自上而下

数据存储——存储图像

图像数字化（一）图像数字化1.图像采样2.数字图像的技术指标3.编码（三）数字图像的分类1.光栅图2.矢量图总结：图像数字化的过程（一）图像数字化按一定空间间隔，自左至右，自上而下提取画面信息，并按一定精度进行量化的过程
不是乖小孩·2022-11-30 10:48

学习笔记-大数据之路-数据模型篇-数据整合及管理体系-模型实施

9.4，模型实施9.4.1，业界常用的模型Kimball和Inmon模型9.4.2，OneData实施过程指导方针数仓建设时，需要充分进行业务调研（自下而上）和需求分析（自上而下）。
dyson不只是吹风机·2022-11-29 19:16

2021-04-21

V模型（测试）V模型的优缺点（测试重点）1、优点：包含了底层测试（单元测试）和高层测试（系统测试）；清楚的标识了开发和测试的各个阶段；自上而下逐步求精，每个阶段分工明确，便于整体项目的把控。
Glut_程序汪·2022-11-29 18:21

软件测试模型-V模型

具体的流程如图所示：V模型的优点：1、包含了底层测试（单元测试）和高层测试（系统测试）；2、清除地表示了开发和测试的各个阶段；3、自上而下逐步求精，每个阶段分工明确，便于整体项目的把控V模型的缺点：1、
机智的测试生活·2022-11-29 18:08

软件测试V模型和W模型的区别

一：V模型V模型的优缺点（测试重点）（1）优点：包含了底层测试（单元测试）和高层测试（系统测试）；清楚的标识了开发和测试的各个阶段；自上而下逐步求精，每个阶段分工明确，便于整体项目的把控。
番茄番茄番茄.·2022-11-29 18:05

李航老师《统计学习方法》第十四章聚类方法课后题答案

1、试写出分裂聚类算法，自上而下地对数据进行聚类，并给出其算法复杂度。解：算法流程大致如下：输入：数据集T，指定需要划分的簇数k输出：k个数据集的子集将数据集T中的所有样本作为一个初始簇。
六七～·2022-11-28 10:38

《统计学习方法（第2版）》李航 第14章 聚类方法 思维导图笔记 及 课后习题答案（步骤详细） k-均值 层次聚类 第十四章

思维导图：14.1试写出分裂聚类算法，自上而下地对数据进行聚类，并给出其算法复杂度。
ML--小小白·2022-11-28 10:38

【Keras】注意力机制（Attention）

分为聚焦式注意力和基于显著性的注意力：聚焦式注意力（FocusAttention）：自上而下的、有意识的注意力。指有预定目的、依赖任务的、主动有意识地聚焦于某一对象的注意力。基于显著性的注意力（S
茶哩·2022-11-28 08:48

数仓：维度建模

底层业务的数据驱动为导向同时结合业务需求驱动2、便于数据分析屏蔽底层复杂业务简单、完整、集成的将数据暴露给分析层3、底层业务变动与上层需求变动对模型冲击最小化业务系统变化影响削弱在基础数据层（资金订单改造）结合自上而下的建设方法削弱需求变动对模型的影响数据水平层次
//承续缘_纪录片·2022-11-27 14:40

Reverse attention for salient object detection阅读笔记

首先，使用残差网络学习侧向输出残差特征来进行显著性细化，其次，我们提出了反向注意，以自上而下的方式引导侧向输出残差特征。通过从侧面输出特征中删除当前预测的显著区域，网络可以最终发现丢失的对象部
Ma lidong·2022-11-26 19:54

Python 深度学习实战：75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案

本书提供了自上而下和自下而上的方法来展示深度学习对不同领域现实问题的解决方案。这些应用程序包括计算机视觉、自然语言处理、时间序列预测和机器人。
sdf57·2022-11-26 18:39

Feature Pyramid Networks for Object Detection

开发了一种具有横向连接的自上而下的架构，用于在所有尺度上构建高级语义特征图。这种称为特征金字塔网络(FPN)的架构在多个应用程序中作为通用特征提取器显示出显着的改进。在
ZhiBing_Ding·2022-11-26 03:56

推荐召回算法之深度树模型

模型主要思想是通过自上而下遍历树节点来为每个用户-节点对做出决策，从粗略到精细地预测用户兴趣。该模型是一种召回模型，在下图系统中User-candidatesmatc
兆比特·2022-11-23 08:22

期末考试：编译原理复习综合题

1.文法点击学习编译原理（第一讲——语法描述）.2.构造有限自动机点击学习编译原理（第二讲——词法分析）.3.预测分析点击学习编译原理（第三讲——自上而下分析）.4.算符优先分析点击学习编译原理（第四讲
国民小跟班·2022-11-23 00:23

11.20周报--复现HRNet和收集人体姿态估计相关论文

ACCV2018CVPR20182019202020212022ECAI2020ECCV201820202022ICCV20192021IJCAI2022期刊CVIU-2018IJCV-2021注意力机制自上而下自下而上前言本周将
GFM0521·2022-11-22 22:40

编译原理实验-预测分析程序

（1）总体要求：1)根据文法手工或程序方式构造预测分析表；2)采用程序方式构造预测分析表时，需计算First()和Follow()集合，有一定难度；3)根据预测分析表，设计并实现预测分析总控程序，完成自上而下的语法分析器
wyyoowyy·2022-11-22 21:30

【文献翻译CVPR2022】SoftGroup for 3D Instance Segmentation on Point Clouds

点云三维实例分割的软分组目录点云三维实例分割的软分组摘要1简介2相关工作3方法3.1逐点预测网络3.2软分组3.3自上而下的精细化3.4多任务学习4实验4.1实验设置4.2基准结果4.3定性分析4.4.
小牛iiii·2022-11-22 08:05

论文笔记：Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering

论文链接在该论文中，自下而上的机制（基于FasterR-CNN）提出了图像区域，每个区域都有一个相关的特征向量，而自上而下的机制决定了这些特征向量的权重3.1节，描述了实现自下而上注意模型的方法；3.2
SCUT_JQ·2022-11-22 01:54

论文解读：Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering

文章提出一种自上而下与自下而上相结合的注意力模型方法，应
yealxxy·2022-11-22 01:22

Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering阅读笔记

自上而下的视觉注意机制被广泛应用于图像字幕和视觉问答（VQA）中，通过精细的分析甚至多个步骤的推理来实现更深入的图像理解。
untitled713·2022-11-22 01:22

Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering

自上而下的机制：确定特征权重。提出了一种自下而上和自上而下的结合注意力机制，使注意力能够在对象和其他显著图像区域上计算。这是注意力（Attention）被考虑的基础。
pinkshell_1314·2022-11-22 01:43

【多人姿态估计】AlphaPose_yolov5复现

由于自上而下的多人人体姿态估计与跟踪，检测问题会影响最后的送到进行姿态估计的输入，最终影响其性能。根据分析，基本可以知道Alphapose跟踪用的是目标跟踪与姿态估计。
聿默·2022-11-21 19:10

CVPR2022 做语义分割不用任何像素标签，UCSD、英伟达在ViT中加入分组模块

除了自下而上的推理，识别过程中自上而下的反馈信号，能够更好地
我爱计算机视觉·2022-11-21 14:34

Halcon 第五章『模板匹配Matching』◆第4节：基于形状的模板匹配|Shape-Based

接着在图像金字塔层中自上而下逐层搜索模板图像，直到搜索到最底层或者得到确定的匹配结果为止。该方法使用边缘特征定位物体，对于很多干扰因素不敏感，如光照和图像
Lushiqun·2022-11-21 06:39

论文笔记-BANet: Bidirectional Aggregation Network with Occlusion Handling for Panoptic Segmentation

任务的典型解决方案是自上而下的深度学习方式——首先识别实例，然后分配给
Lyndsey·2022-11-21 01:24

two stage(两阶段实例分割)自上而下(Top-Down)和自下而上(Bottom-Up)

自上而下（Top-Down） 自上而下的实例分割方法的思路是：首先通过目标检测的方法找出实例所在的区域（boundingbox），再在检测框内进行语义分割，每个分割结果都作为一个不同的实例输出。 
a little cabbage·2022-11-20 12:07

机器学习：决策树与随机森林

决策树的构建是一种自上而下的归纳过程，用样本的属性作为节点，属性的取值作为分支的树形结构。因此，每棵决策树对应着从根节点到叶节点的一组规则。基本思想：决策树利用书的结构将数据二分类。
muyi沐一·2022-11-20 09:23

python决策树剪枝_决策树剪枝的方法与必要性

ID3算法的基本思想是贪心算法，采用自上而下的分而治之的方法构造决策树。
weixin_39850787·2022-11-20 09:19

《第一次晨会收获》中原焦点团队杜红娜焦点网络初级21期平顶山坚持分享第985天（约练共355场）（2022/11/19）星期六 晴

东方智慧，人人必修，自上而下，皆需学习！只有终身学习才能让自己秀外慧中，心怀天下！学习贵在输出，学进去是知识，讲出来是能力。只要开始永远不晚，只要相信就有可能！
那朵红色杜鹃花·2022-11-19 14:00

数据挖掘之C4.5决策树算法

决策树是从根节点开始自上而下逐渐生成树状结构。决策树的剪枝：在决策树学习中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分
my0214163·2022-11-19 13:31

【决策树】预剪枝和后剪枝

1.预剪枝（自上而下）2.后剪枝（自下而上）(1)剪枝前acc=3/7。关注“乌黑”的分支，测试集中的8,9均判断错误。
qq_54867493·2022-11-19 07:25

**数据挖掘--决策树ID3算法（例题）

二叉树的内部结点（非叶子结点）一般表示为一个逻辑判断，构造决策树的方法是采用自上而下的递归方法。首先要先知道熵和信息增益怎么求。
Alpine_snow·2022-11-19 03:44

彻底搞懂nodejs事件循环

nodejs架构首先，我们先看下nodejs架构，下图所示：如上图所示，nodejs自上而下分为用户代码(js代码)用户代码即
·2022-11-16 23:39

FRNet：Feature Reconstruction Network for RGB-D Indoor Scene Parsing

为了解决这个问题，作者使用了内在的多层跨模态数据和反向传播去构建一个新的特征重建网络FRNet，具体来说，encoder为了获得自上而下的逐层特征。
翰墨大人·2022-11-16 07:20

React高级特性Context万字详细解读

正文在典型的React应用中，数据是通过props，自上而下地传
·2022-11-11 15:32

Web 3.0 很火，但它到底怎么来的？

互联网的形态为了便于分析，我把互联网按照“内容，软件，硬件”区分为三层，自上而下分别是
程序员小灰·2022-11-09 16:06

React高级特性之Context

正文在典型的React应用中，数据是通过props，自上而下地传递给子组件的。但是对于被大量组件使用的固定类型的数据（比如说，本地的语言环境，UI主题等）来说，这么做就显得十分的累赘和笨拙。
·2022-11-09 14:10

递归+递推 DFS+回溯+剪枝

目录递归+递推递归递归求斐波拉契数递归实现指数型枚举递归实现排列型枚举递归实现组合型枚举递推简单斐波那契翻硬币递归+递推递归递归可以理解为自上而下，生成一棵递归搜索树，把某一个问题分解成若干个同种子问题
小羊努力变强·2022-11-09 04:58

React的Context

React.createContext2.Context.Provider2.Class.contextType3.Consumer总结前言一、Context产生背景在开发中，比较常见的数据传递方式中，是通过props属性自上而下
唐璜Taro·2022-11-09 03:44

CONTEXT AUGMENTATION AND FEATURE REFINE- MENT NETWORK FOR TINY OBJECT DETECTION

将多尺度扩展卷积得到的特征进行融合，并自上而下注入特征金字塔网络，以补充上下文信息。在多尺度特征融合中，引入通道和空间特征细化机制来抑
小小小~·2022-11-04 10:22

彻底搞懂nodejs事件循环

nodejs架构首先，我们先看下nodejs架构，下图所示：如上图所示，nodejs自上而下分为用户代码(js代码)用户代码即
前端开发小陈·2022-11-03 15:55

day 36 自下而上学习法

直到再次在本书里面看到，卡片盒写作是自上而下的写作法，我才恍然大悟。一个好的理论，是需要和一个好的可执行的系统一起联合使用的。自下而上学习法，简单说就是：以个人兴趣和探索的问题为牵
吴佩在天涯·2022-11-01 09:52

【网络工程师笔记】——ACL

ACL的默认执行顺序是自上而下，在配置时要遵循最小特权原则、最靠近受控对象原则及默认丢弃原则。  华
衍生星球·2022-10-28 16:10

机器学习之聚类

2.2DummIndex(DI)三、距离计算1.针对有序属性2.针对无序属性3.针对混合属性四、原型聚类K-均值聚类算法python实现sklearn实现KMeans()参数及属性优点缺点五、层次聚类1.自上而下聚类
湫兮如风i·2022-10-28 15:58

司马迁“究天人之际”是何意？

儒家自下而上，道家自上而下。两个方向
雷子老师·2022-10-24 22:03

写给软件行业有“35岁危机”的你

这些看似距离老百姓十万八千里的行动，伴随着资本流向，自上而下，传递到“打工人”身上，就变成了可能要面对的降薪，裁员，就业难等问题。这也就是所谓的“时代的尘埃，落到个人身上，就会是一座山”。
Oliver_Le·2022-10-23 13:32

Image Captioning with Semantic Attention具有语义注意的图像标题学习笔记

我们的注意模型自然地将复杂神经网络框架中的自上而下和自下而上方法中的视觉信息结合起来。与最先进的方法相比，我们的算法可以显着提高性能。
周嘉伟·2022-10-20 22:04

金融机构在实施敏捷时面临的巨大障碍

以下是您的金融服务业务需要克服的几个关键挑战：自上而下的领导为了使敏捷模型能够全面改造企业，它应该被组织中各个级别的领导者所采用。然而，我所看到的在领导转变过程中指导领导的最大
·2022-10-20 22:58

React高级特性之Context

正文在典型的React应用中，数据是通过props，自上而下地传递给子组件的。但是对于被大量组件使用的固定类型的数据（比如说，本地的语言环境，UI主题等）来说，这么做就显得十分的累赘和笨拙。
·2022-10-19 14:40

自上而下与自下而上的项目计划： 哪个更适合 PMO？

自上而下的项目计划和自下而上的项目计划是当前最流行的项目管理方法，但只有一种最适合项目组合管理（PPM）的执行。自上而下和自下而上的项目计划有什么区别？下一个项目中使用哪一个？
·2022-10-18 09:42
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