convolutional segmentation networks semantic
【论文阅读】DeepAR Probabilistic forecasting with autoregressive recurrent networks
原始题目：DeepAR: Probabilistic forecasting with autoregressive recurrent networks 中文翻译：DeepAR:自回归递归网络的概率预测 发表时间：2020年07月 平台：International Journal of Forec ......
centos7 执行 systemctl restart network 报错解决
问题描述： 安装虚拟机器-->安装centos7 x64,使用MobaXterm_Personal_23.2.exe 连接centos, 报错如下图： Job for network.service failed because the control process exited with err ......
课程一第四周：Deep L-layer neural network
Deep L-layer neural network What is a deep neural network? 深层的神经网络就是包含了更多隐藏层的神经网络。 从某种意义上来说，logistic regression可以称为一层的神经网络“1 layer NN”。当计算神经网络的层数，通常将输 ......
CentOS7 虚拟机 ping network is unreachable
ping 指令提示network is unreachable 重启网络报错 尝试禁用重启网络的方式无效 直接dhclient -v指令解决。。。 ......
CF837G Functions On The Segments
CF837G Functions On The Segments Functions On The Segments - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) 目录CF837G Functions On The Segments题目大意思路code 题目大意 你有 \(n\) ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型交互式分割+掩膜保存（三）
我之前分享了Segment Anything（SAM）模型的基本操作，这篇给大家分享下交互式语义分割代码，可以通过鼠标点击目标物生成对应的掩膜，同时我还加入了掩膜保存的代码。 ......
: Only one usage of each socket address (protocol/network address/port) is normally permitted.
2023/10/16 19:07:45 tick2023/10/16 19:07:46 dial tcp 7.11.12.26:3309: connectex: Only one usage of each socket address (protocol/network address/port) ......
论文阅读（四）—— Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition
 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3279428/2... ......
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 关键词：LSTM，Seq2Seq 📜 研究主题 采用深度神经网络DNN 使用LSTM，并翻转输入句子顺序提升性能 ✨创新点： 更换seq2seq中RNN单元为LSTM，有提升对长句子训练速度的可能 ......
论文：Very deep convolutional networks for large-scale image recognition-VGG
论文名： Very deep convolutional networks for large-scale image recognition "用于大规模图像识别的深度卷积网络" 了解VGG模型 研究问题： 研究方法: 主要结论： 模型: 问题： 行文结构梳理： ......
论文阅读（三）——Channel-wise Topology Refinement Graph Convolution for Skeleton-Based Action Recognition
代码 实验 python main.py --config config/nturgbd-cross-subject/default.yaml --work-dir work_dir/ntu/csub/ctrgcn --device 0 --num-worker 0 综述 ......
Networking
Computer networks use network protocols to communicate with each other. Network protocols are often abstracted into different layers. For example, Ope ......
ABC159F Knapsack for All Segments
原题 翻译 \(O(n^3)\) 的朴素 \(dp\) 是 simple 的 考虑定义一个子序列是”好的子序列”当且仅当 \(a_l\) 和 \(a_r\) 都在子序列中，容易发现他对答案的贡献是包含他的区间，即 \(l \times (n - r + 1)\) 先说我自己的做法：设 \(dp_{i ......
Triangle Graph Interest Network for Click-through Rate Prediction
目录概TGINMotivation: Triangle 的重要性Model代码 Jiang W., Jiao Y., Wang Q., Liang C., Guo L., Zhang Y., Sun Z., Xiong Y. and Zhu Y. Triangle graph interest ne ......
Dual Graph enhanced Embedding Neural Network for CTR Prediction
目录概DG-ENN Guo W., Su R., Tan R., Guo H., Zhang Y., Liu Z., Tang R. and He X. Dual graph enhanced embedding neural network for ctr prediction. KDD, 202 ......
论文精读：用于少样本图像识别的语义提示（Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition）
原文连接：Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition Abstract 在小样本学习中（Few-shot Learning, FSL）中，有通过利用额外的语义信息，如类名的文本Embedding，通过将语义原型与视觉原型相结合来解决样本稀少的问题。但 ......
Fi-GNN: Modeling Feature Interactions via Graph Neural Networks for CTR Prediction
目录概Fi-GNN代码 Li Z., Cui Z., Wu S., Zhang X. and Wang L. Fi-GNN: Modeling feature interactions via graph neural networks for ctr prediction. CIKM, 2019. ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型全局语义分割代码+掩膜保存（二）
我上篇博文分享了Segment Anything（SAM）模型的基本操作，这篇给大家分享下官方的整张图片的语义分割代码（全局），同时我还修改了一部分支持掩膜和叠加影像的保存 ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型详细使用教程+代码解释（一）
Segment Anything可以实现对任意物体的识别和分割提供了简单易用的接口，用户只需要通过提示，即可进行物体识别和分割操作，今天给大家分享一下SAM的源码。 ......
Semantic Kernel .NET SDK 的 v1.0.0 Beta1 发布
介绍 Semantic Kernel （SK） 是一个开源的将大型语言模型（LLM）与流行的编程语言相结合的SDK，Microsoft将Semantic Kernel（简称SK）称为轻量级SDK，结合了OpenAI，Azure OpenAI和Hugging Face等AI LLM的集成。它使开发人员 ......
Convolutional Neural Networks（CNN）
数学基础 卷积 卷积这一概念从最原始来说属于一种数学的运算方法，两个数列进行卷积，是指将一个数列翻转后，从另一个数列最左侧开始滑动求和 来到计算机科学中，由于卷积核往往采用对称矩阵，所以翻转这一动作实际就可以忽略掉了。通过卷积核中数据的不同排列，实现提取出输入图片中的特定特征。 训练 + 预测 目前 ......
gdb 调试segmentation fault 步骤 转载博客
（1）执行命令：ulimit -a 查看系统是否可以产生core文件，如果core file size 是0 就需执行第二步 （2）执行命令：ulimit -c 2048, 2048是你指定的core文件大小，可以根据自己的需要修改 （3）gcc编译你的程序：gcc your_program.c - ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型介绍&安装教程
Meta AI 公司的 Segment Anything 模型是一项革命性的技术，该模型能够根据文本指令或图像识别，实现对任意物体的识别和分割。这一模型的推出，将极大地推动计算机视觉领域的发展，并使得图像分割技术进一步普及化 ......
UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize
/home/software/anaconda3/envs/mydlenv/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/client/session.py:1751: UserWarning: An interactive session is alr ......
状态: 失败 -测试失败: IO 错误: The Network Adapter could not establish the connection (CONNECTION_ID=BMRc/8PgR2+0i4PK2tnHQA==)
1.问题 问题如标题所示，在使用Oracle SQL Developer连接时发现错误： 状态: 失败 -测试失败: IO 错误: The Network Adapter could not establish the connection (CONNECTION_ID=BMRc/8PgR2+0i4 ......
GNNExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks论文阅读笔记
GNNExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks论文阅读笔记 摘要 因为结合图结构和特征信息会导致复杂的模型，解释GNN的预测没有得到解决，所有提出了一个GNNExplainer，是第一个通用的，与模型无关的方法，可以 ......
AlexNet模型：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
文献名：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 创新点： 首次利用AlexNet神经网络，在ImageNet分类中以巨大的优势打败非神经网络算法 模型： ......
GAN（生成对抗网络，Generative Adversarial Network）
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型架构，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个神经网络组成。这两个网络之间进行博弈式训练。 生成器（Generator）：生成器是一个神经网络模型，它接收一个随机噪声向量作为输入，并试图生成与训练数据相似的新数据样本。生成器的目 ......
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》阅读笔记
论文标题 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 ImageNet ：经典的划时代的数据集 Deep Convolutional：深度卷积在当时还处于比较少提及的地位，当时主导的是传统机器学习算法 作者 一作 ......
使用BAPI_NETWORK_COMP_*实现生产订单组件的增删改查
1、文档说明 对于生产订单组件的增删改有多种办法，比较常用的有使用内部函数CO_XT_COMPONENT_*，有改造BAPI_ALM_ORDER_MAINTAIN来实现，各有千秋。 本文档介绍，通过PS的BAPI_NETWORK_COMP_*系列BAPI，来实现常见的组件先删后建的覆盖式操作，组件部 ......