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SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks论文笔记
SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks 源码: github.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork 背景： 主要解决图像中点之间的对应关系。 主要方法： 上图为该方法的 ......
Deep Learning：工业自动化和生产效率的变革者
Deep Learning 将改变工业。机器将能够完成那些需要人类智慧的工作。伴随着企业流程数字化和数据收集的发展，Deep Learning 的应用也将增加，使人类和机器之间的合作更加高效。这将彻底改变自动化和生产，实现更高效且更正确的决策流程以及更高的生产力，同时显著降低开发成本。 在我们的播客 ......
2023CVPR_Spatial-Frequency Mutual Learning for Face Super-Resolution
一. Network：SFMNet 1.网络采用U-Net结构，其中SFMLM-i是不同分辨率的每层结构 2.SPB是空域分支，FRB是频域分支，分别经过FRB和SPB的两个分支信息经过FSIB分支进行信息的融合 3. FRB结构： class FreBlock9(nn.Module): def _ ......
Checkerboard Context Model for Efficient Learned Image Compression
目录AbstractIntroductionPreliminary 初步介绍Variational Image Compression with Hyperprior(超先验变分图像压缩)Autoregressive Context(自回归上下文模型)Parallel Context Modelin ......
论文阅读：InstructIE： A Chinese Instruction-based Information Extraction Dataset
主要提出了一种数据集Instruction-based IE，要求模型根据指令来提取信息。 1. Instruction 为IE任务创建特定的数据集式消耗事时间与资源的。 面对这些挑战的常见方法： Seq2seq提出 TANL将其视为自然语言增强的翻译任务。 UIE提出一种text-to-struc ......
分享一个项目：`learning_go_plan9_assembly`， 学习 golang plan9 汇编
作者:张富春(ahfuzhang)，转载时请注明作者和引用链接，谢谢！ cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 近期在学习 golang plan9 汇编，总算基本做到了手写汇编，并整理了很多笔记。 plan9 汇编的资料少，难学，难用。可能也有想学习汇编的人会遇到与我 ......
Learn DevOps-第一章：Introduction
Introduction DevOps的定义有很多种，AWS对其定义如下： “DevOps is the combination of cutural philosophies, practices, and tools that increases an organization's abilit ......
ELIC: Efficient Learned Image Compression with Unevenly Grouped Space-Channel Contextual Adaptive Coding
abstruct \(\quad\) 受能量压缩表现的启发，提出了不均匀通道情况自适应编码.结合不均匀分组模型和现有上下文模型，获得一种空间通道上下文自适应模型，来提高编码性能，而不影响其运行时间。 \(\quad\)这种模型支持预览解码和渐进解码。 introduction 学习图像压缩中最重要的 ......
【CVPR2023】Learning A Sparse Transformer Network for Effective Image Deraining
论文：https://readpaper.com/paper/4736105248993591297 代码：https://github.com/cschenxiang/DRSformer Transformer 模型通常使用标准的 QKV 三件套进行计算，但是部分来自 K 的 token 与来自 ......
Introduction of Deep Reinforcement Learning
Reading Notes about the book Deep Reinforcement Learning written by Aske Plaat Recently, I have been reading the book Deep Reinforcement Learning writ ......
Tabular Value-Based Reinforcement Learning
Reading Notes about the book Deep Reinforcement Learning written by Aske Plaat Recently, I have been reading the book Deep Reinforcement Learning writ ......
learn-ue-ui
learn ue ui Created: 2023-10-24T15:29+08:00 Published: 2023-10-25T12:47+08:00 目录IntroWidgetsText Box(Multi-Line) Intro User Interface Development - Un ......
[论文阅读] PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization
PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization abstract 领域泛化是指从不同源领域的集合中训练模型，该模型可以直接泛化到未见过的目标领域的问题。一种有前途的解决方案是对比学习，它试图通过利用不同领域之间的样本对之 ......
深度学习调参手册（Deep Learning Tuning Playbook）
google-research/tuning_playbook: A playbook for systematically maximizing the performance of deep learning models. (github.com) dkhonker/tuning_playbo ......
ST-SSL: 用于交通流量预测的时空自监督学习《Spatio-Temporal Self-Supervised Learning for Traffic Flow Prediction》(交通流量预测、自监督)
2023年10月23日，继续论文，好困，想发疯。 论文：Spatio-Temporal Self-Supervised Learning for Traffic Flow Prediction Github：https://github.com/Echo-Ji/ST-SSL AAAI 2023的论文 ......
[论文速览] SimCSE@ Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings
Pre title: SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings accepted: EMNLP 2021 paper: https://arxiv.org/abs/2104.08821 code: https://githu ......
Scikit-learn 的 preprocessing.LabelEncoder函数：标签编码
参考文档：https://pythonjishu.com/sklearn-preprocessing-labelencoder/ 转换类别数据为整数：LabelEncoder 可以将字符串或其他类别型数据转换为整数。例如，如果你有一个特征包含类别 "红色"、"绿色" 和 "蓝色"，LabelEnco ......
Paper Reading: Sample and feature selecting based ensemble learning for imbalanced problems
为了克服现有集成方法的缺点，本文提出一种新的混合集成策略——样本和特征选择混合集成学习 SFSHEL。SFSHEL 考虑基于聚类的分层对大多数样本进行欠采样，并采用滑动窗口机制同时生成多样性的特征子集。然后将经过验证训练的权重分配给不同的基学习器，最后 SFSHEL 通过加权投票进行预测。SFSHE... ......
强化学习Q-Learning和DQN算法
1 Q-Learning 强化学习中有state和action的两个重要概念。而Q-Learning算法就是用来得到在state上执行action的未来预期奖励。具体的算法流程如下： 初始化一个Q-table。 在当前状态\(s\)选择一个动作\(a\)。 执行动作\(a\)，转移到新的状态\(s' ......
Learn Git in 30 days—— 第 30 天：分享工作中几个好用的 Git 操作技巧
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 终于来到了最后一天，这篇文章将分享几个好用的 Git 操作技巧，或许可以节省你不少 Git 版控过程的时间。 如 ......
Robust Graph Representation Learning via Neural Sparsification
目录概符号说明NeuralSparse Zheng C., Zong B., Cheng W., Song D., Ni J., Yu W., Chen H. and Wang W. Robust graph representation learning via neural sparsifica ......
论文阅读 Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection
原始题目：Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection 中文翻译：Generalized Focal Loss：学习用于密集目标检测的 Qual ......
Meta Learning概述
Meta Learning概述（一） 回顾Machine Learning 定义一个function（神经网络等），该function上有很多参数，参数统一定义为θ，对于一个猫狗分类器来说，当猫狗的图片经过f(θ)时，函数会输出一个猫或狗的结果 定义一个Loss function，L(θ) 使用优化 ......
《Deep Residual Learning for Image Recognition》阅读笔记
论文标题 《Deep Residual Learning for Image Recognition》 撑起CV界半边天的论文 Residual ：主要思想，残差。 作者 何恺明，超级大佬。微软亚研院属实是人才辈出的地方。 初读 摘要 提问题： 更深层次的神经网络更难训练。 提方案： 提出了残差网络 ......
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 ......
Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation
Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation 关键词：GRU、Encoder-Decoder 📜 研究主题 提出了Encoder-Decoder结构，采用两 ......
Siemens 西门子触摸屏smart line屏幕如何添加指示灯
很多学员一开始接触西门子触摸屏的时候，在做指示灯的功能的时候会发现它与其它平时接触到的触摸屏不一样，找不到跟它们一样的指示灯元件功能。 其实这里是西门子触摸屏与其它地方不同之处之一，西门子触摸屏很多东西是以事件或者变量更改状态的方式去做的。通过这些事件或者是变量去更改状态去实现一些功能，而不是像其它 ......
数字人论文:Audio-Driven Facial Animation by Joint End-to-End Learning of Pose and Emotion
老规矩. 直接第三章 3. 端到端网络结构 给一个audio 短窗口, 也就是片段. 我们预测窗口中间时刻的面部表情. 我们把表情看做一个全端点的向量 (后面我们会看这是什么的一种刻画面部) 一旦我们网络训完, 我们回各个时间点同时生成, 并行. 即使不需要过去的帧画面, 依然生成很稳定的画面. ( ......
【PRC】鲁棒跨域伪标记和对比学习的无监督域自适应NIR-VIS人脸识别 Robust Cross-Domain Pseudo-Labeling and Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation NIR-VIS Face Recognition
【该文章为杨学长的文章，膜拜】 探索跨领域数据中的内在关系并学习领域不变表示 由于需要在低光照条件下实现24h的人脸识别，近红外加可见光的(NIR-VIS)人脸识别受到了更多的关注。但是数据标注是一个难点。该文章提出了Robust crossdomain Pseudo-labeling and Co ......
Deep Learning —— 异步优化器 —— RMSpropAsync —— 异步RMSprop
代码地址： https://github.com/chainer/chainerrl/blob/master/chainerrl/optimizers/rmsprop_async.py def update_core_cpu(self, param): grad = param.grad if gr ......