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进击的乔洋
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某风吾起
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文章目录步骤一:对论文进行自我判断阅读题目和关键词。阅读摘要阅读总结要点步骤二:阅读文章阅读图表和图表的注释阅读引言阅读实验部分阅读结果和作者对结果的讨论(创新点)要点步骤三:精度论文回答问题1回答问题2回答问题3要点步骤一:对论文进行自我判断阅读题目和关键词。观察这些关键词是否与你的研究的内容有关。如果不相干,可以随时停止,换篇文章看。阅读摘要摘要一般包含了整篇文章的主要内容,是非常非常重要的部
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- Angular Superresolution of Real Aperture Radar Using Online Detect-Before-Reconstruct Framework 论文阅读
青铜锁00
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AngularSuperresolutionofRealApertureRadarUsingOnlineDetect-Before-ReconstructFramework1.论文的研究目标与实际问题意义1.1研究目标1.2实际问题与产业意义2.论文的创新方法、模型与公式分析(重点)2.1核心创新点2.2关键公式与模型2.2.1信号模型2.2.2稀疏正则化优化问题2.2.3坐标循环最小化2.2.4
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OptimizingMemoryEfficiencyforDeepConvolutionalNeuralNetworksonGPUs1论文简介作者研究了CNN各层的访存效率,并揭示了数据结构和访存模式对CNN的性能影响。并提出了优化方法。2方法介绍2.1Benchmarks数据集:MNIST,CIFAR,ImageNetCNN:AlexNet,ZFNet,VGG2.2实验设置CPU:IntelXe
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一朵小红花HH
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DAMO-YOLODAMO-YOLO:AReportonReal-TimeObjectDetectionDesign实时目标检测设计报告论文网址:DAMO-YOLO简读论文这篇论文介绍了一个名为DAMO-YOLO的新型目标检测方法,相比YOLO系列的其他方法有着更好的性能。该方法的优势来自于几项新技术:使用了MAE-NAS作为骨干网络,可以自动搜索出不同延迟预算下的优化网络结构。MAE-NAS被称
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2401_84972910
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欢迎一起踏上探险之旅,挖掘无限可能,共同成长!写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章,本次专题主题为大模型。本系列文章不仅涵盖了46篇关于前沿代码大模型的论文,还包含了24篇深度论文阅读笔记,全面覆盖了代码生成、漏洞检测、程序修复、生成测试等多个应用方向,深刻展示了这些技术如何在网络安全领域中起到革命性作用。同时,本系列还细致地介绍了大模型技术的基础架构、增强策略、关键数据
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AnIterativeTechniquefortheRectificationofObservedDistributions-L.B.Lucy1.研究目标与实际意义1.1研究目标1.2实际意义2.新方法与公式分析2.1核心思路:基于贝叶斯定理的迭代框架2.1.1贝叶斯逆概率公式2.1.2迭代更新规则2.1.3多维推广2.2方法优势2.3对比传统方法3.实验验证3.1数值实验设计3.2关键结果4.雷
- Azimuth Superresolution of Forward-Looking Radar Imaging Which Relies on Linearized Bregman论文阅读
青铜锁00
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AzimuthSuperresolutionofForward-LookingRadarImagingWhichReliesonLinearizedBregman1.论文的研究目标与意义1.1研究目标1.2实际应用意义2.论文提出的新方法、公式与优势(重点)2.1方法框架2.1.1贝叶斯建模2.1.2线性化Bregman算法2.2与传统方法的对比2.3公式总结3.实验设计与结果3.1点目标仿真3.
- A Bayesian Angular Superresolution Method With Lognormal Constraint for Sea-Surface Target 论文阅读
青铜锁00
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目录1.研究背景与问题2.方法创新3.关键优势4.实验验证5.与传统方法对比6.结论与意义1.研究背景与问题核心挑战:实孔径雷达受限于天线孔径尺寸,导致角分辨率不足,影响海面目标(如船舶)的精细化探测。传统方法局限性:谱估计方法(如MUSIC、IAA):依赖多快拍数据,机械扫描雷达难以满足。正则化方法(如TSVD、l1/l2约束):假设噪声服从高斯分布,未考虑海杂波的非高斯特性(如Rayleigh
- 论文阅读笔记——Prediction with Action: Visual Policy Learning via Joint Denoising Process
寻丶幽风
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以前的method是输入视频输出视频或者输入视频和action学习action,该方法认为action,video和othercondition具有一定联系,所以一次性对所有的进行jointdenoise。网络结构采用MaskedMulti-headAttention关联不同模态,使用DiT的backbone。
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北岛寒沫
逐界星辰2025计算机科研深度学习论文阅读笔记
文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深(层数变多),模型的训练过程也会变得更加困难。当神经网络的深度增加,就会出现梯度消失和梯度下降现象,妨碍模型的收敛。不过,这种情况可以通过归一化的模型初始化和中间的归一化层基本解决。但是,尽管在增加了归一化技术的情况下很深的神经网络可以收敛,又出现了另外一个问题,即随着模型深度的增加,模型的准确率反而下
- 9、论文阅读:无监督的感知驱动深水下图像增强
Maker~
图像增强论文阅读深度学习计算机视觉
Perception-DrivenDeepUnderwaterImageEnhancementWithoutPairedSupervision前言引言相关工作UIE模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述PQR模型PDD网络生成器损失函数实验A.数据集B.训练细节C.实验结果**PQR模型结果****定量UIE结果****定量UIE结果****可视化增强结
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fuhao7i
论文阅读笔记深度学习人工智能机器学习算法计算机视觉
DARTS:DifferentiableArchitectureSearch可微分架构搜索(一)DARTS:DifferentiableArchitectureSearch(一)ABSTRACT摘要1.INTRODUCTION介绍2.可微的结构搜索加油加油!如果你感觉你现在很累,那么恭喜你,你现在正在走上坡路!让我们一起加油!欢迎关注我的讲解视频,让我们一起学习:Bilibili主页:https:
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晒阳光的咸鱼
超分辨率重建python
前言要初步了解Real-ESRGAN,可以看我之前发布的博客。初学Real-Esrgan-CSDN博客本文主要是对Real-ESRGAN的一个复现,主要就是对环境的配置进行记录,因为是实现之后才做的记录,所以只能尽可能的对其进行复现。大家可以看一下这个博主的文章进行一个参考。【论文阅读+测试】Real-Esrgan超分辨率算法_realesrgan-CSDN博客项目开始首先,我们要知道Real-E
- 【CCM-SLAM论文阅读笔记】
随机取名字
协同SLAM论文阅读slam
CCM-SLAM论文阅读笔记整体框架结构如图所示:单智能体只负责采集图像数据,运行实时视觉里程计VO以估计当前位姿和环境地图,由于单智能体计算资源有限,负责生成的局部地图只包含当前N个最近的关键帧。服务器负责地图管理、地点识别、地图融合和全局BA优化。所有局部地图使用本地里程计框架,地图信息在从一个本地里程计到另一个本地里程计框架的相对坐标中进行交换。CCM-SLAM不假设任何关于智能体初始位置的
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Anewmethodforforward-lookingscanningradarimagingbasedonL1/2regularization论文阅读内容概述关键创新点1.论文的研究目标研究目标2.新方法的特点与优势传统方法局限L1/2L_{1/2}L1/2正则化的创新优势对比3.实验设计与结果分析实验设置关键结果数据支持可借鉴的创新点与学习建议核心创新点推荐学习路径内容概述该论文提出了一种基
- [论文阅读] SeeSR: Towards Semantics-Aware Real-World Image Super-Resolution
qianx77
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文章目录一、前言二、主要贡献三、Introduction四、Methodology4.1Motivation:4.2FrameworkOverview.**一、前言通信作者是香港理工大学&OPPO研究所的张磊教授,也是图像超分ISR的一个大牛了。论文如下SeeSR:TowardsSemantics-AwareReal-WorldImageSuper-Resolution[paper][code]二
- 【论文阅读】Revisiting the Assumption of Latent Separability for Backdoor Defenses
开心星人
论文阅读论文阅读
https://github.com/Unispac/Circumventing-Backdoor-Defenses摘要和介绍在各种后门毒化攻击中,来自目标类别的毒化样本和干净样本通常在潜在空间中形成两个分离的簇。这种潜在的分离性非常普遍,甚至在防御研究中成为了一种默认假设,我们称之为潜在分离性假设。基于这一假设设计的防御方法通过在潜在空间中进行聚类分析来识别毒化样本。具体来说,这些防御方法首先在
- [论文阅读] CLIP-based fusion-modal reconstructing hashing for large-scaleunsupervised cross-modal retri
2301_80732299
论文阅读
摘要随着多模态数据的激增,人们不再满足于单一的数据检索模式来获取信息。深度哈希检索算法以其存储效率高、查询速度快等优点受到广泛关注。目前,现有的无监督哈希方法普遍存在两方面的局限性:(1)现有方法不能充分捕获不同模态数据中潜在的语义相关性和共存信息,导致缺乏有效的特征和哈希编码表示来弥合多模态数据中的异构和语义差距。(2)现有的无监督方法通常构造相似矩阵来指导哈希码学习,存在不准确的相似度问题,导
- F-PointNet 论文阅读理解
咸鱼和白菜
目标检测f-pointnet点云目标检测
总述本文提出一种方法:使用成熟的2D的目标检测方法中cnn提供的regionproposal和3D的目标检测定位(也就是pointnet处理点云),将二者结合利用RGB-D映射和一个叫做锥体(Frustum)?形成一个3D的box参数进行输出。本文主要贡献就是在“一个叫做锥(Frustum)”的使用上结合2D的regionpropos和点云进行3D的分割和box的输出。为方便理解与书写,按照文中顺
- 【论文阅读笔记|EMNLP2023】DemoSG: Demonstration-enhanced Schema-guided Generation for Low-resource Event Ext
Rose sait
论文阅读笔记
论文题目:DemoSG:Demonstration-enhancedSchema-guidedGenerationforLow-resourceEventExtraction论文来源:EMNLP2023论文链接:2023.findings-emnlp.121.pdf(aclanthology.org)代码链接:https://github.com/GangZhao98/DemoSG0摘要当前大多数
- 深度学习论文阅读路线图
喜欢打酱油的老鸟
深度学习论文阅读路线图深度学习论文阅读路线图论文阅读路线图
https://www.toutiao.com/a6703859415763649031/作者:floodsun编译:ronghuaiyang这是作者一年前整理的东西,有些最新的论文没有包含进去,但是对于新手来说,入门足够了!如果你是深度学习领域的新人,你的第一个问题可能是“我该从哪些论文开始读起呢?”这就是深度学习论文的阅读路线图!这个路线图是根据下面几个规则构建的:从概要到细节从老的到最新的业
- 神经网络压缩实验-Deep-compression
无用技术研究所
首发于个人博客,结合论文阅读笔记更佳实验准备基础网络搭建为了实现神经网络的deepcompression,首先要训练一个深度神经网络,为了方便实现,这里实现一个两层卷积+两层MLP的神经网络classnet(pt.nn.Module):def__init__(self):super(net,self).__init__()self.conv1=pt.nn.Conv2d(in_channels=1,
- 【论文阅读】DeepSeek-R1:通过强化学习激励LLMs的推理能力 | DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via RL
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型DeepSeek计算论文阅读deepseekagiaillmagentcot
DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearningDeepSeek-R1:通过强化学习激励LLMs的推理能力
[email protected]目录DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcem
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,