HIERARCHICAL

和未来合伙人的共同价值观 - 初期

层级是一个公司逼不得已才要做的，每一个层级的堆积，都会带来一些压力和效率的损失，你一旦把这个团队，变成了十个十个人的团队，一层一层这种hierarchical的团队，每一次他们要交流，都有一个沟通的成本
思考实践·2023-09-11 20:17

【论文精读】Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents

HierarchicalText-ConditionalImageGenerationwithCLIPLatents前言Abstract1Introduction2Method2.1Decoder2.2Prior3ImageManipulations3.1Variations3.2Interpolations3.3TextDiffs4ProbingtheCLIPLatentSpace5Text-t
HERODING77·2023-09-11 18:10

java jar包找不到静态文件 报错URI is not hierarchical

javajar包找不到静态文件报错URIisnothierarchicalInputStreamstream=newClassPathResource("template1/统计.xlsx").getStream();使用上述方法获取文件或流的时候,会报错URIisnothierarchical原因当前类和当前文件不在同一个jar包里面,方法会去当前类的根目录下面寻找template1文件夹解决办
ChristXlx·2023-09-05 05:59

【论文精读】Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows前言Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.Method3.1.OverallArchitecture3.2.ShiftedWindowbasedSelf-AttentionSelf-attentioninnon-overlappedwi
HERODING77·2023-08-31 14:34

Swin Transformer

Hierarchical分层的ageneral-purposebackbone一个通用的骨干网络图像局部性原理：同一个物体的不同部位，或者说语义相近的不同物体，大概率会出现在相连的地方。
-小透明-·2023-08-27 13:17

《Swin Transformer Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》论文超详细解读（翻译＋精读）

前言《SwinTransformerHierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows》作为2021ICCV最佳论文，屠榜了各大CV任务，性能优于DeiT、ViT和EfficientNet等主干网络，已经替代经典的CNN架构，成为了计算机视觉领域通用的backbone，是继Vit之后的Transformer在CV领域的巅峰之作。它基于ViT模型的思想，
路人贾'ω'·2023-08-18 20:05

HS-ResNet: Hierarchical-Split Block on Convolutional Neural Network

HS-ResNet:Hierarchical-SplitBlockonConvolutionalNeuralNetwork。这篇文章时对传统的卷积模块进行修改，去掉了冗余块特征信息。简化网络结构。
skyfengye·2023-08-13 09:05

【论文摘要】ImageNet：A Large-Scale Hierarchical Image Database

ImageNet系列1《ImageNet：ALarge-ScaleHierarchicalImageDatabase》ImageNet系列2《ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge》（待完成）ImageNet系列2《Scalablemulti-labelannotation》（待完成）ImageNet：ALarge-ScaleHierarchica
joyce_peng·2023-08-12 15:53

Eclipse显示层级目录结构（像IDEA一样）

1、打开eclipse，找到这里2、选择PackagePresentation3、选择Hierarchical层级显示就好了有需要时还可以切回去。
反正我是不学了·2023-08-11 01:28

Hierarchical Graph Network for Multi-hop Question Answering

HGN由4个模块组成：GraphConstructionModuleContextEncodingModuleGraphReasoningModuleMulti-taskPredictionModuleGraphConstruction找到最相关的段落训练了一个Roberta+binary_cls检索相关的段落（匹配段落标题和问题）如果多个都相关，则选择得分最高的两个如果titlematching
一纸素笺凝笑语·2023-08-08 10:53

Unity/Animation -- 调节Animation Curves

这里要补充几个关于Dopesheet视图的使用技巧：和Hierarchical窗口类似，Dopesheet左侧
戴珍珠耳钉的少女·2023-08-05 03:04

【论文阅读】Hierarchical Multi-modal Contextual Attention Network for Fake News Detection --- 虚假新闻检测，多模态

本博客系本人阅读该论文后根据自己理解所写，非逐句翻译，欲深入了解该论文，请参阅原文。论文标题：HierarchicalMulti-modalContextualAttentionNetworkforFakeNewsDetection；关键词：社交媒体，虚假新闻检测，多模态学习；作者：ShengshengQian，JinguangWang，JunHu，QuanFang，ChangshengXu；中国
me_yundou·2023-08-04 23:55

论文阅读《Open-Domain Hierarchical Event Schema Induction by Incremental Prompting and Verification》

论文阅读《Open-DomainHierarchicalEventSchemaInductionbyIncrementalPromptingandVerification》1.Introduction2.Taskoverview3.Approach3.1Retrieval-AugmentedPrompting3.2EventSkeletonConstruction3.3EventExpansion
常鸿宇·2023-07-29 03:48

文件在idea中运行时不报错，打包运行后报错java.lang.IllegalArgumentException: URI is not hierarchical

这个问题造成的原因是放在类路径classpath中的文件，打包后文件找不到所造成的。这种方式在打包之前可以创建file文件，但是打包成jar包后，会由于路径改变后在template/LZGICAD1.mdb找不到该文件而报错URIisnothierarchical。Filefile=newFile("template/LZGICAD1.mdb");解决方案：//创建一个随即路径FiletempFo
包小志·2023-07-28 03:46

From Coarse to Fine Robust Hierarchical Localization at Large Scale

RobustHierarchicalLocalizationatLargeScale原文链接https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Sarlin_From_Coarse_to_Fine_Robust_Hierarchical_Localization_at_Large_Scale_CVPR
知识混子_·2023-07-26 12:47

【HF-Net】From Coarse to Fine Robust Hierarchical Localization at Large Scale

Abstract稳健和准确的视觉定位是许多应用的基本能力，如自动驾驶、移动机器人或增强现实。然而，这仍然是一项具有挑战性的任务，**特别是对于大规模环境和外观发生重大变化的情况。现有技术的方法不仅难以应对这些场景，而且对于某些实时应用程序来说往往过于资源密集。**在本文中，我们提出了HFNet，这是一种基于单片CNN的分层定位方法，它同时预测局部特征和全局描述符，以实现精确的6-DoF定位。我们利
小周OvO·2023-07-26 12:15

Hierarchical Attention Networks for Document Classification

HANhierarchy指的是两层--word层和sentence层，模型很简单，想法很自然wordembeddingbi-gru作为wordencoderwordattentionbi-gru作为sentenceencodersentenceattentionsoftmax+logloss细节：预处理中过滤掉词频小于5的词用UNK取代，embedding层采用预训练的word2vec权重。emb
小绿叶mj·2023-07-19 20:42

12.5 Hierarchical names （层次化名称）

VerilogHDL描述中的每个标识符应具有唯一的分层路径名。模块的层次结构和项目的定义（如模块内的任务和命名块）应定义这些名称。名称的层次结构可以被视为树结构，其中每个模块实例、生成块实例、任务、函数或命名的begin-end或者fork-join块在树的特定分支中定义一个新的层次结构或范围。设计说明包含一个或多个顶层模块（见12.1.1）。每个这样的模块构成了名称层次结构的顶部。此根或这些并行
一只迷茫的小狗·2023-06-23 14:29

[点云补全]-Point Cloud Completion by Skip-attention Network with Hierarchical Folding

PointCloudCompletionbySkip-attentionNetworkwithHierarchicalFoldingCVPR2020利用多级Folding结构和skip-attention来进行点云补齐Folding结构是之前就有的，本文主要是利用skip-attention将folding结构堆叠起来，更加深了，有点像受到了ResNet和DeepGCNs的启发。摘要原文译文Poi
alfred_torres·2023-06-12 02:19

2018.7.5【泛读】Nonparametric Variational Auto-encoders for Hierarchical Representation Learning

这篇文章指出vae模型使用简单的高斯分布作为先验，先验中没有灵活的参数，导致模型不够灵活。因此，以一个狄利克雷过程（本文是中国餐馆过程CRP）作为vae的先验，以此来增强隐变量的能力。在本文中，训练过程是交替的，即先用vae对encoder和decoder进行训练，然后使用变分推断对CRP进行推断，作者认为这是一种统一的训练。同时，作者认为，VAE中，先验部分和decoder部分可以视为数据的生成
努力科研的小树蛙·2023-04-18 21:53

【iclr2023】DESIGNING BERT FOR CONVOLUTIONAL NETWORKS: SPARSE AND HIERARCHICAL MASKED MODELING

论文&代码&Notable-top-25%摘要我们发现并攻克了将BERT-style预训练或者图像mask建模应用到CNN中的两个关键障碍：1）CNN不能处理不规则的、随机的掩码输入图像；2）BERT预训练的单尺度性质与convnet的层次结构不一致对于第一点，我们将没有被mask掉的像素点视作为3d点云（点云是一种方便的3D表达方式）的稀疏体素；使用sparseCNN进行编码，这是sparseC
lynn_Dai·2023-04-17 00:07

Towards Better Modeling Hierarchical Structure for Self-Attention with Ordered Neurons

2019EMNLPTencentAILabIntroduction结合了SAN和递归神经网络（RNN）优势的混合模型在机器翻译任务上的性能优于两种单独的体系结构。我们可以将传统RNNs替换为OrderedNeuronsLSTM（ON-LSTM）。ON-LSTM通过引入面向语法的归纳偏置，更擅长于对层次结构进行建模，这使RNN可以通过控制神经元的更新频率来执行树状合成。Approch我们将SAN编码
懿想天开_·2023-04-16 10:40

贝叶斯分层模型（Hierarchical Models）

前言许多统计应用涉及多个参数，这些参数可以通过问题的结构以某种方式被视为相关或连接，这意味着这些参数的联合概率模型应该反映它们的相关性。例如，在一项关于心脏治疗效果的研究中，由于j医院的患者具有生存概率θj，因此可以合理地预期θj\theta_jθj的估计值（代表医院样本）应该相互关联。如果我们使用先验分布，其中θj\theta_jθj的估计值被视为普通种群分布的样本，我们将看到这是以自然的方式实
Bayesian小孙·2023-04-14 23:46

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows（ICCV2021）

SwinTransformer摘要引言方法实验摘要本文提出了一种新的VisionTransformer，称为SwinTransformer，可以作为计算机视觉领域的通用主干。将Transformer从NLP应用到CV会面临一些挑战，这些挑战主要来自两个方面：一个是尺度问题，视觉领域中的目标往往尺度差异很大（比如一张街景图像，里面的行人和汽车有大有小），而NLP中的Transformer并不需要考虑
写进メ诗的结尾。·2023-04-14 05:17

【论文阅读13】Hybrid embedding-based text representation for hierarchical multi-label text classification

论文十问十答：Q1论文试图解决什么问题？Q2这是否是一个新的问题？Q3这篇文章要验证一个什么科学假设？Q4有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？Q5论文中提到的解决方案之关键是什么？Q6论文中的实验是如何设计的？Q7用于定量评估的数据集是什么？代码有没有开源？Q8论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设？Q9这篇论文到底有什么贡献？Q10下一步呢？有什么工作可
Alan and fish·2023-04-13 22:24

论文阅读【14】HDLTex: Hierarchical Deep Learning for Text Classification

论文十问十答：Q1论文试图解决什么问题？多标签文本分类问题Q2这是否是一个新的问题？不是Q3这篇文章要验证一个什么科学假设？因为文本标签越多，分类就越难，所以就将文本类型进行分层分类，这样就可以加大文本分类的准确度。Q4有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？自然语言处理Q5论文中提到的解决方案之关键是什么？分层Q6论文中的实验是如何设计的？Q7用于定量评估的数据集是什么？
Alan and fish·2023-04-13 21:13

HIBERT: Document Level Pre-training of Hierarchical Bidirectional Transformers for Document Summa...

本文是基于BERT模型框架，进行从词到句子，句子到文档的encoding，实现hierarchical的文档级的抽取式摘要预训练模型。
第一个读书笔记·2023-04-08 21:28

MIT6.828学习之Lab5:File system, Spawn and Shell

Filesystempreliminaries(序言)您将使用的文件系统比大多数“实际”文件系统(包括xv6UNIX)要简单得多，但是它的功能足够强大，可以提供基本特性:创建、读取、写入和删除按层次(hierarchical
请叫宝宝荡哥·2023-04-08 09:00

DALL-E-2:Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents

OpenAIText2ImagebasedonCLIPandDiffusionModelDALL-E-2网络模型虚线以上部分表示CLIP的训练过程，预训练CLIP模型在生成图片的过程中是固定的虚线以下部分表示利用CLIP的textencoder生成图片的过程，在获取输入文本描述的textembedding之后，将其输入一个prior(autoregressiveordiffusion)，来获取im
_忙中偷闲_·2023-04-08 08:06

StatQuest——Hierarchical Clustering学习笔记

今天学习的是StatQuest系列里另一个很有意思的视频，是有关于HierarchicalClustering的。热图我们都见过很多次了，热图里经常使用的就是对基因，或者是对样品进clustering，然后画一个系统树。那么为什么要进行clustering呢？可以看一下下面这个截屏（很模糊，但是也能说明问题），如果你不对你的基因（行）进行clustering，出来的热图就是右边这样的效果，啥啥也看
生信start_site·2023-04-06 01:29

Kubernetes 的层级命名空间介绍

原文链接：https://fuckcloudnative.io/posts/introducing-hierarchical-namespaces/在单个Kubernetes集群上安全托管大量用户一直是一个老大难问题
米开朗基杨·2023-03-29 11:51

【GraphNN】Semi-Supervised Hierarchical Recurrent Graph Neural Network for City-Wide Parking Availa...

Semi-SupervisedHierarchicalRecurrentGraphNeuralNetworkforCity-WideParkingAvailabilityPrediction用于城市范围内停车可用性预测的半监督分层递归图神经网络原文链接：https://arxiv.org/pdf/1911.10516.pdf年份：2020Publisher：AAAI2020ComputerScie
冬天都会过去·2023-03-25 10:31

阅读笔记-Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

来源：arXiv.21030v1代码：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer[暂时未放出04/02]Title这篇文章提出了层次Transformer以使用transformer代替传统的CNN结构的backbone，这个思路和PyramidVisionTransformer（PVT）很相似，后续我们将总结一些类似目的的方法，比如stand-al
熙熙江湖·2023-03-20 20:04

论文阅读 [TPAMI-2022] Hierarchical Deep Click Feature Prediction for Fine-Grained Image Recognition

论文阅读[TPAMI-2022]HierarchicalDeepClickFeaturePredictionforFine-GrainedImageRecognition论文搜索(studyai.com)搜索论文:HierarchicalDeepClickFeaturePredictionforFine-GrainedImageRecognition搜索论文:http://www.studyai.
北岭狼人·2023-03-19 07:42

10道常见的Salesforce管理员面试问题与解答

它们以hierarchical方式工作
Salesforce考试·2023-03-17 01:06

[论]Learning Dynamic and Hierarchical Traffic Spatiotemporal Features with Transformer

LearningDynamicandHierarchicalTrafficSpatiotemporalFeatureswithTransformer原文，见这里作者：HaoyangYan,XiaoleiMa期刊：关键字：摘要交通预测是智能交通系统不可缺少的组成部分，长期全网精确交通速度预测是最具挑战性的任务之一。近年来，深度学习方法在这一领域越来越受欢迎。由于交通数据在物理上与道路网络相关联，大多
panbaoran913·2023-03-15 07:33

MICK-SQL基础教程（第二版）第一章

，于是在工作闲暇之余整理了此书的笔记~第一章第二章查询基础第三章聚合与排序第四章数据更新第五章复杂查询第六章函数、谓词、CASE表达式第七章集合运算第八章SQL高级处理第一章DBMS的种类层次数据库（Hierarchical
大美mixer·2023-03-10 13:00

CVPR2018:Combining CNNs and Geometric Constraints for Hierarchical Motion Segmentation

摘要运动分割的传统方法是采用几何约束去理解运动。现代cnn方法在运动检测上超越了一些著名结构，但也许不能精确描述著名的几何约束方法。作者提出了一个统计的刚体运动模型，基于角度预测约束。然后把这个分段刚体运动组合到了复杂可变形和铰接的对象，同时用到CNN的语义分割和一个第二对象层次的统计学模型。这种方法组合了传统的几何知识和cnn领域的模式识别能力，并在大范围的运动分割基准数据集上取得了卓越的表现。
whenIknow·2023-02-06 20:13

SPSS超详细操作：分层回归(hierarchical multiple regression)

SPSS超详细操作：分层回归(hierarchicalmultipleregression)1、问题与数据最大携氧能力(maximalaerobiccapacity,VO2max)是评价人体健康的关键指标，但因测量方法复杂，不易实现。某研究者拟通过一些方便、易得的指标建立受试者最大携氧能力的预测模型。目前，该研究者已知受试者的年龄和性别与最大携氧能力有关，但这种关联强度并不足以进行回归模型的预测。
weixin_30321449·2023-02-05 14:33

[LDGCNN：Linked Dynamic Graph CNN: Learning on Point Cloud via Linking Hierarchical Features]论文代码阅读笔记

分类任务代码结构网络结构训练featureextractor和classifier：调用的模型是"ldgcnn"固定globalfeature;train函数中调用函数：save_global_feature(sess,ops,saver,layers)该函数将globalfeature保存在以下路径中：retrainclassifier:调用的模型是"ldgcnn_classifier"注：要修
Anniessq·2023-02-05 11:52

[论文简述+翻译]PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space

论文简述：第一作者：CharlesR.Qi发表年份：2017发表期刊：AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems探索动机：Pointnet不会得到度量空间点的局部结构。工作目标：Pointnet++的设计需要解决两个问题：如何生成点集的划分，以及如何通过局部特征学习器提取出点集的特征或者局部的特征。核心思想：提出了setabstraction的分层结构
Javier.Lin_HUST·2023-02-05 11:20

[CVPR 2022] Use All The Labels: A Hierarchical Multi-Label Contrastive Learning Framework

ContentsIntroductionMethodReferencesIntroduction目前的对比学习框架大多聚焦于单标签监督学习或自监督学习场景，因此作者针对层次多标签场景设计了新的对比学习框架，它可以充分利用allavailablelabels并保持类别间的hierarchicalrelationshipMethod和supervisedcontrastivelearning类似，作者
连理o·2023-02-04 08:22

[NeurIPS 2017] Poincaré Embeddings for Learning Hierarchical Representations

ContentsIntroductionPoincaréEmbeddingsTheLimitationsofEuclideanSpaceforHierarchicalDataEmbeddingHierarchiesinHyperbolicSpaceEvaluationReferencesIntroduction如今，表征学习变得越来越重要(e.g.wordembedding,embeddingso
连理o·2023-02-04 08:22

读：H2-MIL: Exploring Hierarchical Representation with Heterogeneous Multiple Instance Learning for...

文章目录前言一、简介1.背景2.任务3.数据集4.idea二、主要内容网络整体框架：1.带有resolutionattribute属性的图2.RAConv3.IHPool4.其他与整体三、实验四、总结前言论文来源：H2-MIL:ExploringHierarchicalRepresentationwithHeterogeneousMultipleInstanceLearningforWholeSl
球三·2023-02-02 11:30

Towards Sparse Hierarchical Graph Classifiers

文章目录1动机2相关工作3模型卷积层池化层readout层4实验论文：TowardsSparseHierarchicalGraphClassifiers稀疏层次图分类器的研究来源：NIPS2018Workshop论文链接：Arxiv:https://arxiv.org/abs/1811.012871动机图表示学习的最新进展，主要是利用图卷积网络，对许多基于图的基准任务带来了实质性的改进。虽然新的学
不务正业的土豆·2023-02-01 21:56

2018-NIPS-Towards Sparse Hierarchical Graph Classifiers

2018-NIPS-TowardsSparseHierarchicalGraphClassifiersPaper:https://arxiv.org/abs/1811.01287Code:对稀疏分类分级图作者提出以往的图分类方法中通常使用单个全局池化步骤来聚合节点特征或手动设计的固定启发式算法，这样做会丢失信息，所以将readout层表示为S=1N∑i=0Nxi∣∣maxxiS=\frac{1}{
发呆的比目鱼·2023-02-01 21:26

2021：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

摘要本文提出一种新的视觉Transformer----SwinTransformer，它可以成为计算机视觉的通用主干。从语言到视觉采用Transformer的挑战来自于这两个领域之间的差异，比如视觉实体的规模变化很大，以及图像中像素比文本中单词的高分辨率。为解决这些差异，我们提出了一个分层Transformer，其表示是由移动窗口计算的。移动的窗口方案将自注意力计算限制在非重叠的局部窗口上，同时允
weixin_42653320·2023-01-31 23:12

SFM综述

SfM方法可以分为增量式（incremental/sequential）,全局式（global），混合式（hybrid）,层次式（hierarchical），基于语义的SfM(SemanticSfM)。
暮月朏·2023-01-31 18:33

论文阅读：PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning onPoint Sets in a Metric Space

原文连接：https://arxiv.org/pdf/1706.02413.pdf题目：PointNet++：度量空间中点集的深度层次特征学习来源：NISP2017Pointnet的改进版本，（1）利用层次化信息获取局部信息（2）自适应密度的特征提取方法0、摘要很少有以前的工作研究点集的深度学习。PointNet[20]是这个方向的先驱。然而，根据设计，PointNet不会捕获由所在的度量空间点引
shiyueyueya·2023-01-28 08:15

高光谱目标检测论文学习（4）——Hierarchical Suppression Method for Hyperspectral Target Detection

前言这篇论文是一篇稍微老一点的论文，发表于TGRS2016，主要讲了一种对CEM的改进方法，也是一篇基本思路比较简单的顶会论文。主要想通过这篇论文体会一下如何对现有经典方法进行改进。思路我们首先来回忆一下之前学过的一些高光谱目标检测方法。我们在这个系列中的前几篇文章中已经了解了很多可以用于高光谱目标检测的方法了，比如MF、ACE、AMF、ASD、OSP、CEM等等，这些方法如果给他们分个类的话，大
MrBamboo2000·2023-01-27 09:09
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