correlated颜色 论文color
《CLIP：Connecting text and images》论文学习
一、Abstract 尽管深度学习已经彻底改革了计算机视觉领域，但当前的深度学习视觉方案方法存在几个主要问题： 高质量的视觉数据集，制作过程耗时且成本高昂，同时只包含了有限范围的视觉概念 标准的深度学习视觉模型（例如ImageNet、ResNet）擅长完成单一任务，且只能完成一个任务，需要投入巨大的 ......
实现一个描边颜色渐变的文字
效果如图 直接上代码 // 文字描边 -webkit-text-stroke: 2px #fff; // 文字渐变颜色 background: linear-gradient(#fd4277 0% 35%, #ff7d72 55% 100%); background-clip: text; -web ......
LightGCL Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning For Recommendation论文阅读笔记
Abstract 目前的图对比学习方法都存在一些问题，它们要么对用户-项目交互图执行随机增强，要么依赖于基于启发式的增强技术（例如用户聚类）来生成对比视图。这些方法都不能很好的保留内在的语义结构，而且很容易受到噪声扰动的影响。所以我们提出了一个图对比学习范式LightGCL来减轻基于CL的推荐者的通 ......
《X-LLM: Bootstrapping Advanced Large Language Models by Treating Multi-Modalities as Foreign Languages》论文学习
《X-LLM: Bootstrapping Advanced Large Language Models by Treating Multi-Modalities as Foreign Languages》论文学习 ......
2023年12月 论文推荐
12月已经过了一半了，还有2周就是2024年了，我们来推荐下这两周我发现的一些好的论文，另外再推荐2篇很好的英文文章。 https://avoid.overfit.cn/post/4a878fde9a3f4cf3a29de4e742580d6b ......
颜色取一半
hexToRGB(hex) { if (!/(^\#([a-fA-F0-9]{3})$)|(^\#([a-fA-F0-9]{6})$)/g.test(hex)) return null; let allNumberStr = "0123456789abcdef"; // 十六进制的所有数字 let ......
SiReN Sign-Aware Recommendation Using Graph Neural Networks论文阅读笔记
Abstract 目前使用GNN的推荐系统主要利用高评分的正向用户-物品交互信息。但是如何利用低评分来表示用户的偏好是一个挑战，因为低评分仍然可以提供有用的信息。所以在本文中提出了基于GNN模型的有符号感知推荐系统SiReN，SiReN有三个关键组件 构造一个符号二部图更精确的表示用户的偏好，分为两 ......
自定义vscode 调试控制台字体颜色
"workbench.colorCustomizations": { "debugConsole.warningForeground": "#181818", "debugConsole.errorForeground": "#aa6464", "debugConsole.sourceForegro ......
[Codeforces] CF1774B Coloring
CF1774B Coloring 题意 Cirno_9baka 的纸条上有 \(n\) 个格子，他觉得空白的纸条看着有点无趣，于是想在纸条的格子上涂上 \(m\) 种颜色。同时，他认为第 \(i\) 种颜色必须要用 \(a_i\) 次，且每连续 \(k\) 个格子里涂的颜色必须互不相同。 Cirno ......
《ChatBridge: Bridging Modalities with Large Language Model as a Language Catalyst》论文学习
一、Abstract 构建能够感知现实世界多种模态信信号，并解决各种任务的通用模型，是人工智能领域一个吸引人的目标。 在本文中，我们介绍了ChatBridge，这是一个新颖的多模态语言模型，它利用语言的表达能力作为催化剂，来弥合不同模态之间的差距。我们证明，只需要使用双模态的语言配对数据（image ......
《MiniGPT-4: Enhancing Vision-language Understanding with Advanced Large Language Models》论文学习
一、ABSTRACT 最新的GPT-4展示了非凡的多模态能力，例如直接从手写文本生成网站和识别图像中的幽默元素。这些特性在以往的视觉-语言模型中很少见。然而，GPT-4背后的技术细节仍然未公开。我们认为，GPT-4增强的多模态生成能力源自于复杂的大型语言模型（LLM）的使用。 为了检验这一现象，我们 ......
题解 CF1887E【Good Colorings】
萌萌交互题。 对网格图进行二分图建模，左部 \(n\) 个点表示每一行，右部 \(n\) 个点表示每一列。若格子 \((i,j)\) 被染成 \(c\) 色，就连接 \((L_i,R_j,c)\) 的边。 由抽屉原理易证，在初始局面中至少有一个各边颜色均不同的偶环。获胜条件相当于存在一个各边颜色均不 ......
python_控制台输出带颜色的文字方法
在python开发的过程中，经常会遇到需要打印各种信息。海量的信息堆砌在控制台中，就会导致信息都混在一起，降低了重要信息的可读性。这时候，如果能给重要的信息加上字体颜色，那么就会更加方便用户阅读了。 当然了，控制台的展示效果有限，并不能像前段一样炫酷，只能做一些简单的设置。不过站在可读性的角度来看， ......
【论文阅读】HTTP 流量和恶意 URL 的异常检测
Part 1关于论文 基本信息 题目：HTTP 流量和恶意 URL 的异常检测源码：sec2vec源代码 摘要 在本文中，我们将展示如何利用自然语言处理（NLP）中已知 的方法来检测 HTTP 请求中的异常情况和恶意 URL。目前大 多数针对类似问题的解决方案要么基于规则，要么使用人工 选择的特征进 ......
shell补-特殊玩法-color颜色实战
shell补-特殊玩法-color颜色实战 格式 echo -e "\e[1;31m红色字mygirl\E[0m" \E 也可以用\033替代。开始结尾符号(大小写不区分) [1数字1表示加粗显示(这个位置可以加不同的数字代表不同的意思，；eg1是加粗，5是blink闪烁.详细信息man conso ......
PANE-GNN Unifying Positive and Negative Edges in Graph Neural Networks for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 目前利用GNN的推荐系统主要关注用户的正面反馈，而忽略了负面反馈提供的见解。于是我们提出了PANG- GNN，该模型将图神经网络的正面和负面边统一在一起。PANG-GNN首先将原始评分图根据正面和负面反馈划分为两个不同的二分图。接下来分别使用两个独立的嵌入，即感兴趣嵌入和无兴趣嵌入 ......
【python基础】颜色列表和颜色字典以及python画图
前言 使用： list_keys= [ i for i in cnames.keys()] list_values= [ i for i in cnames.values()] 颜色列表示例： colormap=['#7A57D1','#FF731D','#004d61','#bc8420','#C ......
U41492 树上数颜色 题解
Link U41492 树上数颜色 Question 给出一个树，每个节点有一个颜色，求一个子树内有多少种不同的颜色 Solution 问题可以用树上莫队来解决，但是也可以使用树上启发式合并 先计算并保留重儿子的贡献，然后将轻儿子 "加" 到重儿子的贡献上面 总时间复杂度 \(O(n \log n) ......
【论文阅读笔记】【多模态-Vision-Language Pretraining】 BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation
BLIP ICML 2022 (Spotlight) 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？写作背景是什么？ 问题： 在视觉-语言预训练（VLP）中，如何更加高效地利用充斥着噪声的海量图文对数据，提升预训练效果？ 如何设计模型，使得预训练后的模型在理解（understanding-based）任务 ......
Swin Transformer 马尔奖论文（ICCV 2021最佳论文）
目录 简介 作者之一的微软亚研院的首席研究员胡瀚老师在bibili讲过该论文 swin transformer比ViT做的更好的原因之一就是它将图片的一些特性嵌入到了网络模型之中，比如说平移不变性和尺寸不变性等，这样使得网络能够在cv领域做的更好。 该文章提出的Swin Transformer可以被 ......
【论文解读】System 2 Attention提高大语言模型客观性和事实性
本文简要介绍了论文“System 2 Attention (is something you might need too) ”的相关工作。基于transformer的大语言模型（LLM）中的软注意很容易将上下文中的不相关信息合并到其潜在的表征中，这将对下一token的生成产生不利影响。为了帮助纠正... ......
Nougat：结合光学神经网络，引领学术PDF文档的智能解析、挖掘学术论文PDF的价值
Nougat：结合光学神经网络，引领学术PDF文档的智能解析、挖掘学术论文PDF的价值 这是Nougat的官方存储库，Nougat是一种学术文档PDF解析器，可以理解LaTeX数学和表格。 Project page: https://facebookresearch.github.io/nougat ......
四级作文（议论文）观点选择型
In the modern society,在现代社会 In the modernized world,在现代化社会 With the giant leap (巨大的跳跃)of technology ,econom,society With the rapid globalization(全球化) ......
四级作文（议论文 ）现象
第一句with the rapid development of `````（economy/society/techonology/cultrue）,it is of great necessity for sb（students,residents,citizens,youngsters） to ......
【论文阅读笔记】【OCR-文本识别】 SEED: Semantics Enhanced Encoder-Decoder Framework for Scene Text Recognition
SEED CVPR 2020 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？写作背景是什么？ 问题： 如何利用全局的语义信息提高文本识别模型对低质量文本的鲁棒性和识别效果？ 背景： 以往的基于 encoder-decoder 的文本识别方法通常基于局部的视觉特征解码出文本，忽略了对单词显式的全局语义信息的 ......
论文精读：STMGCN利用时空多图卷积网络进行移动边缘计算驱动船舶轨迹预测（STMGCN: Mobile Edge Computing-Empowered Vessel Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Multigraph Convolutional Network）
《STMGCN: Mobile Edge Computing-Empowered Vessel Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Multigraph Convolutional Network》 论文链接：https://doi.org/10. ......
[论文阅读] Replacing softmax with ReLU in Vision Transformers
Pre title: Replacing softmax with ReLU in Vision Transformers accepted: Arxiv 2023 paper: https://export.arxiv.org/abs/2309.08586 code: None 关键词：atten ......
论文笔记: Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach
论文笔记: Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach 中文名称: 属性图聚类：一种深度注意力嵌入方法 论文链接: https://arxiv.org/abs/1906.06532 背景: 图聚类是发现网络 ......
基于Java 的商城网站系统设计与实现（8000字论文）
摘要 随着我国经济活力的不断提升和互联网的快速发展，信息的重要性正在显现出来。电子商务作为经济发展的重要一环取得了突飞猛进的发展。由于具有高效便捷的优点，网上购物已经成为一种不可或缺的新型生活方式，近年来各大互联网企业纷纷布局电子商务，获得了巨大成功。而对于这些平台来说，如何在保证交易不出错的前提下 ......
【uview2.x/uview-plus3.x/uv-ui框架】修改主题颜色
前言：在使用uview-plus和uv-ui时发现文档有时候挺乱的，看的挺累，这不，最近折腾个自定义主题，发现和文档所说的压根不对，以下是文档： 1. 按照官方说法，一堆报错，这里就不列举了，接下来看看正规做法： 2. 找到对应的主题包，就是官方让你在uni.scss中引入的那个，复制一份到公共目录 ......