caption论文阅读

《互联网时代教师自主成长的模式研究》论文阅读与思考2

2.第二部分教师自主成长的模式建构，实质上是对新网师底层逻辑的描述。你认为，新网师的培训模式与传统常见的培训模式有哪些区别？这些区别有什么意义或价值？读完第二部分后，你对新网师有哪些新的认识或理解？你认为新网师目前哪些方面做得好，哪些方面做得还不够？答：我认为新网师的培训模式与传统常见的培训模式有以下区别：（1）培训对象的参与动机不同。新网师学员的参与是自觉自愿、积极主动，而传统培训更多是被迫参与

宁超群·2024-09-14 03:01

Python小游戏——雷霆战机

800window_height=600#创建游戏窗口window=pygame.display.set_mode((window_width,window_height))pygame.display.set_caption

星和月·2024-09-12 21:05

【定位系列论文阅读】-Patch-NetVLAD: Multi-Scale Fusion of Locally-Global Descriptors for Place Recognition（一）

这里写目录标题概述研究内容Abstract第一段（介绍本文算法大致结构与优点）1.Introduction介绍第一段（介绍视觉位置识别的重要性）第二段（VPR的两种常见方法，本文方法结合了两种方法）第三段（本文贡献）第四段（为证明本文方法优越性，进行的测试以及比较）2.RelatedWork相关工作第一段（介绍早期与深度学习的全局图像描述符）第二段（介绍局部关键点描述符）第三段（局部描述符可以进一

醉酒柴柴·2024-09-11 21:32

论文阅读笔记（十九）：YOLO9000: Better, Faster, Stronger

WeintroduceYOLO9000,astate-of-the-art,real-timeobjectdetectionsystemthatcandetectover9000objectcategories.FirstweproposevariousimprovementstotheYOLOdetectionmethod,bothnovelanddrawnfrompriorwork.Theim

__Sunshine__·2024-09-11 21:59

C++ Builder 使用 SelectDirectory 打开选择文件夹的对话框

目前比较常用的选择文件夹对话框老式的选择文件夹对话框和选择文件一样的选择文件夹对话框一.目前比较常用的选择文件夹对话框bool__fastcallSelectDirectory(constUnicodeStringCaption

玄坴·2024-09-11 20:44

论文阅读笔记: DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision

DINOv2:LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.07193代码地址:https://github.com/facebookresearch/dinov2摘要大量数据上的预训练模型在NLP方面取得突破，为计算机视觉中的类似基础模型开辟了道路。这些模型可以通过生成通用视觉特征(即无

小夏refresh·2024-09-11 20:50

周四 2020-01-09 08:00 - 24:30 多云 02h10m

二〇二〇年一月九日基本科研[1]:1.论文阅读论文--二小时十分2.论文实现实验--小时3.数学SINS推导回顾--O分4.科研参考书【】1)的《》看0/0页-5.科研文档1)组织工作[1]:例会--英语能力

么得感情的日更机器·2024-09-08 23:58

【论文阅读】Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模（二）

文章目录3.4一个简化的SSM结构3.5选择机制的性质3.5.1和门控机制的联系3.5.2选择机制的解释3.6额外的模型细节A讨论：选择机制C选择SSM的机制Mamba论文第一部分Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模(一)3.4一个简化的SSM结构如同结构SSM，选择SSM是单独序列变换可以灵活地整合进神经网络。H3结构式最知名SSM结构地基础，其通常包括受线性注意力启发的和MLP交替地

syugyou·2024-09-08 15:52

SAFEFL: MPC-friendly Framework for Private and Robust Federated Learning论文阅读笔记

SAFEFL:MPC-friendlyFrameworkforPrivateandRobustFederatedLearning适用于私有和鲁棒联邦学习的MPC友好框架SAFEFL，这是一个利用安全多方计算(MPC)来评估联邦学习(FL)技术在防止隐私推断和中毒攻击方面的有效性和性能的框架。概述传统机器学习（ML）：集中收集数据->隐私保护问题privacy-preservingML(PPML)采

慘綠青年627·2024-09-06 10:44

MixMAE(MixMIM):用于分层视觉变压器有效预训练的混合和掩码自编码器论文阅读

论文:MixMAE(arxiv.org)代码:Sense-X/MixMIM:MixMIM:MixedandMaskedImageModelingforEfficientVisualRepresentationLearning(github.com)摘要:本文提出MixMAE(MixedandmaskAutoEncoder)，这是一种简单而有效的预训练方法，适用于各种层次视觉变压器。现有的分层视觉变

皮卡丘ZPC·2024-09-06 08:04

【论文阅读】LLM4CP: Adapting Large Language Models for Channel Prediction（2024）

摘要Channelprediction（信道预测）isaneffectiveapproach（有效方法）forreducingthefeedback（减少反馈）orestimationoverhead（估计开销）inmassivemulti-inputmulti-output（大规模多输入输出）(m-MIMO)systems.However,existingchannelpredictionmet

Bosenya12·2024-09-05 23:39

【论文阅读】AugSteal: Advancing Model Steal With Data Augmentation in Active Learning Frameworks（2024）

摘要Withtheproliferationof（随着）machinelearningmodels（机器学习模型）indiverseapplications,theissueofmodelsecurity（模型的安全问题）hasincreasinglybecomeafocalpoint（日益成为人们关注的焦点）.Modelstealattacks（模型窃取攻击）cancausesignifican

Bosenya12·2024-09-05 14:40

(十)巨幕页头和警告框

巨幕组件主要就是展示网站的关键性区域有圆角没有占满全屏网站标题学习网站更多内容第二种无圆角，占满全屏标题这是一个学习分享的平台标题(二)页头组件pageheader大标题小标题(三)缩略图组件单说图片thumbnail和img-thumbnail差不多thumbnail配合caption

我拥抱着我的未来·2024-09-05 00:43

Bert系列：论文阅读Rethink Training of BERT Rerankers in Multi-Stage Retrieval Pipeline

一句话总结：提出LocalizedContrastiveEstimation(LCE)，来优化检索排序。摘要预训练的深度语言模型(LM)在文本检索中表现出色。基于丰富的上下文匹配信息，深度LM微调重新排序器从候选集合中找出更为关联的内容。同时，深度lm也可以用来提高搜索索引，构建更好的召回。当前的reranker方法并不能完全探索到检索结果的效果。因此，本文提出了LocalizedContrast

凝眸伏笔·2024-09-04 01:37

A Tutorial on Near-Field XL-MIMO Communications Towards 6G【论文阅读笔记】

此系列是本人阅读论文过程中的简单笔记，比较随意且具有严重的偏向性（偏向自己研究方向和感兴趣的），随缘分享，共同进步~论文主要内容：建立XL-MIMO模型，考虑NUSW信道和非平稳性；基于近场信道模型，分析性能（SNRscalinglaws，波束聚焦、速率、DoF）XL-MIMO设计问题：信道估计、波束码本、波束训练、DAMXL-MIMO信道特性变化：UPW➡NUSW空间平稳–>空间非平稳（可视区域

Cc小跟班·2024-09-03 08:22

论文阅读：scMGCA----模型方法

Yu,Z.,Su,Y.,Lu,Y.etal.Topologicalidentificationandinterpretationforsingle-cellgeneregulationelucidationacrossmultipleplatformsusingscMGCA.NatCommun14,400(2023).https://doi.org/10.1038/s41467-023-36134

dundunmm·2024-09-03 07:46

论文阅读：scHybridBERT

ZhangWei,WuChenjun,XingFeiyang,JiangMingfeng,ZhangYixuan,LiuQi,ShiZhuoxing,DaiQi,scHybridBERT:integratinggeneregulationandcellgraphforspatiotemporaldynamicsinsingle-cellclustering,BriefingsinBioinform

dundunmm·2024-09-03 07:42

【论文阅读】Purloining Deep Learning Models Developed for an Ultrasound Scanner to a Competitor Machine

TheArtoftheSteal:PurloiningDeepLearningModelsDevelopedforanUltrasoundScannertoaCompetitorMachine（2024）摘要Atransferfunctionapproach（传递函数方法）hasrecentlyproveneffectiveforcalibratingdeeplearning(DL)algorit

Bosenya12·2024-09-02 06:40

《Motion Forecasting with Dual Consistency and Multi-Pseudo-Target Supervision》论文阅读之DCMS

山水之间2018·2024-09-02 04:30

能力越小责任越小YA·2024-09-02 00:37

【论文阅读|cryoET】本周粗读汇总

论文1：CryoDRGN-ET：深度重建生成网络以可视化细胞内动态生物分子Abstract虽然冷冻电子断层扫描可以以分子分辨率揭示结构，但图像处理算法仍然是解决原位生物分子结构异质性的瓶颈。本文介绍CryoDRGN-ET用于cryoET断层图的异质重建。CryoDRGN-ET直接从子断层扫描倾斜系列图像中学习三维密度图的深度生成模型，并且可以捕获成分和构象不同的状态。通过原位恢复肺炎支原体核糖体中

吃吃今天努力学习了吗·2024-09-01 20:46

Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier论文阅读笔记

YourDiffusionModelisSecretlyaZero-ShotClassifier论文阅读笔记这篇文章我感觉在智源大会上听到无数个大佬讨论，包括OpenAISora团队负责人，谢赛宁，好像还有杨植麟

Rising_Flashlight·2024-09-01 20:46

【论文阅读】QUEEN: Query Unlearning against Model Extraction（2024）

摘要Modelextractionattacks（模型提取攻击）currentlyposeanon-negligiblethreat（不可忽视的威胁）tothesecurity（安全性）andprivacy（隐私性）ofdeeplearningmodels.Byqueryingthemodelwithasmalldataset（通过小数据集查询模型）andusingthequeryresultsa

Bosenya12·2024-09-01 20:45

【论文阅读33】Deep learning optoacoustic tomography with sparse data

Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata论文题目：基于稀疏数据的深度学习光声断层扫描论文链接：Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata|NatureMachineIntelligence代码链接：GitHub-ndavoudi/sparse_artefact_unet数据链接：Data发

弹伦琴的雷登·2024-09-01 18:29

OpenCV + MFC 简单的程序（vs2015）

删除图上的控件，添加一个button按钮，修改ID为IDC_OPENCaption为“打开”如图所示：首先我们要先添加一个类image

比卡丘不皮·2024-08-30 19:53

论文阅读瞎记(四) Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 2017

概述在物体检测中1，IOU阈值被用于判定正负样本。在低IOU阈值比如0.5的状态下训练模型经常产生噪音预测，然而检测效果会随着IOU增加而降低。两个主要因素：1.训练时的过拟合，正样本指数消失2.检测器最优IOU与输入假设的不匹配。一个单阶段的物体检测器CascadeR-CNN被提出用于解决这些问题。网络由一个检测序列组成，这些序列训练时会伴随IOU增长从而对FP样本更加有选择性地判别。检测器一个

码大哥·2024-08-30 15:58

【论文阅读】LLM4SGG: Large Language Models for Weakly Supervised Scene Graph Generation

【论文阅读】LLM4SGG:LargeLanguageModelsforWeaklySupervisedSceneGraphGenerationabstract由于全监督方法严重依赖昂贵标注，最近弱监督场景图生成

进击的乔洋·2024-08-28 19:03

Collatz 猜想和 Python

[captionid="attachment_1466"align="alignnone"width="300"

不连续小姐·2024-08-28 12:37

基于pygame的雷电战机小游戏

Pygamepygame.init()#设置窗口尺寸WIDTH,HEIGHT=800,600screen=pygame.display.set_mode((WIDTH,HEIGHT))pygame.display.set_caption

莫听穿林打叶生·2024-08-28 01:38

修改原神角色数据列表：更好用了

background:#0b1b2c;}/*原神角色列表样式*/#GenshinRoleTableContainer{display:flex;table{border-collapse:collapse;caption

与妖为邻·2024-08-27 20:30

Code Llama: Open Foundation Models for Code论文阅读

整体介绍CodeLlama发布了3款模型，包括基础模型、Python专有模型和指令跟随模型，参数量分别为7B、13B、34B和70B。这些模型在长达16ktokens的序列上训练。都是基于Llama2。作者针对infilling(FIM)、长上下文、指令专门做了微调long-contextfine-tuning(LCFT).codellama细节CodeLlama模型家族初始化:所有CodeLla

yang_daxia·2024-08-27 18:46

【论文阅读】Model Stealing Attacks Against Inductive Graph Neural Networks（2021）

摘要Manyreal-worlddata（真实世界的数据）comeintheformofgraphs（以图片的形式）.Graphneuralnetworks(GNNs图神经网络),anewfamilyofmachinelearning(ML)models,havebeenproposedtofullyleveragegraphdata（充分利用图数据）tobuildpowerfulapplicat

Bosenya12·2024-08-26 12:29

VIT论文阅读： A Image is Worth 16x16 Words

简介在2024年，大家都知道了transformer的故事，但是在4年前,CNN和Transformer谁才是CV的未来，还没有那么确定。在简介部分，作者提到了一个令人失望的事实，在基于imagenet的实验中发现，transformer的表现差于同尺寸的ResNet。作者把原因归结到biastranslationequivarianceandlocality，这些CNN具有，但是transfor

Undefined游侠·2024-08-24 17:37

【论文阅读】GLiRA: Black-Box Membership Inference Attack via Knowledge Distillation

摘要While（虽然）DeepNeuralNetworks(DNNs)havedemonstratedremarkableperformanceintasksrelatedtoperception（感知）andcontrol（控制）,therearestillseveralunresolvedconcerns（未解决的问题）regardingtheprivacyoftheirtrainingdat

Bosenya12·2024-08-24 16:35

【论文阅读】APMSA: Adversarial Perturbation Against Model Stealing Attacks（2023）

摘要TrainingaDeepLearning(DL)model（训练深度学习模型）requiresproprietarydata（专有数据）andcomputing-intensiveresources（计算密集型资源）.Torecouptheirtrainingcosts（收回训练成本）,amodelprovidercanmonetizeDLmodelsthroughMachineLearni

Bosenya12·2024-08-24 16:04

[CLIP-VIT-L + Qwen] 多模态大模型源码阅读 - 语言模型篇（1）

多模态大模型源码阅读-语言模型篇（1）吐槽今日心得MQwen.py吐槽想要做一个以Qwen-7B-Insturct为languagedecoder,以CLIP-VIT-14为visionencoder的imagecaptioning

FlowerLoveJava·2024-08-23 09:14

Conditional Flow Matching: Simulation-Free Dynamic Optimal Transport论文阅读笔记

ConditionalFlowMatching:Simulation-FreeDynamicOptimalTransport笔记发现问题连续正规化流（CNF）是一种有吸引力的生成式建模技术，但在基于模拟的最大似然训练中受到了限制。解决问题介绍一种新的条件流匹配（CFM)，一种针对CNFs的免模拟训练目标。具有稳定的回归目标，用于扩散模型中的随机流，但享有确定性流模型的有效推断。与扩散模型和CNF目

猪猪想上树·2024-08-23 03:06

26.CSS 继承属性速查表 & 内部聚焦

以下是你最有可能遇到的继承属性的快速参考:border-collapseborder-spacingcaption-sidecolorcursordirectionempty-cellsfont-familyfont-sizefont-stylefont-variantfont-weightfont-si

@大迁世界·2024-08-23 00:19

26. CSS 继承属性速查表 & 内部聚焦

以下是你最有可能遇到的继承属性的快速参考:border-collapseborder-spacingcaption-sidecolorcursordirectionempty-cellsfont-familyfont-sizefont-stylefont-variantfon

@大迁世界·2024-08-23 00:18

《论文阅读》EmpDG：多分辨率交互式移情对话生成 COLING 2020

《论文阅读》EmpDG：多分辨率交互式移情对话生成COLING2020前言简介模型架构共情生成器交互鉴别器损失函数前言亲身阅读感受分享，细节画图解释，再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭，无复制，纯手工敲击键盘

365JHWZGo·2024-03-26 00:13

论文阅读——SpectralGPT

SpectralGPT:SpectralFoundationModelSpectralGPT的通用RS基础模型，该模型专门用于使用新型3D生成预训练Transformer（GPT）处理光谱RS图像。重建损失由两个部分组成：令牌到令牌和频谱到频谱下游任务：

じんじん·2024-03-18 07:14

Android Q 音频获取指南

实际上，今年I/O开发者大会上展示的LiveCaption示例应

谷歌开发者·2024-03-17 22:48

论文阅读：2020GhostNet华为轻量化网络

创新：（1）对卷积进行改进（2）加残差连接1、GhostModule1、利用1x1卷积获得输入特征的必要特征浓缩。利用1x1卷积对我们输入进来的特征图进行跨通道的特征提取，进行通道的压缩，获得一个特征浓缩。2、利用深度可分离卷积获得特征浓缩的相似特征图（Ghost）。在获得特征浓缩之后，利用深度可分离卷积进行逐层卷积，进行跨特征点的特征提取，获得额外的特征图，也就是Ghost。将这两个进行堆叠就是

A_my_*·2024-03-01 10:21

《论文阅读》e-CARE：探索可解释因果推理的新数据集 ACL2022

《论文阅读》e-CARE：探索可解释因果推理的新数据集ACL2022前言简介数据集优势数据集语料级别的统计数据集示例评分标准前言今天为大家带来的是《e-CARE:aNewDatasetforExploringExplainableCausalReasoning

365JHWZGo·2024-02-26 17:31

论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法（SimpleShot），作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案，而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻分类器的方法就能实现非常优异的小样本分类效果。本文首先用特征提取网络fθf_{\theta}fθ+线性分类器在一个基础数据集上对网络进行训练，将训练得到的特征提取网络增加一个简单的特征

深视·2024-02-24 10:28

论文阅读：四足机器人对抗运动先验学习稳健和敏捷的行走

论文：LearningRobustandAgileLeggedLocomotionUsingAdversarialMotionPriors进一步学习：AMP，baseline方法，TO摘要：介绍了一种新颖的系统，通过使用对抗性运动先验(AMP)使四足机器人在复杂地形上实现稳健和敏捷的行走。主要贡献包括为机器人生成AMP数据集，并提出一种教师-学生训练框架来学习稳健和敏捷的运动技能。该系统在现实世界

u小鬼·2024-02-20 21:53

每日一词 apt

Whatanaptcaption!配图文字太恰当了anaptdescriptionofxx.(对xx的描述恰如其分）neverhasatitlebeenmoreapt.标题非常贴切。aptl

AllisonMH·2024-02-20 17:58

【论文阅读】【yolo系列】YOLO-Pose的论文阅读

Abstract我们介绍YOLO-pose，一种无热图联合检测的新方法，基于流行的YOLO目标检测框架的图像二维多人姿态估计。【现有方法的问题】现有的基于热图的两阶段方法是次优的，因为它们不是端到端可训练的，训练依赖于surrogateL1loss，该损失不能直接优化评估指标–目标关键点相似度（OKS）。【ours优势：端到端训练，并优化OKS指标本身，无复杂的后处理】该模型学习了在一次前向传递中

magic_ll·2024-02-20 16:04

【论文阅读笔记】（2015 ICML）Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs

UnsupervisedLearningofVideoRepresentationsusingLSTMs（2015ICML）NitishSrivastava,ElmanMansimov,RuslanSalakhutdinovNotesContributionsOurmodelusesanencoderLSTMtomapaninputsequenceintoafixedlengthrepresent

小吴同学真棒·2024-02-20 08:26

论文阅读-Hydra: 用于持久内存和RDMA网络的分散文件系统

论文名称：Hydra:ADecentralizedFileSystemforPersistentMemoryandRDMANetworks摘要新兴的字址持久内存（PM）有可能颠覆内存和存储之间的边界。结合高速RDMA网络，分布式基于PM的存储系统提供了通过紧密耦合PM和RDMA特性来实现存储性能大幅提升的机会。然而，现有的分布式文件系统采用为传统磁盘设计的传统集中式客户端-服务器架构，导致访问延迟

向来痴_·2024-02-20 07:26

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