- Unfolding the Alternating Optimization for Blind Super Resolution
FengF2017
计算机视觉人工智能机器学习计算机视觉
UnfoldingtheAlternatingOptimizationforBlindSuperResolution论文信息Paper:[NeurIPS2020]UnfoldingtheAlternatingOptimizationforBlindSuperResolutionLink:https://papers.nips.cc/paper/2020/file/3d2d8ccb37df977cb
- Pixel Adaptive Deep Unfolding Transformer for Hyperspectral Image Reconstruction
库博酱
transformer深度学习人工智能
PixelAdaptiveDeepUnfoldingTransformerforHyperspectralImageReconstruction1.摘要2.目的3.网络设计3.1ProblemFormulation3.2RevistingtheDeepUnrollingFramework3.3Framework3.3.1Pixel-AdaptivePriorModule3.3.2Non-local
- tensorboard遇到FailedPreconditionError: mylogs/log/ is not a directory
梅如你
笔记
logdir=‘3DT-Net/tb_logger/unfolding2’tb_logger=SummaryWriter(log_dir=logdir+CURRENT_DATETIME_HOSTNAME)current_step=0加上项目根目录3DT-Net
- URetinex-Net: Retinex-based Deep Unfolding Network for Low-light Image Enhancement论文阅读笔记
ssf-yasuo
论文阅读笔记论文阅读笔记
这是深圳大学、香港城市大学和南洋理工大学发表在CVPR2022的一篇暗图增强的论文网络结构如图所示:左上角首先是初始化模块,对输入的图片送进4层3x3的卷积估计初始的亮度层和照度层。这一模块是单独训练的,同时使用暗图和亮图进行训练,暗图输入时使用以下损失监督:亮图输入时使用以下损失监督,加了一个平滑损失,认为亮图的luminance分量是平滑的:在介绍第二个模块前,要讲一下retinex的公式。r
- RNN总结
JxKing
RNNRNN,循环神经网络,是一种专门处理序列数据的神经网络,其基本结构如图所示:simple_rnnRNN的输入是序列数据x与上轮计算输出的隐藏状态。假设RNN的隐藏层计算为fw,隐藏状态为h,将其计算图展开,可以得到:unfolding_rnn值得注意是,每次隐藏层计算所需要的参数W,都是一样的,也就是所谓的共享参数。RNN根据输入输出是不是变长,可以分为下图中的右边四种。one-to-man
- 社区发现 louvain(fast unfolding)算法
南波兔不写巴哥
社交网络算法louvain社区发现社交网络算法
整个算法是基于Modularity的计算,然后就是迭代,社区改变,然后收缩,继续迭代,社区改变,然后收缩,如此以往。这里贴上算法的流程:算法形式化描述1)初始化:将图中的每个节点看成一个独立的社区,社区的数目与节点个数相同;2)开始firstphase迭代-社区间节点转移:对每个节点i,依次尝试把节点i分配到其每个邻居节点所在的社区,计算分配前与分配后的模块度变化ΔQ3)重复2)-继续进行社区间节
- unfolding
denkeyi
ifeveryunfoldingweexperiencetakeusfurtheralonglife,thenwearetrulyexperiencingwhatlifeisoffering.从那以后,她不再急切地追求新的体验。因为并不是所有没做过的事,没到过的远方,没接触过的人群都能让你走得更远。只有那些能让你成长,让你反思,让你感悟到生活的智慧的体验,才是真正的经历。
- CVPR2020,USRnet,Deep Unfolding Network for Image Super-Resolution
叱咤风云666
CVPR2020
DeepUnfoldingNetworkforImageSuper-Resolution代码:https://github.com/cszn/USRNet摘要:存在的问题:传统的方法可以通过固定的方法处理不同尺度,模糊核与噪声等问题。而基于学习的方法就不能处理不同退化模型的问题。得到的效果:可以通过一个模型来处理不同程度的尺度变化,模糊和噪声等问题。1、IntroductionSR目前面临的主要问
- 图算法之Community Detection
老羊_肖恩
Louvain(Fast-Unfolding) Louvain算法,又称之为Fast-Unfolding算法,是一种基于模块度(Modularity)的社区发现算法。该算法在大规模图结构上的性能和表现效果都比较好,且具有公认的理论支撑。其目标函数是优化整个图(网络)的模块度,接下来对这个算法的实现进行详细解释。1.1模块度(Modularity) 模块度(Modularity)是一种评估社区网
- 论文笔记(二)补充知识之张量Tensor
spectre7
机器学习
最近看的一篇paper需要的背景知识(可能略有删改)目录1.张量简介2.张量的定义与运算2.1张量(Tensor)2.2纤维(Fibre)2.3切片(Slice)2.4内积(Innerproduct)2.5矩阵展开(Unfolding-Matricization)2.6外积(OuterProduct)2.7Kronecker乘积(KroneckerProduct)2.8Hadamard乘积(Had
- 【图算法】社区发现算法——Fast unfolding
Memory逆光
图计算系统/图神经网络
【图算法】社区发现算法——Fastunfolding1.社区划分问题的定义:2.社区划分的评价标准:3.Fastunfolding算法:3.1FastUnfolding算法的基本思路:3.2算法流程:4.代码实现:4.1Python实现:4.2算法测试:4.3测试结果:参考博客:https://blog.csdn.net/google19890102/article/details/4866023
- 社区发现算法 - Fast Unfolding(Louvian)算法初探
weixin_33805992
1.社团划分0x1:社区是什么在社交网络中,用户相当于每一个点,用户之间通过互相的关注关系构成了整个网络的结构,在这样的网络中,有的用户之间的连接较为紧密,有的用户之间的连接关系较为稀疏,在这样的的网络中,连接较为紧密的部分可以被看成一个社区,其内部的节点之间有较为紧密的连接,而在两个社区间则相对连接较为稀疏,这便称为社团结构。如下图,红色的黑色的点集呈现出社区的结构,用红色的点和黑色的点对其进行
- MyDLNote-Enhancment: [SR转文] Deep Unfolding Network for Image Super-Resolution
Phoenixtree_Zhao
深度学习
2020CVPR--DeepUnfoldingNetworkforImageSuper-Resolution[paper]:DeepUnfoldingNetworkforImageSuper-Resolution[github]:https://github.com/cszn/USRNetAbstractLearning-basedsingleimagesuper-resolution(SISR)
- Paper Notes: Fast unfolding of communities in large networks
badmartin
CommunityDetection
Papertitle:FastunfoldingofcommunitiesinlargenetworksAuthor:VincentDBlondel,Jean-LoupGuillaume,RenaudLambiotteandEtienneLefebvreJournal:JournalofStatisticalMechanics:TheoryandExperimentYear:2008Allthec
- 社区发现-Fast Unfolding
九指码农
graphx
一、简介在社区划分问题中,存在着很多的算法,如由Newman和Gievan提出的GN算法,标签传播算法(LabelPropagationAlgorithm,LPA),这些算法都能一定程度的解决社区划分的问题,但是性能则是各不相同。总的来说,在社区划分中,主要分为两大类算法1.凝聚方法(agglomerativemethod):添加边2.分裂方法(divisivemethod):移除边为了评价社区划
- Fast unfolding of communities in large networks
mousever
机器学习DM
作者:郑梓豪链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/19769897来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。接着上文,我们需要进一步了解Gephi工具计算modularity的算法。在Gephi社区中,有文档Modularity-GephiWiki说明了算法[1]。What&WhyCommunityDetection在直接进入文章之前,
- 重读网络挖掘中community detection 文章--Fast unfolding of communities in large networks
范涛
复杂网络大规模网络挖掘
communitydetection是源于复杂网络领域的关于网络节点的社团划分的工作。复杂网络学科大量的实证研究发现很多网络存在聚簇效应,比如常见的社交网络。正所谓人以群分,物以类聚。communitydetection方法分为很多种,分裂方法,聚合方法等等。communitydetection一个分支是重叠社区的发现(比如社交网络,一个节点可能属于多个社区),这个我这里暂时不累述,这个和非重叠社
- [有道翻译]Deep Unfolding Network for Image Super-Resolution部分翻译
Magic_o
超分辨
摘要:基于学习的单图像超分辨率(SISR)方法不断显示出优于传统的基于模型的方法的有效性和效率,这主要归功于端到端训练。但是,与基于模型的方法在统一的MAP(maximumaposteriori)框架下处理不同尺度因子、模糊内核和噪声水平的SISR问题不同,基于学习的方法通常缺乏这种灵活性。为了解决这一问题,本文提出了一种端到端可训练展开网络,它利用了基于学习的方法和基于模型的方法。具体来说,通过
- CVPR2020: Deep Unfolding Network for Image Super-Resolution
AsajuHuishi
深度学习
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2003.10428.pdf作者认为,基于模型(model-based)的方法适合处理不同的尺寸,模糊核和噪声水平的单张图像的超分辨率问题。相比之下,基于学习的方法(learning-based)普遍缺少这种灵活性。这篇文章结合了基于模型和基于学习的两种方法,提出了一种端到端的unfoldingnetwork:USRNet(deepunfold
- 社团划分——Fast Unfolding算法
zhiyong_will
论文与材料的学习笔记
社团划分——FastUnfolding算法一、社区划分问题1、社区以及社区划分在社交网络中,用户相当于每一个点,用户之间通过互相的关注关系构成了整个网络的结构,在这样的网络中,有的用户之间的连接较为紧密,有的用户之间的连接关系较为稀疏,在这样的的网络中,连接较为紧密的部分可以被看成一个社区,其内部的节点之间有较为紧密的连接,而在两个社区间则相对连接较为稀疏,这便称为社团结构。(NewmanandG
- 【论文笔记】Fast unfolding of communities in large networks
DrogoZhang
深度学习机器学习python机器学习人工智能算法聚类
Louvain算法原论文Fastunfoldingofcommunitiesinlargenetworks2008年的导读自己论文要改进这个方法,在特定情况下效果更好一些。需要首先彻底了解Louvain,再去思考原本仅根据modularity的合并方式如何进行修改。这论文多经典啊,2008年的,现在引用1w1了。速度又快,思路也很简单。简直是奥卡姆剃刀的典型代表。虽然本文是原始用于检测社区的,但其
- 暗流涌动的万物演变
未到花开时
今天跟大家分享是《自下而上》作者马特·里德利,看过他的TED,第二天收到这本书,花了一段时间读了几遍!在分享的同时,也推荐下这本书,很值得阅读。什么是演变?本书的核心词是:演变(Evolution)。作者给出的定义:演变是“渐次展开”(Unfolding),是“增量式渐进变化”,演变/演化是自发的、不可抵挡的,是来自事物内部的变化,而不是被外部引导变化的。演变有什么特点?演变是自发的。演变是渐进的
- 弯曲木:激光切割的一种应用
张官砼话
在DelftX的在线课程空间101x建筑模型-通过实体和数字模型进行设计里,课程介绍了激光切割模型的几种常见制作方法:切片(Slicing)、展开(Unfolding)、“弯曲木”("Bentwood")和插接(Fingerjoints)[1]。Slicing[@majicj000](http://hviv.org/image/BSUFOsuFMN0)UnfoldingBentwood[Macie
- fast unfolding 算法——论文总结
独灵墨
算法
一、社区划分问题1、网络结构和社团结构在社交网络中,用户相当于每一个点,用户之间通过互相的关注关系构成了整个网络的结构,在这样的网络中,有的用户之间的连接较为紧密,有的用户之间的连接关系较为稀疏,在这样的的网络中,连接较为紧密的部分可以被看成一个社区,其内部的节点之间有较为紧密的连接,而在两个社区间则相对连接较为稀疏,这便称为社团结构。3、社区划分的评价标准为了评价社区划分的优劣,Newman等人
- 社区发现算法 - Fast Unfolding(Louvian)算法初探
郑瀚Andrew.Hann
1.社团划分0x1:社区是什么在社交网络中,用户相当于每一个点,用户之间通过互相的关注关系构成了整个网络的结构。在这样的网络中,有的用户之间的连接较为紧密,有的用户之间的连接关系较为稀疏。其中连接较为紧密的部分可以被看成一个社区,其内部的节点之间有较为紧密的连接,而在两个社区间则相对连接较为稀疏。整个整体的结构被称为社团结构。如下图,红色的黑色的点集呈现出社区的结构,用红色的点和黑色的点对其进行标
- 社团划分——Fast Unfolding算法
google19890102
算法社交网络社区发现
社团划分——FastUnfolding算法一、社区划分问题1、社区以及社区划分在社交网络中,用户相当于每一个点,用户之间通过互相的关注关系构成了整个网络的结构,在这样的网络中,有的用户之间的连接较为紧密,有的用户之间的连接关系较为稀疏,在这样的的网络中,连接较为紧密的部分可以被看成一个社区,其内部的节点之间有较为紧密的连接,而在两个社区间则相对连接较为稀疏,这便称为社团结构。(NewmanandG
- 重读网络挖掘中community detection 文章--Fast unfolding of communities in large networks
hero_fantao
communitydetection是源于复杂网络领域的关于网络节点的社团划分的工作。复杂网络学科大量的实证研究发现很多网络存在聚簇效应,比如常见的社交网络。正所谓人以群分,物以类聚。communitydetection方法分为很多种,分裂方法,聚合方法等等。communitydetection一个分支是重叠社区的发现(比如社交网络,一个节点可能属于多个社区),这个我这里暂时不累述,这个和非重叠社
- English Word
english
scenario [ si'nɑ:riəu] n. 情节,剧本
That grim scenario is now unfolding.
encounter [en·coun·ter || ɪn'kaʊntə]
- 矩阵求逆(JAVA)初等行变换
qiuwanchi
矩阵求逆(JAVA)
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(初等行变换)
* @author 邱万迟
*
- JDK timer
antlove
javajdkschedulecodetimer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay):多长时间(毫秒)后执行任务
2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time):设定某个时间执行任务
3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
- JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
coder_xpf
jvm应用服务器
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。
典型设置:
java -Xmx
- JDBC连接数据库
Array_06
jdbc
package Util;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBCUtil {
//完
- Unsupported major.minor version 51.0(jdk版本错误)
oloz
java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType)
at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
- 用多个线程处理1个List集合
362217990
多线程threadlist集合
昨天发了一个提问,启动5个线程将一个List中的内容,然后将5个线程的内容拼接起来,由于时间比较急迫,自己就写了一个Demo,希望对菜鸟有参考意义。。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public c
- JSP简单访问数据库
香水浓
sqlmysqljsp
学习使用javaBean,代码很烂,仅为留个脚印
public class DBHelper {
private String driverName;
private String url;
private String user;
private String password;
private Connection connection;
privat
- Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表
AdyZhang
Flex
1.添加一个最简单的柱状图
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
<?xml version=
"1.0"&n
- Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面
aijuans
android
在低于SDK < 21 的版本中,ProgressBar 可以展示到按钮前面,并且为之在按钮的中间,但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了,按钮再前面,ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下:
[html]
view plain
copy
<RelativeLa
- 查询汇总的sql
baalwolf
sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
- Linux du命令和df命令区别
BigBird2012
linux
1,两者区别
du,disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加,du能看到的文件只是一些当前存在的,没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
- AngularJS中的$apply,用还是不用?
bijian1013
JavaScriptAngularJS$apply
在AngularJS开发中,何时应该调用$scope.$apply(),何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。
但是首先,让我们把$apply转换成一种简化的形式。
scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
- [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化
bit1129
zookeeper
ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类,它内部包含两个类,1. SendThread 2. EventThread, SendThread负责客户端和服务器端的数据通信,也包括事件信息的传输,EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理
ClientCnxn构造方法
&
- 【Java命令一】jmap
bit1129
Java命令
jmap命令的用法:
[hadoop@hadoop sbin]$ jmap
Usage:
jmap [option] <pid>
(to connect to running process)
jmap [option] <executable <core>
(to connect to a
- Apache 服务器安全防护及实战
ronin47
此文转自IBM.
Apache 服务简介
Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server),它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一,Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。
由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中,无须再关心一些技术性的细节,而且界面非常友好,因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
- unity 3d实例化位置出现布置?
brotherlamp
unity教程unityunity资料unity视频unity自学
问:unity 3d实例化位置出现布置?
答:实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position
Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object
这样你不需要再用Transform.Position了,
如果你省略了第二个参数(
- 《重构,改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data
bylijinnan
java重构
import java.awt.Color;
import java.awt.Container;
import java.awt.FlowLayout;
import java.awt.Label;
import java.awt.TextField;
import java.awt.event.FocusAdapter;
import java.awt.event.FocusE
- struts2更改struts.xml配置目录
chiangfai
struts.xml
struts2默认是读取classes目录下的配置文件,要更改配置文件目录,比如放在WEB-INF下,路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml)
web.xml文件修改如下:
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class&g
- redis做缓存时的一点优化
chenchao051
redishadooppipeline
最近集群上有个job,其中需要短时间内频繁访问缓存,大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的,问题就来了。
首先,redis中存的是普通kv,没有考虑使用hash等解结构,那么以为着这个job需要访问7亿多次redis,导致效率低,且出现很多redi
- mysql导出数据不输出标题行
daizj
mysql数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据,想将其导入到文件中,而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数
如通过下面命令导出数据:
mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt
结果为:
studentid
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
先下载PHPEXCEL类文件,放在class目录下面,然后新建一个index.php文件,内容如下
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('
- 爱情格言
dcj3sjt126com
格言
1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 我爱你,不是因为你是一个怎样的人,而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
- 转 Activity 详解——Activity文档翻译
e200702084
androidUIsqlite配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口,你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用(使用设置了 windowIsFloating 的主题),或者嵌入到其他的 activity (使用 ActivityGroup )中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是,用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
- win7安装MongoDB服务
geeksun
mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本:mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip,Linux版本也在这里下载,下载地址: http://www.mongodb.org/downloads
2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
- Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__
hongtoushizi
js
转载自: http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/
在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为
例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号:
function Book(name){
- 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应
jinnianshilongnian
cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时,出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况,出问题的响应头: Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
- 数据源架构模式之行数据入口
home198979
PHP架构行数据入口
注:看不懂的请勿踩,此文章非针对java,java爱好者可直接略过。
一、概念
行数据入口(Row Data Gateway):充当数据源中单条记录入口的对象,每行一个实例。
二、简单实现行数据入口
为了方便理解,还是先简单实现:
<?php
/**
* 行数据入口类
*/
class OrderGateway {
/*定义元数
- Linux各个目录的作用及内容
pda158
linux脚本
1)根目录“/” 根目录位于目录结构的最顶层,用斜线(/)表示,类似于
Windows
操作系统的“C:\“,包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 2)/bin /bin 目录又称为二进制目录,包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要
linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件,还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有:cp、d
- ubuntu12.04上编译openjdk7
ol_beta
HotSpotjvmjdkOpenJDK
获取源码
从openjdk代码仓库获取(比较慢)
安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial
将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中,如果没有则自己创建一个: [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
- 将数据库字段转换成设计文档所需的字段
vipbooks
设计模式工作正则表达式
哈哈,出差这么久终于回来了,回家的感觉真好!
PowerDesigner的物理数据库一出来,设计文档中要改的字段就多得不计其数,如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中,那将会是一件非常痛苦的事情。