Representation

Unnatural L0 Sparse Representation for Natural Image Deblurring论文阅读

UnnaturalL0SparseRepresentationforNaturalImageDeblurring1.论文的研究目标与实际问题意义1.1研究目标1.2实际问题与产业意义2.论文的创新方法、模型与优势2.1核心思路2.2关键公式与技术细节2.2.1L0稀疏函数定义（公式5）2.2.2目标函数（公式6）2.2.3优化过程（公式7-8、公式10）2.2.4非均匀模糊处理（公式13）2.3优

青铜锁00·2025-05-25 01:49

稀疏表示综述：A Survey of Sparse Representation: Algorithms and Applications_2015（2）

稀疏表示综述：ASurveyofSparseRepresentation:AlgorithmsandApplications_2015（2）本文地址：http://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/46866803VI.基于邻近算法的优化策略（PROXIMITYALGORITHMBASEDOPTIMIZATIONSTRATEGY）proximity

mingo_敏·2025-05-11 12:59

CS61A:STRING REPRESENTATION

Python规定所有对象都应该产生两种不同的字符串表示形式：一种是人类可解释的文本，另一种是Python可解释的表达式。字符串的构造函数str返回一个人类可读的字符串。在可能的情况下，repr函数会返回一个计算结果相等的Python表达式。repr的文档字符串解释了这个属性：repr(object)->stringReturnthecanonicalstringrepresentationofth

D11PMINDER·2025-05-10 14:01

MGF5020 responsible sustainable

Recognition,relationality,&representation-Participationinresponsible&sustainablebusinesspracticesMGF5020S21,2025Presentationtitle1Questioningproductionpatternstoensureresponsibleconsumption

·2025-04-28 03:25

Neurlps2024论文解析|Understanding Representation of Deep Equilibrium Models from Neural Collapse

论文标题UnderstandingRepresentationofDeepEquilibriumModelsfromNeuralCollapsePerspective从神经坍缩视角理解深度均衡模型的表示论文链接UnderstandingRepresentationofDeepEquilibriumModelsfromNeuralCollapsePerspective论文下载论文作者Haixiang

SJ_HP·2025-03-04 11:08

【Django REF】Django REF 常用知识点汇总

1.序列化器（Serializers）1.1自定义字段1.1.1、直接继承**serializers.Field**并重写关键方法通过继承serializers.Field类，并重写to_representation

小C学安全·2025-03-03 01:43

【项目开发】RESTful架构及RESTful API设计指南

文章目录前言起源名词解释资源（Resources）表现层（Representation）状态转化（StateTransfer）RESTful架构的基本特征RESTAPI设计指南一、协议二、域名三、版本（

秋说·2025-02-28 18:17

对比学习小综述

对比学习的目标是将相似样本的表示（Representation）拉近，不相似样本的表示拉远。通过数据增强、损失函数、表示学习目标等步骤实现。

wintercoming111·2025-02-25 15:50

gseapy python包GO、KEGG富集(注释)分析

文档案例参考：https://gseapy.readthedocs.io/en/latest/gseapy_example.html#Over-representation-analysis-by-Enrichr-web-services

loong_XL·2025-02-09 05:39

【自然语言处理（NLP）】生成词向量：GloVe（Global Vectors for Word Representation）原理及应用

文章目录介绍GloVe介绍核心思想共现矩阵1.共现矩阵的定义2.共现概率矩阵的定义3.共现概率矩阵的意义4.共现概率矩阵的构建步骤5.共现概率矩阵的应用6.示例7.优缺点优点缺点**总结**目标函数训练过程使用预训练的GloVe词向量优点应用总结个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍**自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）**是计算机科学领域与

道友老李·2025-02-04 16:59

向量语义（Vector Semantics）与表征学习（Representation Learning）详解

1.向量语义（VectorSemantics）与词嵌入（WordEmbeddings）向量语义的核心思想是用数学向量来表示单词的意义。传统的NLP方法（如基于规则的语言模型）需要人为定义单词的语义规则，而向量语义方法则通过分析单词在大量文本中的使用模式来学习其语义。关键词：词向量（WordRepresentations）：单词被表示为一个多维向量，每个维度对应于该单词的某种语义特征。分布式表示（D

苏西月·2025-02-02 07:54

GSEA - Gene set enrichment analysis 基因集富集 | ORA - Over-Representation Analysis 分析原理与应用...

R批量做GSEA分析还没有官方的包，但是clusterprofiler可以做，它调用了最新的gfsea包。GeneSetTestingforRNA-seq-fgsea教程RNA-seq是利器，大部分做实验的老板手下都有大量转录组数据，所以RNA-seq的分析需求应该是很大的（大部分的生信从业人员应该都差不多要沾边吧）。普通的转录组套路并不多，差异表达基因、富集分析、WGCNAnetwork以及一些

weixin_30294709·2025-01-28 18:30

一例ORA-03115: unsupported network datatype or representation错误

java.sql.SQLException:ORA-03115:unsupportednetworkdatatypeorrepresentation错误代码：Stringsql="...";PreparedStatementstmt=conn.prepareStatement(sql);stmt.setInt(1,intValue);List>list=newArrayList>();Result

yahzon·2024-08-24 04:40

Prime Number of Set Bits in Binary Representation

DescriptionGiventwointegersLandR,findthecountofnumbersintherange[L,R](inclusive)havingaprimenumberofsetbitsintheirbinaryrepresentation.(Recallthatthenumberofsetbitsanintegerhasisthenumberof1spresentwh

Nancyberry·2024-03-24 12:53

知识图谱最新权威综述论文解读：实体发现

ngl567·2024-03-07 17:45

（condition instance batchnorm）A LEARNED REPRESENTATION FOR ARTISTIC STYLE

分享一个不错的对batchnorm的解释https://blog.csdn.net/aichipmunk/article/details/54234646.作者提到:BatchNorm会忽略图像像素（或者特征）之间的绝对差异（因为均值归零，方差归一）,instancenorm也是一样的，他们只考虑相对差异，所以在不需要绝对差异的任务中（比如分类、风格），有锦上添花的效果。而对于图像超分辨率这种需要

水球喵·2024-03-02 13:35

NLP学习-05.问答系统基础-文本表示(word representation)-距离计算

上几节已经介绍了文本的分词,拼写纠错,这节介绍wordrepresentation和距离的计算都比较简单,不做详细说明.什么是wordrepresentation即将一个文本进行向量化,这样可以容易地进行距离的度量.有哪些方法进行文本向量化onehot:每个词都用onehot变化表示成稀疏向量;booleanrepresentation:即词典的长度为向量长度,有词的记为1;booleanrepr

logi·2024-02-15 01:35

【论文阅读笔记】UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING FOR TIME SERIES WITH TEMPORAL NEIGHBORHOOD CODING

UNSUPERVISEDREPRESENTATIONLEARNINGFORTIMESERIESWITHTEMPORALNEIGHBORHOODCODINGABSTRACT 本文提出了一种自监督框架，名为“时间邻域编码”（TemporalNeighborhoodCoding，TNC），用于学习非平稳时间序列的可泛化表示。该方法利用信号生成过程的局部平滑性来定义具有平稳性质的时间邻域。通过使用去偏差对

少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-13 11:39

【Paper Reading】VideoBERT: A Joint Model for Videoand Language Representation Learning

数据准备：New_HOINew_verbNew_objectPaperreading：Title:VideoBERT:AJointModelforVideoandLanguageRepresentationLearningAuthor:ChenSun,AustinMyers,CarlVondrick,KevinMurphy,andCordeliaSchmid摘要：Self-supervisedle

Joyner2018·2024-02-11 08:54

FB-BEV：BEV Representation from Forward-Backward View Transformations

参考代码：FB-BEV动机与出发点基于几何关系的BEV投影过程，依据BEV特征获取方式进行划分：图像角度使用类似LSS方案“push”过程或者BEV特征角度使用类似FastBEV方案的“pull”过程。前者产生的BEV特征是稀疏的矩阵，后者产生的BEV特征在深度上是不可知的，也就是无法感知实际物体中的深度。对此，文章结合两种BEV投影的方法构建了一个BEV转换策略，既是首先使用“push”的方法构

m_buddy·2024-02-09 21:51

论文阅读笔记 RPT: Learning Point Set Representation for Siamese Visual Tracking

论文阅读笔记RPT:LearningPointSetRepresentationforSiameseVisualTracking综合了可形变卷积、RepPoints检测、多层级卷积特征等思想论文地址代码地址现有跟踪方法中存在的问题现有的跟踪方法往往采用矩形框或四边形来表示目标的状态（位置和大小），这种方式忽略了目标自身会变化的特点（形变、姿态变化），因此作者采用表示点（Representative

faverr·2024-02-09 03:38

ElasticSearch 总结

资源:所谓"资源"，就是网络上的一个实体，或者说是网络上的一个具体信息表现层:我们把"资源"具体呈现出来的形式，叫做它的"表现层"(Representation)。状态转化(StateTransfer

北执南念·2024-02-07 17:27

CVPR2023|Learning Instance-Level Representation for Large-Scale Multi-Modal Pretraining in Ecommerce

文章目录摘要引言贡献方法提取实例为中心的表示1.InstanceQuery2.InstanceDecoder3.Multi-ModalPretrainingObjectives4.TransfertoDowntasks转换到下游任务实验预训练数据集实验细节在下游任务上的Evaluationconclusion摘要本文旨在建立一个通用的多模态基础模型，该模型具有可扩展的电子商务中大规模下游应用的能力

万年枝·2024-02-06 06:59

（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

VTK交互-vtkBoxWidget2

VTK交互Widgetwidget包含两个重要的组成部分：Interaction和Representation.Interaction是一些名叫vtk*Widget的类（比如vtkBoxWidget2）

@左左@右右·2024-02-01 08:57

【论文复现】Implicit Identity Representation Conditioned Memory Compensation Network for Talking Head Vide

MCNET：用于头部说话视频生成的隐式身份表示条件记忆补偿网络。code：https://github.com/harlanhong/ICCV2023-MCNET?tab=readme-ov-filepaper：https://arxiv.org/abs/2307.09906论文介绍任务目标：给定静态源图像和动态驱动视频，生成talkinghead视频。动机：Talkinghead视频生成的目的是

李加号pluuuus·2024-01-31 15:37

【将字典转换成字符串，将字符串转换为字典】

将字符串转换为字典#方法1importjsonstr_representation='{"name":"John","age":30,"city":"NewYork"}'my_dict=json.loads

gf1321111·2024-01-28 06:46

Multimodal Contrastive Training for Visual Representation Learning

parameterizetheimageencoderasfiq_{iq}iqqueryfeatureqii_{ii}ii，keyfeaturekii_{ii}iiparameterizethetextualencoderasfcq(⋅;Θq,Φcq)f_{cq}(·;Θ_q,Φ_{cq})fcq(⋅;Θq,Φcq)，momentumtextualencoderasfck(⋅;Θk,Φik)f_{

宇来风满楼·2024-01-27 11:01

论文阅读——Mockingjay: unsupervised speech representation learning

《Mockingjay:UnsupervisedSpeechRepresentationLearningwithDeepBidirectionalTransformerEncoders》原文地址：https://arxiv.org/abs/1910.12638v2摘要文章提出了一种新的语音表示学习方法——Mockingjay。该方法使用双向的TransformerEncoder在大规模无标签数据集

没有热情得活着不如死去·2024-01-26 09:35

【Single Cell Genomics】Part2 Deep representation learning (form theislab)

文章目录7Deeprepresentationlearninginsinglecellgenomics7.1scanpy7.2DCA7.3scGen:predictingsingle-cellperturbationeffects7.4Humancellatlas来自ManolisKellis教授（MIT计算生物学主任）的课YouTube：SingleCellGenomics-Lecture10-

丸丸丸子w·2024-01-25 20:25

python的 read, readlines,readline 有何异同，读取文件的时候用哪个好？怎么选择。

开始前，先介绍一个小技巧：内置函数repr（英文名representation）。开发调试用的，返回一个对象的字符串表示形式，包含对象的类型。

蜉蝣1号·2024-01-25 07:21

《Learning Spatio-Temporal Representation with Pseudo-3D Residual Networks》算法详解

论文:LearningSpatio-TemporalRepresentationwithPseudo-3DResidualNetworks官方代码(caffe):https://github.com/ZhaofanQiu/pseudo-3d-residual-networks非官方(pytorch):https://github.com/qijiezhao/pseudo-3d-pytorch由微软

ce0b74704937·2024-01-25 04:31

【文献阅读】K-BERT Enabling Language Representation with Knowledge Graph

原文链接摘要指出问题：预训练的语言表示模型，例如BERT，从大规模的语料库中捕获通用的语言表示，但缺乏特定领域的知识。实际场景下:当专家阅读领域文本时，会利用相关知识进行推理。提出:一种带有KG的知识语言表示模型K-BERT。具体做法就是将KG中的三元组作为领域知识注入到句子当中。（三元组（知识特征）->句子（文本特征））问题：过多的知识融入会偏离句子的正确含义，这称之为知识噪声（KN）解决办法：

SuperCooper·2024-01-24 22:04

【文献阅读】ERNIE Enhanced Language Representation with Informative Entities

论文链接摘要背景：在大规模语料库上预训练的BERT等LR模型可以很好地从纯文本中捕获丰富地语义模式，并进行微调以持续提高各种NLP任务的性能。问题：现有的预训练语言模型(PLM)很少考虑结合KG，但是KG又能够提供丰富的结构化知识来更好地理解语言，所以作者认为知识图谱中的信息实体可以通过外部知识来增强语言的表示。（又是通过知识图谱来增强语言的特征表示）提出：作者认为知识图谱中的实体可以作为额外的知

SuperCooper·2024-01-24 22:04

【论文阅读】LLM-to-LM Interpreter for Enhanced Text-Attributed Graph Representation Learning

文章目录0、基本信息1、研究动机2、创新点3、准备3.1、文本属性图3.2、语言模型用于文本分类3.3、大语言模型和提示3.4、结点分类4、方法论4.1、生成基于LLM的预测和解释4.2、LM解释器的微调与节点特征提取4.2.1、原始文本和特征解释4.2.2、排序后的预测特征4.3、GNN在语义丰富的特征上训练4.4、理论分析5、实验5.1、数据集5.2、主要结果5.3、消融实验6、结论6.1、T

鲸可落·2024-01-24 10:39

[Machine Learning] 6 神经网络：表述(Neural Networks: Representation)

点Ta6NeuralNetworks:Representation(神经网络：表述)6.1Non-linearhypotheses(非线性假设)6.2ModelRepresentation(模型表示)6.3Multi-classClassification

今天你DEBUG了吗·2024-01-24 08:34

神经网络（Neural Networks：Representation）

目录非线性假设神经元与大脑模型展示例子与直觉理解多元分类非线性假设假如有一个监督学习分类问题它的训练集如图所示：如果使用logistc分类方法（逻辑回归），我们可以构造一个包含很多非线性项的logistc回归函数，当多项式（例如图中特征x1，x2任意组合）足够多时，那么就可能分类成功。当我们需要输入的特征量n很大时：如果多项式只包含二次项，那么会产生大量的二次项；如果只包含其中的平方项，那么会因为

TQ2·2024-01-24 08:03

【Machine Learning】8 神经网络：表述（Neural Networks:Representation）

8.1非线性假设（Non-linearhypotheses）在非线性的多项式中，特征数变多，特征耦合产生的项数目庞大，普通的逻辑回归根本无法处理此类问题。8.2神经元和大脑（Neuronsandthebrain）大脑学习的方法与计算机的算法8.3模型表示I（ModelrepresentationI）神经网络示意如上图。神经网络基本结构及其详解。8.4模型表示II（Modelrepresentati

xzen·2024-01-24 08:32

测验：Neural Networks: Representation（week4）

A：XOR两层是不行的B：sigmoid函数的输出值范围是0~1C：二分类问题可用神经网络来表示D：也有可能是0分析权重，发现只有在x1,x2同时为1的情况下输出才是1，可知是AND函数4.5.第一个矩阵中第一第二行换了位置，可视为Layer2中除了+1外的两个结点换了位置，第二个矩阵第二第三列换了位置，可视为两条表示权重的线换了位置（图上标了出来）,这样子跟原来表示的一样，输出的结果也是一样的

僵尸吃了Dave的脑子·2024-01-24 08:32

机器学习教程之5-神经网络：表述(Neural Networks:Representation)

1.非线性假设假设我们希望训练一个模型来识别视觉对象（例如识别一张图片上是否是一辆汽车），我们怎样才能这么做呢？一种方法是我们利用很多汽车的图片和很多非汽车的图片，然后利用这些图片上一个个像素的值（饱和度或亮度）来作为特征。显然用线性回归或逻辑回归都是不可取的，因为将一幅图上的所有点作为特征，特征数太多，计算量太大。无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。

豆-Metcalf·2024-01-24 08:01

神经网络：表述(Neural Networks: Representation)

1.非线性假设无论是线性回归还是逻辑回归，当特征太多时，计算的负荷会非常大。案例：假设我们有非常多的特征，例如大于100个变量，我们希望用这100个特征来构建一个非线性的多项式模型，结果将是数量非常惊人的特征组合，即便我们只采用两两特征的组合(12+13+14+...+23+24+...+99100)，我们也会有接近5000个组合而成的特征。这对于一般的逻辑回归来说需要计算的特征太多了。假使我们采

清☆茶·2024-01-24 08:55

遗传算法原理详细讲解（算法+Python源码）

程序小勇·2024-01-23 18:31

表象和想象

表象（representation）是客观对象不在主体面前呈现时，在观念中所保持的客观对象的形象和客体形象在观念中复现的过程。一般来说，表象是多次知觉概括的结果，它有感知的原型，却不限于某个原型。

徐滨清·2024-01-20 23:47

开发实践8_REST

Representation资源（Resourceaspecificinfo.onnet.）具体呈现形式。ST修改服务端的数据。修改数据==POST请求。

even_123·2024-01-20 20:25

解决PCL报错: Assertion `point_representation_-＞isValid (point) && “Invalid (NaN, Inf) point coordinates

参考资料:https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/kdtree/include/pcl/kdtree/impl/kdtree_flann.hpphttps://blog.csdn.net/AileenNut/article/details/80170146先说结论:如果在使用PCL库时遇到了上述报错,很有可能是程序中调用neares

这道题太难了！·2024-01-20 13:58

【论文阅读】Deep Graph Contrastive Representation Learning

目录0、基本信息1、研究动机2、创新点3、方法论3.1、整体框架及算法流程3.2、Corruption函数的具体实现3.2.1、删除边（RE）3.2.2、特征掩盖（MF）3.3、[编码器](https://blog.csdn.net/qq_44426403/article/details/135443921)的设计3.3.1、直推式学习3.4、损失函数的定义3.5、评估3.6、理论动机3.6.1、

鲸可落·2024-01-18 08:37

【论文阅读笔记】4篇Disentangled representation learning用于图像分割的论文

4篇应用解耦表示学习的文章，这里只关注如何解耦，更多细节不关注，简单记录一下。1.RobustMultimodalBrainTumorSegmentationviaFeatureDisentanglementandGatedFusionChenC,DouQ,JinY,etal.Robustmultimodalbraintumorsegmentationviafeaturedisentangleme

cskywit·2024-01-18 08:06

【论文笔记】Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation（简要笔记供复习使用）

DoTransformersReallyPerformBadforGraphRepresentation论文地址：DoTransformersReallyPerformBadforGraphRepresentation一句话paper：利用度，最短路径增强的GraphTransformerMotivation原有将transformer应用于图的效果并不好节点重要性，图结构性信息往往在目前的工作中

好想变有钱535·2024-01-18 07:28

【论文笔记】BGRL：Large-Scale Representation Learning on Graphs via Bootstrapping（简要笔记供复习使用）

BGRL:Large-ScaleRepresentationLearningonGraphsviaBootstrapping文章地址：Large-ScaleRepresentationLearningonGraphsviaBootstrappingMotivation现有自监督学习的方法大多需要大量的负样本和大规模的数据增强，而选择负样本的原则的缺失导致负样本不一定会增加模型精度，尤其是在大模型中