NVM论文学习第59页

论文学习笔记

论文学习笔记一个好笔记的意义就在于：可以不用看原文-------鲁树人(滑稽)Abstract目前GCN由于受限于梯度消逝的问题，都比较浅层（一般小于4）本文将几个在深度CNN中使用的技巧：residualconnections

sendy.lee·2022-12-30 09:36

Mask R-CNN 论文学习笔记

论文基本信息标题：MaskR-CNN作者：KaimingHeGeorgiaGkioxariPiotrDollárRossGirshick机构：FacebookAIResearch(FAIR)来源：ICCV时间：2017论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.06870代码地址:https://github.com/facebookresearch/Detectron论文概要

长歌丶采薇·2022-12-30 08:46

使用常用的机器学习算法对水果数据集进行分类（逻辑回归、决策树、KNN、SVM等）

数据集下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1vhVlalmKnvMB4sLLP2VXFg提取码：zhrn导入库函数%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt

白话机器学习·2022-12-29 18:16

论文阅读笔记：Patches Are All You Need?

摘要1简介2.ConvMixer参数设计动机3.相关工作4.结论ICLR2022中正在openreview中的论文https://openreview.net/pdf?

塔_Tass·2022-12-29 11:38

PCIe 枚举过程3

_Bus硬盘是大家都很熟悉的设备，一路走来，从HDD到SSD，从SATA到NVMe，作为NVMeSSD的前端接口，PCIe再次进入我们的视野。

wmzjzwlzs·2022-12-28 19:03

PCIe 枚举

转载：https://www.sohu.com/a/300238384_505795硬盘是大家都很熟悉的设备，一路走来，从HDD到SSD，从SATA到NVMe，作为NVMeSSD的前端接口，PCIe再次进入我们的视野

springcrazy·2022-12-28 18:55

以太坊网络重启并开启rpc

grepgeth或top|grepgeth2重启nohupgeth--datadir'/mnt/EthereumData'--allow-insecure-unlock>>geth.log2>&1&3安装nvm

blockchain_yhj·2022-12-28 17:25

Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch？

开发机器在某天，运行nvidia-smi出现FailedtoinitializeNVML:Driver/libraryversionmismatch？之前好好的，怎么出错呢。

szhappylin·2022-12-28 01:00

立体匹配-ITSA-CVPR2022论文学习笔记

ITSA，Information-TheoreticShortcutAvoidance立体匹配的用途：AR、机器人、自动驾驶名称：《ITSA:AnInformation-TheoreticApproachtoAutomaticShortcutAvoidanceandDomainGeneralizationinStereoMatchingNetworks》位置：https://arxiv.org/a

tomeasure·2022-12-28 01:38

前端框架 ng 环境配置

一、安装nvm版本管理工具nvm英文全称node.jsversionmanagement，是一个nodejs的版本管理工具。

ChaITSimpleLove·2022-12-27 11:39

机器学习电脑配置

家商家内存金士顿4GBDDR42133（KVR21S15S8/4）4¥26824家商家硬盘西部数据蓝盘2TBSATA6Gb/s64M（WD20EZRZ）1¥36425家商家固态硬盘三星970EVOPlusNVMeM

piepis·2022-12-27 10:33

ubuntu开机卡在/dev/nvme0n1p2: clean 进入不了图形界面

ubuntu开机卡在/dev/nvme0n1p2:clean进入不了图形界面我出现这个问题一次在刚装完系统，一次在更新了内核之后。

bloomerOAO·2022-12-27 08:00

【论文学习笔记】Learning to Segment Every Thing (2018_CVPR)

论文：LearningtoSegmentEveryThing链接：https://arxiv.org/abs/1711.10370这篇文章是发表在2018的CVPR上的文章，文章的名字起的很霸气，示例分割所有的东西。下面本博客对这篇文章进行带有PPT的图片进行讲解，若有描述不对的地方，还请各位读者指教。目录IntroductionMask^xR-CNNExperimentConclusion文章的

嘿芝麻·2022-12-27 07:08

【第三周深度学习总结】

第三周深度学习总结论文学习ResNet重要结构结构创新点通过在block中加入identitymap，假设之前想要学习的映射为H(x)H(x)H(x)，那么现在可以知道H(x)=F(x)+xH(x)=F

文海傲舟·2022-12-27 07:35

Learning to Segment Every Thing Ronghang论文学习

近来目标检测器准确度显著提升，获得了很多重要的新能力。其中最令人兴奋的一项是为每个检测目标预测前景分割掩码，即实例分割（instancesegmentation）。在实践中，典型的实例分割系统只能关注小部分视觉信息，一般约为100个目标类别。该限制的主要原因是顶级的实例分割算法需要强大的监督系统，而此类监督数据很难收集新的类别，且比较昂贵。相比之下，边界框标注更丰富，也没有那么昂贵。这就引出了一个

北方的杨先生·2022-12-27 06:27

基于脑电信号的情绪识别-论文学习

论文题目：《AreviewofEEGfeaturesforemotionrecognition》论文题目：《EEG-BasedEmotionRecognitionUsingDeepLearningNetworkwithPrincipalComponentBasedCovariateShiftAdaptation》对情绪的量化和建模情绪有主要六种：高兴、悲伤、恐惧、惊讶、愤怒、厌恶。其他情绪可以由这

ipv-tao·2022-12-26 12:28

Jetson NX emmc版本系统转移到SSD

获取脚本资料GitHub-jetsonhacks/rootOnNVMe:Switchtherootfsto

GNNUXXL·2022-12-25 19:40

论文学习笔记——Fast Odometry and Scene Flow from RGB-D Cameras based on Geometric Clustering...

基于稀疏特征点匹配的视觉里程计技术1、需要通过多帧优化来消除奇异点的干扰。2、一般这种方法不能实现稠密场景流，但是存在可以估计多钢体运动的扩展方法，这些方法中需要足够多的特征点来估计运动，这在三维场景的二维投影结果中，只占小区域的物体是无法保证的直接产生稠密运动估计的方法(densedirectmethods)1、传统的代价函数惩罚：灰度误差、负的或正的深度误差、点面误差或特征空间中的可选误差。2

Fighting_young·2022-12-25 18:25

Goldilocks域

1.引言Goldilocks域p=264−232+1p=2^{64}-2^{32}+1p=264−232+1，目前用于Polygon生态的多个项目中：PolygonMidenVM：在https://github.com

mutourend·2022-12-25 14:11

DD - NET 论文学习

MakeSkeleton-basedActionRecognitionModelSmaller,FasterandBetter1，DD-NET特点2，DD-NET的网络结构网络结构名称解释：DD-NET的特点如下：A：ModelingLocation-viewpointInvariantFeaturebyJointCollectionDistances(JCD)基于联合集合距离的位置视点不变特征建

hsclyy·2022-12-25 07:55

Jetson（XAVIER,NX）系列设备设置成NVME硬盘启动或者EMMC启动的保姆级教程，包括镜像恢复到外置存储，（附上脚本Github下载连接），Nvidia官方套件和国内厂家高仿载板都适用

脚本已经上传到github，gitclone即可https://github.com/Unlicensed-driver-ljx/Jetson-.git顺便记录一下提交过程，用不到的就忽略过去就行了。gitconfig--globaluser.name“github用户名”gitconfig--globaluser.email“github邮箱”gitconfig--list查看ssh-keyge

无证驾驶梁嗖嗖·2022-12-25 01:05

‘node‘ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件

状况:我这里是安装了nvm之后,又卸载了nvm就会出现:'node'不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件原因:检查环境变量有没有配置正确配置环境变量:1.打开控制面板==>系统和安全

开发那点事儿~·2022-12-24 19:11

AlexNet论文学习笔记：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

AlexNet论文学习笔记：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks文章目录AlexNet论文学习笔记：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks

walyn lee·2022-12-24 14:27

论文学习：《Objects as Points》

被大佬安利了这篇论文，花了整整一天的时间学习这篇论文，感觉非常妙。记录一下学习笔记，先推荐两篇个人觉得讲的非常好的文章，以下笔记有些内容摘自这里：[1]https://zhuanlan.zhihu.com/p/66048276[2]http://www.tensorinfinity.com/paper_189.html[3]https://blog.csdn.net/c20081052/artic

Crazy_Omais·2022-12-24 11:36

论文学习：Decoupling Value and Policy for Generalization in Reinforcement Learning（强化学习中泛化的解耦价值和策略）

摘要：Standarddeepreinforcementlearningalgorithmsuseasharedrepresentationforthepolicyandvaluefunction,especiallywhentrainingdirectlyfromimages.However,wearguethatmoreinformationisneededtoaccuratelyestima

Love Q·2022-12-24 10:55

YOLOv3_论文学习

YOLOv3:AnIncrementalImprovement1Abstract2Introduction3TheDeal3.1BoundingBoxPrediction3.2ClassPrediction3.3PredictionsAcrossScales3.4FeatureExtractor3.5Training4HowWeDo5ThingsWeTriedThatDidn’tWork总结这篇文

必修居士·2022-12-24 08:26

YOLOV3论文学习

YOLOv3论文链接：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf综述一、摘要1、320*320的YOLOv3推理时间22ms，准确率28.2mAP，达到了SSD的精确度，推理速度却快了三倍。2、基于.5mApIou的YOLOv3的检测效果还比较不错，在TitanX上准确率为57.9AP50，推理时间为51ms，和RetinaNet在Tita

thetffs·2022-12-24 08:46

Selective Search 论文学习笔记

原论文：《SelectiveSearchforObjectRecognition》关键字：分层分组算法、初始化区域集、相似度计算keywords:HierarchicalGroupingAlgorithm,ObtainingInitialRegions,CalculatingSimilarity一、分层分组算法（HierarchicalGroupingAlgorithm）这是selectivese

tomeasure·2022-12-24 05:28

Selective Search 学习及使用（python）

一、概念介绍物体检测之选择性搜索(SelectiveSearch)SelectiveSearch论文学习笔记深度学习selectivesearch算法理解（重点看下）二、SelectiveSearch库库

tw_devin·2022-12-24 05:28

Learning to Reconstruct 3D Human Pose and Shape via Model-fitting in the Loop 论文学习笔记（1）

LearningtoReconstruct3DHumanPoseandShapeviaModel-fittingintheLoop论文学习笔记（1）摘要部分原文Model-basedhumanposeestimationiscurrentlyapproachedthroughtwodifferentparadigms.Optimization-basedmethodsfitaparametricb

绿柳山庄赵公子·2022-12-23 18:32

Supervised Contrastive Learning 论文学习

Abstract在近几年，将对比学习应用在自监督表征学习上越来越受到关注，在深度图像非监督训练任务上取得了SOTA的性能。现在的批对比方法大幅度领先传统的对比损失，如triplet、max-margin和N-pairs损失。本文中作者将自监督批对比方法扩展至全监督任务上，使我们可以充分利用标签信息。在embedding空间中，属于同一个类别的点应该拉近，而不同类别的点应该推的远远的。作者分析了两种

calvinpaean·2022-12-23 14:18

【论文学习笔记】《Voice Conversion from Non-parallel Corpora Using Variational Auto-encoder》

《VoiceConversionfromNon-parallelCorporaUsingVariationalAuto-encoder》论文学习文章目录《VoiceConversionfromNon-parallelCorporaUsingVariationalAuto-encoder

FallenDarkStar·2022-12-22 16:46

详细安装node.js管理工具nvm，以及对应版本的npm（npm6.x）过程中遇到的问题

目录在做vue项目中遇到的问题：解决方案：1.卸载原来安装的node.js2.安装nvm（node.js版本管理工具）3.安装自己需要的node.js版本4.重新安装一次vue-cli脚手架工具在做vue

哇咔君i·2022-12-21 13:52

SPDK LVOL +Blobstore +FIO 使用

SPDKLVOL+Blobstore+FIO使用简介测试思路：测试步骤1.使用nvmf_tgt构建NVMe_bdev，LosgicVolumeStore，lvol1.1启动nvmf_tg1.2创建NVMe_bdev

蓝色的海008·2022-12-21 11:53

spdk nvme测试工具 perf

spdknvme测试工具perfperfvslibaiofio命令fio-filename=/dev/nvme1n1-direct=1-iodepth=128-thread-rw=randwrite-ioengine

wsqyz·2022-12-21 11:53

在虚拟机上部署SPDK NVME测试案例

1背景介绍_正如我们之前在微信中所讨论的在物理机器[1]上使用SoftRoCE部署SPDKNVMe-oF的方法一样，现在，我们将要讨论在虚拟机上使用部署SPDKNVMe测试案例[2]的方法。

DPDK技术员·2022-12-21 11:23

基于SPDK的NVMe SSD性能评估指南（文末有福利）

作者简介周雁波，存储软件工程师，从事SPDK的开发与性能测试工作。本文主要介绍磁盘性能评估的方法，针对用户态驱动SPDK与Kernel，并且对常见问题做出总结。一通过fio工具测试磁盘性能SPDK采用异步I/O（AsynchronousI/O）加轮询（Polling）的工作模式，通常与Kernel的异步I/O作为对比。在此，主要介绍通过使用fio评估01fio评估kernel异步I/O（AIO）f

weixin_37097605·2022-12-21 11:21

nvme linux读写测试工具,不同硬件平台(intel/AMD)和不同OS/FS/测试工具下NVMe SSD性能简测...

本帖最后由镜音リン于2020-3-1303:51编辑目录：1.概述2.常见误区3.测试方法4.测试过程5.结果统计6.结论概述：自从很多年前开始做SSD方面的测试以来，我就和某些行业工作者产生了同感：存储性能测试基本是所有计算机硬件测试里最复杂困难的一项。存储系统的性能受到整个机器其他硬件甚至软件方面的影响：按ssd本身来说，在不同负载(线程数，队列深度，块大小，随机度等)环境下一块盘发挥出的性能

Jimmy Song·2022-12-21 11:20

linux查看nvme磁盘io性能,高手在民间，NVMe SSD性能评估秘籍

本文主要介绍磁盘性能评估的方法，针对用户态驱动SPDK与Kernel，并且对常见问题做出总结。一通过fio工具测试磁盘性能SPDK采用异步I/O(AsynchronousI/O)加轮询(Polling)的工作模式，通常与Kernel的异步I/O作为对比。在此，主要介绍通过使用fio评估Kernel异步I/O，以及spdkfio_plugin的两种模式。01fio评估kernel异步I/O(AIO)

数据与算法DEV·2022-12-21 11:50

SPDK性能测试 + fio

目录1、下载编译fio2、编译支持fio的SPDK，在build/fio目录下，会生成spdk_nvme,spdk_bdev两个文件，用于fio测试spdk的性能（分别对裸盘和bdev的io性能进行测试

加油196·2022-12-21 11:19

测试spdk下的nvme和rocksdb

以下均是参考链接使用db_bench对rocksdb进行性能压测SPDK中常用的性能测试工具Ubuntu安装Rocksdb并调试火焰图辅助我们去分析性能，生成火焰图的步骤如下：sudo/usr/src/linux-source-4.15.0/tools/perf/perfrecord-F99--call-graphdwarf-p1165sudo/usr/src/linux-source-4.15.

饿狗007·2022-12-21 10:48

SPDK块设备bdev简介

NVMe，malloc（ramdisk），LinuxAIO，virtio-scsi，CephRBD，Pmem和Vhost-SCSIInitiator等驱

lingshengxiyou·2022-12-21 10:15

SPDK代码结构浅析

SPDK(StoragePerformanceDevelopmentKit)其实就是在用户空间，采用轮询的方式无锁的NVMe的驱动，提供从用户空间应用程序到SSD的零拷贝。