Approach

2015_ICSE_From Developer Network to Verified Communities:A Fine-Grained Approach

怎么说呢，看到这个题目，能想到比较明显的是又是挖SE中的数据建立开发者网络了，然后题目中一个比较关键的也算是比较重要的词就是verified。即这个research的结果是得到了现实世界的验证的。这个最起码可靠性是很好的。很多研究得到的结论往往由于验证困难或者代价大都没有verify这一块。另外，看本文的小标题，Fine-Grained，那意思就是大方向的工作已经有人做了，我的特色是什么呢，就是比
zouxiaoyu·2021-05-11 23:34

Final Approach 推出新版本：支持 Oculus Rift

FinalApproach可以算是现在VR市场内比较有特色的一款游戏了，在游戏内玩家将扮演一名空中交通管制员的角色，每当飞机降落在你的岛屿时，你需要指挥它们降落到地面。之前版本的FinalApproach只支持HTCVive还必须要配合运动控制器一起使用，适用范围有些小。现在游戏推出了新的试用版本，新增加了OculusRift版本并可以在Steam和OculusHome平台上下载，如果你之前已经购
品锋网Pnphone·2021-05-11 05:38

Dec 28夜，2016

1口拆系统，天气，emphasis，今天搞定2ndb追针，今天搞定3模拟机练手，明天做一班4approach和departure，有大概了解，明天搞定5做饭，萝卜烧肉，煮点米饭，少放水6十一点半关灯听歌如果今天有余力
四月六日·2021-05-09 13:58

论文阅读（51）MetaGAN: An Adversarial Approach to Few-Shot Learning

1.论文相关NeurIPS2018image.png2.摘要2.1摘要在这篇文章中，我们提出了一个概念简单且通用的框架，称为MetaGAN，用于解决小样本学习问题。大多数最先进的小样本分类模型可以以一种原则和直接的（principledandstraightforward）方式与MetaGAN集成。通过引入一个以任务为条件的对抗生成器（adversarialgenerator），我们对传统的小样本
续袁·2021-04-25 05:50

无题

这里involve的是非常unique的，与众不同的你自己的approach。每个人的视野取悦
becca爱折腾·2021-04-23 18:04

2017-10-25

1.我学到的重要概念是topstudentswilldomorethantheassignhomework.2.我学到的重要单词是approach3.我最喜欢的一句话是Anothertechniqueemployedbytopstudentsistodomorethentheassignhomework
玩的开心哦·2021-04-22 23:00

2017-10-25

1.我学到的重要概念是topstudentswilldomorethantheassignhomework.2.我学到的重要单词是approach3.我最喜欢的一句话是Anothertechniqueemployedbytopstudentsistodomorethentheassignhomework
玩的开心哦·2021-04-22 23:59

日语能力考外来语大汇总，不信你还考不好！

2.アプローチ：[approach]①接近，靠近②探讨，研究③(滑雪)滑行引道3.アマチュア：[amateur]素人。爱好家。アマ。
静学日语·2021-04-18 14:40

机器人局部避障的动态窗口法DWA (dynamic window approach)-matlab代码修改

一、源码及问题最初的源码链接https://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/44983551改进后的代码连接https://blog.csdn.net/xingdou520/article/details/83626591前段时间看了一下dwa算法的原理，机器人在获得目的地信息后，首先经过全局路径规划规划出一条大致可行的路线，然后调用局部路径规划
是好人的墨叔-可帮写代码·2021-04-12 18:58

MmWave Beam Prediction with Situational Awareness: A Machine Learning Approach

背景高移动性的车辆环境下，车辆经历断断续续的阻塞，需要频繁的波束重新对准以保持高数据速率的传输链路，目前ieee802.11ad所采用的解决方案不能满足许多车辆应用中低开销和低延迟的要求贡献提出了一种新的框架，利用机器学习工具和态势感知的可用性来预测毫米波波束功率。使用车辆位置作为特征来预测波束码本中任何波束的接收功率，低或几乎为零的反馈开销方法一、数据集建立A、仿真场景B、信道模型从射线跟踪输出
qq_41996606·2021-01-28 12:13

A Two-stage Approach for Extending Event Detection to New Types via Neural Networks

标签（空格分隔）：事件抽取CNN摘要在新的扩展数据上研究事件探测，包括用少部分newtype的seedinstance识别eventinstances。利用大量可用数据训练。在新数据上比较CNN和feature-based方法。提出一个两阶段训练算法，帮助CNN将知识从旧事件转到新事件。introduction简介Eventdetection主要是定位instance及其类型。ED是eventex
青椒rose炒饭·2021-01-10 11:25

HEED: A Hybrid, Energy-Efficient, Distributed Clustering Approach for Ad Hoc Sensor Networks

文章目录一、理论基础二、分簇过程三、MATLAB程序实现四、参考文献一、理论基础针对大规模分布式的传感器网络，节点通过一跳直接与基站通信是不现实的，为此，Younis(2004)等人提出了一种使用固定簇半径的分簇协议HEED(AHybrid，Energy-EfficientDistributedclusteringapproach)。作为衡量簇内通信代价的标准，HEED规定簇头的选择主要依据主、次
~心升明月~·2021-01-07 17:23

A Transformer-based Approach for Source code Summarization 翻译

ATransformer-basedApproachforSourceCodeSummarization全文翻译本文最佳阅读方式：读完一段中文内容快速阅读对应的英文部分欢迎关注我的公众号：NLP小讲堂，扫码第一时间获取更多最新的文章。本文来自ACL2020AcceptedPaper.https://arxiv.org/abs/2005.00653https://github.com/wasiahm
NLP小讲堂·2020-12-10 17:09

论文笔记《Influence Maximization in Near-Linear Time: A Martingale Approach》

原文链接文章目录摘要1、简介2、前言2.1问题的定义2.2扩散模型2.3回顾TIM,TIM+3、提出方法3.1RR集的鞅视图3.2节点选择阶段3.3采样阶段3.4组合到一起4、扩展4.1IMM的泛化4.2应用到连续时间模型5、相关工作6、实验原TIM,TIM+在计算OPT下界时过于保守，导致θ\thetaθ很大，仍然有很大计算量。摘要给定一个社交网络GGG和一个正整数kkk，影响最大化问题会要求k
zuolixiangfisher·2020-09-17 04:38

【论文翻译】A Deep Learning Approach for Multi-Frame In-Loop Filter of HEVC

ADeepLearningApproachforMulti-FrameIn-LoopFilterofHEVCTianyiLi,MaiXu,SeniorMember,IEEE,CeZhu,Fellow,IEEE,RenYang,ZulinWangandZhenyuGuan摘要—针对高效视频编码（HEVC）标准，为了减少压缩伪影，提高编码效率，人们对环路滤波器进行了广泛的研究。然而，在现有的方法中，在
gx_nnzs·2020-09-16 08:59

A Rule-Based Approach to Aspect Extraction from Product Reviews解析

文章基本信息标题：ARule-BasedApproachtoAspectExtractionfromProductReviews作者：SoujanyaPoria，ErikCambria，Lun-WeiKu，ChenGui，AlexanderGelbukh机构：DeptofComputingScience&MathsUniversityofStirling//SchoolofComputerEngi
waterdream19·2020-09-16 01:39

图像增强：LLNet: A Deep Autoencoder approach to Natural Low-light Image Enhancement介绍

LLNet:ADeepAutoencoderapproachtoNaturalLow-lightImageEnhancement（利用深度自编码器对低照度图像进行增强）一、自编码器网络结构二、训练过程三、试验结果Comparisonofmethodsofenhancing‘Town’whenappliedto(A)originalalready-bright,(B)darkened,(C)dark
guoyunfei20·2020-09-15 07:37

LeetCode 142. Linked List Cycle II C++

Approach1.题目大意是问你是否能找到链表循环
WX_ming·2020-09-13 15:50

复现有道NLPCC-2018 CGEC：A Neural Machine Translation Approach to Chinese Grammatical Error Correction

有道NLPCC-2018CGEC任务论文：ANeuralMachineTranslationApproachtoChineseGrammaticalErrorCorrection摘要1.引言2.ChineseGrammaticalErrorCorrection(CGEC)3.已有的工作4.研究方法4.1数据预处理4.1.1预处理复现4.2拼写纠错4.2.2拼写纠错复现参考文献原文链接Youdao’
Chase_Ray·2020-09-13 11:14

Focused crawling: a new approach to topic specific web resource discovery

论文地址:https://courses.cs.washington.edu/courses/cse454/05sp/papers/chakrabarti99focused.pdf这是一篇非常详细的论文,成于1999年,关于主题爬虫引用数最高(高达2294次)的论文.其具体做法是:对种子url进行分类,其分类体系是树状的,并确保所有种子url都被分在叶子类目上,并训练出分类模型(论文中详细解释为什
jollyjumper·2020-09-13 08:20

第二篇博客 需求分析（OFO为例）

N（need）：大学校园出行问题，学校太大，路上耗费太长，到现在城市出行问题，比如家到地铁、公交站的路程A（Approach）：首创“无桩单车共享”模式，自主研发第一代智能锁，已获得D轮融资，20个国家超过
PanDawson·2020-09-13 02:11

A fast approach to global alignment of protein-protein interaction networks

摘要背景：全球网络比对已被认为是计算功能正畸的有效工具。常用的全局比对技术(如IsoRank)依赖于两步过程：第一步是基于迭代扩散的方法，用于将相似性分数分配给所有可能的节点对(匹配)；第二步将最大权重二部匹配算法应用于该相似性分数矩阵，以识别同源节点对。虽然在识别基于序列的正交法方面取得了明显的成功，但这个两步过程的计算代价很高。最近在计算节点对相似矩阵方面的工作表明，第一步的计算成本可以显著降
Toxic_皮·2020-09-12 11:08

Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate学习笔记

1.论文要点1.1英文Conversionrate(CVR)predictionisanessentialtaskforrankingsysteminindustrialapplications,suchasonlineadvertisingandrecommendationetc.Forexample,predictedCVRisusedinOCPC(optimizedcost-per-clic
Emmitte·2020-09-12 07:11

Flume对接Spark Streaming的2种方式

SparkStreaming是很少见的官网：http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-flume-integration.html官网有详细的介绍，可以通过官网进行操作Approach1
疯狂呼呼呼·2020-09-11 22:50

【CV-Paper 19】图像分类 02：PReLU-Net-2015

DelvingDeepintoRectifiers:SurpassingHuman-LevelPerformanceonImageNetClassificationAbstract1.Introduction2.Approach2.1
datamonday·2020-09-11 21:30

计算机网络自顶向下方法 第五章 作业习题答案

https://github.com/jzplp/Computer-Network-A-Top-Down-Approach-AnswerP1P2假设比特模式为：1110011010011101单比特差错
漂流瓶jz·2020-09-11 15:09

LeetCode 77. Combinations C++

returnallpossiblecombinationsofknumbersoutof1…n.Example:Input:n=4,k=2Output:[[2,4],[3,4],[2,3],[1,2],[1,3],[1,4],]Approach1
WX_ming·2020-09-11 13:10

An Applied Approach to Multitenancy and Cloud Security

有时，不必要的安全措施会导向更不安全。例如，增加口令强度导致用户不得不将口令记录，并存放在不安全的地方。安全象洋葱，一层又一层。SYSTEMBASELINEANDCONFIGURATIONFacilityandInfrastructureSecurityFacilitySecurity是基础，防止“未授权的物理访问”。如是否有门禁，UPS等。参考：GuidetoGeneralServerSecur
dingdingfish·2020-09-11 03:23

（DPRL+GCNN读书笔记）Deep Progressive Reinforcement Learning for Skeleton-based Action Recognition

DeepProgressiveReinforcementLearningforSkeleton-basedActionRecognition1.摘要2.引言3.相关工作3.1Skeleton-basedActionRecognition3.2DeepReinforcementLearning4.Approach4.1GCNN4.11
mocap路上的小白·2020-09-10 16:19

直线拟合

查阅《Computer.Vision.A.Modern.Approach》，最小二乘法认为x没有误差，而误差来源于y，当直线接近垂直时，轻微的变化，造成y值的变化也很大，所以想效果不理想，如图1。
azhuazhu·2020-09-10 10:46

外教口语课堂：What's your approach?

外教口语课堂，每日一句精讲！听此外教课可以帮助英语学习者在纯英文的环境下更好的理解这句话，而且你还可以观察外教老师的嘴型，模仿他的发音。每天学好一句话，每天三分钟，英语大不同！
英语口语·2020-08-28 00:00

Anchor-free目标检测算法系列6：CSP(中心点+尺度预测)Center and Scale Prediction: A Box-free Approach for Object Detect

论文与CenterNet：Objectaspoints文章的思想很相似。以行人检测为例将目标检测简化为一个直接的全卷积式的中心点和尺度预测任务，CSP(CenterandScalePrediction)检测器结构简单。首先将一张图像输入全卷积网络，基于网络提取的特征图预测两个映射图，一个以热图的方式呈现目标的中心点位置，一个负责预测目标的尺度。在此基础上，便可以将两者映射到原图上并解译成目标检测框
Sesen_s·2020-08-26 15:40

Two-dimensional arrays as arrays of arrays

Two-dimensionalarraysasarraysofarraysArraysofarraysJavabuildsmulti-dimensionalarraysfrommanyone-dimensionalarrays,theso-called"arraysofarrays"approach.Thereareacoupleofinterestingconsequencesofthis
AU3604·2020-08-26 11:21

Scan classes with specified annotation under specified package

Scanclasseswithspecifiedannotationunderspecifiedpackage.steps:*defineannotation*useannotationonclass*getclasssetwithspecifiedannotationsunderspecifiedpackages,2approach
iteye_18468·2020-08-24 14:44

Solving N choose M problem, the functional approach

分析在长度为N的列表L里，选出M个元素的组合。也就是NchooseM的问题。如果L满足H|T形式，则NchooseMfromL的组合种类等于:使用了H的所有组合加上完全不使用H的组合，即：(NchooseMfromL)=(N-1chooseM-1fromT)+(N-1chooseMfromT)(N-1chooseM-1fromT)就是使用了H(列表首元素)的所有组合,可以这样思考:因为使用了H所以
agentgamer·2020-08-24 13:52

每日一词 67 | approachable

“approachable”是“approach”的形容词形式，字面意思是“能够被接近的”，在一些语境下可以引申为我们常说的“接地气”。
zhangqinsisu·2020-08-24 08:22

leetcode 35. Search Insert Position 搜索插入位置 python 简单而高效的方法、二分查找

classSolution:defsearchInsert(self,nums,target):""":typenums:List[int]:typetarget:int:rtype:int"""#Approach
每一个有风的日子·2020-08-24 08:50

自动文本摘要论文总结九（A complex network approach to text summarization）

本文介绍了基于复杂网络的自动文本摘要的方法。具体分为四步骤：1将文章进行预处理，根据句子分隔符将句子分开，并将名词提取出。2根据文章构建成两个N*N的矩阵，一个是表示邻接关系的矩阵，一个是表示权重的矩阵，分别叫做A和W，N为句子的个数。3计算节点的值4根据一定的算法将句子进行排序，然后取出前n个句子组成摘要。文中提出了7种网络测量的算法和14中句子排序算法，具体介绍如下：1Degreestrate
dews27368·2020-08-24 00:19

计算机网络自顶向下方法 第四章 复习题答案

https://github.com/jzplp/Computer-Network-A-Top-Down-Approach-AnswerR1网络层分组的名字是数据报。
漂流瓶jz·2020-08-23 18:08

计算机网络自顶向下方法 第三章 作业习题答案

https://github.com/jzplp/Computer-Network-A-Top-Down-Approach-AnswerP1设主机A的telnet会话端口号为x，主机B的telnet会话端口号为
漂流瓶jz·2020-08-23 06:03

ECCV2020 | 论文阅读——CPNDet:Corner Proposal Network for Anchor-free, Two-stage Object Detection

CPNDet1Introduction2Approach2.1CPN网络框架2.2Inference阶段3Experiments4Conclusion论文地址：https://arxiv.org/abs
Liaojiajia2019·2020-08-22 02:16

ECCV2020 | 论文阅读——HoughNet: Integrating near and long-range evidence for bottom-up object detection

HoughNet1Introduction2Approach2.1Thelog-polar“votefield”2.2Votingmodule2.3Networkarchitecture3Experiments4Conclusion
Liaojiajia2019·2020-08-22 02:16

【论文笔记】Context-aware crowd counting

文章目录Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.Approach3.1.Scale-AwareContextualFeatures3.2.Geometry-GuidedContextLearning3.3
Tra_cy·2020-08-22 01:09

【论文笔记】Switching Convolutional Neural Network for Crowd Counting

Approach在本文中，我们考虑
Tra_cy·2020-08-22 01:09

【论文笔记之RNNoise】A Hybrid DSP/Deep Learning Approach to Real-Time Full-Band Speech Enhancement

本文对Jean-MarcValin于2018年发表的基于深度学习降噪的论文进行简单地翻译。如有不当之处欢迎批评指正目录1.论文目的2.摘要3.介绍4.信号模型A.BandstructureB.PitchfilteringC.Featureextraction4.深度学习架构A.训练数据B.优化过程C.增益平滑5.后记1.论文目的  将深度学习与传统的信号算法融合以达到更好的降噪性能，用深度学习来替
浩哥依然·2020-08-21 23:37

每日一词 67 | approachable

“approachable”是“approach”的形容词形式，字面意思是“能够被接近的”，在一些语境下可以引申为我们常说的“接地气”。
小小_d574·2020-08-21 14:28

获得某个时间段内修改过的所有ABAP对象列表

Sometimesweneedtogetalistofchangedobjectsbythegivenuseratthegiventimeperiod,thereisasmalltiptoquicklygetthislistwithlittleeffort.approach1querythetableVRSDwithusernameanddateasqueryparameter
JerryWang_汪子熙·2020-08-21 04:21

【leetcode】回溯法问题汇总

注：转自leetcode：https://leetcode.com/problems/subsets/discuss/27281/A-general-approach-to-backtracking-questions-in-Java
yd578196774·2020-08-20 20:10

获得某个时间段内修改过的所有ABAP对象列表

Sometimesweneedtogetalistofchangedobjectsbythegivenuseratthegiventimeperiod,thereisasmalltiptoquicklygetthislistwithlittleeffort.approach1querythetableVRSDwithusernameanddateasqueryparameter
JerryWang_汪子熙·2020-08-20 13:42

7、Deep Learning for Solar Power Forecasting – An Approach Using Autoencoder and LSTM Neural Networks

深度学习太阳能预测-这些算法的组合显示了他们的预测强度与标准MLP和物理预测模型相比在预测21个太阳能发电厂的能源产量。•为a创建数值天气预报（NWP）某些时间范围和使用物理的某个位置天气预报模型。•基于此NWP，预测算法可预测未来发电用于某种再生能源发电机。在这项工作中，我们分析了物理预测模型，多层感知器，长短期记忆网络（LSTM），深度信任网络和自动编码器例如AutoEncoders，Deep
骑着蜗牛逛世界·2020-08-19 03:46
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