mutual

邻接表和邻接矩阵的相互转换

11@Link:http://www.cnblogs.com/zhanghaiba/p/3515407.html1/*2*Author:ZhangHaiba3*Date:2014-1-114*File:mutual_conversion_adj_list_adj_mat.c5
weixin_30338743·2020-08-11 23:25

Nexus's mutual-benefit cooperation with Singularity

Theintegrationofblockchainscanresultinhigherscalability.PriortoSingularity'spartnershipwithNexuscoin,SingularityNEThasacquireddozensofblockchainprojects,collaborationopportunitiesbetweenmultinationalc
吴胜洋·2020-08-11 18:12

2019.9.5-6 snapshots, multicast, paxos, leader election和mutual exclusion

把这两天看的两章一起说一下。第五章，先是讲snapshots就是快照，具体就是Chandy-Lamport算法，快照就是把一个分布式系统以很多断点（marker）为间隔记录下系统的状态，包括单个进程自己的状态以及不同进程之间的状态，保存这些可能可以用来进行错误处理之类的事情。算法具体流程是啥呢，就是由某个进程向其他进程发送marker，其他进程接收并视情况回信，然后纪录自己的系统状态...具体内容
weixin_30284355·2020-08-07 23:09

特征选择方法详解Part2-卡方检验、互信息(Mutual Information)

Content1.单变量分析1.1卡方检验1.1.1原理1.1.2使用示例1.2互信息（MutualInformation）1.2.1原理1.2.1.1互信息（MutualInformation）定义一定义二定义三1.2.1.2NormalizedMutualInformation1.2.1.3AdjustedMutualInformation1.2.2Notice1.2.3使用示例2.后续特征选
KK.J·2020-08-04 14:44

Knowledge Distillation(5)——Deep Mutual Learning

之前都是对knowledge重新定义，衍生出的knowledgedistillation的变体模型。本篇博客开始，介绍知识蒸馏的第二类方法：改变学习方式，提高studentperfomance。DeepMutualLearningCVPR2018概述MethodModelOptimisationExperiments概述本文核心idea是，没有teacher，一系列student之间相互学习。本质
judgechen1997·2020-08-02 13:36

分析显著性目标检测--A Mutual Learning Method for Salient Object Detection with intertwined Multi-Supervision

分析显著性目标检测–AMutualLearningMethodforSalientObjectDetectionwithintertwinedMulti-Supervision本文是在阅读AMutualLearningMethodforSalientObjectDetectionwithintertwinedMulti-Supervision后浅谈对于此模型方法的理解，做出部分解读，若有地方理解不
sssupergirl·2020-08-02 12:31

python数据挖掘--特征工程篇（附代码）

pd.get_dummies(all['MSSubClass'],prefix='MSSubClass')2.卡方特征选择从已有的特征中选择出影响目标值最大的特征属性常用方法：{分类：F统计量、卡方系数，互信息mutual
睡醒了的小码媛·2020-08-01 05:28

PMI（point wise mutual information)笔记

文出自“NeverStopSharing”博客，请务必保留此出处http://loma1990.blog.51cto.com/6082839/1PMI主要可以用来衡量两个词之间的关联度(wordassociation)可以参考论文ChurchKW,HanksP.Wordassociationnorms,mutualinformation,andlexicography[J].Computation
雨落·2020-07-30 14:58

《Deep Mutual Learning》论文阅读

代码：https://github.com/YingZhangDUT/Deep-Mutual-Learning论文：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018
Loy_Fan·2020-07-28 21:25

【MMT】ICLR 2020: MMT(Mutual Mean-Teaching)方法，无监督域适应在Person Re-ID上性能再创新高

原文链接小样本学习与智能前沿。在这个公众号后台回复“200708”，即可获得课件电子资源。为了减轻噪音伪标签的影响，文章提出了一种无监督的MMT（MutualMean-Teaching）方法，通过在迭代训练的方式中使用离线精炼硬伪标签和在线精炼软伪标签，来学习更佳的目标域中的特征。同时，还提出了可以让Trapletloss支持软标签的softsoftmax-tripletloss”。该方法在域自适
_Summer tree·2020-07-10 23:43

No reference image quality assessment metric based on regional mutual information among images（4.8）

好久没看论文了，翻到了一篇基于矩阵运算的高级文，不知这位作者何方大神，看得我云里雾里。以下内容纯属个人观点，如有不同，尽情指正。基于局部的相似信息就可以看出是一系列高级的矩阵运算，果不其然，，，文章的主要内容就是第二章Methodology，1、对图像矩阵I，取90度（据说是转换最大）的I'，然后就会有2、对I和I'进行3*3分割，对应位置的3*3放在一起组成长为18的一维向量，然后求3、对Me，
小飞侠。·2020-07-10 00:12

OpenShift 4 之Istio-Tutorial (8) 在服务之间配置Mutual TLS双向传输安全

本系列OpenShiftServicMesh教程是基于RedHat官方公开发行的《IntroducingIstioServiceMeshforMicoservices》出版物，我将所有操作在OpenShift4.2.x环境中进行了验证。喜欢读英文或者需要了解更多和场景相关知识点的小伙伴可以通过上面的链接下载该书慢慢阅读。在ServiceMesh中，两个微服务之间双向传输安全是由Sidecar完成的
dawnsky.liu·2020-07-08 22:13

Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information

SGM中文名称“半全局匹配”，顾名思义，其介于局部算法和全局算法之间，所谓半全局指的是算法既没有只考虑像素的局部区域，也没有考虑所有的像素点。例如，BM计算某一点视差的时候，往往根据目标像素周围的矩形区域进行代价聚合计算；DoubleBP在计算目的像素视差的时候，考虑的则是图像所有的像素点。抛开具体的方法不说，SGM中考虑到的只有非遮挡点，这正是定义为半全局的原因。这篇文章主要涉及三个部分：分层互
vampireshj·2020-07-08 11:41

【ReID】Mutual Mean-Teaching for Unsupervised Domain Adaptation on ReID解读

本文重点讲损失函数和MMT框架的流程其余内容可参考MutualMean-Teaching：为无监督学习提供更鲁棒的伪标签下图是单个网络做无监督域适应的ReID框架。损失函数包括两部分基于交叉熵的分类损失（ClassificationLoss）和三元损失函数（TripletLoss），表达式如下：各参数和符号的具体含义自行查阅...下图是MMT的框架，其损失函数除了上述两个，重新定义了软分类损失（S
Memory 旧城。·2020-07-07 23:25

Django logout 出现 RecursionError 错误的解决办法

views.py中不能出现与logout同名的函数.可更改为如下的代码:views.py设计deflogout_view(request):logout(request)returnredirect('mutual_evaluation_index
雪地冰激凌·2020-07-07 10:18

【立体匹配】Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information（SGM）

StereoProcessingbySemiglobalMatchingandMutualInformation基于半全局匹配和互信息的立体处理StereoProcessingbySemiglobalMatchingandMutualInformation基于半全局匹配和互信息的立体处理摘要1介绍2半全局匹配2.1逐像素匹配代价计算2.2代价聚合2.3视差计算2.4多基线匹配摘要本文描述了半全局匹
GordonWei·2020-07-06 22:22

Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information 论文翻译

StereoProcessingbySemi-GlobalMatchingandMutualInformation论文翻译代价聚合部分分段代价计算在噪声等的影响下，具有二义性和误匹配的点匹配代价低于正确点。因此，必须加上额外的约束，对临近的视差变化进行惩罚，实现平滑。分段代价和平滑约束表达为基于视差的能量函数的定义第一项是所有像素点对视差D匹配代价之和。第二项加入了对所有像素点q邻域内的临近像素（
zijingping·2020-07-06 20:43

Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information基础算法解析

*原创文章，非作者允许，禁止一切形式的转载。StereoProcessingbySemi-GlobalMatchingandMutualInformation是立体匹配中一个非常有名的算法，算法快、重建精度也不错、非常适合并行加速。A.匹配代价计算这部分作者在讲匹配代价计算，作者用的是信息熵，然而在实际应用中发现这一匹配代价好像效果也比较一般，使用censustransform的很多。如果对信息熵
淡黄色煎饺·2020-07-06 18:07

图像融合评价指标

交叉熵（crossentropy）7.边缘强度（EdgeIntensity）FR方法1.SSIM(structuralsimilarity)2.Piella结构相似性指标$Q_W$、$Q_E$3.互信息（Mutual
lbf-523·2020-07-05 17:59

[论文笔记]基于互信息的医学图像配准综述

原文:Mutual-Information-BasedRegistrationofMedicalImages:ASurvey[1]2003年的综述类文章，目前已有3200+引用，经典文章，值得一读。
hellopipu·2020-06-25 02:47

【信白】偶像教我如何职业打野01

王者不是手游是端游*电竞梗感情电竞六四开吧*会有原创人物出现*Q/一技能W/二技能R/大招E/四技能*目前涉及人物刘邦:Court[辅]韩信:Lanm[野]张良:Elyn[中]虞悦:Sheep[上]百里守约:Mutual
HarryStyles的小棉袄·2020-06-23 12:06

Testing Istio mutual TLS authentication

通过这个task，你将学会如何：核实Istio内彼此之间的TLS身份认证设置手动测试身份认证Beforeyoubegin这个task假设你有一个k8s集群：通过theIstioinstallationtask安装带TLS身份认证的Istio。注意在“Installationsteps”中的第5步选择“enableIstiomutualTLSAuthenticationfeature”Verifyi
一个偏执狂·2020-06-22 09:02

显著性检测之A Mutual Learning Method for Salient Object Detection with intertwined Multi-Supervision

AMutualLearningMethodforSalientObjectDetectionwithintertwinedMulti-Supervision文章目录AMutualLearningMethodforSalientObjectDetectionwithintertwinedMulti-Supervision主要亮点网络结构主要工作MutualLearningModule（提升显著性检测
有为少年·2020-06-22 03:57

mysql between-and是[a,b]闭区间

int类型SELECTpk_idFROM`mutual_exclusion_var_details`wherepk_idBETWEEN10AND15;pk_id101112131415时间类型SELECTtime_instFROM
绝尘·2020-04-11 16:37

职场四大工作法则，你会用几个？推荐给职场新人

1）MECE——系统思考的准则MECE准则MECE准则：Mutual
辉霍·2020-03-23 20:26

entropy、mutual information

如何量化，用数学语言去表述信息（information）这个概念？这似乎是一个很难的问题，因为信息所包含的概念太广了。人们从概率论角度出发，找到了Entropy，其性质和我们所理解的information具有很多相似之处。基于entropy，我们又找到了mutualinformation。MI用来评价一个随机变量与另一个随机变量的包含关系。如果将entropy理解为一个随机变量的self-info
Oo_·2020-03-14 11:27

Pytorch实现Deep Mutual Learning网络

-Model(pytorch版本参考资料：信息熵是什么？交叉熵和相对熵(KL散度),极大似然估计求loss,softmax多分类一文搞懂熵、相对熵、交叉熵损失classtorch.nn.KLDivLoss(size_average=True,reduce=True)信息量：I(x0)=−log(p(x0))，一个事件发生的概率越大，则它所携带的信息量就越小熵：对于一个随机变量X而言，它的所有可能取
茗君（Major_s）·2020-03-03 03:42

红宝书 25-26单元 2019-03-02

vulnerable易受攻击的易受伤的auxiliary辅助的附属的culprit犯罪问题的起因dubious引起怀疑的不确定的due欠款的应支付的extinct熄灭的灭亡的extinguish扑灭熄灭mutual
我弟弟数学没学好·2020-02-26 04:40

随机变量变换后的互信息量（Mutual Information）不大于变换前的证明

已知2组随机变量X，Y有分布函数P(X,Y)，做变换将X-》K，Y-》L，其中P(K|X,Y)=P(K|X)P(L|X,Y)=P(L|Y)=S(L,Y)也就是说K只是X的变换，L只是Y的变换，求证互信息量：I(X,Y)>=I(K,L)证明如下：设P(X,Y)=PP(K|X)=R(K,X)P(L|Y)=S(L,Y)联合分布P(X,Y,K,L)=R*S*PD=I(X,Y)-I(K,L)=根据引理：因为
JamesPang_4841·2020-02-17 02:15

进程互斥（mutual exclusion）——软件算法方式

Peterson算法适用于两个进程之间的互斥//ij是两个进程的id#definei0#definej1//flag[]数组进入临界区意愿标记，每个进程都有自己的意愿，所以要两个。//turn变量第二标记，只有当两个进程都有意愿时，//就需要这个。可以理解成迟到标志。注意条件。//~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~上锁flag[i]=true;//打标记给另一个进程看，表明我打算进临界区啦。
STrawberryer·2020-02-05 18:03

《Best Information is Most Successful — Mutual Information and Success Rate in Side-Channel Analys...

简介TCHES2019上关于旁路分析中安全指标的一篇文章。https://tches.iacr.org/index.php/TCHES/article/view/7385摘要本文面向旁路分析，利用信息学工具建立了为达到给定成功率(SR，SuccessRate)，攻击成功概率与最少需要曲线量之间的数学关联，该关联适用于旁路分析中任何可能使用的区分器，并涵盖了(采用最大似然估计的)攻击者能力最佳的情况
洛克xas·2020-01-23 23:14

Reading TPO16

obsidian：n.黑曜石jade：n.翡翠tutelage：n.监护，指导blur：v.变模糊guild：n.同业公会，行会，协会sect：n.宗派，教派，学派，党派kinship：n.亲属关系，亲切感mutual
幼幼幼幼柚子·2020-01-06 07:40

MATLAB计算Mutual information(互信息)函数

1.概述参考http://blog.csdn.net/m_buddy/article/details/72818227首先信息熵的计算公式如下其中I(X)表示X的信息量注：这里对数所使用的底，通常是2,自然常数e，或是10。当b=2，熵的单位是bit；当b=e，熵的单位是nat；而当b=10,熵的单位是dit。p（xi）是xi发生的概率英文里面叫做probabilitymassfunction，一
bioinfo2011·2019-12-27 02:05

Feature Fusion for Online Mutual Knowledge Distillation （CVPR 2019）

一、解决问题如何将特征融合与知识蒸馏结合起来，提高模型性能二、创新点支持多子网络分支的在线互学习子网络可以是相同结构也可以是不同结构应用特征拼接、depthwise+pointwise，将特征融合和知识蒸馏结合起来三、实验方法和理论1.MotivationDML(DeepMutualLearning)算法思想：用两个子网络（可以是不同的网络结构）进行在线互学习，得到比单独训练性能更好的网络损失函数
snail_1·2019-12-15 16:00

Mutual Trust：面向多行业场景的实用化区块链解决方案——InterValue技术合作方亮相2019湖南中外区块链领袖高峰论坛

2019年3月23日，由国家超级计算长沙中心、湖南大学信息科学与工程学院、湘链会、妙链科技主办的“2019湖南中外区块链领袖高峰论坛”在长沙国家超级计算长沙中心隆重举办。此次论坛汇集来自中国、美国、加拿大等多国科学院、工程院院士，同湖南大学、国防大学、电子科技大学等国内知名高校区块链领域的专家、教授，以及腾讯、联通等行业领军企业代表等探讨区块链技术应用与创新趋势，共话区块链领域热点。大会论坛议题包
InterValue·2019-12-14 18:29

中译英与原文对比笔记

shakeXXoutofitsparalysis3.addingtoXXX4.oughtto5.unitedagainst比fighttogether简洁，暗含unitedstates含义6.rive,原意指劈木头，引申义指撕裂7.mutual8
Monticello·2019-12-11 22:56

Feature Fusion for Online Mutual Knowledge Distillation （CVPR 2019）

一、解决问题如何将特征融合与知识蒸馏结合起来，提高模型性能二、创新点支持多子网络分支的在线互学习子网络可以是相同结构也可以是不同结构应用特征拼接、depthwise+pointwise，将特征融合和知识蒸馏结合起来三、实验方法和理论1.MotivationDML(DeepMutualLearning)算法思想：用两个子网络（可以是不同的网络结构）进行在线互学习，得到比单独训练性能更好的网络损失函数
SuperLab·2019-10-31 20:00

Class-Distinct and Class-Mutual Image Generation with GANs (CP-GAN)论文阅读笔记

摘要：生成式对抗性网络(GANs)的类条件扩展，如辅助分类器GAN(AC-GAN)和条件GAN(cGAN)，由于能够将表示形式分解为类标签等因素并提高训练的稳定性而受到关注。然而，有一个限制是，它们假定每个类都是可分离的，并且忽略了类之间的关系，即使在实际场景中，基于不同的或模糊的标准收集数据时，类之间经常发生重叠。为了克服这一局限性，这篇文章我们提出了一个新的类区分和类互生成问题，其目标是构造一
lwpyh·2019-09-18 15:40

深度互学习-Deep Mutual Learning：三人行必有我师

编者按：更高性能的深度神经网络往往伴随着愈加庞大的参数量，而大量的计算需求使其难以部署在移动端。为此，精巧的网络结构设计（如MobileNet、ShuffleNet）、模型压缩策略（剪枝、二值化等）及其他优化方法应运而生。Hinton等人在2015年提出的模型蒸馏算法，利用预训练好的大网络当作教师来向小网络传递知识，从而提高小网络性能。而模型蒸馏算法需要有提前预训练好的大网络，且仅可对小网络进行单
深度学习大讲堂·2019-06-27 19:52

zk单机开启sasl认证

zk官方文档:client-serverhttps://cwiki.apache.org/confluence/display/ZOOKEEPER/Client-Server+mutual+authe
站在海边看远方·2019-06-06 09:17

【论文阅读】Deep Mutual Learning

出自CVPR2017(18年最佳学生论文)文章链接：https://arxiv.org/abs/1706.00384代码链接：https://github.com/YingZhangDUT/Deep-Mutual-Learning
SuperLab·2019-04-22 15:00

联合熵（joined entropy）、条件熵（conditional entropy）、相对熵（relative entropy）、互信息（mutual information）以及相关关系整理

这部分内容算是对前面时间序列中近似熵、样本熵、模糊熵等熵的基础部分，毕竟前面部分只是对各种熵的求法步骤做了归纳，要理解其中的意义来得从最基础的部分进行分析。Entropy(熵)熵是衡量随机变量不确定性的指标。根据Shannon的定义，对于一个在概率空间Ω\OmegaΩ中，具有概率分布p(x)p(x)p(x)的随机变量XXX，它的熵的定义为：H(X)continuous=−∫Ωp(x)log2(p(
敲代码的quant·2019-04-12 14:43

特征选择--基于sklearn

scikit-learn.org/stable/modules/feature_selection.html#univariate-feature-selectionForregression:f_regression,mutual_info_regressionForclassification
Walter_Silva·2018-12-27 19:04

双目Stereo重建算法SGM（1） - 互信息（Mutual Information）

1概述对于机器视觉，我目前还是刚起步，可能步还没起来。近日开始接触双目Stereo的相关算法，主要是对HeikoHirschmüller在2008年的文献(Hirschmüller2008)中描述的算法进行研究。该文献，也就是利用互信息（MutualInformation）作为计算matchingcost的基础进行stereo重建的工作，在相关领域内的影响还是比较大的。他所使用的costaggre
风海流·2018-07-02 13:05

Deep Mutual Learning论文阅读笔记

摘要模型蒸馏是将知识从教师模型传给学生模型有效且被广泛使用的技术，典型的应用就是将一个很大并且能力很强的网络中集成到一个比较小的网络中，因为小的网络更加满足低存储和高效率的要求。在本文中，我们提出一种深度相互学习策略，在训练的过程中学生网络和教师网络可以相互合作学习，而不是单方向的学生从教师那里学习。我们的实验表明各种网络架构都能够从相互学习策略中受益，并且在CIFAR-100和行人重识别数据集M
Jadelyw·2018-06-22 10:02

Mutual Credit ，关于货币创造的惊人简单真理

原文链接：https://realcurrencies.wordpress.com/2012/01/03/mutual-credit-the-astonishingly-simple-truth-about-money-creation
dashuo·2018-06-19 13:03

互信息（Mutual Information）的介绍

互信息，MutualInformation，缩写为MI，表示两个变量X与Y是否有关系，以及关系的强弱。如果(X,Y)~p(x,y),X,Y之间的互信息I(X;Y)定义为:Note:互信息I(X;Y)可为正、负或0。互信息实际上是更广泛的相对熵的特殊情形如果变量不是独立的,那么我们可以通过考察联合概率分布与边缘概率分布乘积之间的Kullback-Leibler散度来判断它们是否“接近”于相互独立。此
猪逻辑公园·2018-06-18 15:09

Conditional mutual information 条件互信息

主要参考wiki，另外参考下面博客的联合熵部分的感性理解，对联合熵的描述非常形象生动。http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51695283首先理解信息（I）的定义I是衡量信息w的量，只和w发生的概率P(w)有关，认为I(w)=f(P(w))。并且满足公式I(A,B)=I(A)+I(B)P(A,B)=P(A)∗P(B)若A,B是独立事件，那么
csuhoward·2017-12-01 04:21

Mutual Exclusion

Thegeneralsituation:Nprocessesexecuteinstructionsequenceconcurrently.MutualExclusionItisaSafetyPropertymeansInstructionsfromcriticalsectionsof2ormoreprocessesmustneverbeinterleaved.Requirement:Nodeadl
何大炮·2017-08-21 14:37

互信息（Mutual Information）

本文根据以下参考资料进行整理：1.维基百科：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%92%E4%BF%A1%E6%81%AF2.新浪博客：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6255d20d0100ex51.html在概率论和信息论中，两个随机变量的互信息（MutualInformation，简称MI）或转移信息（transinforma
gatherstars·2016-10-27 15:00
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