论文参考文献查找第50页

c语言二分查找法

c语言二分查找法注意:二分查找法只适用于一组有序数据例如:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10。

shixiaowei00·2024-02-11 19:51

写在2018年三分之一的最后30分钟

张先生五一假期我们见面，明显感觉对我们感情的处理更有温度了，遇事不慌不乱，理性去分析，他的论文遇到点新问题，给我说了下他的问题，然后我俩就一起分析问题产生的核心原因和解决方案！为我们的成长感到高兴！

爱旅游的小静·2024-02-11 19:47

论文笔记：相似感知的多模态假新闻检测

整理了RecSys2020ProgressiveLayeredExtraction:ANovelMulti-TaskLearningModelforPersonalizedRecommendations）论文的阅读笔记背景模型实验论文地址

图学习的小张·2024-02-11 19:11

C++——二叉树排序树

文章目录1二叉搜索树概念2二叉搜索树操作与模拟实现2.1二叉搜索树的查找非递归版本递归版本2.2二叉搜索树的插入非递归版本递归版本2.3二叉搜索树的删除非递归版本递归版本3二叉搜索树的应用（K模型、KV

有效的放假者·2024-02-11 18:10

使用Beautiful Soup库解析网页

它能够实现惯用的文档导航，查找，修改文档的方式等功能。

Mr李小四·2024-02-11 18:38

Attention Is All You Need

文章为翻译，仅供学习参考论文下载地址：[1706.03762]AttentionIsAllYouNeed(arxiv.org)作者：AshishVaswani；NoamShazeer；NikiParmar

ggqyh·2024-02-11 18:35

Data Augmentation and Deep Learning Methods in SoundClassification: A Systematic Review

文章为翻译，仅供学习参考论文原地址：DataAugmentationandDeepLearningMethodsinSoundClassification:ASystematicReview作者：OlusolaO.Abayomi-Alli

ggqyh·2024-02-11 18:05

Deep Learning for Audio Signal Processing

论文地址：DeepLearningforAudioSignalProcessing|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore作者：HendrikPurwins,BoLi,TuomasVirtanen

ggqyh·2024-02-11 18:34

9、神经网络三：学习与评价

9.4.1一阶（SGD），动量，内斯特罗夫动量9.4.2学习速率的退火9.4.3二阶方法9.4.4每个参数自适应学习率(Adagrad,RMSProp)9.5超参数优化9.6评价9.7模型集成9.8总结9.9参考文献在前面的

qxdx.org·2024-02-11 18:03

【LOAM系列】一：LOAM论文及代码阅读笔记

LOAM2014JiZhangLOAM中文注释版：https://github.com/cuitaixiang/LOAM_NOTEDLOAM笔记及A-LOAM源码阅读：https://www.cnblogs.com/wellp/p/8877990.htmlLOAM代码解析：https://blog.csdn.net/liuyanpeng12333/article/details/82737181A

塞拉摩·2024-02-11 18:02

论文学习1----理解深度学习需要重新思考泛化Understanding deep learning requires rethinking generalization

——论文地址：Understandingdeeplearningrequiresrethinkinggeneralization1、有关新闻1.1新闻一：参考1：机器之心尽管深度人工神经网络规模庞大，但它们的训练表现和测试表现之间可以表现出非常小的差异

夏洛的网·2024-02-11 18:02

H 指数问题

问题：给你一个整数数组citations，其中citations[i]表示研究者的第i篇论文被引用的次数。计算并返回该研究者的h指数。

N. LAWLIET·2024-02-11 18:53

Linux文件管理知识:查找文件

在Linux系统中，查找文件是一个常见的操作。以下是一些常用的查找文件的方法：使用find命令：find命令是Linux中最强大的文件查找工具之一。

·2024-02-11 18:47

vim替换命令 “:s“

它的基本格式为:s/pattern/replacement/flags，其中"pattern"是你想要查找的文本，"replacement"是你想要替换的文本，"flags"是用于控制替换行为的标志。

·2024-02-11 18:12

如何获取和查找您的Android设备的序列号

本文将为大家介绍如何获取和查找Android设备的序列号。一、什么是Android设备的序列号Android设备的序列号是一个由设备制造商提供的唯一标识符，

·2024-02-11 18:06

别为自己找借口

自从工作后，几十年，除了写了三四篇论文，从没有好好写过文章。总是觉得没时间或者没一个好的环境。今年，我开始学习写作，同样的环境，我也能抽出时间。现在想想，之前都是借口。

阿霞_ecdb·2024-02-11 18:11

因果学习及反因果学习（论文翻译）

OnCausalandAnti-causalLearning本博文对论文OnCausalandAnti-causalLearning的摘要和模型部分做了翻译和小修改，本论文主要描述因果学习中常见的几类基于函数估计的模型

三分钟湿度·2024-02-11 18:32

CTFHub-Web-密码口令 WriteUp

二、默认口令 1.题目内容 2.解题思路网上查找该产品的默认用户名和密码 3.解题过程查询到默认用户名为eyougw，密码为admin@(eyou)，成功登陆后，CaptureTheFlag

曾小健_0532·2024-02-11 18:32

点云——噪声（代码）

这篇之前写的，主要是对P2B点云跟踪进行复现以及学习记录，里面也包含了一些对点云的理解P2B论文复现——点云学习记录_etw_pytorch_utils.git-CSDN博客对PTT代码是更为熟悉

江河地笑·2024-02-11 17:18

深入了解 Python MongoDB 查询：find 和 find_one 方法完全解析

在MongoDB中，我们使用find()和find_one()方法来在集合中查找数据，就像在MySQL数据库中使用SELECT语句来在表中查找数据一样查找单个文档要从MongoDB的集合中选择数据，我们可以使用

·2024-02-11 17:04

OPC UA 信息模型云库简介

凭借其多云架构，UA云库见证了所有主要云供应商利用开放接口的贡献，并可用于共享、查找和协作OPCUA信息模型。

姚家湾·2024-02-11 17:16

Redis 7.0性能大揭秘：如何优化缓存命中率？

比如，咱们可以用哈希表存储共同前缀的键，这样既节省了内存，又提高了查找效率。看这个例子

·2024-02-11 17:27

揭秘神秘的字符串匹配工具——正则表达式

正则表达式又称规则表达式（RegularExpression，在代码中常简写为regex、regexp或RE），是一种用于匹配、查找、替换文本的强大工具。

·2024-02-11 17:22

作业

这几天都是在搞作业连着三天三门课的作业这个学期终于不再有作业了跨一点点两门课之间还是可以有一点点关联的果然需要理论支撑啊哇哇哇太南了论文

爱元若哥哥·2024-02-11 17:02

在路上

我终于溜出来了虽然论文进度才到初稿（ps.魔鬼导师改的太慢了一点⑧）研究生师兄安排工作，以及学术周的考研分享，但都不想管了很久没有坐绿皮火车了，看着好有感觉，但真的好慢，有时间一定要坐绿皮去穿越戈壁！

柚子爱榛子·2024-02-11 17:23

加油哇

√3.复试口语*2点+复习*10遍+√面试(8h√)1.自我介绍进一步修改(2.5h√)2.①热点搜索1个+输出(2h√)②教师的建议-完成到10条(1.5h√)③名著导读1h(1h√)3.日本手工艺论文粗略阅读

小阮小阮又甜又软·2024-02-11 17:57

百度引流讲解每天引流500精准客户方法

近来，百度创始人李彦宏参加了贵阳数博会，并在“人工智能”环节中发言表明：为确保用户的取得更好的体会，百度推出新的查找“简略查找”，许诺“简略查找永无广告”！此言一出，全场哗然！

林百强·2024-02-11 17:37

2022-12-21

mba论文的类型以及写作特点（一）“MBA论文可分为专题研究类、调查研究类、案例分析类、企业诊断类四种类型。

牛奶加面包·2024-02-11 16:41

webpack中watch的配置以及打包文件添加注释

，只要保存，webpack将自动为我们进行打包watch的配置watch可以直接使用，只要在打包命令后面跟--watch就可以了，但这只是基础用法，通过配置watch我们可以减少因各种人为习惯造成很难查找的原因

饥人谷_米弥轮·2024-02-11 16:21

Trie 字典树的两种实现方式

Trie，又称字典树、单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。

Daydreaming Kid·2024-02-11 16:57

Nginx实战：3-日志按天分割

logrotate配置分割1.logrotate简单介绍2.新增切割nginx日志的配置文件3.备份日志压缩4.分割日志后缀改为日期前言nginx日志文件建议按照天的维度进行分割，方便快速按照天的维度分析以及查找报错定位一

龙叔运维·2024-02-11 16:18

【论文精读】EfficientNet

摘要以往的卷积网络模型通过缩放深度，宽度和图像大小的其中之一或之二来扩大网络以实现更好的结果，但这种思想下经常产生次优的精度和效率的算法。本文认为通过同时平衡网络宽度、深度、分辨率的缩放倍数来扩大卷积网络，可以达到更好的精度和效率。框架优化目标定义卷积网络层iii为：Yi=Fi(Xi)Y_i=F_i(X_i)Yi=Fi(Xi)其中FiF_iFi是卷积算子，YiY_iYi为输出张量，XiX_iXi为

None-D·2024-02-11 15:43

【论文精读】GPT2

摘要在单一领域数据集上训练单一任务的模型是当前系统普遍缺乏泛化能力的主要原因，要想使用当前的架构构建出稳健的系统，可能需要多任务学习。但多任务需要多数据集，而继续扩大数据集和目标设计的规模是个难以处理的问题，所以只能采取多任务学习的其他框架。目前在语言任务上表现最佳的多任务学习系统，利用了预训练和监督微调的结合，通用的预训练系统可以在微调后在多个任务上表现良好，但微调仍需要监督数据。故本文做出证明

None-D·2024-02-11 15:43

【论文精读】GPT1

摘要如何从大量未标注文本中获取词级别的信息有两个主要挑战，使用何种优化目标能有效地学习文本表示，如何有效地将学习到的表示迁移到目标任务。针对这些问题，本文提出一种无监督预训练和有监督微调的组合的半监督方法，具体为：采用两阶段训练过程，首先使用语言建模目标在大量未标注数据上学习模型的初始参数，随后使用有监督目标微调预训练模型以适应目标任务模型架构使用Transformer，其在处理文本中的长期依赖关

None-D·2024-02-11 15:42

【论文精读】Swin Transformer

摘要ViT的缺点：Transformer在语言处理中的基本元素是wordtoken，其特点是语义信息比较密集。而ViT中token的尺度（scale）是固定的，且视觉token携带的语义信息比语言文字序列差，故认为不适合视觉应用图像分辨率高，像素点多，如果采用ViT模型，自注意力的计算量会与像素的平方成正比，计算复杂度过高是导致ViT速度慢的主要原因故本文做出改进：基于滑动窗口机制，具有层级设计（

None-D·2024-02-11 15:12

【论文精读】ViT-Adapter

摘要视觉transformer类的模型可以分为普通ViT和视觉transformer变体两类。后者通常使用局部空间操作将特定于视觉的归纳偏差引入到其架构中，故而可以产生更好的结果（如SwinTransformer）。但普通的ViT可以使用包括图像，视频和文本的大量多模态数据进行预训练，这鼓励模型学习丰富的语义表示，但与特定于视觉的transformer变体相比，普通ViT在密集预测方面有决定性的缺

None-D·2024-02-11 15:12

【论文精读】 Vision Transformer（ViT）

摘要验证了当拥有足够多的数据进行预训练的时候，ViT的表现就会超过CNN，突破transformer缺少归纳偏置的限制，可以在下游任务中获得较好的迁移效果。架构如上图，给定图像x∈RH×W×Cx\in\Reals^{H\timesW\timesC}x∈RH×W×C分割为2Dpatch序列xp∈RN×(P2⋅C)x_p\in\Reals^{N\times(P^2\cdotC)}xp∈RN×(P2⋅C

None-D·2024-02-11 15:11

【论文精读】RetNet

摘要Transformer是大型语言模型的主流架构。然而，transformer的训练并行性是以低效的推理为代价，这使得transformer对部署不友好。不断增长的序列长度会增加GPU内存消耗和延迟，并降低推理速度。许多算法都在继续开发下一代架构，旨在保持训练并行性和transformer的竞争性能，同时具有高效的O(1)O(1)O(1)推理复杂度。但同时实现上述目标是具有挑战性的，即所谓的不可

None-D·2024-02-11 15:11

【论文精读】Transformer

摘要以往的循环神经网络如LSTM和GRU，在序列建模和翻译问题中已经成为最先进的方法，但由于其循环结构，导致无法并行化计算，且难以对长序列的全局关系建模。故本文提出Transformer，一种非递归式的模型架构，完全依靠注意力机制来获取序列输入和输出之间的全局依赖关系，且Transformer允许并行化计算。具体为：提出自注意力机制，是一种为了方便计算序列表示而关联单个序列的不同位置的注意力机制基

None-D·2024-02-11 15:40

半夜瑜海

——给三年前的你十一月十一日十一点十一分，听着汪苏泷的小星星，看着繁琐的书籍和满桌的论文图稿，我突然想起了你。

齐鲁一书生·2024-02-11 15:25

《锦江记忆》18：东门大桥桥连洞

清光绪五年（公元1879年），这两个名字都还在用，但从清光绪二十年（公元1894）成都地图上查找，就变成了东门和东门大桥了。

完璧·2024-02-11 15:51

MIA | Multi-modal contrastive mutual learning and pseudo-label re-learning for semi-supervised medic

Multi-modalcontrastivemutuallearningandpseudo-labelre-learningforsemi-supervisedmedicalimagesegmentation论文标题

CodeCognizer（代码认知者）·2024-02-11 14:50

【论文解读】Document-Level Relation Extraction with Adaptive Focal Loss and Knowledge Distillation

目录1Introduction1Docre任务比句子级任务更具挑战性：2现有的Docre方法：3现有的Docre方法存在三个局限性2Methodology1使用轴向注意力模块作为特征提取器：2第二，提出适应性焦距损失3第三用知识蒸馏相关知识类别不平衡问题长尾类分布交叉熵损失和二元交叉熵损失二元交叉熵损失定义为知识蒸馏全文翻译https://baijiahao.baidu.com/s?id=1737

Queen_sy·2024-02-11 14:19

半监督语义分割论文学习记录

Semi-SupervisedSemanticSegmentationwithCross-ConsistencyTraining1.1motivation一致性训练的目的是在应用于输入的小扰动上增强模型预测的不变性。因此，学习的模型将对这样的小变化具有鲁棒性。一致性训练的有效性在很大程度上取决于数据分布的行为，即集群假设，其中类必须由低密度区域分隔。在语义分割中，在输入中，我们没有观察到低密度区域

西瓜真的很皮啊·2024-02-11 14:19

2022-02-15

电话不断，电话的内容全是外边单位打来的，主要就是通知开会、取文件、还有催办文件、查找文件。

冰蓝2018·2024-02-11 14:00

读后续写

这两天翻遍各大英语学习公众号，下载了一些关于读后续写的论文，算是有了点眉目。续写的文章，一般来说，是情节曲折的记叙文。

wowojn·2024-02-11 14:43

Arxiv网络科学论文摘要15篇(2020-02-27)

在线领域的贝叶斯社会影响;比较特征提取方法和收入推断的预测用变量;谁是电影宇宙的中心？使用Python和NetworkX解读影星社会网络;Twitter上谣言传播的信息扩散途径和识别;计算批发及零售业数据交易市场的时空数据价值;MGA：网络的动量梯度攻击;优化跨区医院分布减少结核病死亡;社会困境中远离坏选择比接近好选择的结果更好;展示社会物联网对社会方面影响的仿真模型;网络表示学习用于链路预测：相

ComplexLY·2024-02-11 14:05

算法 2.4.1 二分查找【leetcode 704】

题目描述给定一个n个元素有序的（升序）整型数组nums和一个目标值target，写一个函数搜索nums中的target，如果目标值存在返回下标，否则返回-1。示例1:输入:nums=[-1,0,3,5,9,12],target=9输出:4解释:9出现在nums中并且下标为4示例2:输入:nums=[-1,0,3,5,9,12],target=2输出:-1解释:2不存在nums中因此返回-1提示：你

珺王不早朝·2024-02-11 13:43

2022-5-26晚间日记

今天个阴雨连绵的日子起床：6:30就寝：23:00天气：阴雨连绵心情：一般叫我起床的不是闹钟是习惯下的按部就班年度目标及关键点：论文发表三篇本月重要成果：第一篇论文成功见刊；挖空心思的厨艺大增人际的沟通无论身处何方何时何地

星沐晨·2024-02-11 13:06

QT入门-基本控件

1.QTextEditqt助手查看可知一些信息,其余信息见全文1.1functionspublicfunction如下:使用时通过QT助手查找实例:#include"mainwindow.h"#include"ui_mainwindow.h"MainWindow

robes knight·2024-02-11 13:29

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