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Java实现简易论文查重

https://github.com/stopyc/3121005018 Java实现简易论文查重 软件工程 https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/CSGrade21-12 作业要求 https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/CSGra ......
简易 论文 Java

C++实现简易论文查重（动态规划）

软件工程 https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/CSGrade21-12 作业要求 https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/CSGrade21-12/homework/13014 作业目标 个人项目 github链接 ： https: ......
简易 动态 论文

Seeing What You Said: Talking Face Generation Guided by a Lip Reading Expert 论文笔记

最近一直在看虚拟人像. 最关键的论文就是wav2lip. 目前项目中也是用的这个. 一个视频加一个语音, 就可以生成用视频里面的头,加语音的新视频. 现在看这篇论文Seeing What You Said: Talking Face Generation Guided by a Lip Readin ......
Generation Reading Talking 笔记 Seeing

论文研读_基于决策变量聚类的大规模多目标优化进化算法

多样性和收敛性是什么？ 多样性：多样性是指在一个系统、模型或者群体中存在的不同类型的元素的数量和种类。在生物学中，多样性可能指的是一个生态系统中的物种多样性；在社会学中，多样性可能指的是一个社区或者组织中的文化、种族、性别等方面的多样性；在计算机科学中，多样性可能指的是解决一个问题的不同方法或者策略 ......
变量 算法 大规模 目标 论文

论文解读（LR2E）《Learning to Reweight Examples for Robust Deep Learning》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Learning to Reweight Examples for Robust Deep Learning论文作者：Mengye Ren、Wenyuan Zeng、Bin Yang、Raquel Urta ......
Learning Examples Reweight Robust 论文

《PROMPT2MODEL: Generating Deployable Models from Natural Language Instructions》论文学习

一、Introduction 传统上，从零开始构建一个自然语言处理（NLP）模型是一项重大任务。一个寻求解决新问题的NLP从业者需要定义他们的任务范围，找到或创建目标任务领域的行为数据，选择合适的模型架构，训练模型，通过评估评估其性能，然后将其部署到实际应用中。 Prompt2Model is a ......
PROMPT2MODEL Instructions Generating Deployable Language

0007Java程序设计-jsp问卷调查系统-论文

## 摘 要 随着社会不断进步与发展，生活节奏不断加快，信息已经成为我们生活中不可缺少的一部分，很多企业需要掌握大量的信息来了解特定用户的需求，传统的做法是组织大量的人力物力对用户散发调查表，然后对收集的信息进行统计并得到想要的调查结果，但是这种传统的做法浪费大、效率低、周期长，为了改变这种现象，我 ......
程序设计 问卷 程序 论文 系统

论文解读（CST）《Cycle Self-Training for Domain Adaptation》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Cycle Self-Training for Domain Adaptation论文作者：Hong Liu, Jianmin Wang, Mingsheng Long论文来源：2021 论文地址：down ......
Self-Training Adaptation Training Domain 论文

SGL论文阅读笔记

# SGL论文阅读笔记 ## 摘要部分内容 ​ 首先，论文提出了目前用户-项目图所面临的两大问题 + 长尾问题：高度数的节点对表示学习产生更大的影响 ，导致低度数的结点的推荐比较困难 + 鲁棒性问题：用户的交互数据中包含很多噪声，而邻居聚合策略会更进一步放大聚合的影响 ​ 于是，这篇论文提出了自监督 ......
笔记 论文 SGL

[论文阅读] Explicit Boundary Guided Semi-Push-Pull Contras

# Explicit Boundary Guided Semi-Push-Pull Contrastive Learning for Supervised Anomaly Detection ## Introduction 只关注正常样本可能会限制AD模型的可判别性。如图1(a)所示，在没有异常情况 ......
Semi-Push-Pull Explicit Boundary Contras Guided

【论文阅读】CAT: Cross Attention in Vision Transformer

论文地址：[2106.05786] CAT: Cross Attention in Vision Transformer (arxiv.org) 项目地址：https://github.com/linhezheng19/CAT 一、Abstract 由于Transformer在NLP中得到了广泛的应 ......
Transformer Attention Vision 论文 Cross

论文解读（MTEM）《Meta-Tsallis-Entropy Minimization: A New Self-Training Approach for Domain Adaptation on Text Classification》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Meta-Tsallis-Entropy Minimization: A New Self-Training Approach for Domain Adaptation on Text Classific ......
Meta-Tsallis-Entropy Classification Self-Training Minimization Adaptation

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 ......
Localization Simultaneous Real-time SLAMesh Meshing

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 ......
530986209 石油 论文 大学

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 ......
答案 石油 论文 大学

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- ......
Adaptation Semi-Supervised Supervised 标签 Domain

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， ......
Localization Simultaneous Real-time SLAMesh Meshing

[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 ......
Semi-supervised supervised Learning Gaussian Mixture

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++ ......
Localization Simultaneous Real-time SLAMesh Meshing

[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==* ......
Prototypical contrastive unsupervis learning 论文

【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/ ......
ECAPA_TDNN 细节 代码 论文 ECAPA

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 ......
Cross-Domain Sentiment Analysis Learning Prompt

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 ......
Localization Simultaneous Real-time SLAMesh Meshing

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 ......
Localization Simultaneous Real-time SLAMesh Meshing

[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 ......
representation unsupervised Momentum contrast learning

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 ......
QueryInst 日记 论文

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 ......
Representation Wasserstein Adaptation Distance Learning

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 ......
Cross-Domain Adversarial Sentiment Analysis Prompt

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 ......
Large-Scale Measurement Pingmesh Analysis Network

【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。 ......
线图 论文翻译 论文
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