backbone densenet论文 网络
论文翻译：2022_Time-Shift Modeling-Based Hear-Through System for In-Ear Headphones
论文地址：基于时移建模的入耳式耳机透听系统 引用格式： 摘要 透传(hear-through，HT)技术是通过增强耳机佩戴者对环境声音的感知来主动补偿被动隔离的。耳机中的材料会减少声音 500Hz以上的高频成分。HT算法利用麦克风和用户耳朵之间的相对传递函数(RTF)产生人造声音，从而弥补环境声音的 ......
论文翻译：2022_2022_TEA-PSE 2.0：Sub-Band Network For Real-Time Personalized Speech Enhancement
论文地址：TEA-PSE 2.0：用于实时个性化语音增强的子带网络 论文代码： 引用： 摘要 个性化语音增强(Personalized speech enhancement，PSE)利用额外的线索，如说话人embeddings来去除背景噪声和干扰语音，并从目标说话人提取语音。此前，Tencent - ......
论文翻译：2022_腾讯DNS 1th TEA-PSE: Tencent-ethereal-audio-lab personalized speech enhancement system for ICASSP 2022 DNS CHALLENGE
论文地址：TEA-PSE: 用于ICASSP 2022 DNS挑战赛的Tencent-ethereal-audio-lab 个性化语音增强系统 论文代码： 引用格式：Ju Y, Rao W, Yan X, et al. TEA-PSE: Tencent-ethereal-audio-lab pers ......
论文翻译：2022_PercepNet+: A Phase and SNR Aware PercepNet for Real-Time Speech Enhancement
博客地址：凌逆战 (转载请注明出处) 论文地址：PercepNet+: 用于实时语音增强的相位和信噪比感知 PercepNet 引用格式： Ge X, Han J, Long Y, et al. PercepNet+: A Phase and SNR Aware PercepNet for Real ......
NAPT网络结构下TCP/UDP/ICMP访问外网原理思考
背景 作为程序员，应该都听说过NAT(Network Address Transfer，网络地址转换)这一技术名词，并或多或少大概知道其原理与作用--NAT是用于解决IPv4地址不够用，保证我们能够在IPv6普及前依然可以正常使用互联网而广泛使用的一个技术，其原理正如其名称所示：其可以将私网IP通过 ......
算法学习笔记(8.1): 网络最大流算法 EK, Dinic, ISAP
网络最大流 前置知识以及更多芝士参考下述链接 网络流合集链接：网络流 最大流，值得是在不超过管道~~（边）~~容量的情况下从源点到汇点最多能到达的流量 抽象一点：使 $\sum_{(S, v) \in E} f(S, v)$ 最大的流函数被称为网络的最大流，此时的流量被称为网络的最大流量 有了最大流 ......
神经网络基础部件-激活函数详解
本文分析了激活函数对于神经网络的必要性，同时讲解了几种常见的激活函数的原理，并给出相关公式、代码和示例图。从机器学习的角度来看，神经网络其实就是一个非线性模型，其基本组成单元为具有非线性激活函数的神经元，通过大量神经元之间的连接，使得多层神经网络成为一种高度非线性的模型。神经元之间的连接权重就是需要... ......
基于ERNIELayout&pdfplumber-UIE的多方案学术论文信息抽取
基于ERNIELayout&pdfplumber-UIE的多方案学术论文信息抽取，小样本能力强悍，OCR、版面分析、信息抽取一应俱全。 ......
深度学习之Transformer网络
【博主使用的python版本：3.6.8】 本次没有额外的资料下载 Packages import tensorflow as tf import pandas as pd import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ......
基于U-Net网络的图像分割的MindStudio实践
摘要：本实践是基于Windows版MindStudio 5.0.RC3，远程连接ECS服务器使用，ECS是基于官方分享的CANN6.0.RC1_MindX_Vision3.0.RC3镜像创建的。 本文分享自华为云社区《【MindStudio训练营第一季】基于U-Net网络的图像分割的MindStud ......
Redis网络模型究竟有多强
高效的网络模型是Redis实现高吞吐量的重要底层支撑，是“高性能”的重要原因，却不是“快”的直接理由。本文将从BIO开始介绍，经过NIO、多路复用，最终说回Redis的Reactor模型，力求详尽。 ......
经典 backbone 总结
ResNet 模型比 VGG 网络具有更少的滤波器数量和更低的复杂性。 比如 Resnet34 的 FLOPs 为 3.6G，仅为 VGG-19 19.6G 的 18%。 ......
Raft一致性共识算法论文学习
论文地址：https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf 看完raft共识算法，脑袋非常懵，所以写一篇学习笔记，记录一下。 raft算法主要解决三个模块的问题：领导人选举、日志复制和安全性。当然除了这三个方面，论文对于raft的安全 ......
Google分布式文件系统GFS论文学习
GFS作为最著名的分布式文件系统，首先具备了大规模、可扩展、适配大文件、自动运维等高级特性。虽然是比较早期的分布式文件系统，但是它里面的设计思想还是值得现代分布式系统设计参考的，并且还有很多后期著名的分布式文件系统就是根据 GFS 来的。 一、设计预期 在论文前面，列举了设计预期，也就是 GFS 是 ......
Ventoy制作启动盘和使用VMware测试启动盘（论文版）
Ventoy是可用于制作启动U盘的开源工具，在占用少量引导分区容量后，其他空间依旧可以正常当一般的U盘读写文件。它的最大特点是只要将iso、win、img、efi等之类的镜像文件和引导文件移动到U盘中。比如导出微PE、杏雨梨云的可启动iso镜像文件，移动到U盘中，在启动时选择微PE、杏雨梨云任意一个... ......
一阶段目标检测网络-RetinaNet详解
作者深入分析了极度不平衡的正负（前景背景）样本比例导致 one-stage 检测器精度低于 two-stage 检测器，基于上述分析，提出了一种简单但是非常实用的 Focal Loss 焦点损失函数，并且 Loss 设计思想可以推广到其他领域，同时针对目标检测领域特定问题，设计了 RetinaNet... ......
论文解读（CAN）《Contrastive Adaptation Network for Unsupervised Domain Adaptation》
论文信息 论文标题：Contrastive Adaptation Network for Unsupervised Domain Adaptation论文作者：Guoliang Kang, Lu Jiang, Yi Yang, Alexander G Hauptmann论文来源：CVPR 2019论 ......
TIE: A Framework for Embedding-based Incremental Temporal Knowledge Graph Completion 增量时序知识图谱补全论文解读
论文网址：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3404835.3462961 Arxiv：https://arxiv.org/abs/2104.08419 论文提出一种用增量学习思想做时序知识图谱补全（Temporal Knowledge Graph Completion, ......
Relational Learning with Gated and Attentive Neighbor Aggregator for Few-Shot Knowledge Graph Completion 小样本知识图谱补全论文解读
小样本知识图补全——关系学习。论文利用三元组的邻域信息，提升模型的关系表示学习，来实现小样本的链接预测。主要应用的思想和模型包括：GAT（图注意力神经网络）、TransH、SLTM、Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)。 论文地址：https://arxiv.org ......
带你读AI论文丨针对文字识别的多模态半监督方法
摘要：本文提出了一种针对文字识别的多模态半监督方法，具体来说，作者首先使用teacher-student网络进行半监督学习，然后在视觉、语义以及视觉和语义的融合特征上，都进行了一致性约束。 本文分享自华为云社区《一种针对文字识别的多模态半监督方法》，作者： Hint 。 摘要 直到最近，公开的真实场 ......
深度学习之残差网络
资料下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1mTqblxzWcYIRF7_kk8MQQA 提取码：7x6w 资料的下载真的很感谢(14条消息) 【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第二周作业_何宽的博客-CSDN博客 我找了几天resnet50 ......
详解redis网络IO模型
前言 "redis是单线程的" 这句话我们耳熟能详。但它有一定的前提，redis整个服务不可能只用到一个线程完成所有工作，它还有持久化、key过期删除、集群管理等其它模块，redis会通过fork子进程或开启额外的线程去处理。所谓的单线程是指从网络连接(accept) -> 读取请求内容(read) ......
kestrel网络编程--开发Fiddler
1 文章目的 本文讲解基于kestrel开发类似Fiddler应用的过程，让读者了解kestrel网络编程里面的kestrel中间件和http应用中间件。由于最终目的不是输出完整功能的产品，所以这里只实现Fiddler最核心的http请求和响应内容查看的功能。本文章是KestrelApp项目里面的一 ......
kestrel网络编程--开发redis服务器
1 文章目的 本文讲解基于kestrel开发实现了部分redis命令的redis伪服务器的过程，让读者了解kestrel网络编程的完整步骤，其中redis通讯协议需要读者自行查阅，文章里不做具体解析。 2 开发顺序 创建Kestrel的Redis协议处理者 配置监听的EndPoint并使用Redis ......
RFN-Nest_ An end-to-end residual fusion network for infrared and visible images 论文解读
RFN-Nest 2021 研究 图像融合分为三步：特征提取，融合策略，图像重建。 当前端到端的图像融合方法：基于GAN的、还有本文提出的 研究背景：当前设计的融合策略在为特定任务生成融合图像方面是比较困难的。 研究目的：提出一种基于可以学习的融合网络架构（RFN）来实现端到端的图像融合方法(RFN ......
网络编程与通信原理
应用层：HTTP超文本传输协议，基于TCP/IP通信协议来传递数据；传输层：TCP传输控制协议，采用三次握手的方式建立连接，形成数据传输通道；网络层：IP协议，作用是把各种传输的数据包发送给请求的接收方； ......
Backbone 网络-DenseNet 论文解读
在 DenseNet 中，让网络中的每一层都直接与其前面层相连，实现特征的重复利用；同时把网络的每一层设计得特别“窄”（特征图/滤波器数量少），即只学习非常少的特征图（最极端情况就是每一层只学习一个特征图），达到降低冗余性的目的。 ......
二阶段目标检测网络-FPN 详解
FPN(feature pyramid networks) 是何凯明等作者提出的适用于多尺度目标检测算法。原来多数的 object detection 算法（比如 faster rcnn）都是只采用顶层特征做预测，但我们知道低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是... ......
二阶段目标检测网络-Faster RCNN 详解
backbone 为 vgg16 的 faster rcnn 网络结构如下图所示，可以清晰的看到该网络对于一副任意大小 PxQ 的图像，首先缩放至固定大小 MxN，然后将 MxN 图像送入网络。 ......