Understanding

论文-A Stack-Propagation Framework with Token-Level Intent Detection for Spoken Language Understanding

1.简称论文《AStack-PropagationFrameworkwithToken-LevelIntentDetectionforSpokenLanguageUnderstanding》，作者LiboQin(HarbinInstituteofTechnology,China)，经典的NLU论文（SemanticFrame）。2.摘要意图检测和槽位填充是构建口语理解（SLU）系统的两个主要任务。

魏鹏飞·2024-09-14 16:55

babel系列科普文

www.chyingp.com/posts/how-to-write-a-babel-plugin/《babel-preset-env学习指南》https://www.chyingp.com/posts/understanding-babel-preset-env

赖次Go·2024-09-10 07:18

DOM CSS: Understanding the Intersection of HTML and Style

DOMCSS:UnderstandingtheIntersectionofHTMLandStyleIntroductionTheDocumentObjectModel(DOM)andCascadingStyleSheets(CSS)aretwofundamentalcomponentsofwebdevelopment.DOMprovidesastructuredrepresentationofHT

lly202406·2024-08-26 22:47

UNDERSTANDING HTML WITH LARGE LANGUAGE MODELS

UNDERSTANDINGHTMLWITHLARGELANGUAGEMODELS相关链接：arXiv关键字：大型语言模型、HTML理解、Web自动化、自然语言处理、机器学习摘要大型语言模型（LLMs）在各种自然语言任务上表现出色。然而，它们在HTML理解方面的能力——即解析网页的原始HTML，对于自动化基于Web的任务、爬取和浏览器辅助检索等应用——尚未被充分探索。我们为HTML理解模型（经过微调

liferecords·2024-03-28 21:56

编码、理解和实现LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力

原文链接：understanding-and-coding-self-attention2024年1月14日自注意力是LLM的一大核心组件。对大模型及相关应用开发者来说，理解自注意力非常重要。

lichunericli·2024-02-15 09:27

论文学习1----理解深度学习需要重新思考泛化Understanding deep learning requires rethinking generalization

——论文地址：Understandingdeeplearningrequiresrethinkinggeneralization1、有关新闻1.1新闻一：参考1：机器之心尽管深度人工神经网络规模庞大，但它们的训练表现和测试表现之间可以表现出非常小的差异。传统的思考是将小的泛化误差要么归结为模型族的特性，要么就认为与训练过程中的正则化技术有关。通过广泛的系统性实验，我们表明这些传统的方法并不能解释大

夏洛的网·2024-02-11 18:02

欧拉角与四元数

UnderstandingQuaternions中文翻译《理解四元数》https://www.qiujiawei.com/understanding-quaternions/利用欧拉角（x，y，z），表示一个点绕自身坐标旋转

乐墩·2024-02-10 21:50

rts单位移动知识

winzoom=1ROV2库：http://gamma.cs.unc.edu/RVO2/矢量场寻路：https://gamedevelopment.tutsplus.com/tutorials/understanding-goal-based-vector-field

一头愚蠢的驴·2024-02-08 08:22

Advances in Deep Concealed Scene Understanding (伪装场景理解综述解读）

论文地址：https://link.springer.com/article/10.1007/s44267-023-00019-6摘要伪装场景理解是一个热门的计算机视觉课题，旨在感知展示伪装的物体，当前技术和应用的繁荣需要最新的研究调查，这可以帮助研究人员更好的了解全球CSU领域，包括当前的成就和剩余的挑战。本文提出了四个贡献：（1）首次全面介绍了面向CSU的深度学习技术的调查，包括分类法、任务特

交换喜悲·2024-02-08 06:16

Understanding TCP Congestion Control

Exercise1:UnderstandingTCPCongestionControlusingns-2WehavestudiedtheTCPcongestioncontrolalgorithmindetailinthelecture(andSection3.6ofthetext).Youmaywishtoreviewthisbeforecontinuingwiththisexercise.Rec

nicename56·2024-02-06 00:36

论文笔记--Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

论文笔记GPT1--ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1无监督预训练2.2.2有监督微调2.2.3不同微调任务的输入3.Bert&GPT4.文章亮点5.原文传送门6.References1.文章简介标题：ImprovingLanguageUnderstandingb

Isawany·2024-02-05 15:20

Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 论文阅读

论文题目：通过生成式预训练提高语言理解能力GPT的全称：GenerativePre-trainedTransformer。Generative是指GPT可以利用先前的输入文本来生成新的文本。GPT的生成过程是基于统计的，它可以预测输入序列的下一个单词或字符，从而生成新的文本。【参考自春日充电季——ChatGPT的GPT是什么意思】机翻：自然语言理解包括一系列不同的任务，如文本蕴含、问题回答、语义相

老熊软糖·2024-02-05 15:48

Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

今天阅读的是OpenAI2018年的论文《ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training》，截止目前共有600多引用。在这篇论文中，作者提出了一种半监督学习方法——GenerativePre-Training（以下简称GPT），GPT采用无监督学习的Pre-training充分利用大量未标注的文本数据，利用监督学习的Fine-tunin

liangdengne_123·2024-02-05 15:18

经典论文介绍：GPT的由来，Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

《ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training》是谷歌AI研究团队在2018年提出的一篇论文，作者提出了一种新的基于生成式预训练的自然语言处理方法（GenerativePre-trainingTransformer，GPT），在多项下游任务中均取得了优秀的效果。论文地址：https://s3-us-west-2.amazonaws.c

才能我浪费·2024-02-05 15:47

GPT原始论文：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training论文翻译

1摘要自然语理解包括文本蕴含、问题回答、语义相似性评估和文档分类等一系列多样化的任务。尽管大量未标注的文本语料库很丰富，但用于学习这些特定任务的标注数据却很稀缺，这使得基于区分性训练的模型难以充分发挥作用。我们展示了通过在多样化的未标注文本语料库上对语言模型进行生成式预训练，随后对每个特定任务进行区分性微调，可以实现这些任务的大幅度改进。与以往的方法不同，我们在微调过程中使用了任务感知的输入转换，

iKang_dlut·2024-02-05 15:15

Re-understanding of data storytelling tools from a narrative perspective

作者：任芃锟,王轶&赵凡发表：VisualIntelligence，新刊，实行单盲同行评议制度。由施普林格以开放获取(OpenAccess)模式出版。获2022“中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊”项目资助，目前出版不收取文章处理费总述：本文是一篇综述类论文，工作为：①对近10年来的数据叙事文献进行整理，②从叙事的角度提出了一种全新的创作工具(authoringtools)分类方案。本篇博文略读文

青筑·2024-02-05 10:20

Photorealistic Text-to-Image Diffusion Modelswith Deep Language Understanding

1TitlePhotorealisticText-to-ImageDiffusionModelswithDeepLanguageUnderstanding（ChitwanSaharia,WilliamChan,SaurabhSaxenay,LalaLiy,JayWhangy,EmilyDenton,SeyedKamyarSeyedGhasemipour,BurcuKaragolAyan,S.Sar

umbrellazg·2024-02-03 19:48

Debezium发布历史103

原文地址：https://debezium.io/blog/2021/03/18/understanding-non-key-joins-with-quarkus-extension-for-kafka-streams

大大蚊子·2024-02-03 07:26

【读点论文】A Survey of Deep Learning Approaches for OCR and Document Understanding

ASurveyofDeepLearningApproachesforOCRandDocumentUnderstandingAbstract文档是许多领域(如法律、金融和技术等)中许多业务的核心部分。自动理解发票、合同和简历等文件是有利可图的，开辟了许多新的商业途径。通过深度学习的发展，自然语言处理和计算机视觉领域已经取得了巨大的进步，这些方法已经开始融入当代文档理解系统。在这篇调查论文中，我们回顾

羞儿·2024-02-02 09:39

机器学习系列4-特征工程

机器学习系列4-特征工程学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding

喜乐00·2024-02-02 07:36

机器学习-3降低损失(Reducing Loss)

ReducingLoss)学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding

喜乐00·2024-02-01 00:47

机器学习系列-1基础概念

机器学习系列-1基础概念学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding

喜乐00·2024-01-31 12:18

机器学习系列-2 线性回归&训练损失

线性回归&训练损失学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding

喜乐00·2024-01-31 07:35

【全文翻译】EXPLAINABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE: UNDERSTANDING, VISUALIZING AND INTERPRETING DEEP LEARNING

Explainableartificialintelligence:understanding,...

白菜苗·2024-01-29 23:56

Neural Computation of Decisions in Optimization Problems

D.W.TankBiologicalCybernetics,1985IntroductionFromtheperspectiveofneuroscience,theauthorsfirstreviewtheirhigh-levelgoal,i.e.understanding

MasterXiong·2024-01-29 22:28

探析零知识证明高能发展路径：走向更安全、私密且可扩展的 Web3 新时代

原文：https://www.coinbase.com/blog/understanding-the-zero-knowledge-landscape作者：JonathanKing｜CoinbaseVentures

TinTin Land·2024-01-27 08:56

【论文笔记】SoK: Understanding the Prevailing Security Vulnerabilities in TrustZone-assisted TEE Systems

SoK:UnderstandingthePrevailingSecurityVulnerabilitiesinTrustZone-assistedTEESystems题外话所谓TEE和ArmTrustZoneI.INTRODUCTIONII.BACKGROUNDANDMOTIVATIONIII.OVERVIEWⅣ.ARCHITECTURALISSUESⅤ.IMPLEMENTATIONISSUESⅥ

文火慢炖Dreamer·2024-01-26 16:36

Understanding Swift Metatypes

什么是Metatypes?Metatypes是类型的类型，比如3是Int类型的实例，可以说Int是3的类型；那么Int的类型是啥的？Int的类型就可以称为元类型；structTestStruck{staticletshow="show"funcprintName(){}}lettest:TestStruck=TestStruck()在test:TestStruck=TestStruck()中，我们

sayHellooX·2024-01-26 13:02

PyTorch-Transformers初识

id=1640539349483912777&wfr=spider&for=pcTransformers理解:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/06/understanding-transformers-nlp-state-of-the-art-models

谷德白麻酱·2024-01-26 07:51

《ECO: Efficient Convolutional Network for Online Video Understanding》

EfficientConvolutionalNetworkforOnlineVideoUnderstanding》代码地址：https://github.com/mzolfaghari/ECO-efficient-video-understanding

ce0b74704937·2024-01-23 04:18

OTA PIM 被动互调失真（一_基础）

Passiveintermodulation）upstandingPIMfrom(rohde-schwarz.com)罗德与施瓦茨公司https://cdn.rohde-schwarz.com/pws/campaigns/rsa/Understanding-PIM.pdf

Sam-彪悍的人生不需要解释·2024-01-21 13:17

【阅读笔记】 EgoDistill: Egocentric Head Motion Distillation for Efficient Video Understanding

⚔️【阅读笔记】EgoDistill:EgocentricHeadMotionDistillationforEfficientVideoUnderstanding题目可翻译为——EgoDistill：第一视角头部运动蒸馏，实现高效的视频理解声明：本博客内容用于自我学习使用，笔记内容与想法均来源于原始论文以及先验知识体系。论文地址/论文项目页面目录解决问题关键思路摘要介绍相关工作方法实验结论和未来畅

逸步行天下·2024-01-21 06:03

（2023版）斯坦福CS231n学习笔记：DL与CV教程 (12) | 视觉模型可视化与可解释性（Visualizing and Understanding）

前言笔记专栏：斯坦福CS231N：面向视觉识别的卷积神经网络（23）课程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1xV411R7i5CS231n:深度学习计算机视觉（2017）中文笔记：https://zhuxiaoxia.blog.csdn.net/article/details/801551662023最新课程PPT：https://download.csdn.

女王の专属领地·2024-01-20 01:15

PointMixer: MLP-Mixer for Point Cloud Understanding

AbstractMLP-Mixer最近崭露头角，成为对抗CNNs和Transformer领域的新挑战者。尽管相比Transformer更为简单，但通道混合MLPs和令牌混合MLPs的概念在图像识别任务中取得了显著的性能。与图像不同，点云本质上是稀疏、无序和不规则的，这限制了直接将MLP-Mixer用于点云理解。为了克服这些限制，我们提出了PointMixer，这是一个通用的点集操作符，促进在非结构

fish小余儿·2024-01-18 21:36

2024年1月17日Arxiv热门CV大模型论文：DoraemonGPT: Toward Understanding Dynamic Scenes with Large Language Models

浙大提出DoraemonGPT模型革新动态场景理解，助力视频任务新突破！引言：探索动态视频任务的新篇章在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的快速发展推动了AI代理的进步，尤其是在视觉任务的处理上。然而，现有的以LLM为驱动的视觉代理主要集中于静态图像任务的解决，这限制了它们理解现实世界动态本质的能力。例如，在实验室指导学生实验并识别错误的场景中，现有系统仍难以应用。视频模态以其动态和感知密集的

夕小瑶·2024-01-18 12:43

单元测试：Testing leads to failure, and failure leads to understanding

单元测试的概念可能多数读者都有接触过。作为开发人员，我们编写一个个测试用例，测试框架发现这些测试用例，将它们组装成测试suite并运行，收集测试报告，并且提供测试基础设施（断言、mock、setup和teardown等）。Python当中最主流的单元测试框架有三种，Pytest,nose和Unittest，其中Unittest是标准库，其它两种是第三方工具。在ppw向导生成的项目中，就使用了Pyt

量化风云·2024-01-16 22:50

Java：理解java响应式编程

原文：UnderstandingreactiveprogramminginJavahttps://nullbeans.com/understanding-reactive-programming-in-java

netyeaxi·2024-01-15 20:55

【sensors论文阅读】Intelligent Point Cloud Processing, Sensing, and Understanding

Wang,M.,Yue,G.,Xiong,J.,&Tian,S.(2024).IntelligentPointCloudProcessing,Sensing,andUnderstanding.Sensors,24(1).https://doi.org/10.3390/s24010283智能点云处理、感知和理解1.引言尽管存在离散数据点之间的不规则拓扑结构，点云被认为是表示3D数字地貌的基本支柱之一

王知为·2024-01-15 16:11

21、LiDAR-LLM: Exploring the Potential of Large Language Models for 3D LiDAR Understanding

简介官网将原始LiDAR数据作为输入，利用LLMs卓越的推理能力，来获得对室外3D场景的全面了解，将3D户外场景认知重构为语言建模问题，如3Dcaptioning,3Dgrounding,3Dquestionanswering。实现流程给定LiDAR输入L∈Rn×3L\in\R^{n\times3}L∈Rn×3，n是点的数量，使用VoxelNet获取LiDARFeature，考虑到计算成本，沿

C--G·2024-01-15 15:20

gem5学习（12）：理解gem5 统计信息和输出——Understanding gem5 statistics and output

目录一、config.ini二、config.json三、stats.txt官方教程：gem5:Understandinggem5statisticsandoutput在运行gem5之后，除了仿真脚本打印的仿真信息外，还会在根目录中名为m5out的目录中生成三个文件：config.ini：包含仿真过程中创建的每个SimObject及其参数值的列表。config.json：与config.ini相同

zhenz0729·2024-01-12 19:53

04《Shattered Chain of Trust: Understanding Security Risks in Cross-Cloud IoT Access Delegation》随笔

跨云IoT访问授权中的安全威胁简介：2020-USENIX一、贡献对物联网授权的新认识。我们对物联网设备访问授权中的安全风险进行了首次系统研究。我们的研究揭示了当今领先的物联网云提供商和设备供应商的授权过程中意外和安全关键漏洞的新类别，一旦这些漏洞被利用，其根本原因以及修复它们的挑战。吸取的教训将有助于更好地保护现实世界的物联网授权。IoT委托验证。我们开发并发布了第一个支持真实世界物联网授权的正

雨兮雨·2024-01-08 00:20

论文笔记 Understanding Electricity-Theft Behavior via Multi-Source Data

WWW2020oral1INTRO1.1背景1.1.1窃电窃电（electricitytheft）指用户为了逃避电费而进行非法操作的一种行为常用的反窃电方法可分为两类：基于硬件驱动的反窃电方法电表开盖检测、集中器检测。。。。硬件驱动的方法响应快，定位准，但需要非常专业的领域知识，同时随着窃电策略的改变会随即失效基于数据驱动的反窃电方法分析用户用电时序曲线、分析台区线损时序曲线数据驱动的方法可以全盘

UQI-LIUWJ·2024-01-07 19:37

卷积神经网络可视化 Visualizing and Understanding Convolutional Networks

主要是VisualizingandUnderstandingConvolutionalNetworks这篇文章的一个笔记。Abstract卷积神经网络再ImageNet的图片分类的表现很不错，但是很多人还是搞不懂为啥CNN会有这么好的效果和怎么提高神经网络的效果，本文将解决这些问题。本文利用反卷积对featuremap进行了可视化。通过可视化展示CNN内部的一些特点，并且分析怎么优化网络结构。In

赵智雄·2024-01-06 17:34

Understanding reduce function

AnicewaytoseewhatReduce()isdoingistorunitwithitsargumentaccumulate=TRUE.Whenaccumulate=TRUE,itwillreturnavectororlistinwhicheachelementshowsitsstateafterprocessingthefirstnelementsofthelistinx.Hereare

祥子_87db·2024-01-01 23:10

Visualizing and Understanding Convolutional Networks

[TowardsInterpretableDeepLearning]Post-hocexplanationseries本篇文章发表于ECCV2014。文章链接：[1311.2901]VisualizingandUnderstandingConvolutionalNetworks(arxiv.org)代码链接：emmm就不贴了，感兴趣的小伙伴可以去github上搜一下；至于为什么不贴，是因为不同的i

Rad1ant_up·2023-12-30 07:37

Understanding Deep Image Representations by Inverting Them（2014）

文章目录AbstractIntroductionContribution-SummaryhhAbstract从SIFT和视觉词袋到卷积神经网络(cnn)，图像表示几乎是任何图像理解系统的关键组成部分。然而，我们对它们的了解仍然有限。在本文中，我们通过提出以下问题对表征中包含的视觉信息进行直接分析:给定图像的编码，在多大程度上可以重构图像本身?为了回答这个问题，我们提出了一个纵向表示的一般框架。我们

怎么全是重名·2023-12-29 15:06

理解 Zabbix

原文：https://hackernoon.com/understanding-zabbix-f2a83eeb1221监控所有服务器基础设施。

ShounenG·2023-12-29 08:45

从源码看 iOS property strong

从源码看iOSpropertystrong深入理解之前，先熟悉一个概念，TaggedPointerhttp://www.infoq.com/cn/articles/deep-understanding-of-tagged-pointerstrong

杨柳小易·2023-12-29 00:56

json schema step by step 2022-10-26

本文对jsonschema做基本的介绍更多语法可访问官网，有详细的例子：http://json-schema.org/understanding-json-schema/step1$schema&type

9_SooHyun·2023-12-26 17:50

csrf自动化检测调研

https://github.com/pillarjs/understanding-csrf/blob/master/README_zh.mdCSRF攻击者在钓鱼站点，可以通过创建一个AJAX按钮或者表单来针对你的网站创建一个请求

开心星人·2023-12-24 00:26

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