NVM论文学习

论文学习——多度量水文时间序列相似性分析

文章目录摘要1研究背景1.1主要研究内容1.2研究背景1.3启发2基于改进BORDA投票法的多度量水文时间序列相似性分析2.1研究方法2.2BORDA投票法的改进2.2.1BORDA的缺点2.2.2改进的BORDA投票法3实验验证与分析3.1实验数据3.2实验结果分析4结语多度量组合可以提高相似性分析的准确性。摘要多度量组合可以提高相似性分析的准确性本文方法：首先使用多个单一相似度量分别计算相似时
谜底是你_·2022-11-29 13:21

《Towards Secure and Practical Machine Learning via Secret Sharing and Random Permutation》论文学习笔记

①摘要随着隐私保护的需求日益增长，隐私保护机器学习在学术界和工业界都获得了广泛的关注。尽管如此，大多数现有方法在实际应用中都存在局限性。一方面，尽管大部分密码学方法是可证安全的，但它们伴随着大量的计算和通讯开销；另一方面，许多较为高效的隐私保护算法（如联邦学习和拆分学习）的安全性不断被质疑，因为它们不是可证安全的算法。基于随机排列+计算机制，设计了一个基于秘密分享和随机排列的隐私保护机器学习框架。
椰椰椰果·2022-11-29 12:16

【论文学习】《Adversarial Attacks on GMM i-vector based Speaker Verification Systems》

《AdversarialAttacksonGMMi-vectorbasedSpeakerVerificationSystems》论文学习文章目录《AdversarialAttacksonGMMi-vectorbasedSpeakerVerificationSystems
FallenDarkStar·2022-11-29 07:06

论文学习笔记 XGBoost: A Scalable Tree Boosting System

今天分享一篇论文《XGBoost:AScalableTreeBoostingSystem》，由陈天奇于2016年发表，该算法在Kaggle等比赛中大放异彩，现在在工业界也被广泛应用。Treeboosting是高效并被广泛应用的机器学习方法。XGBoost是一种适用于大规模数据的端到端的boosting系统。本文提出了一种新颖的稀疏感知算法和加权分位数快速近似数学习算法。更重要的，本文提供了关于缓存
AidenLau·2022-11-29 07:54

Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking 论文学习

目录论文阅读总结TranslationAbstractIntroductionDeepsimilarityfortrackingFully-convolutionalSiamesearchitectureTrainingwithlargesearchimagesImageNetVideofortrackingPracticalconsiderationsRelatedworkExperiments
亚里·2022-11-29 06:30

PureStorege对EMC发布PowerMAX的点评要点

PureStorege的MattKixmoeller在其官网Blog发布一篇名为“欢迎来到NVME时代:PURE对戴尔全新NVMePowerMax的思考”的文章，阐述了其对EMCPowerMAX的看法，
架构师技术联盟·2022-11-29 06:59

SPDK发布v21.10版本

-完全异步的NVMe驱动程序：在控制器初始化和重置过程中删除了NVMe驱动的inline轮询。因此可以在集群解决方案中使用SPDK。
weixin_37097605·2022-11-28 22:02

UneXt论文学习

读UneXt论文文章目录读UneXt论文abstract1.Introduction2.UneXt3.ExperimentsandResults消融实验abstract大致思路：过去的Unet模型及其模型变种在分割任务上的准确率高，但是权重太大(parameter-heavy)，不能在终端使用，因此作者提出了UneXt模型，下面是UneXt的原理和效果（改进点）。原理：（1).Weproposea
系统随机·2022-11-28 17:26

【论文学习】On the representation and estimation of spatial uncertainty

RandallC.Smith与PeterChessman，发表于1987年，这篇文章被认为是最早提出SLAM问题的一篇文章。CSDN文章链接（欢迎使用积分下载）：https://download.csdn.net/download/tfb760/11888452百度网盘分享（如果实在没有积分的话）：https://pan.baidu.com/s/1Ys2R5TxKjBLYbuOapqlLjg&sh
larry_dongy·2022-11-28 16:40

本地创建一个vue项目,通过脚手架安装

本地创建一个vue项目（1）检查本地node和npm版本，太低可能会出错，建议升级为较高版本npm-vnode-v（2）如果版本号较低，建议使用nvm进行版本切换，nvm安装及使用参考https://www.jianshu.com
废柴pingping·2022-11-28 14:52

本地创建一个vue项目,通过脚手架安装

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废柴pingping·2022-11-28 14:52

【论文学习笔记-11】StereoNet（Google ECCV）

【论文学习笔记-11】StereoNet（GoogleECCV）Contribution网络ExperimentKitti12Kitti15又一篇快速立体匹配文章。
Imperfactions·2022-11-28 13:09

【论文学习笔记】《StarGAN-VC: Non-Parallel M2M Voice Conversion With Star Generative Adversarial Networks》

《StarGAN-VC:Non-ParallelMany-To-ManyVoiceConversionWithStarGenerativeAdversarialNetworks》论文学习文章目录《StarGAN-VC
FallenDarkStar·2022-11-28 10:43

Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning（Double DQN）论文学习和公式推导

最近刚开始使用DQN，也会用DDQN，但是背后的原理不理解，所以读了这篇论文，下面以翻译并附带一些解释和公式推导的方式讲讲我个人的理解，有疑问可以多交流。AbstractQ-learning算法会在某些情况下存在对actionvalues的过估计（overestimation）问题，但这种过估计是否普遍存在，是否影响性能，是否可避免，以前尚不清楚。作者在本文回答了这些问题，且证明了用于解决表格式问
王蛋糕cake·2022-11-27 18:26

解决：安装NVIDIA推荐驱动报错、nvidia-smi报错 Failed to initialize NVML

解决：安装NVIDIA推荐驱动报错、nvidia-smi报错FailedtoinitializeNVML:Driver/libraryversionmismatch文章目录解决：安装NVIDIA推荐驱动报错
小菜学AI·2022-11-27 18:26

mxnet环境安装

python版本过高查看下自身的python版本3.9.7我们尝试搭建更低的python版本虚拟环境从而完成mxnet安装虚拟环境方式有很多包括virtualenvvenvconda类似于virtualenvmxnetenv
这也是计划的一部分·2022-11-27 12:51

高光谱目标检测论文学习（3）——An Effective Evaluation Tool for Hyperspectral Target Detection: 3D ROC Analysis

前言这篇文章是这个系列的第三篇，论文还是与前两篇同一作者。前面我们主要讲了一些目标检测的方法，比如第一篇里我们总结了基于LRT、基于SNR和基于SA的三类方法，在第二篇中我们聚焦混合像素图像的目标检测问题，对一种经典的方法OSP进行改进。只有方法还不是全部，我们还需要了解，用什么指标去衡量这些方法的性能。在前两篇文章中，我们都提到了3D-ROC这个用来进行评估的工具，这一篇就来重点看看这个工具。如
MrBamboo2000·2022-11-27 07:38

nvidia-smi输出内容释义及使用

nvidia-smi(NVIDIASystemManagementInterface)是基于nvml的gpu的系统管理接口,主要用于显卡的管理和状态监控。
sunpro518·2022-11-27 06:34

|Boids|鸟群模型|鸟群算法|学习笔记 - 论文学习

本文基于CraigReynolds于1986年发布的《Flocks,Herds,andSchools:ADistributedBehavioralModel》进行学习和总结通过一段原文，一段分析的方法，进行分析概述··摘要Theaggregatemotionofaflockofbirds,aherdoflandanimals,oraschooloffishisabeautifulandfamili
常陆茉子天下第一·2022-11-27 04:13

【论文学习】《A Overview of Spoof Speech Detection for Automatic Speaker Verification》

《AOverviewofSpoofSpeechDetectionforAutomaticSpeakerVerification》论文学习文章目录《AOverviewofSpoofSpeechDetectionforAutomaticSpeakerVerification
FallenDarkStar·2022-11-26 21:44

浪潮云海超融合一体机提升存储性能 支撑关键业务高效运行

为提升存储子系统的性能，浪潮使用了存储性能开发套件(SPDK)，并通过NVMeoverFabrics(NVMe-oF)协议进行加速。NVMe-oF协议作
浪潮圈·2022-11-26 18:03

pytorch显示内存 或者跟踪内存

有时候用pytorch跑模型很容易出现内存溢出的情况，因此要具体查看内存情况：简单版：#直接调用返回当前可用内存/显存importtorchimportpynvmlimportpsutildefget_avaliable_memory
阿委困的不能行·2022-11-26 17:13

transformer论文学习：Attention Is All You Need

transformer论文学习：AttentionIsAllYouNeed文章目录transformer论文学习：AttentionIsAllYouNeed整体结构速览一、网络结构二、注意力机制参考资源
iam氯化钠·2022-11-26 12:01

dell7920工作站安装Linux,戴尔工作站（Precision 7920）安装双系统win10+ubuntu18.04

一、工作站配置型号：dellPrecision7920塔式工作站内存：128G磁盘：4T*2机械；2TNVMe固态显卡：2080Ti*2CPU:xeonsilver4216磁盘阵列：无二、安装过程安装win10
是你的意达·2022-11-25 22:11

经典论文学习笔记——13篇对比学习（Contrastive Learning）

emsp; 跟着李沐老师的对比学习课程看了一遍，又照着知乎/CSDN等各位大佬的总结，重新理解了一遍，下面根据自己的学习来总结一下。着重讲一下MoCo，及附带其他12种对比学习的论文的改进之处。  以下是一些可以参考的博客：  对比学习串烧（李沐大神视频学习笔记）  CVPR2020-MoCo-无监督对比学习论文解读  无监督对比学习之MOCO  如何评价Deepmind自监督新作BYOL自监督学
gailj·2022-11-25 15:08

ChannelNets 论文学习笔记

ChannelNets论文地址：https://arxiv.org/abs/1809.01330摘要：卷积神经网络（CNN）在解决各种人工智能任务方面表现出了巨大的能力。然而，不断增长的模型尺寸时它们难以在资源有限的应用中使用。这篇论文提出使用channel-wiseconvolutions来压缩深度模型，在CNN中用稀疏连接替换特征图之间的密集连接，基于此操作，该研究构建了轻量级的CNNs：Ch
AnZhiJiaShu·2022-11-25 08:13

SPP-Net 论文学习笔记

SPPNet论文学习笔记SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition目前深度卷积神经网络有一个要求——固定尺寸
Orphea·2022-11-25 06:51

A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations[论文学习] SimCLR

Wesimplifyrecentlyproposedcontrastiveself-supervisedlearningalgorithmswithoutrequiringspecializedarchitecturesoramemorybank.compositionofdataaugmentationsplaysacriticalroleindefiningeffectivepredictiv
smile_point·2022-11-25 00:38

论文学习-SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers

目录一、SegFormer:SimpleandEfficientDesignforSemanticSegmentationwithTransformersAbstract1Introduction2RelatedWork3Method3.1分级Transformer编码器3.2轻量级All-MLP解码器3.3与SETR的关系4Experiments4.1ExperimentalSettings4.
ZZE15832206526·2022-11-25 00:59

论文学习|集成式DGNN|GC-LSTM: 图卷积嵌入LSTM用于动态网络链路预测

提出了一个新颖的将GCN嵌入LSTM的端到端模型，用于动态网络链路预测。其中，LSTM作为主要框架用来学习动态网络时间快照的时间特征；GCN用来捕获节点的局部拓扑特征。动态网络链路预测可以根据历史信息预测给定网络未来的连接状态。例如，可以根据人们过去的行为、朋友甚至个人属性预测人们在社交网络的未来关系。在过去，通常将GCN层和LSTM层进行顺序的简单堆叠，而本文中，将GCN嵌入到LSTM，更好地将
不想学习，想嗨皮·2022-11-24 21:00

Distractor-aware Siamese Networks for Visual Object Tracking 论文学习

DistractorawareofSiameseNetworksforvisualobjecttracking论文学习论文阅读总结TranslationAbstract1Introduction1.1Contributions2RelatedWork3Distractor-awareSiameseNetworks3.1FeaturesandDrawbacksinTraditionalSiamese
亚里·2022-11-24 20:25

RGB-D 行为识别研究进展及展望 的论文学习

“RGB-D”指同时使用RGB、深度和骨架三种模态数据,基于RGB-D视频融合的模型主要难点在于怎么去融合从不同模态数据中得到的特征.其实这篇paper是很早之前就看了的，这篇学习笔记也是早就写了，但忘记在草稿箱里一直没发出来…名词解析模态：首先，什么叫做模态（Modality）呢？每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触觉，听觉，视觉，嗅觉；信息的媒介，有语音、视频、文字等；多
hsclyy·2022-11-24 14:20

论文学习——StyleGan原文精读

原论文地址：https://arxiv.org/pdf/1812.04948.pdf原论文及翻译，参考研究，能力有限，不一定每句话都准确，欢迎讨论AStyle-BasedGeneratorArchitectureforGenerativeAdversarialNetworks生成对抗网络中一种基于样式的生成器结构目录AStyle-BasedGeneratorArchitectureforGener
卖香油的少掌柜·2022-11-24 12:13

模型推理部署

与LLVM的架构相似，在2017年由陈天奇团队推出，和NNVM一起组成深度学习到各种硬件的完整优化工具链，支持手机，cuda,opencl,metal,javascript以及其它各种后端。
xiaomu_347·2022-11-24 11:28

使用Busybox制作最小文件系统并烧写入开发板

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44469597/article/details/108950208实验环境交叉编译平台(onVMware14.0,Win10)交叉编译链
Albert_XZR·2022-11-24 10:43

ViT论文学习

模型最重要的部分——怎么把cv问题转到nlp问题，即图片到tokens参考B站：37分走一遍单张图片的前向（多张只需在所有尺寸的最前面加上batchsize即可）：1.224x224x3------------------------输入图片尺寸2.196x768---------------------------分割为尺寸为16x16的patch序列s。通道数变为768，768这个数是怎么出来
构建的乐趣·2022-11-24 10:08

nvm use (node版本号)时报错： exit status 1: ��û���㹻��Ȩ��ִ�д˲�����

nvmuse(node版本号)(例：nvmuse14.18.2)时报错：exitstatus1:��û���㹻��Ȩ��ִ�д˲�����解决方法：权限不够，以管理员身份运行cmd具体方法：点击电脑左下方搜索
颖儿♡＾▽＾♡·2022-11-24 08:58

轻量型骨干网络之GhostNet: More Features from Cheap Operations论文学习

0.摘要在mobilenetShuffleNet之后，华为推出了自己的轻量化网络，提出ghost模块，思想比较简单，作者觉得反正有很多featuremap是特征冗余的，不如直接用基础特征图来制造冗余的featuremap。用cheapoperation（简单的线性操作）来代替部分卷积运算。作者也用了别的技术来压缩模型：剪枝（神经元）、剪枝（通道）、二值化法、张量分解、知识蒸馏1.模型压缩剪枝连接(
Diros1g·2022-11-24 07:45

Deep SAD论文学习

前提：核函数：核函数设X是输入空间（欧氏空间或离散集合），Η为特征空间（希尔伯特空间）。存在一个从X到Η的映射ϕ(x)\phi(x)ϕ(x)，使得函数K(x,z)=K(x,z)=K(x,z)=映射函数：ϕ(x)\phi(x)ϕ(x),核函数K(x,z)=K(x,z)=K(x,z)=核函数满足MercerTheorem数据在什么情况下可以用核函数？从个人理解出发，即只要在原始数据维度大于零且涉及空间
CeciliaFinch·2022-11-24 05:53

BUAA^AITMCLAB&Lab2题解

,k2为参数，其中(k1,26)=1(k1,~26)=1(k1,26)=1加密变换:c=k1∗m+k2(mod26)c=k1*m+k2~(mod~26)c=k1∗m+k2(mod26)解密变换:m=invmod
£··2022-11-24 00:21

Accelerating DETR Convergence via Semantic-Aligned Matching 笔记

AcceleratingDETRConvergenceviaSemantic-AlignedMatching论文学习笔记论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.06883语义对齐就是在描绘同一类别对象的两幅图像中
AnZhiJiaShu·2022-11-24 00:19

异构群体机器人协作任务分配（群体智能论文学习）

异构群体机器人协作任务分配（群体智能论文学习）目录异构群体机器人协作任务分配（群体智能论文学习）1、题外话：无人机集群发展个人浅见2、无人机集群在科幻电影中的精彩应用3、进入正题：群体机器人协同任务分配问题
小铁匠-Ma·2022-11-23 22:22

rcnn论文_RCNN/Fast R-CNN/Faster RCNN/Mask RCNN 论文学习笔记

R-CNNGithub源码原理：通过提取多个候选区域，输入CNN网络，来判断候选区域是否存在物体，以及物体的分类和边界框论文创新点将CNN方法引入目标检测领域，大大提高了目标检测的效果，改变了目标检测领域的研究思路，续作包括FastRCNN,FasterRCNN,MaskRCNN预训练的思想，在训练过程中，先采用比较大的数据集（ImageNetILSVC2012）标定每张图片中物体的类别。一千万图
weixin_39938331·2022-11-23 17:28

最近的工作记录：node版本管理，简单的加密等

降版本使用的是nodejs版本管理工具nvm，安装后可以通过命令行进行node版本的切换，npminstall版本号安装指定版本的node，nvmuse版本号切换node版本，当切换版本报错时（exitstatus1
Ringo_·2022-11-23 16:18

VGG论文学习笔记

原作地址：https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf参考链接：https://blog.csdn.net/abc_138/article/details/80568450在第2章中，主要是介绍了一些网络的细节，原作作者共尝试了6个层数不同的网络结构（在2.2节中有详细介绍），建立了11~19层的不同网络，如下图1所示，在2.3中作者相当于是介绍了本文中的主要创新点：更小
xiaotian127·2022-11-23 13:30

VGG论文学习心得

一、网络结构基本概念如果输入的是一个RGB图像，那么就会有3个通道。“channel”通常被用来描述“layer”的结构。相似的，“kernel”是被用来描述“filter”的结构。来自输入是一个5x5x3的矩阵，有三个通道。filter是一个3x3x3的矩阵。首先，filter中的每个卷积核分别应用于输入层中的三个通道。执行三次卷积，产生3个3x3的通道。然后，这三个通道相加（矩阵加法），得到一
Pandoroda·2022-11-23 13:58

YOLO9000: Better, Faster, Stronger 论文学习笔记

论文基本信息标题：YOLO9000:Better,Faster,Stronger作者：JosephRedmon,AliFarhadi机构：UniversityofWashington来源：CVPR时间：2017论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Redmon_YOLO9000_Better_Faster_CVPR_
长歌丶采薇·2022-11-23 11:08

AnoDDPM: Anomaly Detection with Denoising DiffusionProbabilistic Models using Simplex Noise论文学习

摘要1.在基于重建的异常检测中，不需要全长马尔可夫链扩散。这导致我们开发了一种新的部分扩散异常检测策略，可扩展到高分辨率图像，名为AnoDDPM。2.高斯扩散不能捕获较大的异常,因此，我们开发了一个多尺度的单纯形噪声扩散过程来控制目标异常大小。一、介绍1.DDPM能够从复杂的数据分布中生成样本，比GANs和VAEs具有更好的模式覆盖。去噪过程是从一个N(0,I)分布中获取样本，并随机地将其转换为一
在努力变更好的阿欣呀·2022-11-23 08:12

查看显存使用情况：nvidia-smi

深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCodenvidia-smiNVIDIA系统管理接口（nvidia-smi）是一个命令行实用程序，基于NVIDIA管理库(NVML
Horizon Max·2022-11-23 05:54

【论文学习】《Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis》

《Tacotron:TowardsEnd-to-EndSpeechSynthesis》论文学习文章目录《Tacotron:TowardsEnd-to-EndSpeechSynthesis》论文学习摘要1
FallenDarkStar·2022-11-23 04:24
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