Learning理论知识

《LeReS：Learning to Recover 3D Scene Shape from a Single Image》论文笔记

参考代码：AdelaiDepth-LeReS1.概述介绍：基于单张图像的深度估计网络往往采用scale-shiftinvariant形式完成深度预测，其是将预测深度和GT深度映射到scale-shiftinvariant空间，之后再计算loss，自然使用该方法得到的深度在经过点云映射之后是存在扭曲的，这类方法以MiDaS为代表。除scale-shift之外其还存在焦距（focal）上的不确定，因而
m_buddy·2024-02-02 20:29

基于开发板的单片机实验教学改革与实践

单片机实验是学生掌握单片机理论知识
电气_空空·2024-02-02 19:22

坚持终身成长， Keep learning, keep growing.

Twoyearsago.Mylifehasasuperbigchange.Ilostalotofmoneyonmyinvestment.Ihavetogetoutfrommyeaselife.（安逸的生活）Ihavetomakemoremoney.Itforcedmetogrowup.（逼迫我成长）Atthebeginning,It'sterrible.Ievencan'tholdononewee
努力变富·2024-02-02 19:57

青年干部应该善于干事

基层工作较为复杂，“上面千条线，下面一根针”，这对于广大基层一线的年轻干部是一种挑战，也是一种绝佳的锻炼机会，我们一定要抓住基层锻炼机会，珍惜光阴、不负韶华，如饥似渴抓好学习，一刻不停提升自己的理论知识和实践能力
834903022·2024-02-02 19:48

深度学习的开源分布式框架Deeplearning4j

Deeplearning4j（DL4J）是专门为JVM编写的一个开源深度学习框架，主要用于商业级需求。该框架完全使用Java编写，因此名称中包含了4j”。
weixin_43106248·2024-02-02 19:13

元学习（Meta-learning）如MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）的优点和缺点，以及使用元学习如MAML时，需要注意以下问题

元学习（Meta-learning）如MAML（Model-AgnosticMeta-Learning）1.元学习（Meta-learning）如MAML（Model-AgnosticMeta-Learning
小桥流水---人工智能·2024-02-02 19:38

迁移学习Transfer Learning的优缺点，以及在使用迁移学习的注意事项！

迁移学习TransferLearning1.迁移学习的优点和缺点：2.使用迁移学习时，需要解决以下问题：1.迁移学习的优点和缺点：迁移学习是一种机器学习方法，它可以使机器学习模型利用已有任务的学习结果，
小桥流水---人工智能·2024-02-02 19:08

An End-to-End Learning-Based Metadata Management Approach for Distributed File Systems——论文阅读

TC2022Paper，元数据论文阅读汇总“multiplemetadataserver(MDS)”多个元数据服务器“localitypreservinghashing(LPH)”局部保持哈希“MultipleSubsetSumProblem(MSSP).”多子集和问题“polynomial-timeapproximationscheme(PTAS)”多项式时间近似方法背景分布式元数据的挑战目前的
妙BOOK言·2024-02-02 18:57

讲解：CSE 404、Data、c/c++、Java，PythonDatabase|Processing

CSE404:IntroductiontoMachineLearning(Spring2020)Homework#6Due3/12/2020Note:LFDreferstothetextbook“LearningfromData
sitijian·2024-02-02 17:00

小儿外科学主治医师考试通过有什么诀窍？

执业医师考试有一定的难度，备考要有一个明确的目标，为了能够更好地提高自己的理论水平，也为了更好地把理论知识应用于临床。我们要树立目标，坚定信心，才能更好地制定学习计划并付诸行动。
来学baodian·2024-02-02 16:38

Python系列19-Web应用程序-Django入门

在本章中，你将学习如何使用Django（http://djangoproject.com/）来开发一个名为“学习笔记”（LearningLog）的项目，这是一个在线日志系统，让你能够记录所学习的有关特定主题的知识
只是甲·2024-02-02 15:16

paper1:Wide & Deep Learning for Recommender Systems

论文整理待写：Wide&DeepModels--2018.12.1/12.2两天1、论文创新点广义线性模型存在需要太多特征工程的工作；深度模型的embedding的过度概括化以至于推荐不太相关的物品当用户数据比较稀疏时；提出了一个结合使用了非线性特征的线性模型和一个用来embedding特征的深度学习，并且使用联合训练的方法进行优化。思想是，基于交叉特征的线性模型只能从历史出现过的数据中找到非线性
是黄小胖呀·2024-02-02 13:08

【吴恩达深度学习】— 参数、超参数、正则化

比如算法中的learningrate（学习率）、iterations(梯度下降法循环的数量)、L（隐藏层数目）、（隐藏层单元数目）、choiceofactivationfunction（激活函数的选择）
Sunflow007·2024-02-02 13:58

2nd May English oral learning summary

LeonardandHowardwereplanningtofindoutaplacetolaylowthenext18to24hourswhenSheldonwashavingasever.FirstlytheywantedtostayinHoward'splacebutHoward'smomseemedunwillinglytoletthemdosobytellingthemshejustha
rusty6kimo·2024-02-02 13:13

Learning hard C#学习笔记 孤军深入

第2章来点C#的感觉在介绍C#语言的基本特性之前，让我们来点C#的感觉，通过亲手创建一个简单的控制台程序，叩开C#的大门！控制台应用程序没有图形化的界面，它类似于Windows操作系统中的命令行窗口。2.1开发环境的搭建用C#语言开发应用程序，首先要搭建好相应的开发环境。学过C语言的人都知道，TurboC是C语言的开发工具，而VisualStudio2010（简称VS2010）或者VisualSt
GarfieldEr007·2024-02-02 11:53

Yolov8_obb旋转框检测，模型剪枝压缩

Yolov8_obb模型压缩之模型剪枝一、剪枝原理和pipleline参考：yolov5模型压缩之模型剪枝模型压缩（二）yolov5剪枝本次使用稀疏训练对channel维度进行剪枝，来自论文LearningEfficientConvolutionalNetworksThroughNetworkSlimming
早茶和猫·2024-02-02 10:40

《小学数学游戏化学习》

兴成长计划培训小学数学游戏化学习第7讲之……课堂实践有幸聆听了巢老师的讲课，很感谢巢老师的精彩分享，巢老师通过对《三位数乘两位数》和《图形的认识》这两节课对数学游戏化课堂教学实践进行了详细的讲解示范，把前边的理论知识进行了讲解和运用
X2河北曲阳杜涛·2024-02-02 10:31

中小学教师信息技术2.0培训心得体会

一、教育教学观念得到更新在培训期间，通过聆听专家的视频讲座，我收获颇丰，教育教学观念得到了有效的更新，教育理论知识领悟得到了升华，对于小学科学教学的理解有了新的感悟。视频教学中鲜活的案例以
金旭阿文·2024-02-02 09:04

【读点论文】A Survey of Deep Learning Approaches for OCR and Document Understanding

ASurveyofDeepLearningApproachesforOCRandDocumentUnderstandingAbstract文档是许多领域(如法律、金融和技术等)中许多业务的核心部分。
羞儿·2024-02-02 09:39

iMyGIS平台之三维学习成长：学习 Cesium 的一些建议

ThisprojectisactivelydevelopedbytheiMyGISGroup.AllRightsReserved.iMyGIS平台之三维学习成长：学习Cesium的一些建议iMyGISPlatformfor3DLearningandGrowth
imygis·2024-02-02 08:45

我们经历的那些刻意练习

在成长过程中，我们要通过基础的学习、练习和坚持来学理论知识、来进行体育训练、来学习各项技能，我们坚持下来后，发现能够在某些学习中取得阶段性进步和成果，虽然可能不是那种名人名家式的结果，但是我们也在好不经意的过程中做到了刻意练习
蛋花想安静·2024-02-02 08:32

机器学习系列4-特征工程

机器学习系列4-特征工程学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding
喜乐00·2024-02-02 07:36

【机器学习 & 深度学习】卷积神经网络简述

本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识，利用python代码进行实际展示，真正做到从基础到实战！
为梦而生~·2024-02-02 05:02

人格扭曲往很大程度形成于家庭环境

今天上午在上马原_物质决定意识，意识反作用物质的理论知识时，老师给我们看了药家鑫事件的视频，深受启发。
没有口袋的哆啦_bda1·2024-02-02 05:32

2019-04-15

第一周第一天分享人甄秀荣1.理论知识点摘要《一至九页》孩子们只是在追随他们周围的榜样，他们也希望得到平等和尊重。成年人对孩子的引领和指导是很重要的。
赵甄文的幸福·2024-02-02 05:17

论文笔记：SQLPrompt: In-Context Text-to-SQL with Minimal Labeled Data

导语本文提出了SQLPrompt，通过创新的Prompt设计、基于执行一致性的解码策略，以及混合不同格式的Prompt和不同LLMs输出的方式，提高了LLM在Few-shotIn-contextLearning
Q同学的nlp笔记·2024-02-02 04:16

大学生总结及日后规划

大学生活为今后的生活打下了丰富的基础，所以我们要严格要求自己，凭着对个人目标和知识的强烈追求，刻苦钻研，勤奋好学，态度端正，目标明确，基本上牢固的掌握了一些专业知识和技能，同时把所学的理论知识应用于实践活动中
wangyingjie·2024-02-02 04:13

机器学习和模型训练的浅谈

机器学习（MachineLearning）和模型训练（ModelTraining）是两个相关但不同的概念。
MarkHD·2024-02-02 03:17

Neural Networks and Deep Learning第2章读书笔记

读书截止时间：2019.04.10读书次数：1次2CHAPTER2Howthebackpropagationalgorithmworks2.1热身:神经网络中使用矩阵快速计算输出的方法2.2代价函数的两个假设?2.3Hadamard（Schur）乘积,2.4反向传播背后的四个基本方程2.4.1问题2.5四个基本方程的证明2.5.1练习2.6反向传播算法2.6.1练习2.7代码2.7.1问题2.8在
山雾幻华·2024-02-02 03:40

Python 机器学习 K-近邻算法

它是一种基于实例的学习（Instance-basedlearning），或者称为懒惰学习（Lazylearning），因为它不会从训练数据中学习一个固定的模型，而是使用整个数据集进行预测。
weixin_42098295·2024-02-02 03:25

机器学习PAI快速入门

机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
开发者学习指南·2024-02-02 02:28

结合创新！11种多尺度特征融合方法，附论文和代码

1、MSGNet:LearningMul
AI热心分享家·2024-02-02 02:38

小课题培训心得

通过学习，使我对小课题研究过程有了更系统的认识，刘校长用理论与范例相结合的讲解方式，化难为易，具体而专业的内容让我更加清晰地了解课题研究的理论知识。
飞涵亦雪·2024-02-02 01:14

统计学习 复习（知识点+习题）

复习资料：https://github.com/RuijieZhu94/StatisticalLearning_USTC第一章线性回归1.Fromonetotwo最小二乘课后题有偏/无偏估计加权最小二乘
玛卡巴卡_qin·2024-02-02 01:37

NVIDIA DEEP LEARNING SDK 功能一览

NVIDIADeepLearningSDKDeepLearningPrimitives(CUDA®DeepNeuralNetworklibrary™(cuDNN))High-performancebuildingblocksfordeepneuralnetworkapplicationsincludingconvolutions
phoenixmy·2024-02-02 01:52

你的生存本能正在杀死你-生存的本质

学校教给了我们那么多理论知识和实践知识。我们的父母也大多只会教育我们选择那些“好找工作的”专业。在这个文科生即将统治全球的世界上，竟然还有这么多家长鼓励孩子们去申请”技能“专业！
wenlil1·2024-02-02 01:10

SpringMVC使用maven配置SLF4J和Log4J2

理论知识关于两版的区别两版的不同，直接的表现是在Maven仓库中log4j表示第一版，org.apache.logging.log4j表示第二版。
newcih·2024-02-02 01:16

maven+springboot构建多模块聚合项目过程（IDEA版）

更新地址：https://github.com/wyd288/learning_notes使用工具工具版本/说明JDK1.8.0_191IDEIDEA2018.3.1Maven3.5.4MySql5.7
原地打转㐅·2024-02-02 00:52

追梦新教育，出手必出彩——伊川县江左镇五里头小学 李弯弯

教育组武小梨老师对新教育的理论知识做出了深刻的解读，以理论知识做指导，教
一张扬婉·2024-02-01 23:49

复盘日志

一，英语需要注重平时的积累，同时英语也需要有词汇和语法的重要认识二，somemore三.learningtoread四，许多语词语和语法掌握的不到位五我需要好好的掌握语法6英语需要天赋a需要一个正常的作息规划
李畅_242f·2024-02-01 23:08

革新智能机器人训练工具

目录莫拉维克悖论EurekaHabitat3.0大语言模型零样本学习Zero-ShotLearningHumanFeedbackMETA发布的HABITAT3.0Habitat3.0提供了三个方面的贡献莫拉维克悖论莫拉维克悖论是由人工智能和机器人学者所发现的一个和常识相佐的现象
Zhi non·2024-02-01 22:39

【具身智能】论文系列解读-RL-ViGen & ArrayBot & USEEK

1.RL-ViGen：视觉泛化的强化学习基准RL-ViGen:AReinforcementLearningBenchmarkforVisualGeneralization0摘要与总结视觉强化学习（VisualRL
JackCrum·2024-02-01 22:05

【BAN】A New Learning Paradigm for FoundationModel-based Remote Sensing Change Detection

变化检测论文专栏快速跳转【changedetection】目录简介题目：一种基础模型遥感变化检测的新学习范式
zy_destiny·2024-02-01 22:12

Day12/61 +丽丽许 《学习之道》

她所开设的“learninghowtolearn”课程是在线网络
丽丽许专栏·2024-02-01 22:38

秋招面验 | 计算机视觉汇总面经分享

算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来源：极市平台总结复习步骤：集中复习（1）第一次-6月下旬，大概复习了20天左右，主要了解基础知识总结大纲和常见考点，复习之前所做的项目的细节，补充理论知识
flyfor2013·2024-02-01 20:16

深度强化学习（王树森）笔记11

参考链接DeepReinforcementLearning官方链接：https://github.com/wangshusen/DRL源代码链接：https://github.com/DeepRLChinese
阿正的梦工坊·2024-02-01 20:38

设计模式---策略模式

image.png只是自己日常做一些笔记采用策略模式模拟一次专卖店的计价操作Strategy类packagecom.mjt.learning.pattern.strategy;/***Copyright
_非_阳_·2024-02-01 20:26

【深度学习】SDXL TensorRT Dockerfile Docker容器

文章目录过程SDXLTensorRT构建SDXLTensorRTLCM调度器过程dockerpushkevinchina/deeplearning:cuda12.1torch2.1.1FROMnvidia
XD742971636·2024-02-01 19:49

永久删除 Elasticsearch 中的主节点

Elasticsearch集群由一个或多个节点组成，每个节点可以具有多种角色，包括主节点（masternode）、数据节点(datanode)、摄取节点(ingestnode)和机器学习节点(machinelearningnode
Elastic 中国社区官方博客·2024-02-01 18:08

（Re-ID论文精读3）WACV2023 | Body Part-Based Representation Learning for Occluded PersonRe-Identificatio

最近对Re-ID比较感兴趣，读了一篇关于Re-ID的文章，作为自己学习的一个记录，有说的不正确的地方欢迎大家指正，也希望大家一起共同学习共同进步！！！作为系列的第三篇文章，读下来深刻感觉一句话的含金量：不积跬步无以至千里不积小流无以成江海！！借此勉励自己，坚持把这个系列做下去。原文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/WACV2023/papers/So
达柳斯·绍达华·宁·2024-02-01 17:52
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