efficientnet经典 论文
【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... ......
Net 高级调试之十三：托管堆的几个经典破坏问题
一、介绍 今天是《Net 高级调试》的第十三篇文章，这篇文章写作时间的跨度有点长。这篇文章我们主要介绍 经典的案例，如何查找问题，如何解决问题，最重要我们看到了问题，要有解决的思路，没有思路就是死路一条了，当然，这个过程也不是一帆风顺的，我是做了很多遍，最终猜得到了想要的东西。当然了，第一次看视频或 ......
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 ......
5、爬虫采集猫眼电影经典影片信息
1、需求：采集猫眼电影经典电影影片信息 url：https://www.maoyan.com/films?showType=3 采集页数 30104页 2、源代码如下： import random import pandas as pd import requests from lxml impor ......
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 ......
论文精读：基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测（Big data driven trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network withspatio-temporal awareness）
论文精读：基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测 《Big data driven vessel trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network with spati ......
[论文阅读] A unified model for multi-class anomaly detection
A unified model for multi-class anomaly detection 1 Introduction 现有方法[6, 11, 25, 27, 48, 49, 52]建议为不同类别的对象训练单独的模型，就像图1c中的情况一样。然而，这种一类一模型的方案可能会消耗大量内存，尤 ......
生物信息学选院校-上课ppt-论文阅读
生物信息学选院校-上课ppt-论文阅读 已有 164 次阅读 2023-12-9 08:06 |个人分类:生物信息学|系统分类:论文交流 本地文件组织1统一命令规则○时间-作者-题名：梳理出同一作者或实验室历年的科研进展 ○时间-关键词-题名：梳理出领域内不同方法的演变历程 2按类别归入文件夹3用电 ......
Adaptive Graph Contrastive Learning for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 在实际的场景中，用户的行为数据往往是有噪声的，并且表现出偏态分布。所以需要利用自监督学习来改善用户表示。我们提出了一种新的自适应图对比学习(AdaGCL)框架，该框架使用两个自适应对比视图生成器来进行数据增强，以更好地增强CF范式。具体的说，我们使用了两个可训练的视图生成器，一个图 ......
研究生如何开始读论文--本地文件组织
本地文件组织1统一命令规则○时间-作者-题名：梳理出同一作者或实验室历年的科研进展 ○时间-关键词-题名：梳理出领域内不同方法的演变历程 2按类别归入文件夹3用电脑自带的搜索工具，搜索关键词 ......
Unsourced Multiple Access With Random User Activity论文复现
仿真内容 文件中包含了一个关于无源多用户接入（Unsourced Multiple Access，UMA）系统的 MATLAB 数值例程，用于评估随机用户活动情况下的随机编码界限。 这个工作主要在论文 [1] 中介绍，该论文题为 "Unsourced Multiple Access With Ran ......
怎么免费下载毕业论文模板
前言 因为课程需要，需要写课程设计报告，或者是毕业设计，这时候下载一个word模板会方便我们很多，如何下载一个高质量的模板成了一个问题。 因为网络上充斥着大量的垃圾资源，又或者说是找到好的模板了，下载十分不方便，不是要登录就是要付费才能下载。 这里教大家一个好的方法，如何免费地下载一个高质量的模板。 ......
LLM 学习笔记-Deepspeed-MoE 论文
论文 DeepSpeed-MoE: Advancing Mixture-of-Experts Inference and Training to Power Next-Generation AI Scale 1. Introduction 现有的 MoE 方法在正式使用场景中存在的挑战： 场景局限： ......
【论文阅读笔记】【多模态-Referring & Grounding】 Grounded Language-Image Pre-training
GLIP CVPR 2022 (Oral, Best Paper Finalist) 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： 如何将视觉-语言预训练技术应用在以目标检测为代表的 fine-grained image understanding 上面？ 如何在增加训练数据的同 ......
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 ......
算法入门经典 刘汝佳 4.2 地址与指针
4.2 地址和指针 4.1节介绍的数学函数的特点是：做计算，然后返回一个值。有时候，我们要做的事情 并不是“计算”——如交换两个变量；而有时候，我们需要返回两个甚至更多的值——如解一个二元一次方程组。 4.2.1 变量交换 程序4-4 用函数交换变量（错误） #include<stdio.h> vo ......
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... ......
深入理解泛型(经典详解)：＜T＞ T 和 T的使用以及public ＜E＞ List＜E＞ get()泛型方法详解、类型擦除、通配符的使用、泛型类的应用、泛型之间的继承
一、为什么要使用泛型？ 泛型俗称“标签”，使用<E>表示。泛型就是在允许定义类，接口时通过一个标识表示某个属性的类型或者是某个方法的返回值或者是参数类型，参数类型在具体使用的时候确定，在使用之前对类型进行检查。 泛型意味着编写的代码可以被很多不同类型的对象重用。例如集合ArrayList，如果集合不 ......
面试leetcode算法经典 150 题
数组、字符串 1.合并两个有序数组 给你两个按 非递减顺序 排列的整数数组 nums1 和 nums2，另有两个整数 m 和 n ，分别表示 nums1 和 nums2 中的元素数目。 请你 合并 nums2 到 nums1 中，使合并后的数组同样按 非递减顺序 排列。 注意：最终，合并后数组不应由 ......
[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 ......
动态规划经典例题
由于自己的算法不太好，在学习动态规划时参考了一些别人大佬的博客。下面是我在学习时参考的文章。 矩阵连乘问题 【算法笔记】动态规划：矩阵连乘问题 理解文章后，我的代码如下： #include<stdio.h> void calculate(int m, int n, int rc[], int tab ......
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 ......