论文阅读14：DSTA-Net: Decoupled SpatialTemporal Attention Network for Skeletonbased Action Recognition

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南昌。二〇二〇年一月九日基本科研[1]:1.论文阅读论文--二小时十分2.论文实现实验--小时3.数学SINS推导回顾--O分4.科研参考书【】1)的《》看0/0页-5.科研文档1)组织工作[1]:例会--英语能力[2]:1.听力--十分2.单词--五分3.口语--五分4.英语文档1)编程能力[2]:1.编程语言C语言--O分2.数据结构与算法C语言数据结构--O分3.编程参考书1)陈正冲的《C语
【论文阅读】Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模（二） syugyou Mamba状态空间模型论文阅读
文章目录3.4一个简化的SSM结构3.5选择机制的性质3.5.1和门控机制的联系3.5.2选择机制的解释3.6额外的模型细节A讨论：选择机制C选择SSM的机制Mamba论文第一部分Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模(一)3.4一个简化的SSM结构如同结构SSM，选择SSM是单独序列变换可以灵活地整合进神经网络。H3结构式最知名SSM结构地基础，其通常包括受线性注意力启发的和MLP交替地
SAFEFL: MPC-friendly Framework for Private and Robust Federated Learning论文阅读笔记慘綠青年627 论文阅读笔记深度学习
SAFEFL:MPC-friendlyFrameworkforPrivateandRobustFederatedLearning适用于私有和鲁棒联邦学习的MPC友好框架SAFEFL，这是一个利用安全多方计算(MPC)来评估联邦学习(FL)技术在防止隐私推断和中毒攻击方面的有效性和性能的框架。概述传统机器学习（ML）：集中收集数据->隐私保护问题privacy-preservingML(PPML)采
MixMAE(MixMIM):用于分层视觉变压器有效预训练的混合和掩码自编码器论文阅读皮卡丘ZPC 扩散模型阅读论文阅读
论文:MixMAE(arxiv.org)代码:Sense-X/MixMIM:MixMIM:MixedandMaskedImageModelingforEfficientVisualRepresentationLearning(github.com)摘要:本文提出MixMAE(MixedandmaskAutoEncoder)，这是一种简单而有效的预训练方法，适用于各种层次视觉变压器。现有的分层视觉变
【论文阅读】LLM4CP: Adapting Large Language Models for Channel Prediction（2024） Bosenya12 科研学习论文阅读语言模型人工智能信道预测时间序列
摘要Channelprediction（信道预测）isaneffectiveapproach（有效方法）forreducingthefeedback（减少反馈）orestimationoverhead（估计开销）inmassivemulti-inputmulti-output（大规模多输入输出）(m-MIMO)systems.However,existingchannelpredictionmet
【论文阅读】AugSteal: Advancing Model Steal With Data Augmentation in Active Learning Frameworks（2024） Bosenya12 科研学习模型窃取论文阅读模型窃取模型提取数据增强主动学习
摘要Withtheproliferationof（随着）machinelearningmodels（机器学习模型）indiverseapplications,theissueofmodelsecurity（模型的安全问题）hasincreasinglybecomeafocalpoint（日益成为人们关注的焦点）.Modelstealattacks（模型窃取攻击）cancausesignifican
Bert系列：论文阅读Rethink Training of BERT Rerankers in Multi-Stage Retrieval Pipeline 凝眸伏笔 nlp 论文阅读 bert reranker retrieval
一句话总结：提出LocalizedContrastiveEstimation(LCE)，来优化检索排序。摘要预训练的深度语言模型(LM)在文本检索中表现出色。基于丰富的上下文匹配信息，深度LM微调重新排序器从候选集合中找出更为关联的内容。同时，深度lm也可以用来提高搜索索引，构建更好的召回。当前的reranker方法并不能完全探索到检索结果的效果。因此，本文提出了LocalizedContrast
A Tutorial on Near-Field XL-MIMO Communications Towards 6G【论文阅读笔记】 Cc小跟班【论文阅读】相关论文阅读笔记
此系列是本人阅读论文过程中的简单笔记，比较随意且具有严重的偏向性（偏向自己研究方向和感兴趣的），随缘分享，共同进步~论文主要内容：建立XL-MIMO模型，考虑NUSW信道和非平稳性；基于近场信道模型，分析性能（SNRscalinglaws，波束聚焦、速率、DoF）XL-MIMO设计问题：信道估计、波束码本、波束训练、DAMXL-MIMO信道特性变化：UPW➡NUSW空间平稳–>空间非平稳（可视区域
论文阅读：scMGCA----模型方法 dundunmm 论文阅读论文阅读人工智能聚类生物聚类单细胞聚类单细胞分析
Yu,Z.,Su,Y.,Lu,Y.etal.Topologicalidentificationandinterpretationforsingle-cellgeneregulationelucidationacrossmultipleplatformsusingscMGCA.NatCommun14,400(2023).https://doi.org/10.1038/s41467-023-36134
论文阅读：scHybridBERT dundunmm 论文阅读机器学习人工智能神经网络深度学习单细胞基因测序
ZhangWei,WuChenjun,XingFeiyang,JiangMingfeng,ZhangYixuan,LiuQi,ShiZhuoxing,DaiQi,scHybridBERT:integratinggeneregulationandcellgraphforspatiotemporaldynamicsinsingle-cellclustering,BriefingsinBioinform
【论文阅读】Purloining Deep Learning Models Developed for an Ultrasound Scanner to a Competitor Machine Bosenya12 科研学习模型窃取论文阅读深度学习人工智能模型安全
TheArtoftheSteal:PurloiningDeepLearningModelsDevelopedforanUltrasoundScannertoaCompetitorMachine（2024）摘要Atransferfunctionapproach（传递函数方法）hasrecentlyproveneffectiveforcalibratingdeeplearning(DL)algorit
《Motion Forecasting with Dual Consistency and Multi-Pseudo-Target Supervision》论文阅读之DCMS 山水之间2018 无人驾驶 Paper Reading 大数据轨迹预测自动驾驶人工智能
目录摘要1简介2相关工作3.方法3.1结构3.2双重一致性约束3.3多伪目标监督3.4学习4实验4.1实验装置4.2实验结果4.3消融研究4.4泛化能力5限制6结论DCMS：具有双重一致性和多伪目标监督的运动预测香港科技大学暂无代码。摘要我们提出了一种具有双重一致性约束和多伪目标监督的运动预测新框架。运动预测任务通过结合过去的空间和时间信息来预测车辆的未来轨迹。DCMS的一个关键设计是提出双重一致
时序预测相关论文阅读笔记能力越小责任越小YA 论文阅读笔记时序预测 Transformer
笔记链接：【有道云笔记】读论文（记录）https://note.youdao.com/s/52ugLbot用于个人学习记录。
【论文阅读|cryoET】本周粗读汇总吃吃今天努力学习了吗冷冻电镜三维重建论文阅读
论文1：CryoDRGN-ET：深度重建生成网络以可视化细胞内动态生物分子Abstract虽然冷冻电子断层扫描可以以分子分辨率揭示结构，但图像处理算法仍然是解决原位生物分子结构异质性的瓶颈。本文介绍CryoDRGN-ET用于cryoET断层图的异质重建。CryoDRGN-ET直接从子断层扫描倾斜系列图像中学习三维密度图的深度生成模型，并且可以捕获成分和构象不同的状态。通过原位恢复肺炎支原体核糖体中
Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier论文阅读笔记 Rising_Flashlight 论文阅读笔记计算机视觉
YourDiffusionModelisSecretlyaZero-ShotClassifier论文阅读笔记这篇文章我感觉在智源大会上听到无数个大佬讨论，包括OpenAISora团队负责人，谢赛宁，好像还有杨植麟。虽然这个文章好像似乎被引量不是特别高，但是和AI甚至人类理解很本质的问题很相关，即是不是要通过生成来构建理解的问题，文章的做法也很巧妙，感觉是一些学者灵机一动的产物，好好学习一个！摘要这
【论文阅读】QUEEN: Query Unlearning against Model Extraction（2024） Bosenya12 科研学习模型窃取论文阅读提取攻击模型安全
摘要Modelextractionattacks（模型提取攻击）currentlyposeanon-negligiblethreat（不可忽视的威胁）tothesecurity（安全性）andprivacy（隐私性）ofdeeplearningmodels.Byqueryingthemodelwithasmalldataset（通过小数据集查询模型）andusingthequeryresultsa
【论文阅读33】Deep learning optoacoustic tomography with sparse data 弹伦琴的雷登【论文阅读系列】人工智能深度学习论文阅读图像处理
Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata论文题目：基于稀疏数据的深度学习光声断层扫描论文链接：Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata|NatureMachineIntelligence代码链接：GitHub-ndavoudi/sparse_artefact_unet数据链接：Data发
论文阅读瞎记(四) Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 2017 码大哥深度学习人工智能
概述在物体检测中1，IOU阈值被用于判定正负样本。在低IOU阈值比如0.5的状态下训练模型经常产生噪音预测，然而检测效果会随着IOU增加而降低。两个主要因素：1.训练时的过拟合，正样本指数消失2.检测器最优IOU与输入假设的不匹配。一个单阶段的物体检测器CascadeR-CNN被提出用于解决这些问题。网络由一个检测序列组成，这些序列训练时会伴随IOU增长从而对FP样本更加有选择性地判别。检测器一个
【论文阅读】LLM4SGG: Large Language Models for Weakly Supervised Scene Graph Generation 进击的乔洋论文阅读语言模型人工智能计算机视觉
【论文阅读】LLM4SGG:LargeLanguageModelsforWeaklySupervisedSceneGraphGenerationabstract由于全监督方法严重依赖昂贵标注，最近弱监督场景图生成(WSSGG)研究替代方案出现。在这一点上（Inthisregard），针对WSSGG的研究主要利用图像标题（imagecaption）来获取非局部三元组，而主要关注将非局部三元组建立在图
Code Llama: Open Foundation Models for Code论文阅读 yang_daxia 大模型 llama codellama
整体介绍CodeLlama发布了3款模型，包括基础模型、Python专有模型和指令跟随模型，参数量分别为7B、13B、34B和70B。这些模型在长达16ktokens的序列上训练。都是基于Llama2。作者针对infilling(FIM)、长上下文、指令专门做了微调long-contextfine-tuning(LCFT).codellama细节CodeLlama模型家族初始化:所有CodeLla
【论文阅读】Model Stealing Attacks Against Inductive Graph Neural Networks（2021） Bosenya12 科研学习模型窃取论文阅读图神经网络模型窃取
摘要Manyreal-worlddata（真实世界的数据）comeintheformofgraphs（以图片的形式）.Graphneuralnetworks(GNNs图神经网络),anewfamilyofmachinelearning(ML)models,havebeenproposedtofullyleveragegraphdata（充分利用图数据）tobuildpowerfulapplicat
VIT论文阅读： A Image is Worth 16x16 Words Undefined游侠论文阅读
简介在2024年，大家都知道了transformer的故事，但是在4年前,CNN和Transformer谁才是CV的未来，还没有那么确定。在简介部分，作者提到了一个令人失望的事实，在基于imagenet的实验中发现，transformer的表现差于同尺寸的ResNet。作者把原因归结到biastranslationequivarianceandlocality，这些CNN具有，但是transfor
【论文阅读】GLiRA: Black-Box Membership Inference Attack via Knowledge Distillation Bosenya12 模型窃取科研学习论文阅读知识蒸馏成员推理攻击黑盒
摘要While（虽然）DeepNeuralNetworks(DNNs)havedemonstratedremarkableperformanceintasksrelatedtoperception（感知）andcontrol（控制）,therearestillseveralunresolvedconcerns（未解决的问题）regardingtheprivacyoftheirtrainingdat
【论文阅读】APMSA: Adversarial Perturbation Against Model Stealing Attacks（2023） Bosenya12 科研学习模型窃取论文阅读模型窃取防御对抗性扰动
摘要TrainingaDeepLearning(DL)model（训练深度学习模型）requiresproprietarydata（专有数据）andcomputing-intensiveresources（计算密集型资源）.Torecouptheirtrainingcosts（收回训练成本）,amodelprovidercanmonetizeDLmodelsthroughMachineLearni
Conditional Flow Matching: Simulation-Free Dynamic Optimal Transport论文阅读笔记猪猪想上树论文阅读笔记
ConditionalFlowMatching:Simulation-FreeDynamicOptimalTransport笔记发现问题连续正规化流（CNF）是一种有吸引力的生成式建模技术，但在基于模拟的最大似然训练中受到了限制。解决问题介绍一种新的条件流匹配（CFM)，一种针对CNFs的免模拟训练目标。具有稳定的回归目标，用于扩散模型中的随机流，但享有确定性流模型的有效推断。与扩散模型和CNF目
《论文阅读》EmpDG：多分辨率交互式移情对话生成 COLING 2020 365JHWZGo 情感对话论文阅读共情回复回复生成对话系统多分辨率对抗学习
《论文阅读》EmpDG：多分辨率交互式移情对话生成COLING2020前言简介模型架构共情生成器交互鉴别器损失函数前言亲身阅读感受分享，细节画图解释，再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭，无复制，纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《EmpDG:Multi-resolutionInteractiveEmpatheticDialogueGeneration》出版：COLING时间：2020类型：共情回复关
论文阅读——SpectralGPT じんじん论文计算机视觉人工智能
SpectralGPT:SpectralFoundationModelSpectralGPT的通用RS基础模型，该模型专门用于使用新型3D生成预训练Transformer（GPT）处理光谱RS图像。重建损失由两个部分组成：令牌到令牌和频谱到频谱下游任务：
论文阅读：2020GhostNet华为轻量化网络 A_my_* 论文阅读人工智能计算机视觉深度学习
创新：（1）对卷积进行改进（2）加残差连接1、GhostModule1、利用1x1卷积获得输入特征的必要特征浓缩。利用1x1卷积对我们输入进来的特征图进行跨通道的特征提取，进行通道的压缩，获得一个特征浓缩。2、利用深度可分离卷积获得特征浓缩的相似特征图（Ghost）。在获得特征浓缩之后，利用深度可分离卷积进行逐层卷积，进行跨特征点的特征提取，获得额外的特征图，也就是Ghost。将这两个进行堆叠就是
《论文阅读》e-CARE：探索可解释因果推理的新数据集 ACL2022 365JHWZGo NLP 论文阅读因果推理 eCARE 可解释性数据集
《论文阅读》e-CARE：探索可解释因果推理的新数据集ACL2022前言简介数据集优势数据集语料级别的统计数据集示例评分标准前言今天为大家带来的是《e-CARE:aNewDatasetforExploringExplainableCausalReasoning》出版：ACL时间：2022类型：因果推理关键词：情绪原因；可解释的因果推理；数据集作者：LiDu,XiaoDing,KaiXiong,Ti
论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》深视论文阅读笔记 #小样本学习深度学习小样本学习
小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法（SimpleShot），作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案，而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻分类器的方法就能实现非常优异的小样本分类效果。本文首先用特征提取网络fθf_{\theta}fθ+线性分类器在一个基础数据集上对网络进行训练，将训练得到的特征提取网络增加一个简单的特征
关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题何必如此文件下载压缩 jsp 文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出，大致流程都是一样的。一、文件打包下载 1.文件写入压缩包 string mainPath="D:\upload\"; 下载路径 string tmpfileName=jar.zip; &n
【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析 bit1129 Stream
以如下代码为例（SocketInputDStream）： Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中，撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制，restart方法，默认情况下在Receiver挂了之后，间隔两秒钟重新建立Socket连接)，读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
spark master web ui 端口8080被占用解决方法 daizj 8080 端口占用 spark master web ui
spark master web ui 默认端口为8080，当系统有其它程序也在使用该接口时，启动master时也不会报错，spark自己会改用其它端口，自动端口号加1，但为了可以控制到指定的端口，我们可以自行设置，修改方法： 1、cd SPARK_HOME/sbin 2、vi start-master.sh 3、定位到下面部分
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取周凡杨 oracle 执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上) 一：简要说明在查看执行计划的信息中，经常会看到两个谓词filter和access，它们的区别是什么，理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。简单说，执行计划如果显示是access，就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径（表还是索引），而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径，只起到
spring中datasource配置 g21121 dataSource
datasource配置有很多种，我介绍的一种是采用c3p0的，它的百科地址是： http://baike.baidu.com/view/920062.htm  <bean name="propertiesConfig" class="org.springframework.b
web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（三）老A不折腾 finereport FAQ 报表软件
这里写点抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。 1、repeated column width is largerthan paper width：这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
mysql 用户管理墙头上一根草 linux mysql user
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为：
关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题 aijuans spring Spring 入门 Spring 实例 Spring3 Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞如果大家使用 spring 控制事务，使用 Open Session In View 模式， com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
百度词库联想 annan211 百度
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"> <title>RunJS</title&g
int数据与byte之间的相互转换实现代码百合不是茶位移 int转byte byte转int 基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来; 主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029 int转byte; byte转int; /** * 字节转成int,int转成字节 * @author Administrator *
简单模拟实现数据库连接池 bijian1013 java thread java多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池实例1： package com.bijian.thread; public class DB { //private static final int MAX_COUNT = 10; private static final DB instance = new DB(); private int count = 0; private i
一种基于Weblogic容器的鉴权设计 bijian1013 java weblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key，将用户名、密码保存到此key对应的value中，当然对于用户名、密码这种高机密的信息，应该对其进行加砂加密等，最简单的方法如下： String vuser_id = "weblogic"; String vuse
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化 bit1129 hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM，都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式，比如JSON)，然后在反序列化为Java对象，这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输)，本文定义一个比较符合工作中。 1. 定义三个POJO Person类 package com.tom.hes
【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能 bit1129 hadoop
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中国互联网走在“灰度”上 ronin47 管理灰度
中国互联网走在“灰度”上（转）文/孕峰第一次听说灰度这个词，是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词，可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面，是规规矩矩，清清楚楚，泾渭分明，严谨条理，是决不妥协，不转弯，认死理。黑白分明不是灰度，像彩虹那样
java-51-输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。 bylijinnan java
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1:添加用户第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户（use admin） db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]}); 第一个参数用户的名字第二个参数
[游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题 comsci 生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意玩这个游戏的时间，每天不要超过一个小时，且每次玩游戏最好在白天结束游戏之后，最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息，让自己恢复人的生气 &nb
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用途说明设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯，那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问题，但对于带命令行参数的命令，链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】，使长命令变短，使常用的长命令行变短，强制执行命令时询问等。常用参数格式：alias 格式：ali
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MongoDB索引调优（2）——[十] eksliang mongodb MongoDB索引优化
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当滑动到顶部和底部时，实现Item的分离效果的ListView gundumw100 android
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该教程具有普遍参考性，特别适用于联想的机器，其他品牌机器的处理过程也大同小异。该教程是个人多次尝试和总结的结果，实用性强，推荐给需要的人！缘由小弟最近入手笔记本ThinkPad T440，但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统，而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件，消耗不少的系统资源（本本的内存为4G，系统启动完成时，物理内存占用比
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一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包，下载地址是： http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz 2、WinSCP(ftp上传工
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