NetWorks 第23页

Docker 部署

dockerforpkgindocker.iodocker-docdocker-composedocker-compose-v2podman-dockercontainerdrunc;dosudoapt-getremove$pkg;doneImages,containers,volumes,andnetworksstoredin

牛奶还是纯的好·2023-10-20 08:52

【生成对抗网络】

生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，简称GANs）是深度学习领域的一种创新结构，由IanGoodfellow在2014年首次提出。

jieHeEternity·2023-10-20 08:18

期望最大化注意力网络用于语义分割——Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation

0.摘要自注意机制已广泛应用于各种任务。它的设计是通过所有位置的特征的加权和来计算每个位置的表示。因此，它可以捕捉计算机视觉任务的长程关系。然而，这种方法在计算上是耗费资源的，因为注意力图是相对于所有其他位置计算的。在本文中，我们将注意机制形式化为期望最大化的方式，并迭代地估计一组更紧凑的基础，基于这些基础计算注意力图。通过对这些基础的加权求和，得到的表示是低秩的，并且将输入中的噪声信息降低。所提

Joney Feng·2023-10-20 05:01

Squeeze-and-Attention Networks for Semantic Segmentation

0.摘要最近，将注意力机制整合到分割网络中可以通过更重视提供更多信息的特征来提高它们的表征能力。然而，这些注意力机制忽视了语义分割的一个隐含子任务，并受到卷积核的网格结构的限制。在本文中，我们提出了一种新颖的squeeze-and-attention网络（SANet）架构，利用一个有效的squeeze-and-attention（SA）模块来考虑分割的两个独特特征：i）像素组注意力，和ii）像素级

Joney Feng·2023-10-20 04:31

基于区块链的分层联邦学习

1.Semi-AsynchronousHierarchicalFederatedLearningoverMobileEdgeNetworksIEEEAccessQIMEICHEN1,(Member,IEEE

熊啾啾*·2023-10-20 03:41

小米手机投屏到win7笔记本电脑

使用的办法：打开计算机管理选择服务和应用程序->服务寻找SSDPDiscovery，双击设置启动类型（自动）并启动找到WindowsMediaPlayerNetworkSharingService，同样设置这里开始报错

涂山容容·2023-10-20 03:23

【COMP305 LEC 1 2】

Part1ArtificialNeuralNetworks(ANN)Topic1Historical/BiologicalIntroduction1.BiologicalExcitability(a.Virtuallyalllivingcellsmaintainanelectricalpotentialdifferencebetweentheirinteriorsandtheenvironment

WINNER505·2023-10-19 23:56

CLEARTEXT communication to “ “ not permitted by network security policy明文通信到“”不允许网络安全策略

请求框架搭建完，设置了BaseUrl开始访问，结果CLEARTEXTcommunicationtoXXnotpermittedbynetworksecuritypolicy是我们的baseUrl因为是内部测试环境所以使用的是

盛国强·2023-10-19 20:21

论文阅读：FIDNet: LiDAR Point Cloud Semantic Segmentation with FullyInterpolation Decoding

GitHub-placeforyiming/IROS21-FIDNet-SemanticKITTI:Anextremelysimple,intuitive,hardware-friendly,andwell-performingnetworkstructureforLiDARsemanticsegmentationon2Drangeimage.IROS210

shiyueyueya·2023-10-19 19:34

论文阅读：Efficient Point Cloud Segmentation with Geometry-Aware Sparse Networks

来源：ECCV2022链接：EfficientPointCloudSegmentationwithGeometry-AwareSparseNetworks|SpringerLink0、Abstract在点云学习中

shiyueyueya·2023-10-19 19:58

cellchat error:外接函数调用时不能有NA/NaN/Inf(arg1)

IdentifysignalinggroupsbasedontheirfunctionalsimilaritycellchatComputesignalingnetworksimilarityfordatasets12cellchatManifoldlearningofthesignalingnetworksforda

Seurat_·2023-10-19 19:56

Docker图形化管理工具之Portainer

Portainer提供管理docker的containers、images、volumes、networks等等。它兼容独立的docker环境和swarm集群模式。基本满足中小型单

*风轻云淡*·2023-10-19 18:30

论文翻译：2018_Source localization using deep neural networks in a shallow water environment

论文翻译：2018_Sourcelocalizationusingdeepneuralnetworksinashallowwaterenvironment阅读目录摘要：I引言II信号模型IIIMFP定位

毕业_设计·2023-10-19 17:10

SEAN代码(1)

self.netG,self.netD,self.netE=self.initialize_networks(op

翰墨大人·2023-10-19 11:01

SNMP（MIB（OID）& SMI & SNMP）

SimpleNetworkManagementProtocol(SNMP)isan"Internet-standardprotocolformanagingdevicesonIPnetworks.Itisusedmostlyinnetworkmanagementsystemstomonitornetwork-attacheddevicesforconditionsthatwarrantadmini

zs12344444·2023-10-19 09:11

python绘制圆柱图

importmatplotlib.pyplotasplt#实验数据networks=['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K']mIoU=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11

Make_magic·2023-10-19 09:18

2-12 异常检测 TCP Phases Classification Using Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks 笔记

一、基本信息期刊/会议：Proc.ICMLT 年份：2018二、论文总结2.1研究方向使用LSTM对网络拥塞控制进行阶段分类（慢启动、拥塞避免、超时重传、快速重传）。2.2写作动机传统的拥塞控制四个阶段的分类方法只是使用了人工提取的特征进行分类，并没有用到数据的时序信息，作者基于LSTM提取出时序信息和人工提取的特征，用决策树进行分类。2.3主要内容拥塞控制主要有四个阶段：慢启动

Siberia_·2023-10-19 09:59

论文详解笔记：Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling

一作者介绍本文的作者是悉尼科技大学的ZonghanWu博士，师从IEEEmemberShiruiPan，作者还发表了一篇GNN的综述《AComprehensiveSurveyonGraphNeuralNetworks

小卜妞~·2023-10-19 00:34

#170 Internet & Web basics

TheInternetThenetworkofnetworksconnectedusingTCP/IPcommunicationprotocol.Origin:ARPANET(AdvancedResearchProjectAgencyNetwork

钤鱼摆摆·2023-10-18 16:31

超分之RCAN

ImageSuper-ResolutionUsingVeryDeepResidualChannelAttentionNetworks使用非常深的残差通道注意力网络的图像超分辨率In:ECCV.(2018

深度学习炼丹师-CXD·2023-10-18 15:19

SR研究（1）RCAN论文阅读上

SR研究（1）RCAN论文阅读上阅读论文：ImageSuper-ResolutionUsingVeryDeepResidualChannelAttentionNetworksRCAN网络主要的成就为提出了

孑渡·2023-10-18 15:17

单图像超分辨率的多尺度残差分层密集（Multi-Scale Residual Hierarchical DenseNetworks for Single Image Super-Resolution）

摘要：已知单图像超分辨率是一个不适定的问题，已经研究了数十年。随着深度卷积神经网络的发展，基于CNN的单图像超分辨率方法大大提高了生成的高分辨率图像的质量。但是，图像超分辨率很难充分利用低分辨率图像中像素之间的关系。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的多尺度残差分层密集网络，该网络试图找到多层次和多尺度特征中的依赖关系。特别是，我们应用了atrous空间金字塔池，该池以不同的膨胀速率连接了多个a

一壶浊酒..·2023-10-18 15:46

Learning Deep Convolutional Networks for Demosaicing

Abstract本文对应用卷积神经网络（CNN）解决去马赛克问题进行了全面的研究。该论文提出了两种CNN模型，它们可以学习马赛克样本和具有完整信息的原始图像块之间的端到端映射。在使用拜耳滤色器阵列(CFA)的情况下，对流行基准的评估证实CNN模型的数据驱动、自动学习特征非常有效，并且我们提出的最佳CNN模型优于当前的SOTA算法。实验表明，所提出的CNN模型在sRGB空间和线性空间中都可以表现得同

Adagrad·2023-10-18 09:56

计算机视觉开源代码汇总

【基础网络架构】Regularizationofpolynomialnetworksforimagerecognition论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.13896.pdf

不忘初心t·2023-10-18 06:34

Accurate, large minibatch SGD: training Imagenet in 1 hour

trainingImagenetin1hourhttps://arxiv.org/pdf/1706.02677.pdfAbstractDeeplearningthriveswithlargeneuralnetworksandlargedatasets.However

weixin_zdpau·2023-10-18 06:02

DoIP远程诊断及与UdsOnCan的比较-ApAutosar_Doip001

DiagnosticCommunicationoverInternetProtocol是基于Ethernet100Base-TX的诊断协议(100BaseTXisatypeofstandardforimplementingFastEthernetnetworks

糖果Autosar·2023-10-18 06:27

docker入门加实战—网络

我们查看一下MySQL容器的详细信息：主要关注，Networks.bridge.IPAddress属性信息：dockerinspectmysql#或者过滤一些信息dockerinspect--format

随机的未知·2023-10-17 14:03

计算机网络学习笔记12（CDN）

郑烇老师账号发布的图片均来自郑老师分享的PPT第二章应用层目录第二章应用层2.6CDN1、对多媒体的编程2、多媒体流化服务：DASH服务器:客户端:3、CDNs（ContentDistributionNetworks

碧桃和露·2023-10-17 11:36

PyG MessagePassing机制源码分析

PyGMessagePassing机制源码分析Google在2017发表的论文NeuralMessagePassingforQuantumChemistry中提到的MessagePassingNeuralNetworks

发呆的比目鱼·2023-10-17 03:49

论文笔记 | RecSys2016 | Deep Neural Networks for YouTube Recommendations

youtube-dnn-title.png论文地址：https://research.google.com/pubs/archive/45530.pdf一为什么读这篇其实当年在微博做视频推荐时就这篇刚出来时就看过，只不过那时刚接触深度学习，有好多点也没get到，现在经过一些沉淀，知道dl是怎么玩的了，另外以现在这个时间点看，才知道这篇的工作是非常有影响力的，现在很多上了深度学习推荐系统的公司都参考

ktulu7·2023-10-17 00:39

LSTM 讲解

原文地址：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/递归神经网络(RecurrentNeuralNetworks)人类并不会每一秒都重新开始他们的思维

农场主·2023-10-16 16:42

Algae after dark: mechanisms to cope with anoxic/hypoxic conditions

oxicmetabolism.DarkmetabolisminphotosyntheticorganismsGeneralaspectsManyalgaenotonlyhaveextensivefermentationnetworksavailabletogene

德先森的书·2023-10-16 11:20

npm install 报错 error code ERR_SOCKET_TIMEOUT解决办法

errorcodeERR_SOCKET_TIMEOUT9673errornetworkSockettimeout9674errornetworkThisisaproblemrelatedtonetworkconnectivity

五月呀·2023-10-16 10:17

centos linux重启网卡,解决CentOS网卡重启失败方法

chkconfigNetworkManageroff配置中开启网络管理命令：chkconfignetworkon服务中关闭网络管理命令：serviceNetworkManagerstop服务中开启网络管理命令：servicenetworkstart

随便看看喽·2023-10-16 10:41

[CVPR19]MnasNet: Platform-Aware Neural Architecture Search for Mobile

本篇使用的额scale方法应该是ICML2019发表EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks的姊妹篇。

gdtop818·2023-10-16 09:11

【神经网络架构搜索】SMASH直接生成候选网络权重

INFOhttps://img-blog.csdnimg.cn/20210619185343975.pngTitle:SMASH:One-ShotModelArchitectureSearchthroughHyperNetworksAuthor

pprpp·2023-10-16 04:47

如何防止机器学习模型的过拟合（翻译笔记）

HowtoPreventOverfittinginMachineLearningModelsVerydeepneuralnetworkswithahugenumberofparametersareveryrobustmachinelearningsystems.But

generalz·2023-10-16 02:00

深度学习-AlexNet论文精读

谷歌学术论文名：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks。论文下载论文阅读一篇论文读三遍，不一定需要读完。

小蒋的技术栈记录·2023-10-16 01:18

快速人群密度估计--Multi-scale Convolutional Neural Networks for Crowd Counting

Multi-scaleConvolutionalNeuralNetworksforCrowdCountinghttps://arxiv.org/abs/1702.02359对于人群密度估计问题，由于图像中

O天涯海阁O·2023-10-15 20:10

人群计数：TEDnet--Crowd Counting and Density Estimation by Trellis Encoder-Decoder Networks

Inthispaper,weproposeatrellisencoder-decodernetworkforcrowdcounting,whichfocusesongeneratinghigh-qualitydensityestimationmaps.**Contribution：**First,wedevelopanewtrellisarchitecturethatincorporatesmul

目睹闰土刺猹的瓜·2023-10-15 20:09

人群计数：SFANet--Dual Path Multi-Scale Fusion Networks with Attention for Crowd Counting

Therearetwoquestionsincrowdcounting:largeheadscalevariationscausedbycameraperspectiveanddiversecrowddistributionswithhighbackgroundnoisyscenes.Facedwithsuchproblems,weproposedamodelnamedSFANettosolvet

目睹闰土刺猹的瓜·2023-10-15 20:09

论文解读《CrowdNet: A Deep Convolutional Network for Dense Crowd Counting》ACMM-MM2016

Weuseacombinationofdeepandshallow,fullyconvolutionalnetworks

guoqiangszu·2023-10-15 20:06

Variations-of-SFANet-for-Crowd-Counting记录

论文：Encoder-DecoderBasedConvolutionalNeuralNetworkswithMulti-Scale-AwareModulesforCrowdCounting论文链接：https

追忆苔上雪·2023-10-15 20:32

Delay-Based 拥塞控制算法

上班七天了，有点崩溃，看一篇论文提神：ADelay-BasedApproachforCongestionAvoidanceinInterconnectedHeterogeneousComputernetworks

dog250·2023-10-15 10:36

论文阅读--基于编码器-解码器的卷积神经网络与多尺度感知模块用于人群计数

Title:Encoder-DecoderBasedConvolutionalNeuralNetworkswithMulti-Scale-AwareModulesforCrowdCountingAbstract

追忆苔上雪·2023-10-15 09:45

Nodejs 获取系统信息

constos=require('os');const{exec}=require('child_process');constnetworksObj=os.networkInterfaces();constnetworkRes

xiaobangsky·2023-10-15 05:52

深入探索BP神经网络【简单原理、实际应用和Python示例】

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）是一种受到生物神经网络启发的机器学习模型，它的应用范围广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

修炼室·2023-10-15 03:40

Saliency maps

文章目录问题细节变量$S_c(I)$扩展代码DeepInsideConvolutionalNetworks:VisualisingImageClassiﬁcationModelsandSaliencyMaps

MTandHJ·2023-10-15 00:25

【深度学习Deep Learning】资料大全

在网上搜集到了一些不错的资料，现在汇总一下：FreeOnlineBooksDeepLearning66byYoshuaBengio,IanGoodfellowandAaronCourvilleNeuralNetworksandDeepLearning42byMicha

baicao7056·2023-10-14 21:27

木木仨儿·2023-10-14 18:15

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