论文 资料cv
论文阅读：2023_Semantic Hearing: Programming Acoustic Scenes with Binaural Hearables
论文地址：语义听觉:用双耳可听器编程声学场景 论文代码：https://semantichearing.cs.washington.edu/ 引用格式：Veluri B, Itani M, Chan J, et al. Semantic Hearing: Programming Acoustic S ......
rust webassembly 优化参考资料
这几天在学习webassembly，尤其是cerbos lite 对于webassembly 的支持，所以简单整理一些 chatgpt给的一些建议 WebAssembly（Wasm）的优化涉及多个方面，包括编译器优化、代码结构调整、资源管理和压缩等。以下是一些通用的 WebAssembly 优化策略 ......
python cv2图像截取 位置
import cv2 #读取图像 img = cv2.imread('~/Downloads/img_test.png') #获取图像高与宽 height,width = len(img), len(img[0]) #裁剪图像，上方为y0,下方为y1,左方为x0,右方为x1,裁剪图像格式为[y0:y ......
钉钉员工组织资料实时同步至飞书的应用解析
如何实现应用之间的同步？ 随着企业应用的日益增多，在帮助企业提供办公效率的同时，也增加了对这些应用的运维成本。有没有一种好的办法，实现saas应用之间的桥梁搭建，自动化地完成不同应用之间的数据流转呢？答案是有的，这里推荐一款应用连接器，是Restcloud推出的AppLink平台，这个产品可以通过可 ......
BMR论文阅读笔记（Bootstrapping Multi-view Representations for Fake News Detection）
以往的多媒体假新闻检测研究包括一系列复杂的特征提取和融合网络，从新闻中收集有用的信息。然而，跨模态一致性如何影响新闻的保真度以及不同模态的特征如何影响决策仍然是一个悬而未决的问题。本文提出了一种基于自举多视图表示(BMR)的假新闻检测方案。对于一篇多模态新闻，我们分别从文本、图像模式和图像语义的角度... ......
OpenCV4.1.0与CUDAcuda_10.1.105联合进行图像特征点提取和特征匹配时，运行程序时错误提示：无法定位程序输入点?createBFMatchercv@DescriptorMatcher@cuda@cv......于动态链接库......
问题描述： OpenCV4.1.0与CUDAcuda_10.1.105联合进行图像特征点提取和特征匹配时，运行程序时错误提示：无法定位程序输入点?createBFMatchercv@DescriptorMatcher@cuda@cv......于动态链接库......，如下图所示： 解决办法： 如果 ......
[论文速览] Randomized Quantization@ A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning
Pre title: Randomized Quantization: A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning accepted: ICCV 2023 paper: https://arxiv.org/abs ......
简化版Transformer ：Simplifying Transformer Block论文详解
前言 本文探讨了来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的Bobby He和Thomas Hofmann在他们的论文“Simplifying Transformer Blocks”中介绍的Transformer技术的进化步骤。这是自Transformer 开始以来，我看到的最好的改进。 本文转载自Deep ......
11月推荐阅读的12篇大语言模型相关论文
现在已经是12月了，距离2024年只有一个月了，本文总结了11月的一些比较不错的大语言模型相关论文 https://avoid.overfit.cn/post/ca7d20ae68dd4f54a69d7d2d5df51e8d ......
Generative-Contrastive Graph Learning for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 首先介绍了一下GCL的一些缺点，GCL是通过数据增强来构造对比视图，然后通过最大化对比视图之间的互信息来提供自监督信号。但是目前的数据增强技术都有着一定的缺点 结构增强随机退出节点或边，容易破坏用户项目的内在本质 特征增强对每个节点施加相同的尺度噪声增强，忽略的节点的独特特征 所以 ......
UiPath学习资料
下载安装地址 http://www.xz7.com/downinfo/408678.html 学习入门资料视频 https://www.bilibili.com/video/BV1jB4y1U7Y7/?spm_id_from=333.788.top_right_bar_window_history. ......
一段博士论文致谢
摘自：https://www.zhihu.com/question/58018004/answer/396042486 读博士的过程像西天取经一样，欲取得真经，需历尽万苦千辛。故事中的唐僧是个幸福的博士，有白龙马骑，有悟空的保护，有八戒的冷幽默，有悟净的分担，有漂亮女妖的惦记和多情。更有天朝的庇佑和 ......
学习资料整合
@目录💝 学习技巧🧡 CS综合学习资料💛 数据结构与算法💚 各种学习网站💙 电子书资源 💝 学习技巧 🐷 本亲人测：完全可以应付大部分的应试考试 ① 快速系统地过一遍书或者考试内容形成知识框架（速成课，重点知识笔记……） ② 做真题，面向真题对知识框架查漏补缺（先打基础再攻坚，限时 ......
金蝶云星空表单插件获取基础资料的内码
不能直接取内码 先获取基础资料数据包，再获取内码 long custId = Convert.ToInt64((this.View.Model.GetValue("F_XXXX_CustId") as DynamicObject)["Id"]); long custId22 = Convert.To ......
金蝶云星空单据界面新增状态，操作明细行的新增按钮时判断表头基础资料是否必录
一、BOS配置 四种方式都不生效。 二、 代码实现 表单插件的BeforeDoOperation事件判断操作是新增行，获取表头基础资料进行判断，为空则取消操作。 ......
ccrc 评审资料该如何编写【通用型】
核心思路：各个过程中和安全检查内容进行对应 首先应该有信息安全服务规范 其次准备好平时项目的所有文档 第三，参照规范内容，每一项要求【准备、需求、设计、编码、测试、验收、维保】在原有文档上进行筛选和补充 第四，整体检查（计划和其他文件之间的关联性） ......
简化版Transformer来了，网友：年度论文
前言 从大模型的根源开始优化。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! ......
简化版Transformer ：Simplifying Transformer Block论文详解
在这篇文章中我将深入探讨来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的Bobby He和Thomas Hofmann在他们的论文“Simplifying Transformer Blocks”中介绍的Transformer技术的进化步骤。这是自Transformer 开始以来，我看到的最好的改进。 大型语言模 ......
[论文速览] R-Drop@ Regularized Dropout for Neural Networks
Pre title: R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks accepted: NeurIPS 2021 paper: https://arxiv.org/abs/2106.14448 code: https://github.com/dro ......
oracle 源端资料库通过dblink访问目标端资料库会话直接的关系
1.知道目标端的会话信息，怎么找到对应的源端资料库的会话连接信息？ --目标端 select PROCESS from v$session where username='HR'; --源端 SELECT ADDR FROM V$PROCESS WHERE SPID=5344; SELECT *FR ......
CV八股汇集
https://blog.csdn.net/weixin_39994739/article/details/122864848 正则化 过拟合和欠拟合的区别？以及如何解决？解决办法有哪些？ 过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）是机器学习中两个常见的问题，它们分别描述了 ......
论文精读之Unet
提问： 1.将输入图像从1扩展为64的过程发生了什么？通道与通道之间的不同是如何实现的？其中的所有东西都是随机的吗？ 2.怎样实现："该 网 络 没 有 任 何 完 全 连 接 的 层 ， 只 使 用 每 个 卷 积 的 有 效 部 分"中的“只 使 用 每 个 卷 积 的 有 效 部 分” 3.怎 ......
【论文阅读笔记】【OCR-文本识别】 LISTER: Neighbor Decoding for Length-Insensitive Scene Text Recognition
LISTER ICCV 2023 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 由于长尾效应和错误累积等原因，现有的文本识别模型对于长文本的识别能力较差 如何提高模型对于长度较长的文本的识别能力？ 文章提出了什么样的解决方法？ 提出了 LISTER 模型，引入了 neighbor matrix 的概念， ......
python的cv2模块使用
一.安装CV2(opencv)模块 pip install opencv-python 二.使用imread读取图片 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath：要读入图片的完整路径 flags：读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR：默认参 ......
训练CV模型常用的技巧
作者丨不摸鱼的小律@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/592531559 开头 最近参加一个CV比赛，看到有参赛者分享了自己训练图像识别模型时常用到的小技巧，故对其进行记录、整理，方便未来继续学习。整理了很多，它们不一定每次有用，但请记在心中，说不定未来某个任务它们 ......
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, ......
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 ......