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初春的北京乍暖还寒，特别是夜晚来临时，寒意更浓。来到蓟门桥附近他们约定的地方，王睿奇远远的看见有个女孩儿，站在三环边辅路的路灯下不停跺着脚，从那个俏皮的马尾辫来看，应该就是龙晓芸了。虽然之前他们只见过一面，但他对龙晓芸的印象却极其深刻，因为这是他的第一个网友，上次见面时也是扎着一个这样的马尾。他快走两步，来到跟前一看，果然是她。王睿奇关切的问道，“你到了多久了？”“也刚到一会儿”。“冷不冷啊？”“

一、实验目的理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色熟练使用HDFS操作常用的Shell命令熟悉HDFS操作常用的JavaAPI二、实验平台操作系统：Ubuntu18Hadoop版本：Hadoop3.1.3JDK版本：1.8JavaIDE：eclipse三、实验内容和要求利用Hadoop提供的Shell命令完成下列任务：向HDFS中上传任意文本文件，如果指定的文件在HDFS中已经存在，由用户指定

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progressivegrowingofgansforimprovedquality,stablity,andvariation前人方法及缺陷Autoregressivemodels:PixelCNN生成清晰的图像，但是评估较慢，而且没有潜在的表示，因为它们直接对像素上的条件分布建模，这可能限制了它们的适用性variationalautoencoders(VAE):训练简单，但是由于模型的限制，产

今晚准备针对议论文学习该文体的答题方法！我给同学们准备了一篇范文！图片发自App以《读书是一种心灵修复》为范文。结合文后习题给孩子们总结答题方法！一说只要掌握住决窍，考试时的议论文阅读保证得高分！

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本文转载至机器之心专栏，作者：胡杰，原文地址：http://www.sohu.com/a/161633191_465975本届CVPR2017大会上出现了很多值得关注的精彩论文，国内自动驾驶创业公司Momenta联合机器之心推出CVPR2017精彩论文解读专栏。除此之外，Momenta还受邀在CVPR2017的ImageNetWorkshop中发表演讲，介绍Momenta在ImageNet2017

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1.FCN论文学习1.1写作背景卷积网络是视觉处理中可以有效生成多层特征的架构，是最前沿的技术。因此作者想构造一个“全卷积网络”，来处理任意尺寸的输入图片，并生成相应尺寸的输出。

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原始目标：AdversarialAutoencoder论文学习+代码实现遇到的问题：下载了两份代码（来源不同），但是都跑不出来，问题各异。

八点多起床，图书馆，上午主要查询了发改委，财政部，关于ppp融资的发展，下载了论文看的是关于欠发达地区关于准经营社会资本的退出机制研究下午睡到了三点多，论文学习的东西较少，没有学习成果，晚上去买了霸王茶姬

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Abstract为了解决异构性差距和语义差距带来的挑战，我们提出了integratingShannoninformationtheoryandadversariallearning.（香农信息理论),在异质性差距方面，我们将模态分类与信息熵最大化对立地结合起来。我们建立了一种模态分类器(作为鉴别器)，根据文本和图像的不同统计特性来区分它们。该鉴别器利用其输出概率计算香农信息熵，用以衡量其所进行的模

摘要本文提出了一种新的方法modal-adversarialhybridtransfernetwork(MHTN)，它提出的主要目的是：实现知识从单模态源域向目标源域进行转移，并学习跨模态的公共表示。它有端到端两个子网络结构，第一是提出了一种模态共享知识转移子网络，以星型网络结构将知识从源域中的单个模态共同转移到目标域中的所有模态，从而散布与模态无关的补充知识以促进交叉模态共同表示学习。第二提出了

AbstractZero-shotsketch-basedimageretrieval(ZS-SBIR)是一个特别的跨模态检索任务，涉及通过可用的手绘草图，在零次学习的设想下，去搜索自然图片。以前的方法都是设想把草图和图像特征映射到一个低纬度的公共空间，来完成高效率的搜索。并且同时，对齐和映射特征到他们的语义特征（类别级的词向量），将knowledge从seen到unseen进行迁移。然而对齐与投

《Photo-RealisticSingleImageSuper-ResolutionUsingaGenerativeAdversarialNetwork》是ChristianLedig等人于2017年发表于CVPR上的又一篇SR重建的论文，将生成对抗网络（GAN）用于图像超分辨率重建，在感知质量方面取得了巨大的进步，重建图像放大四倍后依然能够呈现清晰地纹理细节。基于监督学习的SR算法的不足之处：

目录Linux命令入门01.linux进阶命令1_查找02.linux进阶命令2_压缩与解压Linux命令入门问题：除了图形界面，ubuntu下面有没有其他方式也可以创建目录、创建文件？

一大数据概论1️⃣概念  大数据是指无法在一定时间范围内用常规的软件工具进行捕捉,管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力,洞察发现力和流程优化能力的海量,高增长率和多样化的信息资产.2️⃣解决的问题  海量数据的存储和海量数据的分析计算问题.3️⃣存储单位(按照从小到大的顺序排列)  单位:bit>/etc/hostsdone#改网卡echo"修改网卡"cat/etc/sysc

两三个月之后，牛沐的经济情况非但没有好转，反而变得越来越糟糕。他本以为煤炭生意那边很快就能周转出资金来，把高利贷的窟窿给堵上，哪知受国家政策的影响，整个煤炭行业急转直下，打了很多人一个措手不及。从2012年下半年开始，全国各地的煤炭库存上涨，煤炭价格开始波动，进入2013年以后，煤炭彻底供大于求，一直走下坡路到现在。常言说“覆巢之下，焉有完卵”，别说牛沐这样的二道贩子了，就连上游的那些煤老板，再加

由于牛沐和那女孩儿两边的家族和社会关系非常庞大，光是结婚的喜宴，就足足摆了好几天。他爸爸的老家不是在湖西嘛，从那儿到漠河距离遥远，为了照顾老家的亲人，他家为赴宴的亲戚，订了从北京到漠河往返的机票。其中的绝大部分人都没有坐过飞机，那股新鲜劲儿你就甭提了。牛祝朝虽然不是官员，但他特有当官儿的那个谱儿，因此他被选为老家的亲属代表在婚礼上发言。为了这篇发言稿，他足足准备了半个多月。那时他大哥已经官至县级领

大哥回到东北以后，把自己关在屋里，足足想了两天两夜，光是烟就抽了四五盒。他心里非常清楚，自己一旦迈出了借钱的这一步，万一以后出了纰漏，所有的重担就要由自己一个人来扛。况且这么大一笔钱，自己就是砸锅卖铁，也补不上这么大的一个窟窿，这也是他无法最后下定决心的最重要原因。在万分焦虑的时候，他还是给老五牛祝朝，这个自己最看重的弟弟打了个电话，想从他那儿得到些建议。牛祝朝告诉大哥，他特别理解大哥救子心切的心

由于牛沐从他爸拿到的那两千万，其中大部分都用来还高利贷了，当时他并没有往已经停工了的杭州项目，投入更多的资金。对于他来讲，高利贷压的他喘不过气来，那才是当务之急要处理的事儿。另外，他还存有一丝幻想，又往之前的煤炭生意里投入了一些资金，希望能再现自己往日的辉煌。可惜之后煤炭行情，再也没有恢复到前两年的盛况，并且投入的这些钱，差不多都打了水漂儿。现在从他的角度来看，能抓的救命稻草就剩杭州项目这一个了，

就这样，冯秀珍不得不又给大儿子打电话，时常念叨一下他弟弟的情况。王睿奇一看确实一直这样下去也不是个办法，只得看看北京有没有适合王睿刚的工作。说实话，给弟弟找工作，对他来讲也是一件挠头的事儿。他在一家高科技公司上班，平时他的交际圈儿也不大，他认识的人里面，还真没几个能帮上忙的。这事儿就这样，一拖就拖了一年多。直到有一天，王睿奇、虞道光他们几个又去郑义旺家蹭饭、打麻将，在打牌的时候王睿奇老是出错牌，有

题外话：近期英伟达提出GauGAN，附上了炫酷的demo和完整的repo，让人很想试着跑跑看。如论文题目可知，GauGAN算法是一种语义图像合成算法，该算法使用了空间自适应的归一化操作（这个也是本文中最主要的贡献点）。一、摘要作者开门见山指出算法的创新点，提出了一种新的空间自适应归一化层（Spatially-AdaptiveNormalizationLayer），可以简单且有效地输出如同真实照片的

文章目录YouOnlyLookOnce,Unified,Real-TimeObjectDetectionAbstractIntroductionUnifiedDetectionNetworkDesignTrainingInferenceLimitationsofYOLOComparisontoOtherDetectionSystemsYOLO9000:Better,Faster,StrongerA

本文通过论文学习，对当前的一些模型切片算法做深入的介绍。论文介绍

说明：IEEE会议2月6日2020题目：基于深度协同图像和特征对齐的无监督双向跨模态自适应医学图像分割作者：陈程，学生会员，IEEE，窦琪，会员，IEEE，陈浩，会员，IEEE，秦静，会员，IEEE，冯安恒，资深会员，IEEE创新：SIFA的一个关键特点是图像变换和分割任务的共享编码器。通过参数共享，本框架中的图像对齐和特征对齐能够协同工作，减少端到端训练过程中的域偏移（domainshift）。

Abstract由于计算资源消耗过高，在许多现实的应用上部署深度卷积网络就受到了限制。在这篇论文中，作者提出了一个新的CNN学习机制：1）降低模型的大小；2）降低运行时内存占用；3）减少计算操作的数量，而不会损失精度。作者通过一个简单但有效的方法，将网络的各个通道变得稀疏。和许多现有方法不同，此方法可以直接用在当前的CNN结构上，将训练过程中的额外开支降到最低，最终的模型也不需要任何特殊的软件或硬

车道线检测是将车道标记识别为近似曲线的过程，被广泛用于自动驾驶汽车的车道线偏离警告和自适应巡航控制。流行的分两步解决问题的pipeline：特征提取和后处理。虽然有用，但效率低下，在学习全局上下文和通道的长而细的结构方面存在缺陷。为了解决这些问题，我们提出了一种端到端方法，该方法可以直接输出车道形状模型的参数，使用通过transformer构建的网络来学习更丰富的结构和上下文。车道形状模型是基于道

本集介绍了荷兰崛起的过程。视频地址如今的荷兰(截自谷歌地图)1358_荷兰北部一个叫威廉姆·伯克尔斯宗的人发明了一刀剥鱼肠的方法荷兰为双牙向欧洲输出香料，丝绸和黄金，又为双牙运去波罗的海产粮区的小麦，瑞典的铁器，芬兰的木材，自己生产的海军补给品后来面对英格兰的竞争，荷兰人选择无武装的船肚子大而甲板小的造价低廉的商船，提供更便宜的商品，得到了海上的马车夫的称号巴伦支船长去世的巴伦支海1596-159

title:关键词1_关键词2_关键词3_关键词4-公司名/品牌名注：一般2-4个核心关键词，关键词之间用“,”“_”隔开，不建议“|“影响美观，后面公司名或品牌名用“-“隔开。

EncodinginStyle:aStyleGANEncoderforImage-to-ImageTranslationhttps://arxiv.org/pdf/2008.00951.pdfhttps://github.com/eladrich/pixel2style2pixel

第一本：1_《瓦尔登湖》_1801.png第二本：2_《浮生六记》_1801.png第三本：3_《皮囊》_1801.png第四本：4_《菊与刀》_1801.png第五本：!

AlexNet--ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks一、概述与数据集AlexNet和其导师GeoffreyE.Hinton，2010年训练了一个大型深度卷积神经网络，在ImageNetLSVRC-2010竞赛中，对包含120万个高分辨率的图像和1000不同的类别的分类预测中，在测试数据上，取得了top-137.5%,t

论文链接摘要模型量化已成为加速深度学习推理不可或缺的技术。当研究人员继续推动量化算法的前沿时，现有的量化工作往往是不可重复和不可部署的。这是因为研究人员没有选择一致的训练流程，并且了硬件部署的需求。在这项工作中，我们提出了模型量化基准测试(MQBench)，这是第一次评估、分析和基准测试模型量化算法的再现性和可部署性的尝试。我们为现实世界的部署选择了多个不同的平台，包括CPU、GPU、ASIC、D

概括下来就是1.用SSC生成时空语义走廊，在走廊中都是可行点，利用piecewiseBeziercurve保证可行性和安全性，Beziercurve的可行性可以参考深蓝学院高飞课程的PPT：速度约束是硬约束而变道的时间约束是软约束生成SSC：1.生成种子，该种子是Egovehicle前向预测模块的一系列离散的点2.cube膨胀直到碰到了障碍物或者语义边界3.确定约束4.保留硬约束和无碰撞约束，放松

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《One-shotVoiceConversionbySeparatingSpeakerandContentRepresentationswithInstanceNormalization》论文学习文章目录

『写在前面』YOLACT升级版。文章标题：《YOLACT++BetterReal-timeInstanceSegmentation》作者机构：DanielBolya等,UniversityofCalifornia,Davis.原文链接：https://arxiv.org/abs/1912.06218相关repo：https://github.com/dbolya/yolact概述在保证实时性（~3

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摘要神经模型已经在关系抽取（RE）领域取得了瞩目的成功。然后，我们还不明白到底是哪种类型的信息影响了RE模型去判断，去进一步的提升这些模型的性能。为此，我们实证研究了文本中两个主要的信息来源：文本的上下文和实体名字。我们发现：第一点，当上下文信息作为主要信息来源，RE模型…我们进行了广泛的实验去支撑我们的观点，并且显示出我们的框架可以提升不同的RE神经模型的有效性和鲁棒性。代码和数据集可以从htt

第1章搭建项目环境1_创建DynamicWebProject(store_v5)2_创建各个包结构cn.itcast.store.web.servletcn.itcast.store.web.fitlercn.itcast.store.web.baseCn.itcast.store.servicecn.itcast.store.service.serviceImpCn.itcast.store.d

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上一章在谈到药物虚拟筛选和设计时，感觉两部分有一些交叉和重叠，影响了我梳理先导化合物研发AI应用的一些思路；又由于前期的基本概念的梳理，使得我对先导化合物研发的过程有了一个基本的认知。因此想直接跳过基础概念和知识的介绍，从我的理解出发来梳理先导化合物研发过程中AI可能参与到的部分。药物发现的核心是：1.靶点发现2.找到作用在靶点上的药物(先导化合物发现)3.先导化合物优化疾病靶点的寻找是药物发现的

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