mingo_敏

网络加速和压缩技术论文整理

从加速和压缩本身来说，两者不是同一件事，但通常情况下我们往往会同时做加速和压缩，两者都会给网络的计算带来收益，所以我们习惯将它们放在一起来讲。

低秩近似（low-rank Approximation），网络剪枝（network pruning），网络量化（network quantization），知识蒸馏（knowledge distillation）和紧凑网络设计（compact Network design）

低秩近似（low-rank Approximation）

网络剪枝（network pruning）

网络量化（network quantization）

紧凑网络设计（compact Network design）

知识蒸馏（knowledge distillation）

2011-JMLR-Learning with Structured Sparsity
2013-NIPS-Predicting Parameters in Deep Learning
2014-BMVC-Speeding up convolutional neural networks with low rank expansions
2014-NIPS-Exploiting Linear Structure Within Convolutional Networks for Efficient Evaluation
2014-NIPS-Do deep neural nets really need to be deep
2015-ICML-Compressing neural networks with the hashing trick
2015-INTERSPEECH-A Diversity-Penalizing Ensemble Training Method for Deep Learning
2015-BMVC-Data-free parameter pruning for deep neural networks
2015-NIPS-Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Network
2015_NIPSw-Distilling Intractable Generative Models
2015-CVPR-Learning to generate chairs with convolutional neural networks
2015-CVPR-Understanding deep image representations by inverting them [2016 IJCV version: Visualizing deep convolutional neural networks using natural pre-images]
2015-CVPR-Efficient and Accurate Approximations of Nonlinear Convolutional Networks [2016 TPAMI version: Accelerating Very Deep Convolutional Networks for Classification and Detection]
2016-ICLRb-Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding
2016-ICLR-All you need is a good init [Code]
2016-ICLR-Convolutional neural networks with low-rank regularization
2016-ICLR-Diversity networks
2016-EMNLP-Sequence-Level Knowledge Distillation
2016-CVPR-Inverting Visual Representations with Convolutional Networks
2016-NIPS-Learning Structured Sparsity in Deep Neural Networks
2016-NIPS-Dynamic Network Surgery for Efficient DNNs
2016.10-Deep model compression: Distilling knowledge from noisy teachers
2017-ICLR-Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient Inference
2017-ICLR-Incremental Network Quantization: Towards Lossless CNNs with Low-Precision Weights
2017-ICLR-Do Deep Convolutional Nets Really Need to be Deep and Convolutional?
2017-ICML-Variational dropout sparsifies deep neural networks
2017-CVPR-Learning deep CNN denoiser prior for image restoration
2017-CVPR-Deep roots: Improving cnn efficiency with hierarchical filter groups
2017-CVPR-All You Need is Beyond a Good Init: Exploring Better Solution for Training Extremely Deep Convolutional Neural Networks with Orthonormality and Modulation
2017-CVPR-ResNeXt-Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks
2017-CVPR-Xception: Deep learning with depthwise separable convolutions
2017-ICCV-Channel pruning for accelerating very deep neural networks [Code]
2017-ICCV-Learning efficient convolutional networks through network slimming [Code]
2017-ICCV-ThiNet: A filter level pruning method for deep neural network compression [Project]
2017-ICCV-Interleaved group convolutions
2017-NIPS-Net-trim: Convex pruning of deep neural networks with performance guarantee
2017-NIPS-Learning to Prune Deep Neural Networks via Layer-wise Optimal Brain Surgeon
2017-NNs-Nonredundant sparse feature extraction using autoencoders with receptive fields clustering
2017.02-The Power of Sparsity in Convolutional Neural Networks
2018-AAAI-Auto-balanced Filter Pruning for Efficient Convolutional Neural Networks
2018-AAAI-Deep Neural Network Compression with Single and Multiple Level Quantization
2018-ICML-On the Optimization of Deep Networks: Implicit Acceleration by Overparameterization
2018-ICMLw-Assessing the Scalability of Biologically-Motivated Deep Learning Algorithms and Architectures
2018-ICLRo-Training and Inference with Integers in Deep Neural Networks
2018-ICLR-Rethinking the Smaller-Norm-Less-Informative Assumption in Channel Pruning of Convolution Layers
2018-ICLR-N2N learning: Network to Network Compression via Policy Gradient Reinforcement Learning
2018-ICLR-Model compression via distillation and quantization
2018-ICLR-Towards Image Understanding from Deep Compression Without Decoding
2018-ICLR-Deep Gradient Compression: Reducing the Communication Bandwidth for Distributed Training
2018-ICLR-Mixed Precision Training of Convolutional Neural Networks using Integer Operations
2018-ICLR-Apprentice: Using Knowledge Distillation Techniques To Improve Low-Precision Network Accuracy
2018-ICLR-Loss-aware Weight Quantization of Deep Networks
2018-ICLR-Alternating Multi-bit Quantization for Recurrent Neural Networks
2018-ICLR-Adaptive Quantization of Neural Networks
2018-ICLR-Variational Network Quantization
2018-ICLR-Learning Sparse Neural Networks through L0 Regularization
2018-ICLRw-To Prune, or Not to Prune: Exploring the Efficacy of Pruning for Model Compression (Similar topic: 2018-NIPSw-nip in the bud, 2018-NIPSw-rethink)
2018-ICLRw-Systematic Weight Pruning of DNNs using Alternating Direction Method of Multipliers
2018-ICLRw-Weightless: Lossy weight encoding for deep neural network compression
2018-ICLRw-Variance-based Gradient Compression for Efficient Distributed Deep Learning
2018-ICLRw-Stacked Filters Stationary Flow For Hardware-Oriented Acceleration Of Deep Convolutional Neural Networks
2018-ICLRw-Training Shallow and Thin Networks for Acceleration via Knowledge Distillation with Conditional Adversarial Networks
2018-ICLRw-Accelerating Neural Architecture Search using Performance Prediction
2018-ICLRw-Nonlinear Acceleration of CNNs
2018-CVPR-Context-Aware Deep Feature Compression for High-Speed Visual Tracking
2018-CVPR-NISP: Pruning Networks using Neuron Importance Score Propagation
2018-CVPR-“Learning-Compression” Algorithms for Neural Net Pruning
2018-CVPR-Deep Image Prior [Code]
2018-CVPR-Condensenet: An efficient densenet using learned group convolutions
2018-CVPR-Shift: A zero flop, zero parameter alternative to spatial convolutions
2018-CVPR-Interleaved structured sparse convolutional neural networks
2018-IJCAI-Efficient DNN Neuron Pruning by Minimizing Layer-wise Nonlinear Reconstruction Error
2018-IJCAI-Soft Filter Pruning for Accelerating Deep Convolutional Neural Networks
2018-IJCAI-Where to Prune: Using LSTM to Guide End-to-end Pruning
2018-IJCAI-Accelerating Convolutional Networks via Global & Dynamic Filter Pruning
2018-IJCAI-Optimization based Layer-wise Magnitude-based Pruning for DNN Compression
2018-IJCAI-Progressive Blockwise Knowledge Distillation for Neural Network Acceleration
2018-IJCAI-Complementary Binary Quantization for Joint Multiple Indexing
2018-ECCV-A Systematic DNN Weight Pruning Framework using Alternating Direction Method of Multipliers
2018-ECCV-Coreset-Based Neural Network Compression
2018-ECCV-Data-Driven Sparse Structure Selection for Deep Neural Networks [Code]
2018-BMVCo-Structured Probabilistic Pruning for Convolutional Neural Network Acceleration
2018-BMVC-Efficient Progressive Neural Architecture Search
2018-BMVC-Igcv3: Interleaved lowrank group convolutions for efficient deep neural networks
2018-NIPS-Discrimination-aware Channel Pruning for Deep Neural Networks
2018-NIPS-Frequency-Domain Dynamic Pruning for Convolutional Neural Networks
2018-NIPS-ChannelNets: Compact and Efficient Convolutional Neural Networks via Channel-Wise Convolutions
2018-NIPS-DropBlock: A regularization method for convolutional networks
2018-NIPS-Constructing fast network through deconstruction of convolution
2018-NIPS-Learning Versatile Filters for Efficient Convolutional Neural Networks [Code]
2018-NIPSw-Pruning neural networks: is it time to nip it in the bud?
2018-NIPSwb-Rethinking the Value of Network Pruning [2019 ICLR version]
2018-NIPSw-Structured Pruning for Efficient ConvNets via Incremental Regularization
2018.05-Compression of Deep Convolutional Neural Networks under Joint Sparsity Constraints
2018.05-AutoPruner: An End-to-End Trainable Filter Pruning Method for Efficient Deep Model Inference
2018.11-Second-order Optimization Method for Large Mini-batch: Training ResNet-50 on ImageNet in 35 Epochs
2018.11-Rethinking ImageNet Pre-training (Kaiming He)
2019-ICLRo-The Lottery Ticket Hypothesis: Finding Sparse, Trainable Neural Networks
2019-AAAIo-A layer decomposition-recomposition framework for neuron pruning towards accurate lightweight networks
2019-CVPR-All You Need is a Few Shifts: Designing Efficient Convolutional Neural Networks for Image Classification
2019-CVPR-HetConv Heterogeneous Kernel-Based Convolutions for Deep CNNs
2019-CVPR-Fully Learnable Group Convolution for Acceleration of Deep Neural Networks
2019-CVPR-Towards Optimal Structured CNN Pruning via Generative Adversarial Learning
2019-CVPR-Centripetal SGD for Pruning Very Deep Convolutional Networks with Complicated Structure
2019-BigComp-Towards Robust Compressed Convolutional Neural Networks
2019-PR-Filter-in-Filter: Improve CNNs in a Low-cost Way by Sharing Parameters among the Sub-filters of a Filter
2019-PRL-BDNN: Binary Convolution Neural Networks for Fast Object Detection
2019.03-MetaPruning: Meta Learning for Automatic Neural Network Channel Pruning (Face++)
2019.04-Data-Free Learning of Student Networks (Huawei)
2019.04-Resource Efficient 3D Convolutional Neural Networks
2019.04-Meta Filter Pruning to Accelerate Deep Convolutional Neural Networks
2019.04-Knowledge Squeezed Adversarial Network Compression- 2011-JMLR-Learning with Structured Sparsity
2013-NIPS-Predicting Parameters in Deep Learning
2014-BMVC-Speeding up convolutional neural networks with low rank expansions
2014-NIPS-Exploiting Linear Structure Within Convolutional Networks for Efficient Evaluation
2014-NIPS-Do deep neural nets really need to be deep
2015-ICML-Compressing neural networks with the hashing trick
2015-INTERSPEECH-A Diversity-Penalizing Ensemble Training Method for Deep Learning
2015-BMVC-Data-free parameter pruning for deep neural networks
2015-NIPS-Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Network
2015_NIPSw-Distilling Intractable Generative Models
2015-CVPR-Learning to generate chairs with convolutional neural networks
2015-CVPR-Understanding deep image representations by inverting them [2016 IJCV version: Visualizing deep convolutional neural networks using natural pre-images]
2015-CVPR-Efficient and Accurate Approximations of Nonlinear Convolutional Networks [2016 TPAMI version: Accelerating Very Deep Convolutional Networks for Classification and Detection]
2016-ICLRb-Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding
2016-ICLR-All you need is a good init [Code]
2016-ICLR-Convolutional neural networks with low-rank regularization
2016-ICLR-Diversity networks
2016-EMNLP-Sequence-Level Knowledge Distillation
2016-CVPR-Inverting Visual Representations with Convolutional Networks
2016-NIPS-Learning Structured Sparsity in Deep Neural Networks
2016-NIPS-Dynamic Network Surgery for Efficient DNNs
2016.10-Deep model compression: Distilling knowledge from noisy teachers
2017-ICLR-Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient Inference
2017-ICLR-Incremental Network Quantization: Towards Lossless CNNs with Low-Precision Weights
2017-ICLR-Do Deep Convolutional Nets Really Need to be Deep and Convolutional?
2017-ICML-Variational dropout sparsifies deep neural networks
2017-CVPR-Learning deep CNN denoiser prior for image restoration
2017-CVPR-Deep roots: Improving cnn efficiency with hierarchical filter groups
2017-CVPR-All You Need is Beyond a Good Init: Exploring Better Solution for Training Extremely Deep Convolutional Neural Networks with Orthonormality and Modulation
2017-CVPR-ResNeXt-Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks
2017-CVPR-Xception: Deep learning with depthwise separable convolutions
2017-ICCV-Channel pruning for accelerating very deep neural networks [Code]
2017-ICCV-Learning efficient convolutional networks through network slimming [Code]
2017-ICCV-ThiNet: A filter level pruning method for deep neural network compression [Project]
2017-ICCV-Interleaved group convolutions
2017-NIPS-Net-trim: Convex pruning of deep neural networks with performance guarantee
2017-NIPS-Learning to Prune Deep Neural Networks via Layer-wise Optimal Brain Surgeon
2017-NNs-Nonredundant sparse feature extraction using autoencoders with receptive fields clustering
2017.02-The Power of Sparsity in Convolutional Neural Networks
2018-AAAI-Auto-balanced Filter Pruning for Efficient Convolutional Neural Networks
2018-AAAI-Deep Neural Network Compression with Single and Multiple Level Quantization
2018-ICML-On the Optimization of Deep Networks: Implicit Acceleration by Overparameterization
2018-ICMLw-Assessing the Scalability of Biologically-Motivated Deep Learning Algorithms and Architectures
2018-ICLRo-Training and Inference with Integers in Deep Neural Networks
2018-ICLR-Rethinking the Smaller-Norm-Less-Informative Assumption in Channel Pruning of Convolution Layers
2018-ICLR-N2N learning: Network to Network Compression via Policy Gradient Reinforcement Learning
2018-ICLR-Model compression via distillation and quantization
2018-ICLR-Towards Image Understanding from Deep Compression Without Decoding
2018-ICLR-Deep Gradient Compression: Reducing the Communication Bandwidth for Distributed Training
2018-ICLR-Mixed Precision Training of Convolutional Neural Networks using Integer Operations
2018-ICLR-Apprentice: Using Knowledge Distillation Techniques To Improve Low-Precision Network Accuracy
2018-ICLR-Loss-aware Weight Quantization of Deep Networks
2018-ICLR-Alternating Multi-bit Quantization for Recurrent Neural Networks
2018-ICLR-Adaptive Quantization of Neural Networks
2018-ICLR-Variational Network Quantization
2018-ICLR-Learning Sparse Neural Networks through L0 Regularization
2018-ICLRw-To Prune, or Not to Prune: Exploring the Efficacy of Pruning for Model Compression (Similar topic: 2018-NIPSw-nip in the bud, 2018-NIPSw-rethink)
2018-ICLRw-Systematic Weight Pruning of DNNs using Alternating Direction Method of Multipliers
2018-ICLRw-Weightless: Lossy weight encoding for deep neural network compression
2018-ICLRw-Variance-based Gradient Compression for Efficient Distributed Deep Learning
2018-ICLRw-Stacked Filters Stationary Flow For Hardware-Oriented Acceleration Of Deep Convolutional Neural Networks
2018-ICLRw-Training Shallow and Thin Networks for Acceleration via Knowledge Distillation with Conditional Adversarial Networks
2018-ICLRw-Accelerating Neural Architecture Search using Performance Prediction
2018-ICLRw-Nonlinear Acceleration of CNNs
2018-CVPR-Context-Aware Deep Feature Compression for High-Speed Visual Tracking
2018-CVPR-NISP: Pruning Networks using Neuron Importance Score Propagation
2018-CVPR-“Learning-Compression” Algorithms for Neural Net Pruning
2018-CVPR-Deep Image Prior [Code]
2018-CVPR-Condensenet: An efficient densenet using learned group convolutions
2018-CVPR-Shift: A zero flop, zero parameter alternative to spatial convolutions
2018-CVPR-Interleaved structured sparse convolutional neural networks
2018-IJCAI-Efficient DNN Neuron Pruning by Minimizing Layer-wise Nonlinear Reconstruction Error
2018-IJCAI-Soft Filter Pruning for Accelerating Deep Convolutional Neural Networks
2018-IJCAI-Where to Prune: Using LSTM to Guide End-to-end Pruning
2018-IJCAI-Accelerating Convolutional Networks via Global & Dynamic Filter Pruning
2018-IJCAI-Optimization based Layer-wise Magnitude-based Pruning for DNN Compression
2018-IJCAI-Progressive Blockwise Knowledge Distillation for Neural Network Acceleration
2018-IJCAI-Complementary Binary Quantization for Joint Multiple Indexing
2018-ECCV-A Systematic DNN Weight Pruning Framework using Alternating Direction Method of Multipliers
2018-ECCV-Coreset-Based Neural Network Compression
2018-ECCV-Data-Driven Sparse Structure Selection for Deep Neural Networks [Code]
2018-BMVCo-Structured Probabilistic Pruning for Convolutional Neural Network Acceleration
2018-BMVC-Efficient Progressive Neural Architecture Search
2018-BMVC-Igcv3: Interleaved lowrank group convolutions for efficient deep neural networks
2018-NIPS-Discrimination-aware Channel Pruning for Deep Neural Networks
2018-NIPS-Frequency-Domain Dynamic Pruning for Convolutional Neural Networks
2018-NIPS-ChannelNets: Compact and Efficient Convolutional Neural Networks via Channel-Wise Convolutions
2018-NIPS-DropBlock: A regularization method for convolutional networks
2018-NIPS-Constructing fast network through deconstruction of convolution
2018-NIPS-Learning Versatile Filters for Efficient Convolutional Neural Networks [Code]
2018-NIPSw-Pruning neural networks: is it time to nip it in the bud?
2018-NIPSwb-Rethinking the Value of Network Pruning [2019 ICLR version]
2018-NIPSw-Structured Pruning for Efficient ConvNets via Incremental Regularization
2018.05-Compression of Deep Convolutional Neural Networks under Joint Sparsity Constraints
2018.05-AutoPruner: An End-to-End Trainable Filter Pruning Method for Efficient Deep Model Inference
2018.11-Second-order Optimization Method for Large Mini-batch: Training ResNet-50 on ImageNet in 35 Epochs
2018.11-Rethinking ImageNet Pre-training (Kaiming He)
2019-ICLRo-The Lottery Ticket Hypothesis: Finding Sparse, Trainable Neural Networks
2019-AAAIo-A layer decomposition-recomposition framework for neuron pruning towards accurate lightweight networks
2019-CVPR-All You Need is a Few Shifts: Designing Efficient Convolutional Neural Networks for Image Classification
2019-CVPR-HetConv Heterogeneous Kernel-Based Convolutions for Deep CNNs
2019-CVPR-Fully Learnable Group Convolution for Acceleration of Deep Neural Networks
2019-CVPR-Towards Optimal Structured CNN Pruning via Generative Adversarial Learning
2019-CVPR-Centripetal SGD for Pruning Very Deep Convolutional Networks with Complicated Structure
2019-BigComp-Towards Robust Compressed Convolutional Neural Networks
2019-PR-Filter-in-Filter: Improve CNNs in a Low-cost Way by Sharing Parameters among the Sub-filters of a Filter
2019-PRL-BDNN: Binary Convolution Neural Networks for Fast Object Detection
2019.03-MetaPruning: Meta Learning for Automatic Neural Network Channel Pruning (Face++)
2019.04-Data-Free Learning of Student Networks (Huawei)
2019.04-Resource Efficient 3D Convolutional Neural Networks
2019.04-Meta Filter Pruning to Accelerate Deep Convolutional Neural Networks
2019.04-Knowledge Squeezed Adversarial Network Compression

机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习 python
一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
python os.environ_python os.environ 读取和设置环境变量 weixin_39605414 python os.environ
>>>importos>>>os.environ.keys()['LC_NUMERIC','GOPATH','GOROOT','GOBIN','LESSOPEN','SSH_CLIENT','LOGNAME','USER','HOME','LC_PAPER','PATH','DISPLAY','LANG','TERM','SHELL','J2REDIR','LC_MONETARY','QT_QPA
python多线程程序设计之一 IT_Beijing_BIT #Python 程序设计语言 python
python多线程程序设计之一全局解释器锁线程APIsthreading.active_count()threading.current_thread()threading.excepthook(args,/)threading.get_native_id()threading.main_thread()threading.stack_size([size])线程对象成员函数构造器start/ru
JavaScript 中，深拷贝（Deep Copy）和浅拷贝（Shallow Copy）跳房子的前端前端面试 javascript 开发语言 ecmascript
在JavaScript中，深拷贝（DeepCopy）和浅拷贝（ShallowCopy）是用于复制对象或数组的两种不同方法。了解它们的区别和应用场景对于避免潜在的bugs和高效地处理数据非常重要。以下是对深拷贝和浅拷贝的详细解释，包括它们的概念、用途、优缺点以及实现方式。1.浅拷贝（ShallowCopy）概念定义：浅拷贝是指创建一个新的对象或数组，其中包含了原对象或数组的基本数据类型的值和对引用数
自动写论文的网站推荐这5款实用类工具小猪包333 写论文人工智能深度学习计算机视觉 AI写作
在当今学术研究和写作领域，AI论文写作工具的出现极大地提高了写作效率和质量。这些工具不仅能够帮助研究人员快速生成论文草稿，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是五款实用类工具推荐，特别是千笔-AIPassPaper。1.千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款功能强大且全面的AI论文写作助手，用户只需输入基本的研究需求和关键词，便能迅速生成一篇完整的论文。该工具利用先进的
推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！小猪包333 写论文人工智能 AI写作深度学习计算机视觉
在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
4款毕业论文参考文献格式生成器（附加详细步骤）小猪包333 写论文人工智能深度学习计算机视觉 AI写作
在撰写毕业论文时，参考文献的格式规范是至关重要的。为了帮助学生和学者们更高效地生成符合要求的参考文献格式，本文将详细介绍四款推荐的参考文献格式生成器，并提供详细的使用步骤。1.千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款先进的AI辅助论文写作工具，不仅能够自动生成大纲、开题报告，还能一键生成参考文献。AI论文，免费大纲，10分钟3万字https://www.aipaperpass
AI论文写作推荐哪个好？分享5款AI论文写作带数据图表网站小猪包333 写论文人工智能深度学习计算机视觉
在当今学术研究和写作领域，AI论文写作工具的出现极大地提高了写作效率和质量。这些工具不仅能够帮助研究人员快速生成论文草稿，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是五款推荐的AI论文写作工具，包括千笔-AIPassPaper。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款功能强大的AI论文写作助手，旨在帮助用户快速生成高质量的论文内容。AI论文，免费大纲，10分钟3万字https:
AI论文题目生成器怎么用？9款论文写作网站简单3步搞定小猪包333 写论文人工智能深度学习计算机视觉
在当今信息爆炸的时代，AI写作工具的出现极大地提高了写作效率和质量。本文将详细介绍9款优秀的论文写作网站，并重点推荐千笔-AIPassPaper。一、千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款功能强大的AI论文生成器，基于最新的自然语言处理技术，能够一键生成高质量的毕业论文、开题报告等文本内容。它不仅提供智能选题、文献推荐和论文润色等功能，还具有较高的用户评价。其文献综述生成功
毕业论文附录一般都写什么?大学生写论文是干嘛用的写个原创论文人工智能深度学习 AI写作 chatgpt 论文阅读
毕业论文的附录通常包含一些在正文中不便于展示或详细阐述的内容，但对理解论文整体又具有重要意义的资料。具体来说，附录可能包含以下内容：AI论文，免费大纲，10分钟3万字，查重高于15%退费，支持数据图表！！AIPaperPass-AI论文写作指导平台AIPaperPass是AI原创论文写作平台，免费千字大纲，5分钟生成3万字初稿，提供答辩汇报ppt、开题报告、任务书等，40篇真实中英文知网参考文献，
深度 Qlearning：在直播推荐系统中的应用 AGI通用人工智能之禅程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM Java Python 架构设计 Agent 程序员实现财富自由
深度Q-learning：在直播推荐系统中的应用关键词：深度Q-learning,强化学习,直播推荐系统,个性化推荐1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网技术的飞速发展,直播平台如雨后春笋般涌现。面对海量的直播内容,用户很难快速找到自己感兴趣的内容。因此,个性化推荐系统在直播平台中扮演着越来越重要的角色。1.2研究现状目前,主流的个性化推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐等。这些方法在一定程度上缓
深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读 sp_fyf_2024 深度学习人工智能
深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要：这篇文章提出了一种新
C# 自动化 TineAine C#代码片段自动化 c#自动化模拟操作
实现的方法可能很笨，但是确实很好用usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Runtime.InteropServices;usingSystem.Text;usingSystem.Threading;usingSystem.Threading.Tasks;/******************
探索未来，大规模分布式深度强化学习——深入解析IMPALA架构汤萌妮Margaret
探索未来，大规模分布式深度强化学习——深入解析IMPALA架构scalable_agent项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scalable_agent在当今的人工智能研究前沿，深度强化学习（DRL）因其在复杂任务中的卓越表现而备受瞩目。本文要介绍的是一个开源于GitHub的重量级项目：“ScalableDistributedDeep-RLwithImp
云服务业界动态简报-20180128 Captain7
一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud，包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包，通过QingCloudAppCenter一键部署交付，可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境，将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵，涵盖企业版、大数据版、AI
机器学习VS深度学习 nfgo 机器学习
机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分：1.概念层面机器学习：是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领
ResNet的半监督和半弱监督模型 Valar_Morghulis
Billion-scalesemi-supervisedlearningforimageclassificationhttps://arxiv.org/pdf/1905.00546.pdfhttps://github.com/facebookresearch/semi-supervised-ImageNet1K-models/权重在timm中也有：https://hub.fastgit.org/r
联邦学习 Federated learning Google I/O‘19 笔记努力搬砖的星期五笔记联邦学习机器学习机器学习 tensorflow
FederatedLearning:MachineLearningonDecentralizeddatahttps://www.youtube.com/watch?v=89BGjQYA0uE文章目录FederatedLearning:MachineLearningonDecentralizeddata1.DecentralizeddataEdgedevicesGboard:mobilekeyboa
PCL 怎样可视化深度图像 LeonDL168 PCL 计算机视觉人工智能视觉检测图像处理算法
本小节讲解如何可视化深度图像的两种方法，在3D视窗中以点云形式进行可视化（深度图像来源于点云），另一种是，将深度值映射为颜色，从而以彩色图像方式可视化深度图像。代码首先，在PCL（PointCloudLearning）中国协助发行的书提供光盘的第7章例2文件夹中，打开名为range_image_visualization.cpp的代码文件，同文件夹下可以找到相关的测试点云文件room_scan1.
python 多线程抓取xunlei磁力下载链接 weixin_53748624 python pycharm
importurllib.requestimportreimporttimeimportthreadingclassSpider(object):def__init__(self):#定义字典，用于保存影片信息self.films_dict={}self.i=1self.lock1=threading.Lock()defstart(self):#调用下载函数，获取下载连接forpageinrang
el-dialog高度设置夏之小星星前端 vue.js elementui css
el-dialog高度设置::v-deep.el-dialog{height:78vh;overflow:auto;}
Python 课程8-多线程编程和多进程编程可愛小吉 Python教學 python 开发语言 threading multiprocessing
前言在现代编程中，处理并发任务是提高程序性能的关键之一。Python提供了多线程（threading）和多进程（multiprocessing）两种方式来实现并发编程。多线程适用于I/O密集型任务，而多进程则更适合CPU密集型任务。通过这两种技术，你可以高效地处理大规模数据、加速程序执行并优化资源利用。在本篇详细教程中，我们将讨论如何使用Python的threading模块实现多线程，以及如何使用
elementuiPlus取消el-input的边框 qq_39016177 elementui
elementuiPlus取消el-input的边框1.通常取消边框的方法设置border为none2.还有其他类似边框的例如outlinebox-shadow这两个属性都是会产生边框效果3.el-input需要更改的话–如下需要修改box-shadow为空即可上代码:deep(.el-input__wrapper){align-items:center;background-color:#F7F
WPF实现简单的9宫格键盘移动方块 no longer WPF学习 wpf
实现用电脑键盘上下左右实现方块的移动demoxaml文件代码：后台代码usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Threading.Tasks;usingSystem.Windows;usingSystem.Windows.Controls;usingSyste
【双语新闻】AGI安全与对齐，DeepMind近期工作曲奇人工智能安全 agi 安全 llama 人工智能
我们想与AF社区分享我们最近的工作总结。以下是关于我们正在做什么，为什么会这么做以及我们认为它的意义所在的一些详细信息。我们希望这能帮助人们从我们的工作基础上继续发展，并了解他们的工作如何与我们相关联。byRohinShah,SebFarquhar,AncaDragan21stAug2024AIAlignmentForumWewantedtosharearecapofourrecentoutput
C++新特性以及应用场景平凡而伟大(心之所向) 编程语言 c++开发语言
C++的新特性可以大致分为以下几类：模板（Templates）：提高代码复用性，包括模板函数和模板类。异常处理（ExceptionHandling）：提供了一套结构化的错误处理机制。异步编程（ConcurrencyandMultithreading）：提供了线程和原子操作等工具。智能指针（SmartPointers）：自动管理内存，如std::unique_ptr和std::shared_ptr。
放慢速度，思考含义，细化理解 chuck_study
作者|士心先生来源|程序员的读书故事（公众号：pg_reading)细化思考.jpg我对阅读很感兴趣，它是我唯一知道的学习方法。除了阅读，我不知道还能做什么。如果读了又没有记住，我就不知道该怎么办了。在读过有关学习的研究资料后，我知道了除了被动地接收信息，还必须主动地做一些事。当然重要的是想出一个办法来检索记忆汇总的信息，因为这是你在考试时被要求做的事。如果你在学习时做不到这一点，那么在考试时间同
Awesome TensorFlow weixin_30594001 人工智能移动开发大数据
AwesomeTensorFlowAcuratedlistofawesomeTensorFlowexperiments,libraries,andprojects.Inspiredbyawesome-machine-learning.WhatisTensorFlow?TensorFlowisanopensourcesoftwarelibraryfornumericalcomputationusin
【ShuQiHere】探索人工智能核心：机器学习的奥秘 ShuQiHere 人工智能机器学习
【ShuQiHere】什么是机器学习？机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）中最关键的组成部分之一。它使得计算机不仅能够处理数据，还能从数据中学习，从而做出预测和决策。无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统，背后都依赖于机器学习模型。机器学习与传统的编程不同，它不再依赖于人类编写的固定规则，而是通过数据自我改进模型，从而更灵活
综述论文“A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications” 硅谷秋水机器学习机器学习神经网络深度学习
该零样本学习综述，发表于ACMTrans.Intell.Syst.Technol.10,2,Article13(January2019)摘要：大多数机器学习方法着重于对已经在训练中看到其类别的实例进行分类。实际上，许多应用程序需要对实例进行分类，而这些实例的类以前没有见过。零样本学习（Zero-ShotLearning）是一种强大而有前途的学习范例，其中训练实例涵盖的类别与想分类的类别是不相交的。
深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解） Josh_Persistence Java Annotation 元注解自定义注解
一、基本概述　　 Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制，用来将任何的信息或元数据（metadata）与程序元素（类、方法、成员变量等）进行关联。　　更通俗的意思是为程序的元素（类、方法、成员变量）加上更直观更明了的说明，这些说明信息是与程序的业务逻辑无关，并且是供指定的工具或
mysql优化特定类型的查询 annan211 java 工作 mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的，所以对于未来mysql的版本未必适用。 1 优化count查询对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看真正的count()函数的作用到底是什么。 count()是一个特殊的函数，有两种非常不同的作用，他可以统计某个列值的数量，也可以统计行数。在统
MAC下安装多版本JDK和切换几种方式棋子chessman jdk
环境： MAC AIR,OS X 10.10,64位历史：过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供，只支持到 Java 6，并且OS X 10.7 开始系统并不自带（而是可选安装）（原自带的是1.6）。后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6，而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。在终端中输入jav
javaScript （1） Array_06 JavaScript java 浏览器
JavaScript 1、运算符　　运算符就是完成操作的一系列符号，它有七类：　　赋值运算符（=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=）、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
国内顶级代码分享网站袁潇含 java jdk oracle .net PHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站 &
Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较随意而生 mongodb hadoop 搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性，避免落大部队太远，我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
mac os 系统科研软件总结张亚雄 mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011 大客户版，自行搜索。 1.2 Latex （MacTex）: 系统环境：https://tug.org/mactex/ &nb
Maven实战（四）生命周期 AdyZhang maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期，它们分别为clean，default和site。每个生命周期包含一些阶段，这些阶段是有顺序的，并且后面的阶段依赖于前面的阶段，用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。以clean生命周期为例，它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
Linux下Jenkins迁移 aijuans Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
request.getInputStream()只能获取一次的问题 ayaoxinchao request Inputstream
问题：在使用HTTP协议实现应用间接口通信时，服务端读取客户端请求过来的数据，会用到request.getInputStream()，第一次读取的时候可以读取到数据，但是接下来的读取操作都读取不到数据原因： 1. 一个InputStream对象在被读取完成后，将无法被再次读取，始终返回-1； 2. InputStream并没有实现reset方法（可以重
数据库SQL优化大总结之百万级数据库优化方案 BigBird2012 SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多，但是比较杂乱。近日有空整理了一下，写出来跟大家分享一下，其中有错误和不足的地方，还请大家纠正补充。这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版，希望大家阅读之后，感觉好的话推荐给更多的人，让更多的人看到、纠正以及补充。 1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where
jsonObject的使用 bijian1013 java json
在项目中难免会用java处理json格式的数据，因此封装了一个JSONUtil工具类。 JSONUtil.java package com.bijian.json.study; import java.util.ArrayList; import java.util.Date; import java.util.HashMap;
[Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration bit1129 zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API，它包含了如下几个内部类首先分析它的内部类，从WatchRegistration开始，为指定的znode path注册一个Watcher， /** * Register a watcher for a particular p
【Scala十三】Scala核心七：部分应用函数 bit1129 scala
何为部分应用函数？ Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
Tomcat Error listenerStart 终极大法 ronin47 tomcat
Tomcat报的错太含糊了，什么错都没报出来，只提示了Error listenerStart。为了调试，我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties，内容如下 Java代码 handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
不用加减符号实现加减法 BrokenDreams 实现
今天有群友发了一个问题，要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。分析一下，先看最简单的情况，假设1+1，按二进制算的话结果是10，可以看到从右往左的第一位变为0，第二位由于进位变为1。
读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /* 当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为，这个对象看起来像是改变了其类状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中，可以把复杂的判断逻辑简化如果在
CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常 cherishLC CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小，该大小可以是dim3类型的（三维数组），只用一维时可以是usigned int型的。以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常！！！GPU根本不会执行运算！！！所以验证结果的正确性很重要！！！在VS中创建CUDA项目会有一个模板，里面有更详细的状态验证。以下程序在K5000GPU上跑的。
诡异的超长时间GC问题定位 chenchao051 jvm cms GC hbase swap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置，ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况，有时候甚至长到令人发指的地步，例如请看如下日志： 2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
maven环境快速搭建 daizj 安装 mavne 环境配置
一下载maven 安装maven之前，要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。 maven下载地址：http://maven.apache.org/download.html，目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip，然后解压在任意位置，最好地址中不要带中文字符，这个做java 的都知道，地址中出现中文会出现很多
PHP网站安全，避免PHP网站受到攻击的方法 dcj3sjt126com PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法 dcj3sjt126com GridView
public function searchWithRelated() { $criteria = new CDbCriteria; $criteria->together = true; //without th
Java集合对象和数组对象的转换 dyy_gusi java集合
在开发中，我们经常需要将集合对象（List，Set）转换为数组对象，或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具，但是我们使用的时候需要注意，不能乱用滥用。 1、数组对象转换为集合对象最暴力的方式是new一个集合对象，然后遍历数组，依次将数组中的元素放入到新的集合中，但是这样做显然过
nginx同一主机部署多个应用 geeksun nginx
近日有一需求，需要在一台主机上用nginx部署2个php应用，分别是wordpress和wiki，探索了半天，终于部署好了，下面把过程记录下来。 1. 在nginx下创建vhosts目录，用以放置vhost文件。 mkdir vhosts 2. 修改nginx.conf的配置，在http节点增加下面内容设置，用来包含vhosts里的配置文件 #
ubuntu添加admin权限的用户账号 hongtoushizi ubuntu useradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种：useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法，步骤如下： 1:useradd 使用useradd时，如果后面不加任何参数的话，如：sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户：无home directory ,无密码,无系统shell。顾应该如下操作：
第五章常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理 jinnianshilongnian nginx lua
JSON库在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛，因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能；目前Lua也有几个JSON库，本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格（比如unicode \u0020\u7eaf），要求符合规范否则会解析失败（如\u002），而dkjson相对宽松，当然也可以通过修改cjson的源码来完成
Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解 yaerfeng1989 timer quartz 定时器
原创整理不易，转载请注明出处：Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解代码下载地址：http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm 有两种流行Spring定时器配置：Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。 1.Java Timer定时首先继承jav
Linux下df与du两个命令的差别？ pda158 linux
　一、df显示文件系统的使用情况，与du比較，就是更全盘化。　　最经常使用的就是 df -T，显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。　　举比例如以下：　　[root@localhost ~]# df -T 　　Filesystem Type &n
[转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象 ctfzh VO android sqlite 反射 Cursor
在写DAO层时，觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了，就写了一个工具类，用到了反射，可以把查询记录的值装到对应的VO里，也可以生成该VO的List。使用时需要注意：考虑到Android的性能问题，VO没有使用Setter和Getter，而是直接用public的属性。表中的字段名需要和VO的属性名一样，要是不一样就得在查询的SQL中
该学习笔记用到的Employee表 vipbooks oracle sql 工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表，在该笔记中用到的就是这张表，大家可以用它来学习和练习。 drop table Employee; -- 员工信息表 create table Employee( -- 员工编号 EmpNo number(3) primary key, -- 姓

网络加速和压缩技术论文整理

你可能感兴趣的:(Paper,Reading,Deep,Learning)