- 锂电池剩余使用寿命预测 | 基于 SDAE-Transformer-ECA 网络的锂电池剩余使用寿命预测
算法如诗
电池建模(RULBC)transformer深度学习人工智能
概述基于SDAE-Transformer-ECA网络的锂电池剩余使用寿命预测是一种利用深度学习技术对锂电池的剩余寿命进行估计的方法。下从原始数据中提取有用的特征。例如，可以计算循环次数的统计特征（如平均值、方差等）作为输入特征。SDAE（StackedDenoisingAutoencoder）预训练：使用无监督学习的方法，训练一个多层的自编码器网络（SDAE）来学习数据的潜在表示。SDAE可以通过
- 分类预测 | Matlab实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测
机器学习之心
分类预测SDAE堆叠去噪自编码器数据分类预测
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- 分类预测 | Matlab实现基于PSO-SDAE粒子群优化算法优化堆叠去噪自编码器的数据分类预测
机器学习之心
分类预测PSO-SDAE粒子群优化算法优化堆叠去噪自编码器数据分类预测
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- （论文阅读22/100）Learning a Deep Compact Image Representation for Visual Tracking
朽月初二
论文阅读
文献阅读笔记简介题目LearningaDeepCompactImageRepresentationforVisualTracking作者NWang,DYYeung原文链接LearningaDeepCompactImageRepresentationforVisualTracking(neurips.cc)关键词Objecttracking、DLT、SDAE研究问题trackingthetrajec
- 回归预测 | MATLAB实现PSO-SDAE粒子群优化堆叠去噪自编码器多输入单输出回归预测（多指标，多图）
机器学习之心
回归预测PSO-SDAE粒子群优化堆叠去噪自编码器多输入单输出回归预测
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- ECCV 2022 | 上交&华为提出SdAE：自蒸馏掩码自编码器
Amusi（CVer）
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：鹦鹉丛中笑|已授权转载（源：知乎）编辑：CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/485061820SdAE:Self-distillatedMaskedAutoencoder论文：https://arxiv.org/abs/2208.00449代码：https://github.com/Abraha
- 自编码器微调_自编码(AutoEncoder)模型及几种扩展之三——SDAE
weixin_39790738
自编码器微调
5、SDAE模型SDAE（stackeddenoisedautoencoder，堆栈去噪自编码器）是vincent大神提出的无监督的神经网络模型，论文：StackedDenoisingAutoencoders:LearningUsefulRepresentationsinaDeepNetworkwithaLocalDenoisingCriterion，原文作者从不同角度解释了模型架构设计理念，非常
- Deep Spatio-Temporal Representation for Detection of Road Accidents Using Stacked Autoencoder
wfl6666
计算机视觉人工智能深度学习
文章目录基于栈式自编码器的道路交通事故深度时空表征-一种时空无监督的事故检测方法1论文方法概述2STVVs和SDAE2.1STVVs（Spatio-TemporalVideoVolumn:时空视频体）2.2SDAE（StackedDenoisingAutoencoder：堆叠去噪自编码器）3无监督事故检测思路4论文主体模型框架5实验结果分析6创新点与不足基于栈式自编码器的道路交通事故深度时空表征-
- 堆叠降噪自动编码器 Stacked Denoising Auto Encoder（SDAE）
算法深度学习图像识别人工智能
原文链接自动编码器（Auto-Encoder，AE）自编码器（autoencoder）是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器内部有一个隐藏层h，可以产生编码（code）表示输入。该网络可以看作由两部分组成：一个由函数h=f(x)表示的编码器和一个生成重构的解码器r=g(h)。我们不应该将自编码器设计成输入到输出完全相等。这通常需要向自编码器强加一些约束，使它只能近似地复制，并
- SDAE
如如有梦想
https://github.com/wblgers/tensorflow_stacked_denoising_autoencoder
- SDAE训练流程和代码实现(Matlab)——咬文嚼字系列
Eva_Hua
ImageProcessingdeeplearningSDAE
SDAE（stackeddenoisedautoencoder，堆栈去噪自编码器）是vincent大神提出的无监督的神经网络模型，论文：StackedDenoisingAutoencoders:LearningUsefulRepresentationsinaDeepNetworkwithaLocalDenoisingCriterion，原文作者从不同角度解释了模型架构设计理念，非常值得一读。原文请
- 【读论文系列】Collaborative Deep Learning for Recommender Systems
小小程序师
DM&ML
摘要推荐大致可以分为两类，基于内容推荐，基于用户行为的协同。该论文想做的是把内容和用户行为结合起来，并且使用了deeplearning，希望解决content稀疏的问题。方法解决content稀疏的问题，实际上使用stackeddenoisingautoencoder(SDAE)就能学出item的distributedrepresentation，输入是itemcontent的词袋。本文的做法是，
- 用Keras实现SDAE
CSU_ICELEE
深度学习
看了DeepAuto-encoder，然后实现了一下，但是发现要初始化好参数，不然可能效果不佳。DeepAuto-encoder的实现SDAE的思想是每次训练一层网络，训练好了之后将此网络的输入当做下一层网络的输入，用于训练下一层网络。这样当前k层训练好之后，再训练第k+1层，而不是像我上面那个文章一样，一次性将k层一起训练了。将每层都训练好之后，再结合起来进行训练（fine-tune），这样能够
- 堆叠降噪自编码器SDAE
weixin_30511107
https://blog.csdn.net/satlihui/article/details/81006906https://blog.csdn.net/github_39611196/article/details/85246236https://blog.csdn.net/q1242027878/article/details/84679093https://blog.csdn.net/zbz
- 堆叠降噪自动编码器 Stacked Denoising Auto Encoder（SDAE）
-流风回雪-
目标跟踪
自动编码器（Auto-Encoder，AE）自编码器（autoencoder）是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器内部有一个隐藏层h，可以产生编码（code）表示输入。该网络可以看作由两部分组成：一个由函数h=f(x)表示的编码器和一个生成重构的解码器r=g(h)。我们不应该将自编码器设计成输入到输出完全相等。这通常需要向自编码器强加一些约束，使它只能近似地复制，并只能复制
- 推荐系统实践(3)---CDL
weberweber
本文叙述结构为：AE(AutoEncoder)DAE(DenosingAutoEncoder)SDAE(StackDenosingAutoEncoder)CDL(CollaborateDeepLearning)代码实现AE(AutoEncoder)自动编码器是一种数据压缩算法，是利用反向传播算法使得输出值等于输入值的神经网络。其算法包括编码阶段（encoder）和解码（decoder）阶段。编码器
- pytorch 深度学习/神经网络包
fuzimango
深度学习
>GitHub地址：https://github.com/fuzimaoxinan/torch-fuzz>包含的网络模型：DeepBeliefNetwork(DBN)DeepAutoencoder(DAE)StackedAutoencoder(sAE)StackedSparseAutoencoder(sSAE)StackedDenoisingAutoencoder(sDAE)Convolution
- cnn_sdae_tensorflow
Takoony
deeplearningpython
#!-*-coding:utf-8-*-##byColie(lijixiang)importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportnumpyasnpfromPILimportImagetrain_epochs=35##int(1e5+1)INPUT_HEIGHT=28INPUT_WIDT
- 论文笔记之 Collaborative Deep Learning for Recommender Systems
BVL10101111
machinelearningdl论文笔记recommendersystem
这篇论文是KDD2015的一篇用DL去做RS的论文。想法挺有意思的。看过论文的同学都知道整体的模型可以用下图表示：这里只讲讲整体的思路与理解：1）这是一个CF和CBF结合用bayes去做2）CBF主要是体现在整个用SDAE提取item特征。3）bayes体现在，网络中的各种参数是加了一个beyas先验生成的。4）CF体现在，对于u和i这两个向量的生成，用两个不同的高斯先验，来生成，lambda_v
- CDL（协同深度学习）——一种基于深度学习的推荐系统
老笨妞
DeepLearningStudy推荐系统
此文实际上是读论文《CollaborativeDeepLearningforRecommenderSystem》的读书笔记。这一篇论文出自香港理工大学王灏博士，论文讲了一种紧耦合的混合式推荐算法。主要是栈式自编码器sdae和CTR通过贝叶斯图方式结合。1.概述当前推荐算法主要是基于内容（CB）、协同过滤（CF）、混合算法。基于内容的推荐依靠用户profile和item的描述做推荐。CF基于过去的的
- 基于tensorflow的栈式自编码器实现
老笨妞
tensorflow
这周完全没有想法要看栈式编码器的，谁知误入桃花源，就暂且把栈式自编码器看了吧。由于手上有很多数值型的数据，仅仅是数据，没有标签，所以，迫切需要通过聚类抽出特征。无意间看到别人家公司的推荐系统里面用到sdae，于是，找了个ae程序，建了个sdae，跑一下自己的数据。希望sdae在后面的推荐系统中能有用。啰嗦了那么多，先看看原理吧。http://ufldl.stanford.edu/wiki/inde
- SDAE--随读笔记
hslvien
机器学习
SDAE是将多个DAE(DenoisingAutoencoder)堆叠起来形成的一种算法.由P.Vincent,Hugo,Larochelle,Y.Bengio等人在StackedDenoisingAutoencoders:LearningUsefulRepresentationsinaDeepNetworkwithaLocalDenoisingCriterion一文中进行了详细的阐述.sDAE(
- Learning a Deep Compact Image Representation for Visual Tracking的部分翻译和个人理解
Vintage_1
神经网络deeplearning机器视觉
Abstract本文挑战背景可能非常复杂的视频运动目标检测。与大部分已有的跟踪器不同，它们只在线学习被跟踪对象的外观，受DeepLearning的启发，我们更加注重（无监督）特征学习。使用辅助的自然图像，我们训练了一个离线的SDAE来学习对变化更加健壮的通用图像特征。然后将离线学习得到的经验用于在线跟踪。在线跟踪涉及分类神经网络，它由SDAE的编码部分作为特征提取器，额外加上一层分类层。特征提取器
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
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能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景？0
对多线程有些了解，但是不太清楚具体的应用场景，能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗？
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
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最典型的如：
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下，该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中，以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘，把Maven仓库放到C盘是很危险的，为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后，问题就来了，
不支持html5的浏览器也先有这样的效果，
各种兼容，之前考虑，今天测试人员逮住不放，
想了个解决办法，看样子还行，记录一下。
【原理】
不使用placeholder，而是模拟placeholder的效果，
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内，本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下：
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说，经常要知道存储过程的某些信息：
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误，并且工程文件打不开了，在网上找了一下资料，然后按照方法操作了一遍，好了，解决方法如下：
错误提示信息：
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式，由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容，于是乎Java实现自动过滤。
如下：
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接，但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接，那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式，这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上，我就会纠结于到底是按值传递，还是按引用传递。其实经过学习，Java在任何地方，都一直发挥着按值传递的本色。
首先，让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态，但爱工作才是积极的心态，与其怨它不如爱它。
一般来说，在公司干了一两年后，不少年轻人容易产生怨言，除了具体的埋怨公司“扭门”，埋怨上司无能以外，也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作，工作完全成了谋生的手段，跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用，另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末，晚上熬夜看电影到凌晨一点，早上起不来一直睡到10点钟，10点钟起床，吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差，下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡，早上7点就起，时间完全是一样的，把看电影的时间换到早上，精神好，气色好，一天好状态。
控制让自己周末早睡早起，你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二：隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序，稍微改了一下，这次用了8行，同时性能也提高了很多，对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的，而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合；之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/*
* 备忘录模式的功能是，在不破坏封装性的前提下，捕获一个对象的内部状态，并在对象之外保存这个状态，为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意，这不是教程！仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩（空间）管理
作者建议采用ProRGB（色域最广），但camera raw中设为ProRGB，而PS中则在ProRGB的基础上，将gamma值设为了1.8（更符合人眼）
注意：bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的（会读取文件内的颜色配置文件），但用PS输出jpg文件时，必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle，下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME，配置PATH %GRADLE_HOME%/bin，cmd，gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]
[email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数，在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准，Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持，全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示，自从 WebM 视频编解码器推出以后，在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步，为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致，Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
yiiframework
1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结（二）
come_for_dream
android
明天要考试了，速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard：每次调用Activity的时候都创建一个（可以有多个相同的实例，也允许多个相同Activity叠加。）
singleTop：可以有多个实例，但是不允许多个相同Activity叠加。即，如果Ac
- 高洛峰收徒第二期：寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年，奖励20万元
gcq511120594
工作项目管理
高洛峰，兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖！
首期现在的进程刚刚过半，徒弟们真的很棒，人品都没的说，团结互助，学习刻苦，工作认真积极，灵活上进。我几乎会把他们全部留下来，现在已有一多半安排了实际的工作，并取得了很好的成绩。等他们出徒之日，凭他们的能力一定能够拿到高薪，而且我还承诺过一个徒弟，当他拿到大学毕
- linux expect
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
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spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- idea ubuntuxia 乱码
liyonghui160com
1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体：
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点，程序你只写一次，但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时，你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时，他必须阅读你的代码。因此，在编写时多花一点时间，你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧：
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源（下）——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发
