NVM论文学习第60页

SSD或者机械硬盘的读取速度查询

1.打开终端输入一下命令fdisk-l其实从这图里面也能看到一些读取速度，为了更专业点咱们直接执行第二个命令2.第二个命令后边对应的盘hdparm-tT/dev/nvme0n1缓存1s读取速度1.5wM

Crypto Ascetic·2022-12-20 17:57

论文学习：BP神经网络

最近在学习LongShort-TermMemery(LSTM)[1]，文献中指出：通过递归反向传播算法学习在长时间间隔内存储信息需要花费很长的时间，这主要是由于不足、衰减的误差反向流造成的（Learningtostoreinformationoverextendedtimeintervalsviarecurrentbackpropagationtakesaverylongtime,mostlydu

Snowbowღ·2022-12-20 14:40

【论文学习】6、Wi-Fi中基于前导码的包检测：一种深度学习方法

摘要基于ieee802.11标准系列的无线网络系统是最流行的使用先听后说（LBT）方法进行信道接入的无线接口，在非接触频段中工作。大多数基于LBT的系统的显著特征是，发射机使用数据之前的前导码来允许接收机获得初始信号检测和同步。在模拟到数字转换之后应用于传入的离散时间复基带样本的接收器处的第一数字处理步骤是分组检测步骤，即，检测到达传入流内的每个帧的初始样本。由于前导码通常包含具有良好相关特性的训

Winds_Up·2022-12-20 14:06

【论文学习】9、基于Inception和LSTM网络的通信辐射源个体识别技术

摘要由于通信辐射源的指纹特征差异较小，传统的机器学习算法难以提取特征进行识别，因此需要采用深度学习方法。LSTM是一种改进的递归神经网络，擅长处理长期序列数据。初始模块可以在同一层上获得不同尺度的特征。本文结合inception结构和LSTM网络来识别5个USRPs。实验中使用的数据集由USRP和LabVIEW收集。根据发送端和接收端之间的障碍物收集了两组数据，这两组数据比仅使用软件模拟的数据更接

Winds_Up·2022-12-20 14:06

MVSNet：论文学习

核心思路本文构建了一个基于深度学习的端到端的多视角深度估计网络，用来实现MVS在图像上提取深度图像特征，并且在基于相机锥体上进构建3Dcostvolume，通过可微的单映变换将referencecamera的参数编码到网络中进行训练使用3D的Unet进行正则化，回归得到深度概率分布，通过在深度方向上计算深度期望来初步生成深度图，再用原来的referenceimage进行jumpconnection

我咋就看不懂·2022-12-20 12:58

论文阅读笔记（11）--- Attention is all you need（Transformer）逐段精读

根据李沐读论文学习一下这篇论文。

打着灯笼摸黑·2022-12-20 07:35

论文阅读笔记（12）--- Bert

继续根据李沐读论文学习一下Bert。

打着灯笼摸黑·2022-12-20 07:35

Transformer论文学习笔记

《AttentionIsAllYouNeed》一文中所提出的Transformer模型，与传统的CNN架构完全不同。Transformer中的注意力机制（attentionmechanism）更是其大放异彩的核心之处。前言当前存在的问题：在自然语言处理（NLP）场景下，通常使用的是循环模型（Recurrentmodel，RNN），但其顺序处理的特性存在以下弊端：1、沿着输入和输出的符号位置进行因子

一云烟雨·2022-12-20 07:02

SimCLR-[论文学习笔记]

SimCLR是对比学习系列文章里比较容易理解的一个模型框架，这也是Hinton大神的又一篇作品，值得我们仔细阅读与学习。以下就是学习过程中的相关心得笔记，希望能够帮到你，如有错误请指正，我们一起进步！0、摘要：首先，本论文在开头就对提出的SimCLR框架进行了定义。SimCLR：一种简单的视觉表征对比学习框架。所提出的这种框架无需专门的架构和存储库。1、前言“在没有人类监督的情况下，学习有效的视觉

阿飞没有花福蝶·2022-12-20 05:44

我是如何使用 Mackup 优雅的备份和恢复电脑开发环境

优雅的备份和恢复电脑开发环境遇到的问题每次更换电脑都要重新安装开发环境和初始化各类常用软件的配置最头疼的是常用软件的插件及个性化配置的迁移如下流程我三年经历了六次:安装Homebrew再用Homebrew安装常用软件：vscode，iTerm，nvm

·2022-12-19 22:45

性能最大提升60%，阿里云发布基于第四代英特尔至强的第八代ECS实例

代号SapphireRapids，SPR），全核睿频p0n达到3.2GHz，性能相比上一代实例提升60%以上；网络带宽升级至2x100G，提升100%，标配阿里云自研eRDMA大规模加速能力；全面搭载NVMe

·2022-12-19 16:03

使用MMA解决拓扑优化问题的并行框架

使用MMA解决拓扑优化问题的并行框架仅个人论文学习笔记。

圈圈`·2022-12-19 12:52

RCNN、SPPnet、Fast-RCNN 论文学习笔记

------R-CNN、Fast-Rcnn、Fast-Rcnn是目标检测的一系列顶会论文，自己也看了好久，才慢慢有所感悟，这里做个记载。看论文原版还是最好的选择，但由于论文都是英文，且有大量引用前人已有的思想，对于小白来说，直接看论文并不友善，可以选择网上已有的论文解读，大致了解思想，然后有针对性的阅读论文原版，可能会事半功倍。给出RGB大神博客，基本论文还有源码、slides都可以找到：【RGB

sinat_34022298·2022-12-19 08:13

Resnext论文学习

0.摘要作者有几种通过思想十分的好值得借鉴：1.vgg和inception等网络中，都是block的组合，这是一种十分简洁的组网方式2.提出了基数的概念:用来和衡量拆分、转换和聚合模块的复杂度论文思路：1.结构类似于inception+resnet还有点mobilenet的味道2.但是他觉得inception中的block要人工设计太麻烦，而且要很多超参数3.作者觉得他的基数比深度d和宽度w更具体

Diros1g·2022-12-19 01:00

论文学习---Learned Inertial Odometry for Autonomous Drone Racing

总结：文章主要介绍了仅用IMU作为输入的深度学习网络来估计相对位移，估计的结果用于EKF更新，可以得到较为准确的EKF估计状态。摘要惯性里程计是敏捷无人机状态估计的一个具有吸引力的方案。单纯的使用IMU积分会有较大的偏移。目前基于运动先验的行人步速惯性里程计取得了显著的进展。但是无法用于无人机。本文提出了一种基于深度学习的惯性里程计用于无人机飞行任务。我们系统的核心是去耦合一个基于模型的滤波器，由

SLAM On the Road·2022-12-18 15:32

神经结构搜索(Neural Architecture Search, NAS)学习

神经结构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)学习目录：参考文献NAS基础知识整理AStudyonEncodingsforNeuralArchitectureSearch论文学习

Remoa·2022-12-18 07:15

《 METHODS FOR NON-LINEAR LEASTSQUARES PROBLEMS》论文学习

《METHODSFORNON-LINEARLEASTSQUARESPROBLEMS》论文学习在传感器误差纠正、SLAM感知、轨迹生成与优化等机器人技术中，最优化理论是极其基本又重要的理论。

wincent嘻嘻哈哈·2022-12-17 21:41

论文学习CAM系列

LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalizationResearchBackgroundInCNNs,theconvolutionunitsperformasanobjectdetector.However,thefully-connectedlayerswipeoffthisremarkablelocalizationability.Theautho

乐兮山南水北·2022-12-17 09:34

前端的视角聊聊如何快速入门Python

对于NodeJs开发的小伙伴，使用node-gyp将C++模块转换成NodeJs的addon插件时会依赖Python的安装环境（针对使用了nvm等版本管理工具的情况）。

恶霸程序员388·2022-12-17 01:35

知识蒸馏论文学习（同济子豪兄）

一.部署工具：MMDeploy二.模型压缩方法：知识蒸馏，权值量化，剪枝（权重剪枝，通道剪枝），注意力迁移三.硬件部署：rensorRT，rensorflow-slim，tensorflow-lite，openvino四.distillingtheknowleadgeinaNewralNetworkhardtargets分类结果：马：1，驴：0，汽车：0softtargets分类结果：马：0.7，

Sunt40·2022-12-16 15:40

论文学习：Graph Data Augmentation for Graph Machine Learning: A Survey

GraphDataAugmentationforGraphMachineLearning:ASurvey图数据增强1.有监督学习的图数据增强1.1节点级任务1.1.1EdgeDropping（减少边）1.1.2GraphDiffusion（图扩散）1.1.3StructurePrediction(结构预测)1.1.4FeatureAugmentation（特征增强）1.1.5Mixup(图融合)1

DreamBoy@·2022-12-16 12:21

ViT论文学习笔记

《ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE》《每个图片都可以看作16x16的方格（patch），用于大规模图像识别的Transformers》前言Transformer模型在NLP领域取得巨大成功，所以学者也想把注意力机制引入计算机视觉领域。因为适用于NLP的Transformer模型已经较为成熟，所以将其引入到

一云烟雨·2022-12-16 08:03

一说深度学习中的GPU

01.预备知识nvidia-smi是Nvidia显卡命令行管理套件，基于NVML库，旨在管理和监控NvidiaGPU设备。这是nvidia-smi命令的输出，其中

weixin_42709563·2022-12-16 08:59

标定学习笔记（二）-- 张正友论文学习笔记

这篇学习笔记主要用于记录在学习张正友的标定文献时的一些需要进行记录的要点，张正友的文章最初发表于1998年2月，在如今看来依旧具有进一步学习的意义，本文多以翻译与概述前人文献为主，重温其标定过程的核心思想，若有不妥当的地方，欢迎斧正。摘要张正友（下文谨记为张）提出了一种灵活的标定技术，用于标定相机：这种标定方式只需要通过相机获得一个包含至少两个轴向的平面图象，并且无论是相机还是用于进行标定的平面都

ParzivalEdison·2022-12-16 00:46

《MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks》论文学习笔记

文章目录论文基本信息研究背景读完摘要后对上述问题的回答读完论文后对上述问题的回答什么是MobileNetV2?为啥要在前边加一个Pointwiseconvolution?什么是反向残差？什么是线性瓶颈？Mobile的两种步长的不同流程为什么这里进行先升维，再降维的操作后，效率提升了？实验验证ImageNet分类目标检测语义分割消融研究代码分析目前存在的疑问论文基本信息标题：《MobileNetV2

洋-葱·2022-12-15 10:12

轻量型网络之MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks论文学习

0.摘要针对残差结构提出来倒残差结构（InvertedResiduals），由于使用的是1x1卷积在resnet中也叫瓶颈层，所以这个模块最终叫做具有线性瓶颈的倒残差结构(theinvertedresidualwithlinearbottleneck)。0.1深度分离卷积(DepthwiseSeparableConvolutions)本文依旧使用深度分离卷积，简单复习一下。将标准卷积拆分为深度分离

Diros1g·2022-12-15 10:41

Jetson OpenCV 通过 GStreamer 调用 CSI 摄像头

ret2='video/x-raw(memory:NVMM),width=(int){},he

iauhsnaiq·2022-12-15 09:40

【论文学习笔记】《Attention Is All You Need》

《AttentionIsAllYouNeed》论文学习文章目录《AttentionIsAllYouNeed》论文学习摘要1介绍2背景3模型架构3.1编码器和解码器堆栈3.2注意力3.2.1比例点积注意3.2.2

FallenDarkStar·2022-12-15 05:02

使用nvm时报错：exit status 1: ļ Ѵ ʱ ޷ ļ 的解决办法

1、出现问题如图，安装完nvm后，使用【nvmuse版本号】命令切换版本，出现如题错误，具体截图如下2、分析原因1）安装路径是否包含中文2）安装路径有空格3）cmd使用是否是管理员方式打开4）配置文件setting.txt

GoodTimeGGB·2022-12-15 00:13

论文学习：基于集成YOLO算法的蝴蝶检测与分类

0.论文名称与地址连接ButterflydetectionandclassificationbasedonintegratedYOLOalgorithm论文地址：xxx.itp.ac.cn//abs/2001.003611.摘要Insectsareabundantspeciesontheearth,andthetaskofidentificationandidentificationofinsec

shengshijieshao·2022-12-14 23:18

Background Matting V2 学习

arxiv.org)GitHub项目源码：GitHub-PeterL1n/BackgroundMattingV2:Real-TimeHigh-ResolutionBackgroundMatting目录论文学习方法设计

猪不爱动脑·2022-12-14 15:30

用nvm管理你的Node环境

序当你管理着多个项目时，有没有遇到以下提示？SyntaxError:Error:MissingbindingD:\works\test-product\node_modules\node-sass\vendor\win32-x64-57\binding.nodeNodeSasscouldnotfindabindingforyourcurrentenvironment:Windows64-bitwi

·2022-12-14 14:55

【TAMP-S2GCNets】【第一部分】论文学习

TAMP-S2GCNets论文学习笔记论文及代码地址读后感摘要背景TIME-AWAREMULTIPERSISTENCEEULERCHARACTERISTICSURFACES单参数持久性的介绍多参数持久性的介绍

蝉鸣的夏天·2022-12-14 13:22

【RGSL】【第一部分】论文学习

论文及代码地址题目：RegularizedGraphStructureLearningwithSemanticKnowledgeforMulti-variatesTime-SeriesForecasting翻译成中文应该是：基于语义知识的正则化图结构学习在多变量时间序列预测中的应用作者：HongyuanYu123∗,TingLi1∗,WeichenYu23∗,JianguoLi1†,YanHuan

蝉鸣的夏天·2022-12-14 13:22

mxnet代码解析之nnvm

概述nnvm启发于LLVM，它利用operator的高层信息去优化计算图；nnvm是从mxnet的实现中剥离出来一个模块，该模块完成了从symbol描述的网络到graph描述的符号计算图的生成和优化工作

视言·2022-12-14 11:04

论文学习——秦淮河水文水动力模型及实时校正

文章目录摘要0引言1模型构建1.1流域概况及资料收集1.2河道一维水流模拟1.3边界条件处理1.3.1流量上边界计算1.3.2水文下边界处理1.4节点堰闸流量计算2实时校正方法2.1KNN法2.2反馈法3模拟及校正结果4结论作者：孙文宇、姚成、刘志雨期刊：《河海大学学报（自然科学版）》单位：河海大学水文水资源学院、江苏省水文水资源勘测局摘要构建了秦淮河流域水文水动力模型；计算了秦淮河水系主要计算断

谜底是你_·2022-12-14 10:46

【云原生系统故障检测论文学习】—— Going through the Life Cycle of Faults in Clouds: Guidelines on Fault Handling

软件可靠性工程国际会议(InternationalSymposiumonSoftwareReliabilityEngineering,ISSRE)专注于评估、预测和改善软件产品可靠性、安全性，包括前沿理论方法与创新技术工具，是软件可靠性工程领域的旗舰国际会议，也是中国计算机学会（CCF）推荐的B类国际会议AbstractFaults是破坏云系统高可用性的主要原因，甚至导致停机成本高昂。随着云的规模

雨落俊泉·2022-12-14 10:46

硕士生论文学习——基于孪生神经网络的改进模型在中文语义相似度上的研究

文章目录摘要2.2孪生神经网络3.2基于孪生ELETRA网络的语义相似度交互模型结构3.3实验结果分析3.3.4评价指标摘要啥啊：两个文本之间的交互特征LSTM应用于孪生神经网络的特征提取层，可以获取到长文本的语义信息。孪生神经网络的特征提取层，对文本之间进行编码是相互独立的，句子之间没有交互，使得两侧文本抽取出的特征仅仅是各自最后的语义向量。没有两个句子之间的结构信息、词性信息、句法信息目前国内

谜底是你_·2022-12-14 10:43

使用nvm管理(切换)node版本

使用nvm切换node版本1.完全删除之前的node及npm（清理干净Node:应用程序，缓存的文件，环境变量）2.使用管理员身份安装nvm，下载如下3.安装完nvm之后找到nvm下载路径对应的文件4.

Sunshinedada·2022-12-14 07:22

【多尺度混合卷积】Transformer模型ConvMAE开源：进一步挖掘和提升 MAE 的性能

ConvMAE，简而言之就是：多尺度的金字塔式架构+局部的归纳偏置的模型，使用MAE的Self-supervisedLearning的训练方式。文章目录ConvMAE

奥比中光3D视觉开发者社区·2022-12-13 21:17

TVM简介

TVM/NNVM，定位于开源的深度学习编译器技术栈(opendeeplearningcompilerstack)，整体目的就是缩小这两者之间的差距。

free1993·2022-12-13 21:53

linux 下NANS flash驱动编写

isstack·2022-12-13 13:45

CVPR2021 ：《TDN: Temporal Difference Networks for Efficient Action Recognition》论文学习

目录前言时间建模双流网络3D卷积TDNTDN模型图ResNetshort-termTDMlong-termTDMAblationstudies实验结果总结前言论文地址：https://arxiv.org/abs/2012.10071代码地址：https://github.com/MCG-NJU/TDN时间建模时间建模对于捕捉视频中的运动信息进行动作识别至关重要，在当前的深度学习方法中，这通常通过两

outliersde·2022-12-13 13:33

Spiking GATs（基于尖峰神经网络的学习图注意）论文学习笔记

这一篇论文是我读研期间，本校(安徽大学)计算机学院的江波老师在2022年5月份发表的一篇论文，由于我自己学习的是图神经网络的方向，而且也是我本校的老师所发的paper，所以在此写下我对此篇论文的笔记，如有不足和错误，请包涵~-引言-图注意网络已经在图数据学习的任务中得到了广泛的研究和应用。但是各种GAT模型都通常都存在两种限制：1、现有方法普遍采用自注意机制计算所有图边的注意系数，这通常需要昂贵的

听弧丶·2022-12-13 10:00

seq2seq的论文学习和代码实现

文章目录seq2seq代码tensorlfow常用RNN函数（主要是我的代码中用到的）[tf.nn.rnn_cell.LSTMCell](https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/nn/rnn_cell/LSTMCell)[tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper](https://tensorflow.google.cn/a

tobebettter·2022-12-13 09:09

nvme分区选mbr还是guid_win10 双系统 Ubuntu UEFI+GPT bios+mbr 理论与实践

以前都是在虚拟机和阿里云的服务器上玩Linux，这次鉴于需要在笔记本上装双系统。装双系统对配置的要求不高。毕竟每次只运行一个系统。我的笔记本是4G内存，混合硬盘（比较差那种，只有8G固态），4核的i7-5557U(基本上是最差的i7了)，运行起来没啥问题，我同学4年前的win7，启动速度贼慢的那种都能装。而且装上Ubuntu后，启动Ubuntu还是比较快的。首先，大家在win10上安装Ubuntu

weixin_39641103·2022-12-13 02:00

MAC M1芯片安装python3.6环境

python版本最低只能装3.8的，但是有的项目需要安装3.8之前版本的python，记录一下过程参考：MacM1下搭建Python3.6-3.8环境MacM1安装pyenv，python3.6～3.8，前端nvm

`AllureLove·2022-12-12 20:53

《MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications》论文学习笔记

文章目录论文基本信息研究背景读过摘要后提出的问题读完论文后对上述问题的回答深度可分离网络两个全局超参数宽度倍增器：更薄的模型分辨率乘法器：简化的表示实验验证模型的选择收缩模型超参数细粒度的识别大规模地理定位面对属性对象检测面对嵌入代码分析目前存在的疑惑论文基本信息标题：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApp

洋-葱·2022-12-12 01:00

第十二周周报

学习目标：有关DDPM+VIT的论文学习内容：1、Few-ShotDiffusionModels2、YourViTisSecretlyaHybridDiscriminative-GenerativeDiffusionModel

童、一·2022-12-11 15:54

第十三周周报

学习目标：一、论文：VectorQuantizedDiffusionModelforText-to-ImageSynthesis二、修改VITGAN代码学习内容：论文学习时间：11.28-12.2学习产出