其他特性是否与用户的要求一致。 确认测试需要提供的资料包括： 1、软件需求规格说明书：列出了软件的功能和性能要求，是确认测试的依据。 2、确认测试计划：制定了确认测试的策略、方法和步骤。 3、确认测试用例：按照确认测试计划编写的测 ......
资料

2023年8月工作资料

探索ES高可用：滴滴自研跨数据中心复制技术详解https://mp.weixin.qq.com/s/yNiEj8rjXCB20OuYdmf2zw滴滴基于Binlog的采集架构与实践https://mp.weixin.qq.com/s/2gSxNTqqsDMYHFWRWfM1Fg时间轮在Kafka的实 ......
资料 2023

论文解读（AdSPT）《Adversarial Soft Prompt Tuning 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：Adversarial Soft Prompt Tuning for Cross-Domain Sentiment Analysis论文作者：Hui Wu、Xiaodong Shi论文来源：2022 ACL ......
Cross-Domain Adversarial Sentiment Analysis Prompt

金蝶云星空服务端基础资料赋值-公共方法

背景： 单据转换下游基础资料无法从上游携带，但又需要赋值。 方案设计： 基础资料的赋值不止是在当前这个单据转换需要，它也会在别的单据转换出现，也可能会出现服务端的操作赋值需要界面显示，但是赋值的逻辑是不变的，因此为了减少代码冗余，将公共部分抽出来做成方法，供有需要的地方调用。 场景需求： 采购价目表 ......
星空 基础 方法 资料

论文阅读 《Pingmesh: A Large-Scale System for Data Center Network Latency Measurement and Analysis》

背景 在我们内部产品中，一直有关于网络性能数据监控需求，我们之前是直接使用 ping 命令收集结果，每台服务器去 ping (N-1) 台，也就是 N^2 的复杂度，稳定性和性能都存在一些问题，最近打算对这部分进行重写，在重新调研期间看到了 Pingmesh 这篇论文，Pingmesh 是微软用来监 ......
Large-Scale Measurement Pingmesh Analysis Network

【论文翻译】线图、着色与色数近似

# 前言 在港中文的暑研快结束的时候，~~由于大家快没事干了~~，一个本地的同学就给我分享了一个简单但不失趣味的图论定理，于是记在这里。 # 记号与约定 除特殊约定外，下文中所有变量均取正整数。 对于图 $G$，称 $V_G, E_G$ 为其点集和边集。在上下文明了的情况下，下标 $G$ 会被忽略。 ......
线图 论文翻译 论文
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