resnext经典 论文
SLAMesh论文及代码阅读与思考<六>Real-time LiDAR Simultaneous Localization and Meshing
# 前言 本节对可视化部分进行理解。mesh的可视化使用的是mesh_tools中提供的rviz的插件。代码中已经完美的实现了mesh_msgs::MeshGeometryStamped消息的定义与赋值，但是mesh_tools还包含了很多其他的消息类型，提供了更加丰富的可视化信息，详情可参考“Th ......
中国石油大学论文辅导搜Q，530986209
需要作业答案，论文辅导搜扣扣， ```530986209``` 交文件要求首先按照自己的个人兴趣在题目列表选择一个题目或者自拟题目，然后根据软件工程开发流程，完成这个题目从需求分析到系统测试的各个阶段环节目标，并按照附件里面给出的各种文档格式，撰写相关文档。请注意本课程ᨀ交的内容，应该包括软件工程中 ......
中国石油大学论文辅导，在线作业答案
需要作业答案搜扣扣，530986209， 另外提供论文辅导 交文件要求首先按照自己的个人兴趣在题目列表选择一个题目或者自拟题目，然后根据软件工程开发流程，完成这个题目从需求分析到系统测试的各个阶段环节目标，并按照附件里面给出的各种文档格式，撰写相关文档。请注意本课程ᨀ交的内容，应该包括软件工程中各个 ......
论文精读：带有源标签自适应的半监督域适应（Semi-Supervised Domain Adaptation with Source Label Adaptation）
# Semi-Supervised Domain Adaptation with Source Label Adaptation 具有源标签适应的半监督域适应 >[原文链接](https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Yu_Semi- ......
LeetCode 周赛上分之旅 #44 同余前缀和问题与经典倍增 LCA 算法
> ⭐️ **本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 \[彭旭锐] 和 [BaguTree Pro](https://www.mdnice.com/writing/85b28c4e60354865a423728e668fc570) 知识星球提问。** > > 学习数据 ......
SLAMesh论文及代码阅读与思考<五>Real-time LiDAR Simultaneous Localization and Meshing
# 前言 本节重点对filterMeshGlb()函数进行理解。该函数在可视化模块中重点对全局地图中的每个栅格进行mesh的生成。一开始我的疑惑是代码是如何实现相邻cell之间的mesh连接的，这个应该具有较大的挑战性。其实，代码只考虑栅格内部的mesh的生成，全局mesh地图也就是mesh的并集， ......
Java 十大必读经典书籍推荐
今天给大家推荐十本学习 Java 语言必读经典书籍，它们经过了无数人的口口相传，都已成为了 Java 领域顶级的经典名著。 1、Java核心技术·卷 I·基础知识 豆瓣评分：9.4 Java 领域极有影响力和价值的著作之一，与《Java编程思想》齐名，10余年全球畅销不衰，广受好评。 本书由拥有20 ......
[论文阅读] Learning Semi-supervised Gaussian Mixture Model
# Learning Semi-supervised Gaussian Mixture Models for Generalized Category Discovery ## Abstract 在本文中，我们解决了广义类别发现(generalized category discovery, GCD ......
SLAMesh论文及代码阅读与思考<四>Real-time LiDAR Simultaneous Localization and Meshing
# 前言 本节继续对update()函数进行理解。update是将当前点云对应的map_now对全局地图map_glb进行更新。 ## 获取重叠的区域 `OverlapCellsRelation overlap_ship = map_now.overlapCells(*this);` ```c++ ......
[论文阅读] Prototypical contrastive learning of unsupervis
# Prototypical contrastive learning of unsupervised representations ## abstract 这篇论文介绍了原型对比学习（PCL），一种将对比学习与聚类相结合的无监督表示学习方法。PCL不仅为实例区分任务学习低层特征，更重要的是==* ......
【ECAPA_TDNN 下 】代码和论文细节分析
【ECAPA-TDNN 上】论文阅读 https://blog.csdn.net/qq_32766309/article/details/121359110?spm=1001.2014.3001.5502 【ECAPA_TDNN 下 】代码和论文细节分析 https://blog.csdn.net/ ......
《返老还童》经典语句摘录，以及个人观后感记录
[TOC] #### 电影个人赏析 在我看来，这部电影给我最大的感受是爱、是孤独、是遗憾、是奇迹，是不断突破，在任何时候都敢于去做去实现。这是一部很感人的电影，让人不停的感慨，每次看都有不同的感受，仿佛是自己重新走过了一遍自己的人生。我们要不留遗憾的活着，去努力追求，去奔跑，去重新开始。 这部电影主 ......
【行测】经典错题整理
战国宋玉《对楚王问》，很早就点出“阳春白雪”与“下里巴人”之间的差别，然而在我们的文化传统里，并不认为“阳春白雪”有资格鄙薄“下里巴人”。精英文化与平民文化并不对抗，白居易作诗追求通俗浅白，“每作诗，令老妪解之”，只有老太婆能听懂的才是好诗；柳永用俚词俗语，“凡有井水饮处，皆能歌柳词”；更遑论勾栏瓦 ......
《来一道经典dp》
给若干个盒子，每个盒子里面有若干个 **本质不同** 的小球，你要从这些盒子中选取小球，问有多少种选取方案使得任意两个相邻的小球不来自于同一个盒子里面（注：全部小球都要选完） 设 $f_{i,j}$ 为选了 $i$ 个数有 $j$ 个位置是不合法的（就是说相邻的小球相同的位置数） 设 $a_x$ 表 ......
论文解读（SPGJL）《Soft Prompt Guided Joint Learning for Cross-Domain Sentiment Analysis》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Soft Prompt Guided Joint Learning for Cross-Domain Sentiment Analysis论文作者：Jingli Shi、Weihua Li、Quan Bai ......
SLAMesh论文及代码阅读与思考<二>Real-time LiDAR Simultaneous Localization and Meshing
# 前言 由于之前安装cuda、ros、boost版本等一些问题，环境配置竟然花了两天时间，期间遇到各种版本冲突，最后把环境重新配置到最直接的版本即可，cuda暂时就先卸载了。 在整个代码中，一个鲜明的特色是作者使用一个Log类来做整个pipeline的信息管理，之前用的比较少，看代码才发现通过日志 ......
SLAMesh论文及代码阅读与思考<一>Real-time LiDAR Simultaneous Localization and Meshing
# 前言 从SLAM建图到SLAM建模，是近年来这一领域发展的重要趋势之一。在此之前，环境三维模型的构建的一个重要标签就是实时性不足的问题，SLAMesh的提出，在这一问题上迈出了重要的一步，创新性地将高斯过程引入到环境信息的建模与预测任务之中，使得建模过程避免了对mesh顶点的搜索与优化，通过有序 ......
[论文阅读] Momentum contrast for unsupervised visual representation learning
# Momentum contrast for unsupervised visual representation learning ## Introduction 我们提出了动量对比（MoCo）作为一种构建具有对比损失的无监督学习的大型一致字典的方法（图1）。 我们将字典维护为数据样本队列：当前 ......
论文日记五：QueryInst
# 导读 实例分割领域21年的SOTA，整个模型结构设计总述为以下： 1）设计了类似于Cascade Mask R-CNN的多阶段迭代优化的bbox和mask预测头； 2）基于query的实例分割方法，延续了DETR(首次将Transformer成功整合为检测pipline中心构建块的目标检测框架模 ......
pgsql的一句经典代码
select mp3.* from ( select distinct (t1.flight_number) as flight_number1,items.* from guarantee_node t1left join LATERAL (select * from guarantee_node ......
论文解读（WDGRL）《Wasserstein Distance Guided Representation Learning for Domain Adaptation》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Wasserstein Distance Guided Representation Learning for Domain Adaptation论文作者：Jian Shen、Yanru Qu、Weinan ......
阅读经典书籍有感
### 操作系统导论 阅后感 这不是一个总结技术的帖子！不过确实会说点技术，商业和计算机发展的感想随想，说的不对的地方欢迎大家批评指正！ 虽然还没有看完，但已经有点豁然开朗的感觉！比如之前看第三版的时候很多时候疑惑咋那么多的专业词汇，一会重定位，一会静态重定位，一会动态动态重定位？内存管理方面的发展 ......
论文解读（AdSPT）《Adversarial Soft Prompt Tuning for Cross-Domain Sentiment Analysis》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Adversarial Soft Prompt Tuning for Cross-Domain Sentiment Analysis论文作者：Hui Wu、Xiaodong Shi论文来源：2022 ACL ......
论文阅读 《Pingmesh: A Large-Scale System for Data Center Network Latency Measurement and Analysis》
背景 在我们内部产品中，一直有关于网络性能数据监控需求，我们之前是直接使用 ping 命令收集结果，每台服务器去 ping (N-1) 台，也就是 N^2 的复杂度，稳定性和性能都存在一些问题，最近打算对这部分进行重写，在重新调研期间看到了 Pingmesh 这篇论文，Pingmesh 是微软用来监 ......
【论文翻译】线图、着色与色数近似
# 前言 在港中文的暑研快结束的时候，~~由于大家快没事干了~~，一个本地的同学就给我分享了一个简单但不失趣味的图论定理，于是记在这里。 # 记号与约定 除特殊约定外，下文中所有变量均取正整数。 对于图 $G$，称 $V_G, E_G$ 为其点集和边集。在上下文明了的情况下，下标 $G$ 会被忽略。 ......
《Self-Alignment with Instruction Backtranslation》论文学习
一、Introduction 将大型语言模型（LLMs）对齐以执行指令遵循，通常需要在大量人工注释的指令样本或偏好样本上进行微调，或从更强大的模型中提炼输出。之前的研究都强调了人工注释数据质量的重要性。然而，使用具有这类质量的注释指令数据很难扩展，每种指令结构和风格的指令数据，往往只能用于某一类垂直 ......
Transformer速查宝典：模型、架构、训练方法的论文都在这里了
前言 论文大合集，一篇文章就搞定。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线! ......
经典网络
AlexNet 在单张数据集输入网络之前，要将数据集的所有图片，比如18w张都展开成一个227*227*3的向量，然后求这18w个向量的均值，在将这单张图像展开成227*227*3的向量减去均值向量，再将这个减去均值的向量作为输入。 对抗轻微目标偏移带来的影响： 卷积核的数量越多，代表基元越多，能学 ......
实用指令_实操作_磁盘分区磁盘挂载经典案例
##### 磁盘分区挂载的经典案例 如何增加一块硬盘 1. 虚拟机添加硬盘 2. 分区 ~~~shell ### fdisk /dev/sdb m ###显示命令列表 n ###新增分区 p ###显示磁盘分区同 fdisk -l 回车 ###分区编号 回车 w ###写入并退出 ###说明，开始分 ......
论文解读（DEAL）《DEAL: An Unsupervised Domain Adaptive Framework for Graph-level Classification》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：DEAL: An Unsupervised Domain Adaptive Framework for Graph-level Classification论文作者：Nan Yin、Li Shen、Baop ......