HIERARCHICAL

芯片后端之 PT 使用 report_timing 产生报告之 -include_hierarchical_pins 选项

那就是，了解report_timing中的-include_hierarchical_pins选项。

那么菜·2024-08-25 09:41

PointMixer论文阅读笔记

PointMixer可以很好的处理intra-set,inter-set,hierarchical-set的点云。

ZHANG8023ZHEN·2024-02-19 13:35

多元统计分析课程论文-聚类效果评价

数据集来源：UnsupervisedLearningonCountryData(kaggle.com)代码参考：Clustering:PCA|K-Means-DBSCAN-Hierarchical||Kaggle

talle2021·2024-02-19 11:45

MySQL的分层数据管理无限级分类设计与优化

最近做个一基于SQL的无限级分类的目录模块,在网上看到了这个文章,非常不错.原文是:http://ftp.nchu.edu.tw/MySQL/tech-resources/articles/hierarchical-data.htmlhttp

irelandken·2024-02-13 15:20

（5）【Python/机器学习/深度学习】Machine-Learning模型与算法应用—12种聚类算法说明与归纳

）编辑导入函数库加载数据集编辑(1)K-Means--Centroidmodels(2)Mini-BatchK-Means--Centroidmodels(3)AffinityPropagation(Hierarchical

代码骑士·2024-02-05 13:12

Hierarchical Object Detectionwith Deep Reinforcement Learning

摘要我们提出了一种方法，在深度强化学习agent引导的图像中执行层次对象检测。其关键思想是关注图像中包含更丰富信息的部分，并将其放大。我们训练一个智能agent，给定一个图像窗口，能够决定在五个预定义的不同区域候选对象(较小的窗口)中将注意力集中在哪里。这个过程被迭代以提供层次图像分析。我们比较了两种不同的候选提议策略来引导对象搜索:有重叠和没有重叠。此外,我们的工作比较了从卷积神经网络为每个候选

fayetdd·2024-01-26 09:16

JBrowse使用说明：如何配置track分面搜索选择器

如何方便管理这些track就成了一个问题，JBrowse支持三种track选择器：JBrowse/View/TrackList/Simple：已经作古的选择方法JBrowse/View/TrackList/Hierarchical

xuzhougeng·2024-01-22 21:28

【计算机图形学】Few-Shot Physically-Aware Articulated Mesh Generation via Hierarchical Deformation

文章目录1.为什么要提出这个工作2.之前的工作（PrivousWork）网格生成模型Few-shot生成物理感知的机器学习3.PipelineOverview分层网格变形物理感知的变形校正4.实验评价指标定性实验5.限制6.其他补充关于什么是few-shot重心坐标内插矩阵1.为什么要提出这个工作作者观察到，之前的铰接物体生成模型存在两个问题：一个是生成出来的铰接物体缺乏创新性（缺乏一种通过少量数

passer__jw767·2024-01-19 22:10

无监督学习 - 层次聚类（Hierarchical Clustering）

什么是机器学习层次聚类是一种无监督学习的聚类算法，它以树状结构（层次结构）的形式组织数据集中的样本。这种聚类方法可以分为两类：凝聚层次聚类（AgglomerativeHierarchicalClustering）和分裂层次聚类（DivisiveHierarchicalClustering）。凝聚层次聚类（AgglomerativeHierarchicalClustering）：凝聚层次聚类的基本思

草明·2024-01-18 14:11

深度强化学习车辆重定向HMDRL: Hierarchical Mixed Deep Reinforcement Learning to Balance Vehicle Supply andDemand

HMDRL:HierarchicalMixedDeepReinforcementLearningtoBalanceVehicleSupplyandDemand摘要三层混合深度强化学习方法，对闲置的车辆进行重新定位管理者在顶层，其中动作抽象是从时间维度进行的，并适应于空间可伸缩和时变的系统。协调器位于中间层，设计了一种独立于决策顺序的并行协调机制，以提高重新定位的效率。底层由执行人员组成，对具有混合

发呆哥o_o ....·2024-01-17 22:01

FlatFS: Flatten Hierarchical File System Namespace on Non-volatile Memories——论文泛读

ATC2022Paper元数据论文阅读汇总问题传统文件系统通过将其构造为目录树来提供分层的命名空间。基于树形命名空间结构导致文件路径遍历低效且命名空间树遍历昂贵，未充分利用非易失性内存系统提供的超低访问延迟和良好的顺序性能。挑战文件路径遍历速度较慢且不具有可扩展性。解析路径组件涉及昂贵的目录项搜索以及其他耦合的系统操作，如安全模块执行[10,23,24,40]。假设文件路径包含n个组件，则解析最后

妙BOOK言·2024-01-15 18:08

[论文精读]Hi-GCN: A hierarchical graph convolution network for graph embedding learning of brain network

论文原文：Hi-GCN:Ahierarchicalgraphconvolutionnetworkforgraphembeddinglearningofbrainnetworkandbraindisordersprediction-ScienceDirect论文代码：https://github.com/haojiang1/hi-GCN目录1.省流版1.1.心得1.2.论文框架图2.论文逐段精读2.

夏莉莉iy·2024-01-14 13:03

四种无监督聚类算法说明

目录一、K-Means无监督学习（K-Means）的认识-CSDN博客二、Mini-BatchK-Means--Centroidmodels三、AffinityPropagation(Hierarchical

取名真难.·2024-01-13 18:50

2023(TranSkeleton):TranSkeleton: Hierarchical Spatial-Temporal Transformer for Skeleton-Based Action

TranSkeleton:HierarchicalSpatial-TemporalTransformerforSkeleton-BasedActionRecognitionAbstract1.INTRODUCTION2.METHOD2.1OverviewofTranSkeleton2.2Partition-AggregationTemporalTransformer2.3Topology-Awar

盖盖的博客·2024-01-13 08:01

2022-ECCV-Hierarchical Contrastive Inconsistency Learning for Deepfake Video Detection

一、研究背景1.真实视频和伪造视频的面部动作规律不同，二者的时序信息不一致性可以作为识别深度伪造的有效线索。2.现有的方法倾向于施加二分类监督，限制了模型只能关注类别层面的差异。3.存在只有某一部分被篡改的视频。4.现有伪造手段比较成熟，在单张图片上难以找到伪造痕迹。二、研究动机时间不一致性揭示了真实视频和伪造视频之间不一致的面部动作，因此应该通过比较来挖掘。三、研究目标1.进行局部和全局对比。2

二苏旧局吖·2024-01-12 09:25

分层聚类(Hierarchical clustering)

简介分层聚类算法试图建立一个聚类的层次结构，有两类：聚合型(agglomerative)和分裂型(divisive)。聚合法最初将每个数据点作为一个单独的聚类，然后迭代合并，直到最后的聚类中包含所有的数据点。它也被称为自下而上的方法。分裂聚类遵循自上而下的流程，从一个拥有所有数据点的单一聚类开始，迭代地将该聚类分割成更小的聚类，直到每个聚类包含一个数据点。下图展示的便是聚合法的示意图。流程聚合分层

懒麻蛇·2024-01-11 02:35

解决URI is not hierarchical错误，解决java打包成jar包访问文件的路径报错问题

非JAR包环境下，相对路径的文件下载方式。publicResponseEntityimportTemplate()throwsIOException{ClassPathResourceclassPathResource=newClassPathResource("Template/1702695761329.xlsx");InputStreaminputStream=classPathResour

小白养成记￥·2024-01-10 05:04

Hierarchical Clusting模型

介绍：HierarchicalClustering是一种常用的聚类方法，它通过构建一个层次化的聚类树（或者称为聚类图），将数据点逐步合并组成不同的聚类簇。HierarchicalClustering的主要思想是将相似的数据点归为一类，然后逐步合并这些类别，最终形成一个层次化的聚类结果。这个过程可以通过两种方式实现：自底向上的聚合（AgglomerativeClustering）和自顶向下的分解（D

取名真难.·2024-01-06 19:59

基于ethereumjs创建区块链钱包 HD Wallet （Hierarchical Deterministic wallet）

BIP32定义HierarchicalDeterministicwallet(简称"HDWallet")，是一个系统可以从单个seed产生树状结构储存多组keypairs（私钥和公钥）BIP39定义钱包助记词和seed生成规则，一般由12-24个单字组成，称为mnemonic。BIP44基于BIP32的系统，赋予树状结构中的各层特殊的意义。让同一个seed可以支援多币种、多帐户等（btc一般是m/

EAST东_059c·2024-01-05 08:16

VivadoAndTcl: get_cells

get_cells的用法：get_cells[-hsc][-hierarchical][-regexp][-nocase][-filter][-of_objects][-match_style][-include_replicated_objects

Unknown_Fighter·2024-01-03 17:48

Hierarchical Recurrent Attention Network for Response Generation

“HierarchicalRecurrentAttentionNetworkforResponseGeneration”，ChenXingetalhttps://arxiv.org/pdf/1701.07149.pdf

LittleTreeT·2023-12-31 19:26

【论文分享】Value-Based Hierarchical Information Collection for AUV-Enabled Internet of Underwater Things

Wei *·2023-12-31 07:50

基于Hierarchical Softmax的模型

本节开始正式介绍word2vec中用到的两个重要模型——CBOW模型（ContinuousBag-of-Words）和Skip-gram模型（ContinuousSkip-gram）。由图8、9可见，两个模型都包含三层：输入层、投影层和输出层。CBOW是在已知当前词wtw_{t}wt的上下文wt−2,wt−1,wt+1,wt+2w_{t-2},w_{t-1},w_{t+1},w_{t+2}wt−2

Avada__Kedavra·2023-12-29 14:16

三十七章：Slide-Transformer:Hierarchical Vision Transformer with Local Self-Attention ——具有局部自注意力的分层视觉的TF

0.摘要自注意机制是VisionTransformer（ViT）最近进展的关键因素，它能够从全局上下文中进行自适应特征提取。然而，现有的自注意方法要么采用稀疏的全局注意力，要么采用窗口注意力来降低计算复杂度，这可能会损害局部特征的学习或者受到一些手工设计的限制。相比之下，局部注意力将每个查询的感受野限制在其相邻像素上，同时享受卷积和自注意力的优势，即局部归纳偏差和动态特征选择。然而，当前的局部注意

Joney Feng·2023-12-29 06:44

Explore Hierarchical Data Crack

ExploreHierarchicalDataCrackDrill-downfeatureshelpyoutoanalyzelayersofdataanduncoverhiddeninsights,trends,anddetailedinformation.Drill-downchartsareatypeofinteractivedatavisualizationthatallowuserstoe

SEO-狼术·2023-12-24 02:35

论文笔记《NeuralField-LDM: Scene Generation with Hierarchical Latent Diffusion Models》

paper：https://arxiv.org/abs/2304.09787code：问就是没有code！主旨：用两个autoencoder

浅度断墨·2023-12-18 01:53

ViTDet论文笔记

https://arxiv.org/abs/2203.16527GitHub：https://github.com/ViTAE-Transformer/ViTDet摘要本文提出使用plain，non-hierarchical

hello_dear_you·2023-12-14 18:11

论文阅读《Automatic Pavement Crack Detection Based on Hierarchical Feature Augmentation》

目录Abstract1INTRODUCTION2RELATEDWORK2.1TraditionalMethods2.2MachineLearningMethods2.3DeepLearningMethods3METHODOLOGY3.1HierarchicalFeatureExtractionNetwork3.2Muti-dilatedConvolution3.3HierachicalFeatur

深度不了·2023-12-03 22:58

深度学习之图像分类（十三）Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows详解（一）

SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindowsAbstract本文提出了一种新的visionTransformer，称为SwinTransformer，它可以作为计算机视觉的通用主干。在将Transformer从语言转移到视觉中的挑战主要源于两个领域之间的差异，例如视觉实体的尺度变化较大，以及图像中像素的高分辨率相对

哈尔滨张谦蛋·2023-11-26 20:17

深度学习之图像分类（十三）Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows详解（三）

SwinTransformer总结1.网络整体架构下图是SwinTransformer文章中给出的图1，左边是本文要讲的SwinTransformer，右边边是之前讲的VisionTransformer。通过对比至少可以看出两点不同：SwinTransformer使用了类似卷积神经网络中的层次化构建方法（Hierarchicalfeaturemaps），比如特征图尺寸中有对图像下采样4倍的，8倍的

哈尔滨张谦蛋·2023-11-26 20:17

深度学习之图像分类（十三）Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows详解（二）

S-transformer摘要摘要文章提出一个新的结构叫swintransformer,可以作为计算机视觉的通用骨干。将transformer从语言实体应用到视觉实体中存在挑战：1、视觉实体的尺度变化较大，需要能够融合多尺度信息，但是ViT的stage尺度是固定的，2、图像中的像素是高分辨率的，形成的token往往具有很大的维度，通常计算代价和输入图像的分辨率成平方比，带来巨大的计算代价；解决办法

哈尔滨张谦蛋·2023-11-26 20:47

《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》阅读笔记

SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows》Swin这个词貌似来自后面的ShiftedWindowsShiftedWindows：移动窗口Hierarchical

AncilunKiang·2023-11-12 02:04

CVPR2020_Hierarchical Feature Embedding for Attribute Recognition详解

摘要由于视点变化、光照变化和外观变化等原因，属性识别是一项重要而又具有挑战性的任务。以往的工作大多只考虑属性级特征嵌入，在复杂的多类别识别条件下性能较差。为了解决这一问题，我们提出了一种层次特征嵌入(HFE)框架，该框架通过结合属性和ID信息学习细粒度特征嵌入。在HFE中，我们同时维护了类间和类内特征的嵌入。将具有相同属性的样本和具有相同ID的样本更紧密地聚集在一起，限制了视觉上的难样本在属性方面

DRACO于·2023-11-11 22:52

（论文阅读23/100）Hierarchical Convolutional Features for Visual Tracking

文献阅读笔记（分层卷积特征）简介题目HierarchicalConvolutionalFeaturesforVisualTracking作者ChaoMa,Jia-BinHuang,XiaokangYangandMing-HsuanYang原文链接arxiv.org/pdf/1707.03816.pdf关键词Hierarchicalconvolution、visualtracking研究问题Trac

朽月初二·2023-11-11 06:24

论文笔记：DALL-E2：Hierarchical Text-ConditionalImage Generation with CLIP Latents(未完成)

本文鉴于作为参考感谢作者论文笔记：DALL-E2：HierarchicalText-ConditionalImageGenerationwithCLIPLatents详解_hierarchicaltext-conditionalimagegenerationwit_nocol.的博客-CSDN博客摘要像CLIP这样的对比模型已经被证明可以学习稳健的图像表征，这些特征可以捕捉到语义和风格。为了利用这

VimpireSC·2023-11-10 22:06

pandas教程：Hierarchical Indexing 分层索引、排序和统计

文章目录Chapter8DataWrangling:Join,Combine,andReshape（数据加工：加入,结合,变型）8.1HierarchicalIndexing（分层索引）1ReorderingandSortingLevels（重排序和层级排序）2SummaryStatisticsbyLevel(按层级来归纳统计数据)3IndexingwithaDataFrame’scolumns（

Cachel wood·2023-11-07 21:20

Latent Space Policies for Hierarchical Reinforcement Learning翻译

摘要我们解决了为强化学习学习分层深度神经网络策略的问题。与明确限制或削弱层次结构的较低层以迫使它们使用更高级别的调制信号的方法相比，我们框架中的每一层都经过训练以直接解决任务，但通过最大熵强化获得一系列不同的策略学习目标。每层还增加了潜在随机变量，这些变量是在该层训练期间从先验分布中采样的。最大熵目标使这些潜在变量被纳入到层的策略中，上层可以通过这个潜在空间直接控制下层的行为。此外，通过限制从潜在

zzzzz忠杰·2023-11-06 20:18

微软推出 Hierarchical Transformer 实现更高准确率的语音评测

对于语言学习者来说，练习发音并获得及时准确的反馈，是提高口语水平的重要环节。多年来，微软一直深耕基于Azure认知服务的语音功能，不断优化语音评测[1]功能的底层技术，从准确率、流畅度、完整性和语音语调等方面，提供更实用的反馈，赋能教育行业，提升教与学水平。微软承诺发展“负责任的人工智能”，因此在设计和开发人工智能产品的过程中，始终恪守这一原则。本文将为大家介绍微软语音评测模型的整体架构，深入解析

语音之家·2023-11-05 06:01

坚持记录博客NO：1------------------＞论文笔记：深度学习

1.词汇学习paradigm：典范；样式；引申为课题hierarchical：分层的；等级体系的2.小知识扩展：百度创始人李宏彦创办的第一个研究所就是深度学习研究所3.重点知识：（1）什么是机器学习？

红心柚大果·2023-11-03 02:14

数据库基础知识总结

1.1DBMS的种类DBMS主要通过数据的保存格式（数据库的种类）来进行分类，现阶段主要有以下5种类型.层次数据库（Hierarchical Database，HDB）关系数据库（Relational

帅帅编程·2023-11-02 21:38

Hierarchical attentive knowledge graph embedding for personalized recommendation

Hierarchicalattentiveknowledgegraphembeddingforpersonalizedrecommendation文章目录1.背景2.模型2.1子图构建2.2Hierarchicalattentivesubgraphencoding2.2.1实体嵌入学习2.2.2子图嵌入学习2.3偏好预测1.背景KG可以为user和物品之间的交互提供丰富的补充信息。大多数现有的方法

huihui12a·2023-10-30 23:53

Slide-Transformer: Hierarchical Vision Transformer with Local Self-Attention论文阅读笔记

-cvpr2023-当前attention机制存在的问题：①利用im2col方式计算localattention需要消耗很大的计算资源②windowattention存在固定的设计模式，如窗口应该如何移动，引入人工干涉。-Method-.ShiftasDepthwiseConvolution作者首先从新的角度上剖析了im2col的原理，并用深度卷积重新实现localattention机制。①im2

我来了！！！·2023-10-20 04:46

单图像超分辨率的多尺度残差分层密集（Multi-Scale Residual Hierarchical DenseNetworks for Single Image Super-Resolution）

摘要：已知单图像超分辨率是一个不适定的问题，已经研究了数十年。随着深度卷积神经网络的发展，基于CNN的单图像超分辨率方法大大提高了生成的高分辨率图像的质量。但是，图像超分辨率很难充分利用低分辨率图像中像素之间的关系。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的多尺度残差分层密集网络，该网络试图找到多层次和多尺度特征中的依赖关系。特别是，我们应用了atrous空间金字塔池，该池以不同的膨胀速率连接了多个a

一壶浊酒..·2023-10-18 15:46

大模型 Dalle2 学习三部曲（三）Hierarchical Text-ConditionalImage Generation with CLIP Latents 论文学习

前言：今天我们来学习一下Dalle2论文上篇文章我们说latencydiffusion把图像和文本先压缩到隐空间再进行diffusion，大大提升了diffusion过程的效率，其实我们想想diffusion过程其实我们也完全没必要一直扩散到纯噪声再还原为图像，我们只需要扩散到适合我们生成图像的时候就可以。正所谓好钢用在刀刃上，效果好费时的扩散过程我们只要在关键位置使用就可以，即达到效果，又节省了

Pillars-Creation·2023-10-16 08:49

分层强化学习综述论文阅读 Hierarchical Reinforcement Learning: A Comprehensive Survey

分层强化学习综述论文阅读HierarchicalReinforcementLearning:AComprehensiveSurvey摘要一、介绍二、基础知识回顾2.1强化学习2.2分层强化学习2.2.1子任务符号2.2.2基于半马尔可夫决策过程的HRL符号2.3通用项定义三、分层强化学习方法3.1学习分层策略(LHP)3.1.1封建分层方法（基于goal）3.1.2策略树方法（基于option）3

孙敬博·2023-10-08 06:19

多叉树的构造和其前序后序遍历

intval;vectorchildren;Node(){};Node(int_val,vector_children){val=_val;children=_children;}};//层序遍历vector>Hierarchical_trav

他日若得脱身法·2023-10-03 12:14

读HDF5格式的文件

其中Hierarchical是层级结构的意思，也就是说，HDF的文件结构是分层的，像文件夹一样，上层文件夹套下层文件夹。

我，贝贝·2023-09-23 09:31

Online Pseudo Label Generation by Hierarchical Cluster Dynamics for Adaptive Person Re-identifica...

自适应人员重新识别（adaptiveReID）旨在将学习到的知识从标记的源域转移到未标记的目标域。交替生成伪标签和优化训练模型的基于伪标签的方法在该领域表现出极大的有效性。然而，生成的伪标签不准确，不能反映未标记样本的真实语义。我们认为这种不准确性源于伪标签的滞后更新以及所采用的聚类方法的简单标准。为了解决这个问题，我们提出了一种通过自适应ReID的层次集群动态生成在线伪标签。特别是，为数据集中的

Carrie_Hou·2023-09-19 19:43

【Hierarchical Coverage Path Planning in Complex 3D Environments】

HierarchicalCoveragePathPlanninginComplex3DEnvironments复杂三维环境下的分层覆盖路径规划视点采样全局TSP算法分两层，一层高级一层低级：高层算法将环境分离多个子空间，如果给定体积中有大量的结构，则空间会进一步细分。全局TSP问题；低层算法采用简单的采样路径规划，解决每一个子空间的详细覆盖扫描问题。视点采样选择视点，并在各个子空间中计算详细的覆盖

聪明小張·2023-09-16 07:49

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论文笔记《NeuralField-LDM:SceneGenerationwithHierarchicalLatentDiffusionModels》免责申明一句话主旨多说一嘴MethodPart1.Sceneauto-encoderSceneauto-encoderarchitecture:2DCNNEncoder“Lift”IntoaFrustum:Encode\&GetFeaturesInde

浅度断墨·2023-09-12 06:57

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