数独解码器第52页

DPCM编码原理及代码实现

目录一、DPCM编码二、DPCM编码原理三、DPCM编码器四、DPCM解码器五、DPCM代码实现六、代码结果一、DPCM编码DPCM编码，英文名称Differentialpulse-codemodulation

不会编程的芝麻张·2022-12-08 13:59

数据压缩实验四—DPCM编码

编码后的差值有两个去向，一是直接输出，二是通过解码器解出差值，再与上一帧的预测值相加，就得到了当前图像的预测值，为下一帧图像到来时做好准备。2.2PSNRPSNR：峰值信

weixin_45385377·2022-12-08 13:29

DPCM差分预测编码原理及实现

如上图所示，首先输入一个像素值，与上一个像素的预测值做差，将得到的差值进行编码，编码后的差值有两个去向：一个是直接输出，另一个是通过解码器反解出差值，和上一像素的预测值相加，就得到了当前像素的预测值，为下一个像素的到来做准备

CUCKyrie·2022-12-08 13:29

DPCM编码算法的实现与分析

因此，在DPCM编码器中实际内嵌了一个解码器，如编码器中虚线框中所示。在一

eshii·2022-12-08 13:29

DPCM编码算法实现

因此，在DPCM编码器中实际内嵌了一个解码器，如编码器中虚线框中所示。在一个

tony5243·2022-12-08 13:27

DPCM编码

因此，在DPCM编码器中实际内嵌了一个解码器，如

kkso_955·2022-12-08 13:55

DPCM编码实验报告

因此，在DPCM编码器中实际内嵌了一个解码器，如编码器中虚线框中所示。在一个DPCM系统中，有两个因素需要设计：预测器和量化器。理想情况下，预测器和量化器应进行联合优化。实际

fedefer·2022-12-08 13:55

【Tensorflow+自然语言处理+RNN】实现中文译英文的智能聊天机器人实战（附源码和数据集超详细）

序列-序列的基本模型包括三个部分，即编码器、解码器以及

showswoller·2022-12-08 09:51

对话生成：seq2seq模型原理及优化

主要利用编码器-解码器结构对

欢桑·2022-12-08 08:00

深度学习算法三：语义分割(SegNet+ResNet50)思路理解小记录

因此我们一般需要编码器提取特征，然后再使用解码器恢复尺寸。这里的编码器就是ResNet50，解码器就是SegNet。语义分割其实就是对每一个像素进行分类。

耐心的小黑·2022-12-07 22:22

PyTorch笔记 - Seq2Seq + Attention 源码

embedding_dimhidden_sizeembedding_table，转换，vocabid到embedding向量Seq2SeqAttentionMechanism：Attention机制，输入，t时刻的解码器状态

SpikeKing·2022-12-07 21:45

TED-net: Convolution-free T2T-ViT-based Encoder-decoder Dilation network 阅读笔记（小关键点记录）

本文提出了一种基于无卷积T2T-ViT的编码器-解码器膨胀网络（TED-net），以丰富LDCT去噪算法家族。该模型没有卷积块，由一个带唯一transformer的对称编解码块组成。

wangtao990503·2022-12-07 16:38

Netty编写客户端

Netty编写客户端上一篇博客讲了一下解码器，但是其实没有涉及到客户端的编写，今天补上这篇博客。同时深入了解一下Netty（对于我来说）。加深自己的印象。

1162210866·2022-12-07 08:15

重磅公开！阿里语音识别模型端核心技术，让你“听”见未来 ...

声学模型、语言模型和解码器可以看作是现代语音识别系统最核心的三个组成部分。虽然最近有一些研究者尝试构建End2end的

weixin_33827731·2022-12-07 08:30

重磅公开！阿里语音识别模型端核心技术，让你“听”见未来

本文作者：鄢志杰、薛少飞、张仕良、郑昊、雷鸣声学模型、语言模型和解码器可以看作是现代语音识别系统最核心的三个组成部分。

阿里技术_·2022-12-07 08:57

【论文简述】Multi-View Depth Estimation by Fusing Single-View Depth Probability with Multi-View（CVPR 2022）

深度特征提取器将这些线索编码到密集特征图中，解码器从稠密特征图中回归每个像素的深度。在适当的监督下，单视图方法可以学习弱纹理或反射表面的深度。然而，由于问题本身的模糊性，它们的准确性是有限的

华科附小第一名·2022-12-07 05:03

【阅读笔记】技术前沿（视觉-语言预训练、能量模型）

1.视觉-语言预训练(Vision-LanguagePre-training，VLP)预训练模型，生成图像标注，视觉问答-模型角度，基于编码器-解码器的模型在「图文检索」task中尚未成功实践-数据角度

Amber_0442·2022-12-07 02:02

自然语言处理（十五）：Transformer介绍

Transformer能够利用分布式GPU进行并行训练，提升模型训练效率在分析预测更长的文本时，捕捉间隔较长的语义关联效果更好Transformer网络架构Transformer模型分为输入、输出、编码器、解码器四个部分

GeniusAng丶·2022-12-06 23:40

计算数独的脚本

总体逻辑为：从行列上去寻找非重复值，直到找到一个可选的唯一值，重复遍历找到最终的确认结果。importmathclasssudoku():def__init__(self,sudo_list):self.sudo_list=sudo_listself.init_range=set([xforxinrange(1,10)])def_init_list(self):self.sudo_list_bak

OzupeSir·2022-12-06 17:55

使用“BERT”作为编码器和解码器(BERT2BERT)来改进Seq2Seq文本摘要模型

让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。Transformer架构由两个主要构建块组成——编码器和解码器——我们将它们堆叠在一起形成一个seq2seq模型。

数据派THU·2022-12-06 15:48

Longformer中文长文本摘要生成

1Longformer之前做了BART中文摘要生成，但是因为项目需求是中文长文本摘要生成，因此在此采用Longformer完成中文摘要生成（实际用的是LED，Longformer基础上添加了解码器），11G

道天翁·2022-12-06 15:46

图像压缩原理

目录前言为什么要压缩压缩方法空间冗余时间冗余视觉冗余压缩方法无失真压缩有失真压缩预测编码变换编码统计编码一些常用概念图像压缩的要素视频压缩中的概念前言之前整理过的视频编解码器工作原理消除视频冗余的方法及原理视频的压缩是基于图像压缩

Spark！·2022-12-06 14:38

Vision Transformers for Dense Prediction

我们将视觉转换器的各个阶段的tokens组合成各种分辨率的类图像表示，并使用卷积解码器逐步将它们组合成全分辨率预测。转换器的主干过程表示在一个恒定

Booo0m·2022-12-06 13:02

用于密集预测的视觉转换器 Vision Transformers for Dense Prediction

本文将视觉转换器各个阶段的toker（翻译是令牌，但我感觉更像一个图像块）组装成各个分辨率的类图像表示，然后在解码器阶段进行组合，从而生成全分辨率预测。transformer采用恒定且相对较高

韩十三*·2022-12-06 13:53

【arXiv2022】GroupTransNet: Group Transformer Network for RGB-D Salient Object Detection

paper：https://arxiv.org/abs/2203.10785目录一动机二方法三网络框架3.1模态纯化模块（MPM）3.2尺度统一模块(SUM)3.3多Transformer解码器(MTE

小羊咩~·2022-12-06 13:16

自动编码器python_算法进阶(一)之自动编码器

自动编码器(autoencoder)是神经网络的一种，该网络可以看作由两部分组成：一个编码器函数h=f(x)和一个生成重构的解码器r=g(h)。

weixin_39981681·2022-12-06 10:15

transformer基本结构

CSDN博客_transformer面试21个Transformer面试题的简单回答_视学算法的博客-CSDN博客bert是基于transformer的双向编码器，gpt是基于transformer的解码器

茉莉_Molly·2022-12-05 22:51

IQT：使用Transformer进行感知图像质量评估（CVPRW）

背景介绍][Transformer][图像质量评估/IQA][衡量图像质量评估指标的准确性][模型解读][总体结构][特征提取backbone][Transformer编码器][Transformer解码器

Change_ZH·2022-12-05 17:19

音视频开发学习--03ffmpeg命令参数学习

设置要输出的视频帧数-b设定视频码率-b:v视频码率-r设定帧速率-s设定画面的宽与高-vn不处理视频-aspectaspect设置横纵比4:316:9或1.33331.7777-vcodec设定视频编解码器

像影子追着光梦游_·2022-12-05 16:01

10x倍加速PDE的AI求解：元自动解码器求解参数化偏微分方程

研究背景科学和工程中的许多应用需要求解具有不同方程系数、不同边界条件甚至不同求解域形状的偏微分方程(PartialDifferentialEquation，PDE)，即需要求解一个方程族而不是单个方程。这类应用经常在反问题求解、控制和优化、风险评估和不确定性量化领域中出现。从数学上讲，这类应用需要求解以下参数化偏微分方程(ParametricPDE)：第一类方法是用神经网络去近似单个PDE的解。这

昇思MindSpore·2022-12-05 15:59

牛客之数独合理吗？

/contest/19306/1025来源：牛客网时间限制：C/C++1秒，其他语言2秒空间限制：C/C++262144K，其他语言524288K64bitIOFormat:%lld题目描述众所周知，数独是一款简单上手

不会敲代码的破茧·2022-12-05 14:54

【深度学习】动手学深度学习——编码器-解码器

参考资料：https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-modern/encoder-decoder.html1深度学习简介核心思想：用数据编程机器学习：寻找适用不同问题的函数形式，以及如何使用数据来获取函数的参数。深度学习：机器学习中的一类函数，形式为多层神经网络。赫布理论：神经通过正向强化来学习（感知机算法原型）随机梯度下降：强化合理的，惩罚不合理的，获得好的网络参数

岁月漫长_·2022-12-05 13:57

机器翻译 :seq2seq

seq2seq:机器翻译的模型与其他语言模型的不同之处在于，机器翻译的模型是由编码器和解码器两部分组成。两个部分都需要进行训练。其中解码器我们有时候也称为特征提取器。

Walter Wu·2022-12-05 09:21

知识图谱之nlp端到端实体-关系抽取最强综述

知识图谱之nlp端到端实体-关系抽取最强综述主要分类方法根据模型结构特点：1、基于解码机制（decoder-based）：通过编解码机制依次，其中解码器一次像机器翻译模型一样依次提取一种关系、提取一个单词

透视AI·2022-12-05 09:36

神经网络中的降维和升维方法 (tensorflow & pytorch)

大名鼎鼎的UNet和我们经常看到的编解码器模型，他们的模型都是先将数据下采样，也称为特征提取，然后再将下采样后的特征恢复回原来的维度。

凌逆战·2022-12-05 09:14

视频压缩工具FFmpeg的使用（中）

FFmpeg官网视频压缩著名的开源库，具有封装好的API便于使用，也可以通过ffmpeg自行搭建编解码器。

咸鱼.m·2022-12-05 08:02

WebRTC 的黎明

WebRTC使用多种视频和音频编解码器，使任何人都能够创建下一代通信应用程序

爱孜文·2022-12-04 23:10

Transformer中的Self-Attention以及Multi-Head Self-Attention（MSA）

arxiv.org/abs/1706.03762](https://arxiv.org/abs/1706.03762)占主导地位的序列转导模型是基于复杂的递归（RNN）或卷积神经网络（CNN）的编码器-解码器

Le0v1n·2022-12-04 20:02

Deep Multimodal Representation Learning（深度多模态表示学习）

多模态融合的核心问题是异质性间隙，而为了便于讨论如何缩小异质性差距，根据不同模态集成的底层结构，我们将深度多模态表示学习方法分为三个框架：联合表示、协调表示和编解码器（如上图Fig1）.那么又为什么称为表征学习呢

霓虹甜心z·2022-12-04 13:44

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

“编码器-解码器”的简单实现参考1.使用Nu

uvuvuvw·2022-12-04 13:00

【2021-IEEE】Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey

概述作者在本次调查中，涵盖了语义和实例级分割的广泛开创性工作，包括全卷积像素标记网络，编码器-解码器体系结构，多尺度以及基于金字塔的方法，递归网络，视觉注意模型和对抗环境中的生成模型。

PRSer_Carrot·2022-12-04 12:29

论文解析[6] Transformer: Attention Is All You Need

论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762代码地址：https://github.com/tensorflow/tensor2tensor文章目录摘要3模型结构3.1编码器和解码器

默_silence·2022-12-04 10:56

点云补全网络 PF-Net小笔记

多尺度特征解码器，作者声称可以更好地考虑局部几何特征在重建策略方面，不同于以往关注全部的点云，这项工作重点关注丢失的部分，好处是没有丢失的点云的还可以保持原始的形状。借鉴GAN形成adv损失。

ANTennaaa·2022-12-04 10:19

C/C++音视频高级开发 FFmpeg编程入门

媒体流（Stream）：表示时间轴上的一段连续数据，如一段声音数据、一段视频数据或一段字幕数据，可以是压缩的，也可以是非压缩的，压缩的数据需要关联特定的编解码器（有些码流音频他是纯PCM）。

普通网友·2022-12-04 08:45

笔记——BERT模型

质量有可能很差，只有自己看的懂，所以看的笔记的大致看看就可以，我也正在积累，等感觉没问题了就会重新整理再发一次术语掩码语言模型（MLM）任务句子连贯性判定（NSP）任务bert解释bert其实就是砍掉解码器的

Happy丶lazy·2022-12-04 07:07

医学图像分割：UNet++

UNet++的目标是通过在编码器和解码器之间加入Dense

孙琪翔·2022-12-04 03:10

Pytorch实现AutoEncoder自动编码器

通过算法模型包含两个主要的部分：Encoder（编码器）和Decoder（解码器）。编码器的作用是把高维输入X编码成低维的隐

爱玩电动的阿伟·2022-12-04 02:03

【Pytorch】自编码器

自编码器的结构如下：输入->编码器->嵌入->解码器->输出输入数据经过编码压缩得到低维度向量，这个部分称为编码器，因为它产生了低维度嵌入或编码。

CC‘s World·2022-12-04 02:01

注意力机制与Transformer

ScaledDot-ProductAttentionMulti-HeadAttentionTransformerModelArchitecture（模型结构）EncoderandDecoderStacks（编码器栈和解码器栈

云霄6166·2022-12-03 11:05

deeplabV3+网络实现及解析

简介 DeepLabV3+通过添加一个简单而有效的解码器模块，从而扩展了DeepLabV3，以优化分割结果，尤其是沿对象边界的分割结果。

huserblog·2022-12-03 08:19

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