论文-分布式

AI辅写疑似度检测：使用PaperPass的七个要点

大家好，今天来聊聊AI辅写疑似度检测：使用神码论文的七个要点，希望能给大家提供一点参考。
gpt886·2024-02-11 20:43

揭秘AI辅写疑似度标准：七个维度决定你的文本是否通过

以下是针对论文AI辅写率高的情况，提供一些修改建议和技巧，可以借助此类工具：还有：标题：揭秘AI辅写疑似度标准：七个维度决定你的文本是否通过在数字化时代，AI辅写工具成为了写作的得力助手。
gpt886·2024-02-11 20:43

陪标材料制作

（1）陪标时会以不同于主投方的产品与应标，如此次陪标是用Lenvon的分布式存储，超融合服务器，交换
吴亮16·2024-02-11 20:15

基于Python淘宝服装销售数据可视化系统设计与实现(Django框架) 研究背景与意义、国内外研究现状

所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！
黄菊华老师·2024-02-11 20:39

分布式一致性协议：Paxos

Paxos算法是LeslieLamport于1990年提出的一种基于消息传递且具有高度容错特性的共识（consensus）算法。一、角色说明proposers：提出提案，提案信息包括提案编号和提议的value；acceptor：收到提案后可以接受（accept）提案，若提案获得多数派（majority）的acceptors的接受，则称该提案被批准（chosen）；learners：只能“学习”被批
小明碎碎念·2024-02-11 19:36

中原焦点团队网络初级第25期 张梦瑾 坚持分享 第76天

今天又是小哭包儿的一天白天是因为写论文，看文献看到眼睛痛，写到头痛，还没写出来个丁卯。挫败感大大的。晚上爸爸又提到出国读博的事情。
小腊八儿·2024-02-11 19:54

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

分布式配置中心客户端

学习完整课程请移步互联网Java全栈工程师本节视频【视频】微服务框架-SpringCloud-分布式配置中心-客户端概述创建一个工程名为hello-spring-cloud-config-client的项目
撸帝·2024-02-11 18:05

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

【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

IP地址被攻击？如何有效防范

一、IP地址被攻击的常见原因：DDoS攻击：分布式拒绝服务（DDoS）攻击是一种常见的网络攻击手段，攻击者通过向目标IP地址发送大量的恶意流量，导致服务不可用或网络拥堵。入侵尝试：黑客可
·2024-02-11 18:34

Ceph入门到精通-sysctl参数优化

Ceph是一种开源的、高度可扩展的分布式存储系统，它可以在商业硬件上提供对象、块和文件系统的存储。
·2024-02-11 18:09

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

极限挑战：使用 Go 打造百亿级文件系统的实践之旅

JuiceFS企业版是一款为云环境设计的分布式文件系统，单命名空间内可稳定管理高达百亿级数量的文件。构建这个大规模、高性能的文件系统面临众多复杂性挑战，其中最为关键的环节之一就是元数据引擎的设计。
·2024-02-11 18:49

2024最新一期中国数据库流行榜公布：阿里云PolarDB登顶

墨天轮评价称，因云而生的PolarDB数据库以客户需求为导向，并在业界开创性地落地“三层解耦”架构、多主多写、HTAP、Serverless、集中与分布式一体化等一系列业内领先的前沿技术，为用户提供了灵活
·2024-02-11 18:11

SpringCloud-Nacos服务分级存储模型

一、服务分级模型1、服务分级模型介绍服务分级模型是一种将服务层次化组织的架构设计，通常用于大型分布式系统或微服务架构中。这种模型的目标是通
Damon小智·2024-02-11 18:22

一文带你读懂 PolarDB 分布式版集分一体化

作者：楼江航（七锋）日前，在阿里云PolarDB开发者大会上，阿里云PolarDB分布式产品部负责人黄贵发表了《分布式的PolarDB：分布式的能力，一体化的体验》主题演讲。
·2024-02-11 18:05

SpringCloud架构基础（上）

有的时候博客内容会有变动，首发博客是最新的，其他博客地址可能会未同步,认准https://blog.zysicyj.topSpringCloud技术栈开发分布式系统可能具有挑战性，复杂性已从应用程序层转移到网络层
·2024-02-11 18:38

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

Ubuntu 22.04 系统上安装 Git

Git是一个分布式版本控制系统，旨在跟踪软件开发过程中源代码的变化。它使多个开发人员能够在一个项目上进行协作，从而确保结构化和有组织的开发过程。
·2024-02-11 18:45

SpringCloud微服务实战——搭建企业级开发框架（三十九）：（Redisson）+自定义注解+AOP实现微服务重复请求控制

考虑到微服务分布式的场景，这里通过使用Redisson分布式锁+自定义注解+AOP的方式来实现后台防止重复请求的功能，基
·2024-02-11 18:55

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

SpringCloud微服务实战——搭建企业级开发框架（三十六）：使用Spring Cloud Stream实现消息中间件功能

在进行框架设计的时候，我们考虑是否能够和之前实现的短信发送、分布式存储等功能一样，抽象统一消息接口，屏蔽底层实现，在用到消息队列时，使用统一的接口代码，然后在根
·2024-02-11 17:42

数据库攻防学习之MySQL

MySQL0x01mysql学习MySQL是瑞典的MySQLAB公司开发的一个可用于各种流行操作系统平台的关系数据库系统，它具有客户机/服务器体系结构的分布式数据库管理系统。
·2024-02-11 17:09

HBase知识点总结

一、HBase基础HBase是一种建立在Hadoop文件系统之上的分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSQL数据库。HBase是BigTable的开源Java版本。
·2024-02-11 17:17

doris数据库介绍

目录1、简介2、特点3、doris架构4、doris数据表设计-分区与分桶5、doris的数据模型1、简介ApacheDoris是一个分布式在线分析处理（OLAP）数据库，它的特点是基于列存储的MPP架构
坎坷终究平坦·2024-02-11 17:43

Ceph入门到精通-sysctl参数优化

Ceph是一种开源的、高度可扩展的分布式存储系统，它可以在商业硬件上提供对象、块和文件系统的存储。
·2024-02-11 17:41

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

初识gRPC

允许开发者直接调用另一台服务器上的程序，而开发者无需另外的为这个调用过程编写网络通信相关代码，使得开发网络分布式程序在内的应用程序更加容易。RPC采用客户端/服务器端的工作模式，
F3nGaoXS·2024-02-11 17:09

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

实现分布式锁

背景分布式锁是一种用于协调分布式系统中多个节点之间并发访问共享资源的机制。在分布式系统中，由于存在多个节点同时访问共享资源的可能性，需要使用分布式锁来保证数据的一致性和正确性。
毛毛不怕困难·2024-02-11 16:20

【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

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
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