understanding plasticity networks neural
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- ......
Understanding JSON Web Encryption (JWE)
copy from: https://www.scottbrady91.com/jose/json-web-encryption By default, JSON Web Tokens (JWTs) are base64url encoded JSON objects signed using a ......
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 ......
Understanding the linux kernel Chapter2 Memory Addressing
Physical Memory Layout unavailable address for kernel either because they map hardware devices’ I/O shared memory or because the corresponding page fr ......
神经网络优化篇：理解mini-batch梯度下降法（Understanding mini-batch gradient descent）
理解mini-batch梯度下降法 使用batch梯度下降法时，每次迭代都需要历遍整个训练集，可以预期每次迭代成本都会下降，所以如果成本函数\(J\)是迭代次数的一个函数，它应该会随着每次迭代而减少，如果\(J\)在某次迭代中增加了，那肯定出了问题，也许的学习率太大。 使用mini-batch梯度下 ......
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 ......
Understanding q-value and FDR in Differential Expression Analysis
Understanding q-value and FDR in Differential Expression Analysis Daqian Introduction to q-value and FDR In differential gene expression analysis, res ......
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 ......
Understanding ELF, the Executable and Linkable Format
address:https://www.opensourceforu.com/2020/02/understanding-elf-the-executable-and-linkable-format/ Whenever we compile any code, the output that we ......
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 ......
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 ......
神经网络优化篇：如何理解 dropout（Understanding Dropout）
理解 dropout Dropout可以随机删除网络中的神经单元，为什么可以通过正则化发挥如此大的作用呢？ 直观上理解：不要依赖于任何一个特征，因为该单元的输入可能随时被清除，因此该单元通过这种方式传播下去，并为单元的四个输入增加一点权重，通过传播所有权重，dropout将产生收缩权重的平方范数的效 ......
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 ......
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 ......
Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network
Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network * Authors: [[Wenzhe Shi]], [[Jose Caballer ......
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 ......