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Pytorch DistributedDataParallel 详细说明/教程/手把手

转载自https://medium.com/codex/a-comprehensive-tutorial-to-pytorch-distributeddataparallel-1f4b42bb1b51Thelimitedcomputationresourceatschooldiscouragesdistibutedtrainingacrossmultiplegpus.Istartedtolearn

yihang___·2022-11-20 19:12

检索器与阅读器:开放域问答的综述 Retrieving and Reading: A Comprehensive Survey on Open-domain Question Answering

开放域问答（OpenQA）是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，旨在基于大规模非结构化文档以自然语言的形式回答问题。最近，关于OpenQA的研究文献数量激增，特别是与神经机器阅读理解(MRC)集成的技术。虽然这些研究工作在基准数据集上的性能提升到了新的高度，但它们很少被涵盖在现有的QA系统调查中。在这项工作中，我们回顾了OpenQA的最新研究趋势，特别关注包含神经MRC技术的系统。具体来说，我

gbchen99·2022-11-20 15:59

《Few-Shot Named Entity Recognition: A Comprehensive Study》论文笔记

Few-ShotNamedEntityRecognition:AComprehensiveStudy最近发现读论文getidea有点困难，不如参考大佬的笔记来做做总结，今天主要总结一下few-shotNER，这是一篇few-shotNER的综述《Few-ShotNamedEntityRecognition:AComprehensiveStudy》1.MotivationNER一种经典的方法是在PL

Vincy_King·2022-11-20 02:27

综述：基于深度学习的文本分类 --《Deep Learning Based Text Classification: A Comprehensive Review》总结(一)

文章目录综述：基于深度学习的文本分类《DeepLearningBasedTextClassification:AComprehensiveReview》论文总结(一)总结1.Introduction文本分类任务2.用于文本分类的深度学习模型2.1Feed-ForwardNeuralNetworks2.2RNN-BasedModels2.3CNN-BasedModels2.4CapsuleNeura

奶茶不加糖·2022-11-19 13:48

变化检测综述 Deep learning for change detection in remote sensing images: comprehensive review and me

Deeplearningforchangedetectioninremotesensingimages:comprehensivereviewandmeta-analysis摘要深度学习（DL）算法被认为是过去几年遥感图像分析选择的方法。由于其有效的应用，还引入了深度学习，用于自动变更检测，取得了巨大的成功。本研究试图提供全面的审查和荟萃分析本次领域最近的进展情况。具体而言，我们首先介绍了经常用于

naath·2022-11-13 14:42

论文翻译 - 深度学习社区发现综述 A Comprehensive Survey on Community Detection with Deep Learning

为大家介绍一篇「深度学习」在社区发现（图聚类/图划分）方面应用的最新综述论文。作者：XingSu原文链接：https://arxiv.org/abs/2105.12584Github链接：https://github.com/FanzhenLiu/Awesome-Deep-Community-Detection文章目录摘要1引言2相关符号与定义3社区发现的发展4深度学习社区发现的分类框架5基于卷积

u010313476·2022-10-19 07:34

论文阅读：Review of Visual Saliency Detection with Comprehensive Information

这篇文章目前发表在arxiv，日期：20180309。这是一篇针对多种综合性信息的视觉显著性检测的综述文章。注：有些名词直接贴原文，是因为不翻译更容易理解。也不会逐字逐句都翻译，重要的肯定不会错过^_^。我们的目的是理解文章思想，而不是为了翻译而纯粹翻译。翻译得不好，敬请包涵~欢迎同道中人QQ交流：1505543113abstract：随着采集技术（acquisitiontechnology）的发

weixin_30349597·2022-09-05 09:59

A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks论文阅读笔记

AComprehensiveSurveyonGraphNeuralNetworks细节点摘要介绍部分将机器学习应用到Graph领域的问题2D卷积和Graph卷积相似之处和区别文章的贡献之处文章框架GNNs背景GNNs和networkembeddingGNNs和graphkernelmethodsGNNs符号notationsSpatial-TemporalGraph定义GNNs分类框架网络结构划分

不知道叫啥好一点·2022-07-06 07:59

【阅读笔记】PPFL全面综述文章: A Comprehensive Survey of Privacy-preserving Federated Learning

PPFL全面综述前言一、个人拙见1.什么是联邦学习？2.联邦学习与分布式机器学习的区别3.联邦学习的应用与前景二、综述解析1.INTRODUCTION1.1Background1.2Motivation1.3MainContributions2.ANOVERVIEWOFFEDERATEDLEARNING2.1BriefIntroductiontoFL2.2CategorizationofCurre

HERODING23·2022-06-25 17:23

【论文翻译】Comprehensive Video Understanding: Video summarization with content-based video recommender...

ComprehensiveVideoUnderstanding:Videosummarizationwithcontent-basedvideorecommenderdesign论文地址：https://arxiv.org/pdf/1910.13888.pdfAbstract摘要Videosummarizationaimstoextractkeyframes/shotsfromalongvideo

LEgGOdt·2022-06-17 14:41

行为识别 - A Comprehensive Study of Deep Video Action Recognition

文章目录0.前言1.数据集概述1.1.看图说话1.2.数据集概述1.3.具体数据集概述2.模型发展2.1.看图说话2.2.模型概述与挑战2.3.模型的发展3.性能指标与结果展示4.其他研究方向0.前言相关资料：arxivgithub（GluonCV也不得不开始支持PyTorch啦，对我来说是好事）论文解读论文基本信息领域：行为识别作者单位：亚马逊发表时间：2020.12一句话总结：从数据集、模型的

清欢守护者·2022-06-13 07:16

【综述】Deep Learning for Visual Tracking: A Comprehensive Survey-2019

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1912.00535.pdfAbstract视觉目标跟踪是计算机视觉中最受欢迎但最具挑战性的研究课题之一。鉴于问题的不适定性质及其在广泛的现实世界场景中的流行，已经建立了一些大规模的基准数据集，在这些数据集上开发了相当多的方法，并在近年来取得了重大进展-主要是通过最近基于深度学习(DL)的方法。本调查旨在系统地研究当前基于DL的视觉跟踪方法、基

wL魔法师·2022-04-23 09:49

TNNLS | GNN综述：A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks

目录前言AbstractI.IntroductionII.BackgroundAndDefinitionA.BackgroundB.DefinitionIII.CategorizationAndFrameworksA.TaxonomyofGraphNeuralNetworksB.FrameworksIV.RecurrentGraphNeuralNetworksV.ConvolutionalGrap

Cyril_KI·2022-04-08 07:52

R语言使用as.Date函数将字符串转化为日期数据类型、通过tz参数指定时区信息、使用class函数查看数据的类型

通过tz参数指定时区信息、使用class函数查看数据的类型R语言特点R语言使用as.Date函数将字符串转化为日期数据类型、通过tz参数指定时区信息、使用class函数查看数据的类型R可以在CRAN（Comprehensive

omhdxgb·2022-03-12 07:07

【对抗人脸攻击与防御综述】Adversarial Attacks Against Face Recognition, A Comprehensive Study

【IEEEAccess2021】AdversarialAttacksAgainstFaceRecognition_A_Comprehensive_Study1.相关工作2.对抗攻击方法人脸对抗攻击3.对抗防御方法

Wwwwhy_　·2022-02-28 07:38

梳理kaggle房价预测分析流程

www.kaggle.com/orhankaramancode/ensemble-stacked-regressors-92-acchttps://www.kaggle.com/pmarcelino/comprehensive-data-exploration-with-python

kate2020·2022-02-13 21:25

A Comprehensive Survey on Schema-based Event Extraction with Deep Learning随手记

随手记AComprehensiveSurveyonSchema-basedEventExtractionwithDeepLearning一些概念Entity:Theentityisanobjectorgroupofobjectsinasemanticcategory.Entitymainlyincludespeople,organizations,places,times,things,etc.E

一个迷人的昵称·2021-12-24 17:15

A Comprehensive Survey on Graph Anomaly Detection with Deep Learning——前言

论文：AComprehensiveSurveyonGraphAnomalyDetectionwithDeepLearning论文地址：https://arxiv.org/abs/2106.07178本文的写作动机异常检测是一种数据挖掘过程，旨在识别偏离数据集中大多数数据的异常模式。在这一领域的早期工作中，检测方法在很大程度上依赖于手工制作的特征工程或领域专家构建的统计模型。这内在地限制了这些技术检

Anooyman·2021-12-19 15:28

大屏可视化方案

/zhuanlan.zhihu.com/p/262237518一：场景&例子：dp1.jpeg2.png截图1来源、https://www.szqianren.com/#/ProjectBrowse/comprehensive

小强流浪记·2021-09-06 10:41

Literature Review(1): A short but comprehensive comparison about tSNE, UMAP and PCA

最近又有大佬发NatureProtocols了，题目为Tutorial:guidelinesforannotatingsingle-celltranscriptomicmapsusingautomatedandmanualmethods，主要讲的是怎样做好单细胞的细胞类型注释工作，包括自动注释、手动标注以及最后的验证3个步骤。不过，我却在这篇文章中的一个box里面发现了他们对tSNE和UMAP的理

Bio_Infor·2021-08-03 17:41

4月week2文献阅读2:MOBCdb: a comprehensive database integrating multi‑omics data on breast cancer for p...

4月week2文献阅读2:MOBCdb:acomprehensivedatabaseintegratingmulti‑omicsdataonbreastcancerforprecisionmedicineMOBCdb:一个综合了乳腺癌多组学数据的精确医学数据库AbstractBackground:Breastcancerisoneofthemostfrequentlydiagnosedcancer

米妮爱分享·2021-06-23 19:18

复盘日志

概念:听力时要刻意锻炼耳朵，不要过于依赖别人或者其他怦然心动的单词:comprehensive综合的、preposition最喜欢的句子:Nomanorwomanisworthyourtears,andtheonewhois

土管二班03薄涛·2021-04-28 07:13

Seurat 没你想的那么简单||Comprehensive integration of single cell data

Cell深度|一套普遍适用于各类单细胞测序数据集的锚定整合方案这篇文章说的不是别人，正是Seurat本尊。它正在打破自我的标签，只能做单细胞转录组？只能做CCA寻找共有结构？不不不不不，新版本的Seurat要做的是一款跨测序平台、跨器官、跨物种的多样本分析工具。作为个人，我也希望在单细胞数据分析领域内能出现一超多强的局面，希望Seurat尽快完成它的争霸之旅，这样行业有了金标准，同行评议才有意义。

周运来就是我·2021-03-11 13:29

GNNs综述：图神经网络的综合调查（A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks）

文章目录I.引言II.背景和定义A.背景B.定义III.分类和框架A.GNNs的分类B.框架IV.循环图神经网络（RecurrentGraphNeuralNetworks，RecGNNs）V.卷积图神经网络（ConvolutionalGraphNeuralNetworks，ConvGNNs）A.基于谱的卷积神经网络（Spectral-basedConvGNNs）B.基于空间的卷积图神经网络（Spa

十里清风·2020-12-11 02:51

《A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks》阅读

文献地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9046288摘要深度学习处理的机器学习任务图像分类视频处理语音识别自然语言处理上述四大任务数据的特点目前处理的对象的数据通常是在欧式空间中表示存在的问题很多数据其实是以图这种非欧式空间表示数据之间存在复杂的关系【比如警察推断的嫌疑人之间存在某种不可描述的联系】对象之间存在相互依赖性【嫌疑人之间的相关性】本文的概述

墨染青clothing·2020-10-21 10:56

2019-06-30第三天Seurat v3：Comprehensive Integration of Single-Cell Data

title：ComprehensiveIntegrationofSingle-CellDatajournal：cellIF:36.21概述：在目前测序进入单细胞分辨率的大背景下，我们对细胞状态的认识也需要与时俱进。由于目前所开发的多种单细胞层面的检测技术（scRNAseq，scATAC，scDNAmythylation，scGENOMIC,singlecells'patialtranscripto

一只烟酒僧·2020-10-10 15:32

【文献阅读笔记】综述2005 《A Comprehensive Survey of Fitness Approximation in Evolutionary Computation》

Abstract本文主要回顾了估计精度，模型管理方法，模型构建方法1Introduciton目前适应值估计的常用方法：多项式高斯过程前馈神经网络SVM模型管理：估计模型和真实函数应该共同使用如何提高估计模型的精度模型的选择数据的采样和权重训练方法的选择误差测量的选择2Motivations使用估计模型的一些原因适应值的计算十分费时没有明确的计算模型有环境噪声函数是多模态的（波动较多，不够平滑）在不

cunane·2020-09-11 01:42

A Comprehensive Study on Cross-View Gait Based Human Identification with Deep CNNs论文中对于LB实验的理解

最近想重复一下这篇论文的中LB结构的理解。但是论文中对于这个结构的描述有点含糊不清，在此梳理一下。在原论文的4.2.1节论文的截图如下：对于上一段话的翻译：在这个网络中，一对GEI对比阶段是在网络的底部区域。在计算一对GEI之前，仅仅用了线性映射。这个阶段的实现是在卷积阶段用16个filters来实现的.一对GEI作为一对filter的输入。这种方法可以看做两个加权比较器。我这里的理解是一

cool whidpers·2020-09-10 21:07

[深度学习论文笔记][PAMI 17]A Comprehensive Study on Cross-View Gait Based Human Identification wit

[PAMI17]AComprehensiveStudyonCross-ViewGaitBasedHumanIdentificationwithDeepCNNsZifengWu,YongzhenHuang,LiangWang,XiaogangWang,andTieniuTanfromCAS-IAandCUHKpaperlink这篇文章是第一篇将深度学习引入步态识别任务的工作。文章的重点是在CASIA

KFXW·2020-09-10 18:54

The Comprehensive Cars (CompCars) dataset - 车辆精细识别数据集 - surveillance-nature images

TheComprehensiveCars(CompCars)dataset-车辆精细识别数据集-surveillance-natureimagessurveillance-natureimages-车辆颜色标注解析(1)Thesurveillancedataarereleasedas“sv_data.*”.(2)sv_data.zip->解压到当前文件夹->sv_data(3)directoryt

Yongqiang Cheng·2020-09-10 12:54

论文笔记----A Comprehensive Study on Cross-View Gait Based Human Identification with Deep CNNs

步态识别这方面目前最好的工作应该是中科院自动化所ZifengWu等的工作，发表在17年的TPAMI上，其在CASIA-B这个跨视角步态数据集上的准确率到达了一个相当高的水准。paper

Leo_whj·2020-09-10 11:16

一些学习python的资源网站（持续更新）

dataskeptic.com/podcast除了一些最新的python新闻和minieducationsession,podcast这块是相当不错的..适合睡前一听https://planetpython.org/一个非常comprehensive

realnickman·2020-08-24 20:00

Software-Defined Networking:A comprehensive Survey

发表于2015年1月阅读时间：2018.7.2~2018.7.110x00摘要传统的IP网络被广泛采用，但很复杂且难以管理。根据预定义的策略配置网络并重新配置以响应故障，负载和更改都很困难。当前的网络也是纵向合并的：控制和数据平面捆绑在一起。软件定义网络（SDN）通过打破纵向合并，将网络的控制逻辑与底层路由器和交换机分离，促进（逻辑）网络控制集中化和引入编程网络的能力。来改变这种状况。在网络策略的

aojiao5697·2020-08-19 23:42

Spark 3.0 对于 DATE 和 TIMESTAMP 的改进

原文链接：https://databricks.com/blog/2020/07/22/a-comprehensive-look-at-dates-and-timestamps-in-apache-spark

weixin_45906054·2020-08-18 12:47

Comprehensive Introduction to Apache Spark

IntroductionIndustryestimatesthatwearecreatingmorethan2.5Quintillionbytesofdataeveryyear.Thinkofitforamoment–1Qunitillion=1MillionBillion!Canyouimaginehowmanydrives/CDs/Blue-rayDVDswouldberequiredtost

chunlai9583·2020-08-17 18:47

IT 项目的安全需求（一）— CLASP

IT项目需求中的有一项重要的需求就是安全需求，怎样制定安全需求，我会分两篇文章介绍两种通用的安全需求框架第一种是CLASPCLASP(Comprehensive,LightweightApplicationSecurityProcess

韩冬的博客·2020-08-15 23:18

协程 kotlin_了解Kotlin协程

KotlinCoroutinesintroduceanadvancedandefficientapproachofconcurrency,whichcanbeusedonAndroidtosimplifyasynctasks.Asamatteroffact,thisapproachismuchmoresimple,comprehensive

weixin_26727575·2020-08-13 12:15

Android兼容性问题 -- WebP格式图片解码失败

关于WebP格式的介绍参见http://www.jonathanklein.net/2013/02/a-comprehensive-guide-to-webp.html。

ccpat·2020-08-09 20:05

Deep Learning Based Text Classification: A Comprehensive Review（部分翻译总结）

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2004.03705.pdf摘要：回顾了近年来的150多个基于深度学习的文本分类模型，并讨论了它们的技术贡献、相似性和优势。总结了40多个广泛用于文本分类的流行数据集。最后，对不同深度学习模型在流行基准上的表现进行量化分析，并探讨未来的研究方向。1介绍自动文本分类的方法大致分为3类：基于规则的方法基于机器学习方法（数据驱动）混合方法基于规则的方

六六同学·2020-08-06 12:49

Comprehensive learning path – Data Science in Python深度学习路径-用python进行数据学习

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44245575关于怎么学习python，并将python用于数据科学、数据分析、机器学习中的一篇很好的文章Comprehensivelearningpath–DataScienceinPython深度学习路径-用python进行数据学习JourneyfromaPythonnoob(新手)toaKaggl

-柚子皮-·2020-08-05 10:02

【转】The most comprehensive Data Science learning plan for 2017

IjoinedAnalyticsVidhyaasaninternlastsummer.Ihadnocluewhatwasinstoreforme.Ihadbeenfollowingtheblogforsometimeandlikedthecommunity,butdidnotknowwhattoexpectasanintern.Theinitialfewdaysweregood–alltheint

weixin_30258901·2020-08-05 10:24

A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks--图神经网络综合研究

文章目录一、图神经网络简史二、现阶段研究现状三、引言四、本文作出的贡献五、定义六、分类与框架1.分类1.1图卷积网络（GCN）1.2.图注意力网络1.3.图自动编码器1.4.图生成网络1.5.图时空网络2.框架七：图卷积神经网络1.基于频谱的图卷积网络1.1Backgrounds1.2基于谱的GCN的方法1.3切比雪夫光谱CNN（ChebNet）自适应图卷积神经网络（AdaptiveGraphCo

流浪码工·2020-08-05 01:03

编写一个函数，将一个数字字符串转换成该字符串对应的数字（包括正整数、负整数）

/*****************************************FileName:comprehensive.c*CreatData:2015.3.9*Author:ZY******

黑の旋风·2020-08-03 20:27

【论文解读 KDD 2018 | HEER】Easing Embedding Learning by Comprehensive Transcription of HIN

论文链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3219819.3220006代码链接：https://github.com/GentleZhu/HEER会议：KDD2018目录1摘要2介绍2.1动机2.2作者分析了现有的一些方法2.3挑战2.4贡献3HEER3.1一些定义3.2TheHEERModel4总结参考文献1摘要HIN在引入丰富的信息的同时，也引入了潜在的不兼容性

byn12345·2020-08-02 23:54

ck+database:Comprehensive Database for Facial Expression Analysis论文笔记

ComprehensiveDatabaseforFacialExpressionAnalysis摘要：ck+数据集提供了CMU匹兹堡AU编码的面部表情图像数据库，目前包含来自182个不同种族的成年受试者的2105个数字化图像序列，执行大多数主要FACS动作单元..该数据库是迄今为止对面部表情分析进行比较研究的最全面的。1、引言我们首先描述面部表情分析的问题空间。该空间包括多个维度：levelofd

yinghua2016·2020-08-01 08:54

vue elementui以及ant-design-vue menu for循环

exportdefault{name:'TopMenu',data(){return{menuData:[{name:'系统首页',path:'/home',children:[]},{path:'/comprehensive

恍恍惚惚斯基·2020-07-30 17:19

Kaggle房价预测数据观察和处理入门学习

https://www.kaggle.com/pmarcelino/comprehensive-data-exploration-with-pythonCOMPREHENSIVEDATAEXPLORATIONWITHPYTHON

RainStarX·2020-07-28 14:10

Deep Learning for Intelligent Wireless Networks: A Comprehensive Survey

DeepLearningforIntelligentWirelessNetworks:AComprehensiveSurvey基于智能无线网络的深度学习：全面调查摘要Asapromisingmachinelearningtooltohandletheaccuratepatternrecognitionfromcomplexrawdata,deeplearning(DL)isbecomingapow

Xsneo·2020-07-28 11:51

学习处理房价预测数据的步骤

翻译kagglekernel:comprehensivedataexplorationwithpythonhttps://www.kaggle.com/pmarcelino/comprehensive-data-exploration-with-python

simadameizi·2020-07-28 11:44

【GNN综述5】Machine Learning on Graphs: A Model and Comprehensive Taxonomy

转载公众号深度学习与图网络2020新综述-MachineLearningonGraphs:AModelandComprehensiveTaxonomy【斯坦福谷歌】最新《图机器学习》综述论文，38页pdf阐述最新图表示学习进展目录摘要概述本文主要贡献---提出了一个图编码解码器模型(GRAPHEDM)，它将目前流行的图半监督学习算法(如GraphSage、GraphConvolutionalNet

静静和大白·2020-07-14 14:18

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