arXiv每日论文速递
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计算机视觉每日论文速递[08.20]

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cs.CV 方向，今日共计90篇

[检测分类相关]：

【1】 A Kings Ransom for Encryption: Ransomware Classification using Augmented One-Shot Learning and Bayesian Approximation
用于加密的Kings Ransom：使用增强单次学习和贝叶斯近似的勒索软件分类
作者： Amir Atapour-Abarghouei, Andrew Stephen McGough
备注：Submitted to 2019 IEEE International Conference on Big Data
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06750

【2】 Directionally Constrained Fully Convolutional Neural Network For Airborne Lidar Point Cloud Classification
方向约束完全卷积神经网络用于机载激光雷达点云分类
作者： Congcong Wen, Tianhe Chi
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06673

【3】 C-RPNs: Promoting Object Detection in real world via a Cascade Structure of Region Proposal Networks
C-RPN：通过区域提议网络的级联结构促进现实世界中的对象检测
作者： Dongming Yang, Ge Li
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06665

【4】 Graph-Based Object Classification for Neuromorphic Vision Sensing
基于图的神经形态视觉感知对象分类
作者： Yin Bi, Yiannis Andreopoulos
备注：13 pages, 4 figures, ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06648

【5】 A Delay Metric for Video Object Detection: What Average Precision Fails to Tell
一种用于视频对象检测的延迟度量：平均精度不能说明什么
作者： Huizi Mao, William J. Dally
备注：ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06368

【6】 Anomaly Detection in Video Sequence with Appearance-Motion Correspondence
基于外观-运动对应的视频序列异常检测
作者： Trong Nguyen Nguyen, Jean Meunier
备注：Paper accepted for ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06351

【7】 Hybrid Deep Network for Anomaly Detection
用于异常检测的混合深度网络
作者： Trong Nguyen Nguyen, Jean Meunier
备注：Paper accepted for BMVC 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06347

【8】 Scene Classification in Indoor Environments for Robots using Context Based Word Embeddings
使用基于上下文的单词嵌入的机器人室内环境中的场景分类
作者： Bao Xin Chen, John K. Tsotsos
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06422

【9】 Evaluation of an AI System for the Detection of Diabetic Retinopathy from Images Captured with a Handheld Portable Fundus Camera: the MAILOR AI study
从手持便携式眼底相机拍摄的图像中检测糖尿病视网膜病变的AI系统的评估：MAILOR AI研究
作者： T W Rogers, N Jaccard
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06399

【10】 Detecting abnormalities in resting-state dynamics: An unsupervised learning approach
检测静息状态动力学中的异常：一种无监督的学习方法
作者： Meenakshi Khosla, Mert R. Sabuncu
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06168

[分割/语义相关]：

【1】 A unified representation network for segmentation with missing modalities
一种用于缺失模态分割的统一表示网络
作者： Kenneth Lau, Jens Sjölund
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06683

【2】 RANet: Ranking Attention Network for Fast Video Object Segmentation
RANET：用于快速视频对象分割的排名注意力网络
作者： Ziqin Wang, Ling Shao
备注：Accepted by ICCV 2019. 10 pages, 7 figures, 6 tables. The supplementary file can be found at this https URL Code is available at this https URL
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06647

【3】 IRNet: Instance Relation Network for Overlapping Cervical Cell Segmentation
IRNet：重叠宫颈细胞分割的实例关系网络
作者： Yanning Zhou, Pheng-Ann Heng
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06623

【4】 Seq-SG2SL: Inferring Semantic Layout from Scene Graph Through Sequence to Sequence Learning
SEQ-SG2SL：通过序列到序列学习从场景图推断语义布局
作者： Boren Li, Jian Gu
备注：This paper will appear at ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06592

【5】 Hyperpixel Flow: Semantic Correspondence with Multi-layer Neural Features
超像素流：多层神经特征的语义对应
作者： Juhong Min, Minsu Cho
备注：Accepted to ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06537

【6】 PANet: Few-Shot Image Semantic Segmentation with Prototype Alignment
Panet：基于原型对齐的少镜头图像语义分割
作者： Kaixin Wang, Jiashi Feng
备注：10 pages, 6 figures, ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06391

【7】 Fine-Grained Segmentation Networks: Self-Supervised Segmentation for Improved Long-Term Visual Localization
细粒度分割网络：改进的长期视觉定位的自监督分割
作者： Måns Larsson, Fredrik Kahl
备注：Accepted to ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06387

【8】 3D Rigid Motion Segmentation with Mixed and Unknown Number of Models
混合未知数量模型的三维刚体运动分割
作者： Xun Xu, Zhuwen Li
备注：IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI) 2019. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1804.02142
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06087

【9】 Deep Active Lesion Segmentation
深层主动病变分割
作者： Ali Hatamizadeh, Demetri Terzopoulos
备注：Accepted to Machine Learning in Medical Imaging (MLMI 2019)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06933

【10】 Weakly Supervised Segmentation by A Deep Geodesic Prior
基于深度测地先验的弱监督分割
作者： Aliasghar Mortazi, Ulas Bagci
备注：Accepted to Machine Learning in Medical Imaging (MLMI 2019)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06498

【11】 GRIP: Generative Robust Inference and Perception for Semantic Robot Manipulation in Adversarial Environments
GRIP：对抗性环境中语义机器人操作的生成性稳健推理和感知
作者： Xiaotong Chen, Odest Chadwicke Jenkins
备注：9 pages, 7 figures, accepted by IROS 2019. contact: [email protected]
链接：https://arxiv.org/abs/1903.08352

[GAN/对抗式/生成式相关]：
【1】 Fully Automated Image De-fencing using Conditional Generative Adversarial Networks
使用条件生成对抗性网络的全自动图像去围栏
作者： Divyanshu Gupta, Lipo Wang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06837

【2】 SPA-GAN: Spatial Attention GAN for Image-to-Image Translation
SPA-GAN：用于图像到图像翻译的空间注意GaN
作者： Hajar Emami, Ratna Babu Chinnam
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06616

【3】 Adversarial Defense by Suppressing High-frequency Components
抑制高频成分的对抗性防御
作者： Zhendong Zhang, Xiaolong Liang
备注：3 pages. This paper is a technical report of the 5th place solution in the IJCAI-2019 Alibaba Adversarial AI Challenge. This paper has been accepted by the corresponding workshop
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06566

【4】 RankSRGAN: Generative Adversarial Networks with Ranker for Image Super-Resolution
RankSRGAN：具有排序器的生成对抗性网络图像超分辨率
作者： Wenlong Zhang, Yu Qiao
备注：ICCV 2019 (Oral) camera-ready + supplementary; Project page: this https URL
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06382

【5】 Neural Re-Simulation for Generating Bounces in Single Images
神经网络重新模拟生成单幅图像中的反弹
作者： Carlo Innamorati, and Niloy J. Mitra
备注：Accepted to ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06217

【6】 Applying Adversarial Auto-encoder for Estimating Human Walking Gait Abnormality Index
应用对抗性自动编码器估计人体行走步态异常指数
作者： Trong-Nguyen Nguyen, Jean Meunier
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06188

【7】 TunaGAN: Interpretable GAN for Smart Editing
TunaGAN：用于智能编辑的可解释GAN
作者： Weiquan Mao, Jiyao Yuan
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06163

【8】 Towards Generating Ambisonics Using Audio-Visual Cue for Virtual Reality
利用视听提示生成虚拟现实中的变声学
作者： Aakanksha Rana, Aljoscha Smolic
备注：ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06752

[图像/视频检索]：
【1】 Genetic Algorithms for the Optimization of Diffusion Parameters in Content-Based Image Retrieval
基于内容的图像检索中扩散参数优化的遗传算法
作者： Federico Magliani, Andrea Prati
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06896

[行为/时空/光流/姿态/运动]：
【1】 A Software to Detect OCC Emotion, Big-Five Personality and Hofstede Cultural Dimensions of Pedestrians from Video Sequences
从视频序列中检测行人的OCC情绪、大五人格和Hofstede文化维度的软件
作者： Rodolfo Migon Favaretto, Angelo Brandelli Costa
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06484

【2】 On the Robustness of Human Pose Estimation
人体姿态估计的稳健性研究
作者： Sahil Shah, Arjun Jain
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06401

[半/弱/无监督相关]：
【1】 Weakly-supervised Action Localization with Background Modeling
基于背景建模的弱监督动作定位
作者： Phuc Xuan Nguyen, Charless C. Fowlkes
备注：To appear at ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06552

【2】 Aggregation via Separation: Boosting Facial Landmark Detector with Semi-Supervised Style Translation
通过分离聚集：使用半监督样式转换增强面部地标检测器
作者： Shengju Qian, Jiaya Jia
备注：Accepted to ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06440

【3】 Unsupervised Learning of Landmarks by Descriptor Vector Exchange
基于描述符向量交换的地标无监督学习
作者： James Thewlis, Andrea Vedaldi
备注：ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06427

【4】 Distill Knowledge from NRSfM for Weakly Supervised 3D Pose Learning
从NRSfM中提取弱监督3D姿态学习的知识
作者： Chaoyang Wang, Simon Lucey
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06377

【5】 Conv2Warp: An unsupervised deformable image registration with continuous convolution and warping
Conv2Warp：一种具有连续卷积和翘曲的无监督可变形图像配准
作者： Sharib Ali, Jens Rittscher
备注：8 pages (accepted at 10th International Workshop on Machine Learning in Medical Imaging, in conjunction with MICCAI2019)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06194

[跟踪相关]：
【1】 Some Aspects of Geometric Computer Vision for Analysing Dynamical Scenes focusing Automotive Applications
用于分析聚焦汽车应用的动态场景的几何计算机视觉的一些方面
作者： Volker Willert, Martin Buczko
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06726

【2】 Multi Target Tracking by Learning from Generalized Graph Differences
基于广义图差学习的多目标跟踪
作者： Håkan Ardö, Mikael Nilsson
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06646

【3】 Long-Duration Fully Autonomous Operation of Rotorcraft Unmanned Aerial Systems for Remote-Sensing Data Acquisition
用于遥感数据采集的旋翼机无人机空中系统的长时间全自主操作
作者： Danylo Malyuta, Roland Brockers
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06381

[迁移学习/domain/主动学习/自适应]：
【1】 SDIT: Scalable and Diverse Cross-domain Image Translation
SDIT：可扩展和多样化的跨域图像翻译
作者： Yaxing Wang, Luis Herranz
备注：ACM-MM2019 camera ready
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06881

【2】 Improved Techniques for Training Adaptive Deep Networks
自适应深度网络训练的改进技术
作者： Hao Li, Gao Huang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06294

[裁剪/量化/加速相关]：
【1】 Bayesian Optimized 1-Bit CNNs
贝叶斯优化的1位CNN
作者： Jiaxin Gu, Rongrong Ji
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06314

[视频理解VQA/caption等]：
【1】 Attention on Attention for Image Captioning
图像字幕注意事项
作者： Lun Huang, Xiao-Yong Wei
备注：Accepted to ICCV 2019 (Oral)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06954

【2】 What is needed for simple spatial language capabilities in VQA?
VQA中的简单空间语言功能需要什么？
作者： Alexander Kuhnle, Ann Copestake
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06336

[数据集dataset]：
【1】 Multiple Light Source Dataset for Colour Research
用于颜色研究的多光源数据集
作者： Anna Smagina, Anton Grigoryev
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06126

[超分辨率]：
【1】 Image Formation Model Guided Deep Image Super-Resolution
图像形成模型引导的深度图像超分辨率
作者： Jinshan Pan, Jinhui Tang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06444

[点云]：
【1】 Rotation Invariant Convolutions for 3D Point Clouds Deep Learning
三维点云深度学习的旋转不变卷积
作者： Zhiyuan Zhang, Sai-Kit Yeung
备注：International Conference on 3D Vision (3DV) 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06297

【2】 ShellNet: Efficient Point Cloud Convolutional Neural Networks using Concentric Shells Statistics
ShellNet：使用同心壳统计的高效点云卷积神经网络
作者： Zhiyuan Zhang, Sai-Kit Yeung
备注：International Conference on Computer Vision (ICCV) 2019 Oral
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06295

[深度depth相关]：
【1】 Matching-based Depth Camera and Mirrors for 3D Reconstruction
基于匹配的深度相机和反射镜三维重建
作者： Trong Nguyen Nguyen, Jean Meunier
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06342

【2】 Mono-SF: Multi-View Geometry Meets Single-View Depth for Monocular Scene Flow Estimation of Dynamic Traffic Scenes
Mono-SF：多视图几何与单视深度相遇的单目场景流量估计动态交通场景
作者： Fabian Brickwedde, Rudolf Mester
备注：accepted to IEEE International Conference on Computer Vision 2019 (ICCV 2019)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06316

[人脸相关]：
【1】 Occlusion Robust Face Recognition Based on Mask Learning with PairwiseDifferential Siamese Network
基于PairwiseDifferential Siamese网络掩模学习的遮挡鲁棒人脸识别
作者： Lingxue Song, Wei Liu
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06290

【2】 Attentional Feature-Pair Relation Networks for Accurate Face Recognition
用于精确人脸识别的注意特征对关系网络
作者： Bong-Nam Kang, Daijin Kim
备注：To appear in ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06255

[3D/3D重建等相关]：
【1】 Multi-Garment Net: Learning to Dress 3D People from Images
Multi-Garment Net：学习从图像中为3D人着装
作者： Bharat Lal Bhatnagar, Gerard Pons-Moll
备注：International Conference in Computer Vision (ICCV), 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06903

【2】 Delving Deep Into Hybrid Annotations for 3D Human Recovery in the Wild
深入挖掘混合注释用于野外3D人类恢复
作者： Yu Rong, Chen Change Loy
备注：To appear in ICCV 2019. Code and models are available at penincillin.github.io/dct_iccv2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06442

【3】 RIO: 3D Object Instance Re-Localization in Changing Indoor Environments
RIO：在不断变化的室内环境中重新定位3D对象实例
作者： Johanna Wald, Matthias Nießner
备注：ICCV 2019 (Oral) video this https URL
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06109

【4】 Models Genesis: Generic Autodidactic Models for 3D Medical Image Analysis
Models Genesis：用于3D医学图像分析的通用自动教学模型
作者： Zongwei Zhou, Jianming Liang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06912

【5】 Asynchronous Single-Photon 3D Imaging
异步单光子3D成像
作者： Anant Gupta, Mohit Gupta
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06372

[其他视频相关]：
【1】 Video synthesis of human upper body with realistic fac
具有真实感的人体上身视频合成
作者： Zhaoxiang Liu, Shiguo Lian
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06607

[其他]：
【1】 Dynamic Graph Message Passing Networks
动态图消息传递网络
作者： Li Zhang, Philip H.S. Torr
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06955

【2】 Algorithm Selection for Image Quality Assessment
图像质量评价的算法选择
作者： Markus Wagner, Dietmar Saupe
备注：Presented at the Seventh Workshop on COnfiguration and SElection of ALgorithms (COSEAL), Potsdam, Germany, August 26--27, 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06911

【3】 GLAMpoints: Greedily Learned Accurate Match points
GLAMpoint：贪婪地学习精确匹配点
作者： Prune Truong, Sandro De Zanet
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06812

【4】 Floor-SP: Inverse CAD for Floorplans by Sequential Room-wise Shortest Path
Floor-SP：按顺序房间方向最短路径进行平面布置图的逆向CAD
作者： Jiacheng Chen, Yasutaka Furukawa
备注：10 pages, 9 figures, accepted to ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06702

【5】 Adaptative Inference Cost With Convolutional Neural Mixture Models
卷积神经混合模型的自适应推理代价
作者： Adria Ruiz, Jakob Verbeek
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06694

【6】 In defense of OSVOS
为OSVOS辩护
作者： Yu Liu, Ian Reid
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06692

【7】 A Co-analysis Framework for Exploring Multivariate Scientific Data
用于探索多变量科学数据的协同分析框架
作者： Xiangyang He, Hai Lin
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06576

【8】 HumanMeshNet: Polygonal Mesh Recovery of Humans
HumanMeshNet：人体多边形网格恢复
作者： Abbhinav Venkat, Avinash Sharma
备注：to appear in ICCV-W, 2019. Project: this https URL
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06544

【9】 A New Technique of Camera Calibration: A Geometric Approach Based on Principal Lines
一种新的摄像机标定技术：基于主线的几何方法
作者： Jen-Hui Chuang, Tai-An Chen
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06539

【10】 From Open Set to Closed Set: Counting Objects by Spatial Divide-and-Conquer
从开集到闭集：空间分治计数对象
作者： Haipeng Xiong, Chunhua Shen
备注：Accepted by ICCV2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06473

【11】 Training Deep Learning Models via Synthetic Data: Application in Unmanned Aerial Vehicles
通过合成数据训练深度学习模型：在无人机中的应用
作者： Andreas Kamilaris, Savvas Karatsiolis
备注：Workshop on Deep-learning based computer vision for UAV in conjunction with CAIP 2019, Salerno, italy, September 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06472

【12】 Convolutional Neural Network with Median Layers for Denoising Salt-and-Pepper Contaminations
具有中值层的卷积神经网络用于盐和胡椒污染的去噪
作者： Luming Liang, Jing Qin
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06452

【13】 Geometric Disentanglement for Generative Latent Shape Models
生成潜形模型的几何解缠
作者： Tristan Aumentado-Armstrong, Sven Dickinson
备注：ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06386

【14】 A Fast and Accurate One-Stage Approach to Visual Grounding
一种快速准确的视觉接地一步法
作者： Zhengyuan Yang, Jiebo Luo
备注：ICCV 2019 Oral
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06354

【15】 Language Features Matter: Effective Language Representations for Vision-Language Tasks
语言特征很重要：视觉语言任务的有效语言表征
作者： Andrea Burns, Bryan A. Plummer
备注：ICCV 2019 accepted paper
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06327

【16】 Multi-Kernel Filtering: An Extension of Bilateral Filtering Using Image Context
多核滤波：使用图像上下文的双边滤波的扩展
作者： Feihong Liu, Dinggang Shen
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06307

【17】 U-CAM: Visual Explanation using Uncertainty based Class Activation Maps
U-CAM：使用基于不确定性的类激活映射的可视解释
作者： Badri N. Patro, Vinay P. Namboodiri
备注：ICCV 2019 (accepted)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06306

【18】 Deep Meta Functionals for Shape Representation
用于形状表示的深元泛函
作者： Gidi Littwin, Lior Wolf
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06277

【19】 OmniMVS: End-to-End Learning for Omnidirectional Stereo Matching
OmniMVS：全向立体匹配的端到端学习
作者： Changhee Won, Jongwoo Lim
备注：Accepted by ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06257

【20】 CompenNet++: End-to-end Full Projector Compensation
CompenNet+：端到端全投影仪补偿
作者： Bingyao Huang, Haibin Ling
备注：To appear in ICCV 2019. High-res supplementary material: this https URL Code: this https URL
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06246

【21】 Zero Shot Learning for Multi-Modal Real Time Image Registration
用于多模态实时图像配准的零激发学习
作者： Avinash Kori, Ganapathi Krishnamurthi
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06213

【22】 Cascaded Parallel Filtering for Memory-Efficient Image-Based Localization
级联并行滤波用于内存高效的基于图像的定位
作者： Wentao Cheng, Xinfeng Zhang
备注：Accepted at ICCV 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06141

【23】 Symmetric Cross Entropy for Robust Learning with Noisy Labels
带噪声标签的对称交叉熵鲁棒学习
作者： Yisen Wang, James Bailey
备注：ICCV2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06112

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    是否我过于焦虑？会不会无形间让女儿觉得压力太大了啊。2022年对于我们家来说是不平常的一年。女儿今年大四，为了准备考研，暑假也没回家，年初去了学校到了年末才回家。女儿自己一个人面对考研，没有参加培训，大四学校作业论文等课业也多，她同时也是很努力复习考研的。在疫情开放很多羊的时期，女儿终于顺顺利利参加12月24、25号的考研，我们和家人都觉得女儿回家来要好好休息调养。可女儿回到家，我再查阅考研信息，
  • 发现荞麦过敏这件事 怪小泊
    荞麦在我这里不是常用的谷物。所以前二十年，我以为自己是很正常的，从街头小吃到包装零食到每日三餐，从来没有不能吃的。可是有天我突然病倒了，喉咙火辣辣的肿痛，口水都咽不下去，舌头发麻。当时我以为吃太多零食所致，因为那天我吃了很辣的泡椒凤爪。其实我是不怎么吃辣的。而那个泡椒凤爪真的超辣。当时我以为自己吃多了，并不知道自己对哪个食物过敏。因为不舒服我早早睡了，结果并没有睡着。肚子一阵一阵疼，非常痛苦，终于
  • 【从浅识到熟知Linux】Linux发展史 Jammingpro 从浅学到熟知Linuxlinux运维服务器
    归属专栏：从浅学到熟知Linux个人主页：Jammingpro每日努力一点点，技术变化看得见文章前言：本篇文章记录Linux发展的历史，因在介绍Linux过程中涉及的其他操作系统及人物，本文对相关内容也有所介绍。文章目录Unix发展史Linux发展史开源Linux官网企业应用情况发行版本在学习Linux前，我们可能都会问Linux从哪里来？它是如何发展的。但在介绍Linux之前，需要先介绍一下Un
  • 可以赚钱的app，你们都在用哪些？ 配音新手圈
    1.七猫免费小说2.有柿3.番茄小说兼职副业推荐公众号，配音新手圈，声优配音圈，新配音兼职圈，配音就业圈，鼎音副业，有声新手圈，每天更新各种远程工作与在线兼职，职位包括：写手、程序开发、剪辑、设计、翻译、配音、无门槛、插画、翻译、等等。。。每日更新兼职。4.速读免费小说5.得间免费小说6.快手7.快手极速8.抖音火山版（可提0.2，可能我懒赚的慢，但真不推荐）9.拼多多10.淘宝11.点淘12.美
  • 每日头像|爱与时光，终年不遇 一宝先生
    小可爱们晚上好呀今天晚上来推送一期情侣头像~喜欢的小可爱可以点赞收藏评论哟~部分素材来自网络，版权归原创者，如有侵权请联系删除今天的头像结束啦喜欢的小可爱可以点下关注哟~如果喜欢本期的内容可以转发分享哦~那我们下期再见咯~拜了个拜~
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    每日一问：如果今天是你在世界上的最后一天，你打算如何度过？生命的祈祷群里老师发出了这样的作业，这无疑是一个让人稍显悲伤而又需要脑洞大开的话题。以下是我的回答。首先，我会给父母，子女留下遗嘱。其次，我会分别给他们留下一封信，告诉我此时内心的独白和对人生的感悟。当然还有一件重要的事，就是为父母做一顿可口的饭菜，陪他们在河边走走，晒晒太阳。我会找出所有的影集和照片，和父母家人一起回忆那过去的时光。我希望
  • 绝招曝光！3小时高效利用ChatGPT写出精彩论文 kkai人工智能 chatgpt人工智能ai学习媒体
    在这份指南中，我将深入解析如何利用ChatGPT4.0的高级功能，指导整个学术研究和写作过程。从初步探索研究主题，到撰写结构严谨的学术论文，我将一步步展示如何在每个环节中有效运用ChatGPT。如果您还未使用PLUS版本，可以参考相关教程。**初步探索与主题的确定**起初，我处于庞大的知识领域中，寻找一个可深入研究的领域。ChatGPT如同灯塔，通过深入分析最新研究趋势和领域热点，帮助我在广阔的学
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    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
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    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
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    随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
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    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，
  • 每日OJ_牛客_马戏团（模拟最长上升子序列） GR鲸鱼 c++算法开发语言牛客数据结构
    目录牛客_马戏团（模拟最长上升子序列）解析代码牛客_马戏团（模拟最长上升子序列）马戏团__牛客网搜狐员工小王最近利用假期在外地旅游，在某个小镇碰到一个马戏团表演，精彩的表演结束后发现团长正和大伙在帐篷前激烈讨论，小王打听了下了解到，马戏团正打算出一个新节目“最高罗汉塔”，即马戏团员叠罗汉表演。考虑到安全因素，要求叠罗汉过程中，站在某个人肩上的人应该既比自己矮又比自己瘦，或相等。团长想要本次节目中的
  • 承担即成长 吉林付巍巍
    《苏霍姆林斯基教育学》课程，几天前召开了义工培训会，我听了回放后主动联系郑老师要求加入义工团队。虽然这样每周要付出至少一天的时间进行打卡阅读和点评，但这样可以强迫规划好每日的作息时间，完成专业阅读方面的学习，这种重要的事情是必须要融入日常的生活中的，这一工作的申请也督促我合理安排自己的时间，把碎片化的时间整合好，无形中提高了每日利用时间的效率。上学期跟随着教师阅读地图课程组进行点评，发现了许多优秀
  • #跟宇彤老师成为声音万人迷#第十季打卡营第二十一天# 穆希乐
    今天是这季打卡营的最后一天，今天的打卡是用心诵读“初心”！很有意义的俩个字，但函给了每一位来练声的伙伴们最初的想法，让我也想起了我来练声的初心:就是想让自己的声音听起来有亲和力。从每日的基本功练习、到喜怒哀乐的绕口令在到各种的配音秀，最后俩天是用心的朗读等等，也是各种的第一次，想来有的伙伴们也和我一样是各种的第一次，这些第一次带着新鲜、刺激、更多的是激动与感恩！激动的是伙伴们在愉快的环境中每天开心
  • 【加密算法基础——RSA 加密】 XWWW668899 网络服务器笔记python
    RSA加密RSA（Rivest-Shamir-Adleman）加密是非对称加密，一种广泛使用的公钥加密算法，主要用于安全数据传输。公钥用于加密，私钥用于解密。RSA加密算法的名称来源于其三位发明者的姓氏：R:RonRivestS:AdiShamirA:LeonardAdleman这三位计算机科学家在1977年共同提出了这一算法，并发表了相关论文。他们的工作为公钥加密的基础奠定了重要基础，使得安全通
  • 黄丽红日精进98/105 做自己小太阳
    感恩感恩今日份的拍照ing感恩今日份电视重新可以看感恩妹妹帮忙晾衣服感恩在路上的自己感恩我的朋友们和家人见1.今日份看了胡歌的一个节目，2010年的，10年之前，他的真实和有爱感动了我，不愧是我喜欢的胡歌2.今日份每日一练终于自己开始了调整后计划，流行病也开始复习，一切在路上3.妆容精致心情没好，在家注意收拾自己，画个淡妆最起码要精神面貌佳，回村后的我已经很像大妈了！！！感1.自己也是一个温暖的人
  • 每日宋词14:《虞美人·听雨》 爱笑的77呀
    三杯酒吐真言，道不尽的世事沧桑，数不清的悲欢离合。心怀凌云志，身负万里情，语短情长，甘作老黄牛。《虞美人·听雨》蒋捷少年听雨歌楼上，红烛昏罗帐。壮年听雨客舟中，江阔云低，断雁叫西风。而今听雨僧庐下，鬓已星星也。悲欢离合总无情，一任阶前，点滴到天明。悲欢离合总是无情，豪情壮年与浪漫少年一去不复返，取而代之的是两鬓斑白的老人，满目疮痍漂泊流离。同为听雨，不同阶段，不同感触，壮志雄心与莺莺燕尔已被雨打风
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    一、类的初始化顺序 1 （静态变量，静态代码块）-->（变量，初始化块）--> 构造器 同一括号里的，根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况，那就在父类到子类交替初始化。 二、String 1 String a = "abc"; JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象，根
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    方案说明 两台机器（称为A和B），以统一的VIP对外提供服务 1.正常情况下，A和B都启动，B会把A的数据同步过来（B is slave of A） 2.当A挂了后，VIP漂移到B；B的keepalived 通知redis 执行：slaveof no one，由B提供服务 3.当A起来后，VIP不切换，仍在B上面；而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B，开始
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    最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章，转过来留着。 http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html 转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html 一.获得控制台用户输入的信息    &nbs
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    任务 完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog，并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程，并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果，写一个实例 已完成 复习fragem
  • zoom.js 换个号韩国红果果 oom
    它的基于bootstrap 的 https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js  transition.js模块引用顺序 <link rel="stylesheet" href="style/zoom.css"> <script src=&q
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    当Oracle发布Solaris 11时，它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是，这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好，我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用：OpenStack、内核域、统一存档（UA）和弹性虚拟交换（EVS）。 
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  • I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码 dcj3sjt126com redis
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    1.mysql 连接    package.json中dependencies加入     "mysql":"~2.7.0"    执行 npm install      在config 下创建文件 database.js    
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        在HotSpot虚拟机中，有两个技术是至关重要的，即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。     HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢？Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器，即Profile Monitor,专门监视
  • Storm0.9.5的集群部署配置优化 roadrunners 优化storm.yaml
    nimbus结点配置（storm.yaml）信息： # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one # or more contributor license agreements. See the NOTICE file # distributed with this work for additional inf
  • 101个MySQL 的调节和优化的提示 tomcat_oracle mysql
    　1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 　　2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的，它的速度很慢。 　　3. 使用电池供电的RAM（注：RAM即随机存储器）。 　　4. 使用高级的RAID（注：Redundant Arrays of Inexpensive Disks，即磁盘阵列
  • zoj 3829 Known Notation(贪心) 阿尔萨斯 ZOJ
    题目链接：zoj 3829 Known Notation 题目大意：给定一个不完整的后缀表达式，要求有2种不同操作，用尽量少的操作使得表达式完整。 解题思路：贪心，数字的个数要要保证比∗的个数多1，不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串，碰到数字+1，碰到∗-1,保证数字的个数大于等1，如果不够减的话，可以和最后面的一个数字交换位置（用栈维护十分方便），因为添加和交换代价都是1
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