论文 资料cv

ASEMI代理英飞凌IPA65R650CE功率MOS管中文资料

编辑-Z IPA65R650CE是一款高性能功率晶体管,旨在满足现代电子应用日益增长的需求。这种先进的半导体器件提供了高效、低功耗和优异热性能的独特组合,使其成为广泛应用的理想选择,包括电源、电机驱动和可再生能源系统。 IPA65R650CE的主要功能 1.高压额定值:IPA65R650CE是一款6 ......
功率 资料 ASEMI R650 65R

通过sassoa低代码引擎平台快速搭建(财务核销-基础资料-银行列表)的管理功能

快速预览: 首先拿到财务人员的需求是这样的:原始第一手需求。 001:因为表格中是有合并单元格的情况所以我们手动完成拆分单元格 并且将文件存储为【银行列表.xlsx】放在电脑磁盘上的任意目录。 002:在引擎系统管理后台、新建packages【销账基础资料】,点击新建table 页面初始化: 点击红 ......
财务 代码 功能 引擎 银行

[论文阅读] SGCE-Font@ Skeleton Guided Channel Expansion for Chinese Font Generation

## Pre title: SGCE-Font: Skeleton Guided Channel Expansion for Chinese Font Generation accepted: Arxiv 2022 paper: https://arxiv.org/abs/2211.14475 co ......
Font Generation SGCE-Font Expansion Skeleton

【论文笔记】Deeplab系列

【深度学习】总目录 DeepLab系列是谷歌团队提出的一系列语义分割算法。DeepLab v1于2014年推出,随后2017到2018年又相继推出了DeepLab v2,DeepLab v3以及DeepLab v3+。 DeepLab v1《Semantic Image Segmentation w ......
Deeplab 笔记 论文

《AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks》特征交叉论文阅读

背景 这是一篇利用多头attention机制来做特征交叉的论文 模型结构 AutoInt的模型结构如上图所示,搞模型包含 Embedding Layer、Interacting Layer、Output Layer三个部分,其中Embedding Layer和Output Layer和普通模型没什么 ......

论文初稿

第1章 前 言 1.1 研究背景与意义 随着互联网的快速发展和普及,计算机网络安全问题越来越受到人们的关注。主机入侵事件已成为一个重要的网络安全威胁,对于企业和个人而言,入侵事件的发生不仅会导致数据泄露、系统瘫痪等损失,还会给用户带来重大经济和社会影响。因此,如何有效地保护主机免受入侵是一个非常紧迫 ......
初稿 论文

骨灰级程序员陈皓(左耳朵耗子)老师的讲座资料分享-缅怀陈老师

17年开始知道陈皓老师并从他的讲座和个人站点酷壳资料学习,每隔几年都会重新看一遍,赞叹他做为技术的专注和纯粹以及分享精神,感谢陈老师 没找到添加文件附件的操作,所以放百度网盘了 链接: https://pan.baidu.com/s/1pLZL5J8I6Z5VPZfTdiwM5Q 提取码: l8nm ......
老师 耗子 骨灰 程序员 讲座

OPT论文

相关工作 单模态预训练。最近,无监督预训练语言模型,如GPT [30]、BERT [7]、XLNet [47]、MASS [37]、UniLM [8]和BART [19]在自然语言处理任务上取得了巨大成功。GPT [30]是早期的成功之一,它利用单向词语上下文来学习通用语言表示。BERT [7]通过 ......
论文 OPT

C++11之decltype类型推导(使用场景、推导四规则、cv限定符)

系列文章C++11之正则表达式(regex_match、regex_search、regex_replace) C++11之线程库(Thread、Mutex、atomic、lock_guard、同步) C++11之智能指针(unique_ptr、shared_ptr、weak_ptr、auto_pt ......
decltype 场景 规则 类型 11

论文阅读笔记《Training Socially Engaging Robots Modeling Backchannel Behaviors with Batch Reinforcement Learning》

Training Socially Engaging Robots Modeling Backchannel Behaviors with Batch Reinforcement Learning 训练社交机器人:使用批量强化学习对反馈信号行为进行建模 发表于TAC 2022。 Hussain N, ......

POE供电资料整理

使用芯片 TPS23861PWR 供应商链接:https://item.szlcsc.com/94440.html TPS23861 具有自主模式的 2 线对、2 类、4 通道 PoE PSE 官网链接:https://www.ti.com.cn/product/cn/TPS23861?qgpn=t ......
资料 POE

永磁同步电机两种死区补偿仿真模型过调制仿真模型,有两种死区补偿方法,有效降低谐波含量,有参考资料。

永磁同步电机两种死区补偿仿真模型过调制仿真模型,有两种死区补偿方法,有效降低谐波含量,有参考资料。与传统死区补偿方法略有不同,小改进。此外还有重复控制的,有比例谐振控制的,还有比例谐振结合自抗扰控制的模型ID:12180678464237287 ......

数据流传输适配器系列产品设计资料保存:220-基于光纤的数据流传输适配器系列产品

220-基于光纤的数据流传输适配器系列产品 一、产品概述 光纤传输适配器为公司主力产品,主要包括10Gbps传输,40Gbps传输和100Gbps光纤传输,适配CameraLink(双base或者1路Full)、HDMI、HD-SDI;多路AD,等数据流信号,通过光纤传输到服务器,进行信号的进一步分 ......

西门子S7-1200系列PLC Modbus通讯资料

S7-1200 Modbus-TCP 通讯配置向导说明 https://zhuanlan.zhihu.com/p/133828790 S7-1200PLC与上位机ModbusTCP通信 https://www.cnblogs.com/xiketang/p/13540698.html s7-1200D ......
通讯 Modbus 资料 1200 PLC

[重读经典论文]YOLOX

参考博客:YOLOX网络结构详解 参考视频:YOLOX网络结构详解 亮点: 网络检测头部分,改成解耦的结构,将类别分数、边界框回归参数和objectness分别预测,提高网络收敛速度。 使用Anchor free对目标进行预测。 正负样本匹配策略SimOTA。 (完) ......
经典 论文 YOLOX

多模态里程碑论文(ALBEF、BLIP、BLIP-2)

1. ALBEF: ALign the image and text BEfore Fusing 1.1 论文与代码链接: ​​​​​​https://arxiv.org/abs/2107.07651 GitHub - salesforce/ALBEF: Code for ALBEF: a new ......
模态 BLIP 里程碑 论文 ALBEF

ChatGPT官方第一手资料:这七个小技巧帮你用好ChatGPT

文 / 高扬 学习技术最好的方式是什么?看官方资料。 然而,官方教材总有些晦涩难懂,所以大白话将意思做个翻译,就成为了必然。我个人建议有条件的话,先看官方指南。 其实,我个人的ChatGPT经验,也是啃了官方材料,然后经过自己的实践总结而成。 例如,针对官方提供的提示词编写最佳实践。 https:/ ......
ChatGPT 第一手 技巧 官方 资料

LLC谐振变换器学习资料。

LLC谐振变换器学习资料。总共三份文件,包含1.全桥/半桥LLC变换器参数设计程序2.相应参数的matlab/simulink闭环控制仿真模型3.全桥LLC变换器的文档说明:工作原理,模态分析,闭环控制ID:1660698606132503 ......
谐振 学习资料 资料 LLC

论文阅读 | Déjà Vu? Client-Side Fingerprinting and Version Detection of Web Application Software 似曾相识? Web应用软件的客户端指纹识别与版本检测

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9524885 Introduction 在这项工作中,我们提出了一种新颖的方法,该方法能够使用被动扫描技术为不同的 Web 应用程序自动构建指纹。除了资产文件的哈希值,我们还建议在指纹识别过程中使用 XPa ......

FastRPC资料汇总

DEF CON Safe Mode - Slava Makkaveev - Pwn2Own Qualcomm compute DSP for fun and profit.pdf https://github.com/raspberrypi/linux/blob/stable/drivers/mis ......
FastRPC 资料

论文解读《Mixup for Node and Graph Classification》

论文信息 论文标题:Mixup for Node and Graph Classification论文作者:Yiwei Wang、Wei Wang论文来源:WWW 2021论文地址:download 论文代码:download视屏讲解:click 1 介绍 ......
Classification 论文 Mixup Graph Node

数学建模论文排版(公式自动排序)

本文为学习清风数学建模排版的公式编号部分的笔记 配套资料可以在微信公众号《数学建模学习交流》后台发送“论文排版”免费获取。 步骤 先插入一个“无边框“,“格式居中”表格如图(表格工具——布局——查看网格线),并随便在第一列输入公式,第二列输入(),并将光标放到括号里 然后插入——文档部件——域——A ......
数学建模 公式 数学 论文

论文解读(ID-MixGCL)《ID-MixGCL: Identity Mixup for Graph Contrastive Learning》

论文信息 论文标题:ID-MixGCL: Identity Mixup for Graph Contrastive Learning论文作者:Gehang Zhang.....论文来源:2023 aRxiv论文地址:download 论文代码:download视屏讲解:click 介绍 ......

资料分析——快速计算A/B*(1+b/1+a)

该公式适用于基期的比重、平均数、倍数 例如本题: 如果直接计算: 即1973300/2069 * 0.0933/1.0716 直接截位很浪费时间 答案解法: 前面截位计算,后面预估与1的关系。 同理(列式后,本题一定在A、B中选): ......
资料

SAM:SegMent Anything万物分割论文解读

SAM: SegMent Anything 作者:elfin 资料来源:SAM论文 论文:https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/ 代码:https://github.com/facebookresearch/se ......
万物 Anything SegMent 论文 SAM

Twitter延迟转化论文《Addressing Delayed Feedback for Continuous Training with Neural Networks in CTR prediction》阅读

背景 由于用户的兴趣是实时变化的,现代推荐、广告系统采用了流式更新的方式来捕捉用户实时兴趣的变化。实时训练的方式面临的一个难题就是正样本的回传是有延迟的,一个实时发送的负样本其实是无法确认是否是真的负样本的。也就是说实时观测到的数据流是一个有偏数据流,并不是真实的数据。如果模型在这个有偏分布上学习, ......

WEB|[WUSTCTF2020]CV Maker

注册帐号登录 存在文件上传的地方,上传一句话木马文件 提示exif_imagetype not image!,exif_imagetype是php里通过文件头判断是不是图片,可以通过图片马绕过 exif_imagetype() 读取一个图像的第一个字节并检查其签名。 制作图片马 # win copy ......
WUSTCTF Maker 2020 WEB CV

[重读经典论文]YOLOv4

推荐博客:YOLOv4网络详解 配套视频:YOLOv4网络详解 补充知识:3.1 YOLO系列理论合集(YOLOv1~v3) 中的yolov3spp理论讲解(包括CIoU以及Focal Loss) (完) ......
经典 YOLOv4 论文 YOLOv

(亲自实践)python OpenCV已经安装但是import cv2的方法不能用

最近在学习验证码图片识别,安装完pip install opencv-python之后,发现导入的方法命令有底纹,也就是不能使用 解决方案如下: 找到安装python的路径,安装完opencv-python后,在site-packages下会有cv2的文件夹, 将cv2文件夹下后缀名pyd的文件复制 ......
方法 python OpenCV import cv2

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement cv2 (from versions: none)

现象 导入cv2时,报如下的错误 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement cv2 (from versions: none) 解决方案 win+R打开命令行,输入 pip install opencv-python ......
requirement satisfies versions version ERROR