directly-trained directly networks trained
安装npm install报错npm ERR! code ETIMEDOUT npm ERR! errno ETIMEDOUT npm ERR! network request to https://registry.npmjs.org/webpack-subresource-integrity failed, reason
执行命令：npm run dev 启动前端项目报如下错误，vue-cli-service是Vue一个启动的插件，需要安装 D:\nodejs\npm.cmd run dev > yuntan1hao@2.0.0 dev > vue-cli-service serve --open 'vue-cli- ......
Docker 数据库连接见解异常 SQLSTATE[HY000] [2002] php_network_getaddresses: getaddrinfo failed: Try again
Docker 配置 DNS { "builder": { "gc": { "defaultKeepStorage": "20GB", "enabled": true } }, "experimental": false, "features": { "buildkit": true }, "regi ......
1.9 Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 基于语义分割遥感图像的模型
Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 参考遥感图像分割的旋转多尺度交互网络 参考遥感图像分割 (RRSIS)是一个新的挑战，它结合了计算机视觉和自然语言处理，通过 ......
vite启动后提示：Network: use --host to expose，且无法通过网络IP访问服务
 原因： 当 局域网 中另一台设备需要访问该服务时，必须通过本机 IP + 端口 访问。 尝试访问后，发现找不到这个 ......
《Span-Based Joint Entity and Relation Extraction with Transformer Pre-Training》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是束搜索算法（beam search）? beam search是一种用于许多自然语言处理和语音识别模型的算法，作为最终决策层，用于在给定目标变量(如最大概率或下一个输出字符)的情况下选择最佳输出。 2.什么是条件随机场（Conditional Random Fi ......
Wireless Sensor Network,Wireless Power Transmitio 无线传感器网络 无线充电技术
Wireless Sensor Network,Wireless Power Transmitio 无线传感器网络 无线充电技术 什么是无线传感器？ 无线传感器是一种可以收集感官信息并检测本地环境变化的设备。无线传感器的示例包括接近传感器、运动传感器、温度传感器和液体传感器。无线传感器不会在本地执行 ......
软件定义网络（Software Defined Network, SDN ）
软件定义网络（Software Defined Network, SDN ），是由美国斯坦福大学clean slate研究组提出的一种新型网络创新架构，其核心技术OpenFlow通过将网络设备控制面与数据面分离开来，从而实现了网络流量的灵活控制，为核心网络及应用的创新提供了良好的平台。 软件定义网络 ......
C. Training Before the Olympiad
原题链接 题解 事实1.两个数合并后的数一定是偶数 事实2.如果没有发生奇数和偶数合并，那么最终的结果一定是所有数的和 事实3.每发生一次奇数和偶数合并，最后的结果会减一 总结 综上所述，Masha会尽量选择同奇或同偶合并，但在有同奇的情况下，会优先选择同奇，因为合并会产生偶数，且Olya需要用到奇 ......
CF1916C Training Before the Olympiad
思路 首先，我们可以考虑两个人会怎么操作，如果是选择了两个偶数和两个奇数，那么答案不会减小，如果选择了一个奇数一个偶数，那么答案会减小一。 所以想使答案大的人应该尽量选择前一种方案，想使答案小的人应该尽量选择后一种方案。 但这还不是最优的，想使答案大的人在可以选择两个奇数时，绝对不会选择两个偶数，因 ......
MMGCN: Multi-modal Graph Convolution Network for Personalized Recommendation of Micro-video
目录概符号说明MMGCN代码 Wei Y., Wang X., Nie L., He X., Hong R. and Chua T. MMGCN: Multi-modal graph convolution network for personalized recommendation of mic ......
CentOS Stream 8 Unit network.service not found
CentOS Stream 8 Unit network.service not found 一、问题现象 在 CentOS Stream 8 操作系统中，配置完静态IP 信息，想重启网络服务。 执行如下命令： systemctl restart network 提示信息如下： Failed to ......
InstructGPT《InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback》解读
背景 GPT-3 虽然在各大 NLP 任务以及文本生成的能力上令人惊艳，但是他仍然还是会生成一些带有偏见的，不真实的，有害的造成负面社会影响的信息，而且很多时候，他并不按人类喜欢的表达方式去说话。在这个背景下，OpenAI 提出了一个概念“Alignment”，意思是模型输出与人类真实意图对齐，符合 ......
Generalised f-Mean Aggregation for Graph Neural Networks
目录概符号说明GenAgg代码 Kortvelesy R., Morad S. and Prorok A. Generalised f-mean aggregation for graph neural networks. NIPS, 2023. 概 基于 MPNN 架构的 GNN 主要在于 agg ......
GPT-1论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》解读
背景 GPT-1 采用了两阶段训练的方式： 1. 第一阶段 pre-training，在海量文本上训练，无需label，根据前k-1个词预测第k个单词是什么，第一阶段的训练让模型拥有了很多的先验知识，模型具有非常强的泛化性 2. 第二阶段在特定任务上fine-tuning，让模型能适应不同的任务，提 ......
Graph Condensation for Graph Neural Networks
目录概符号说明MotivationGCOND代码 Jin W., Zhao L., Zhang S., Liu Y., Tang J. and Shah N. Graph condensation for graph neural networks. ICLR, 2022. 概 图上做压缩的工作. ......
SourceTree使用教程_network
SourceTree使用教程 1.克隆、提交、推送 在使用SourceTree之前必须要先安装Git和sourceTree，具体安装过程不再赘述 （1）以加入我的管理团队为例，进入5-27-dq 这个仓库，点击管理，然后进入仓库成员管理，发现现在我的仓库成员有4个了，gitee免费版最多可5个成 ......
论文精读：ST2Vec：道路网络中的时空轨迹相似性学习（ST2Vec: Spatio_Temporal Trajectory Similarity Learning in Road Networks）
论文精读：ST2Vec 道路网络中的时空轨迹相似性学习 《ST2Vec: Spatio-Temporal Trajectory Similarity Learning in Road Networks》 论文链接：https://doi.org/10.48550/arXiv.2112.09339 一 ......
论文阅读-Self-supervised and Interpretable Data Cleaning with Sequence Generative Adversarial Networks
1. GARF 简介 代码地址：https://github.com/PJinfeng/Garf-master 基于 SeqGAN 提出了一种自监督、数据驱动的数据清洗框架——GARF。 GARF 的数据清洗分为两个步骤： 规则生成 (Rule generation with SeqGAN)：利用 ......
Docker网络模式--network_mode
docker-compose.yml 配置文件中的 network_mode 是用于设置网络模式的，与 docker run 中的 --network 选项参数一样的，可配置如下参数： 一、bridge **默认 **的网络模式。如果没有指定网络驱动，默认会创建一个 bridge 类型的网络。 桥接 ......
Docker error: "host" network_mode is incompatible with port_bindings
原因 这个错误的原因是在Docker的配置中，使用了"host"网络模式，同时又试图绑定端口（port_bindings）。"host"网络模式意味着容器将直接使用主机的网络，而不是使用Docker创建的虚拟网络。在这种模式下，容器的网络栈不会被隔离，容器可以直接监听主机的网络端口。 因此，当使用" ......
BIgdataAIML-IBM-A neural networks deep dive - An introduction to neural networks and their programming
https://developer.ibm.com/articles/cc-cognitive-neural-networks-deep-dive/ By M. Tim Jones, Published July 23, 2017 Neural networks have been around f ......
Relation Networks for Object Detection
Relation Networks for Object Detection * Authors: [[Han Hu]], [[Jiayuan Gu]], [[Zheng Zhang]], [[Jifeng Dai]], [[Yichen Wei]] DOI: 10.1109/CVPR.2018.0 ......
Local Relation Networks for Image Recognition： LRNet
Local Relation Networks for Image Recognition * Authors: [[Han Hu]], [[Zheng Zhang]], [[Zhenda Xie]], [[Stephen Lin]] DOI: 10.1109/ICCV.2019.00356 @in ......
Dual Attention Network for Scene Segmentation：双线并行的注意力
Dual Attention Network for Scene Segmentation * Authors: [[Jun Fu]], [[Jing Liu]], [[Haijie Tian]], [[Yong Li]], [[Yongjun Bao]], [[Zhiwei Fang]], [[H ......
Squeeze-and-Excitation Networks：SENet，早期cv中粗糙的注意力
Squeeze-and-Excitation Networks * Authors: [[Jie Hu]], [[Li Shen]], [[Samuel Albanie]], [[Gang Sun]], [[Enhua Wu]] Local library 初读印象 comment:: (SENet ......
Fully convolutional networks for semantic segmentation
Fully convolutional networks for semantic segmentation * Authors: [[Jonathan Long]], [[Evan Shelhamer]], [[Trevor Darrell]] DOI: 10.1109/CVPR.2015.729 ......
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation * Authors: [[Olaf Ronneberger]], [[Philipp Fischer]], [[Thomas Brox]] Local library 初读 ......
Non-local Neural Networks 第一次将自注意力用于cv
Non-local Neural Networks * Authors: [[Xiaolong Wang]], [[Ross Girshick]], [[Abhinav Gupta]], [[Kaiming He]] Local library 初读印象 comment:: (NonLocal)过去 ......
RefineNet: Multi-path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation
RefineNet: Multi-path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation * Authors: [[Guosheng Lin]], [[Anton Milan]], [[Chunhua Shen]], [[ ......
Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation 使用了EM算法的注意力
Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation * Authors: [[Xia Li]], [[Zhisheng Zhong]], [[Jianlong Wu]], [[Yibo Yang]], [[Zho ......