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ML 神经网络

神经网络(neuralnetworks)是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。

XinY_VV·2023-10-22 12:11

Swin Transformer V2 Scaling Up Capacity and Resolution（CVPR2022）

文章目录AbstractIntroduction不稳定性问题下游任务需要的高分辨率问题解决内存问题-RelatedWorksLanguagenetworksandscalingupVisionnetworksandscalingupTransferringacrosswindow

怎么全是重名·2023-10-22 12:01

RPKI IRR Hygiene in the RPKI Era (Paper Reading)

IRRHygieneintheRPKIEra”(PAM'22)IntroductionIRR&RPKIImproveroutingsecurityintheBorderGatewayProtocol(BGP)byallowingnetworkstoregisterinformationandd

Simba14·2023-10-22 10:40

【编解码格式】DivX系列、XviD

DivXDivX是DivX公司（前身是DivXNetworks公司）的著名品牌，一种MPEG-4技术视频编解码器。该公司2007年秋以2200万美元收购德国MainConcept。

gomogomono·2023-10-22 10:03

卷积神经网络（CNN）入门：使用Python实现手写数字识别

1.卷积神经网络（CNN）简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称

Hello NiKo·2023-10-21 20:38

循环神经网络（RNN）简单介绍—包括TF和PyTorch源码，并给出详细注释

导入对应的库及加载数据集3.2.数据预处理3.3定义RNN模型3.4训练模型3.5测试模型4.使用PyTorch框架实现上述功能—注释详细5.结论循环神经网络（RNN）入门教程循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks

百年孤独百年·2023-10-21 16:11

ns-3-model-library wifi 浅析_ns-3wifi部分解析_ns-3网络模拟器wifi部分文档分析_Part1

ns（来源于“networksimulator”）是一系列离散事件网络模拟器，包括ns-1、ns-2和ns-3。他们主要应用于研究和教学。ns-3是自由软件，以GNUGPLv2协议分发。

Mr_liu_666·2023-10-21 14:28

AI的博客资料汇总

准确率Accuracy，精确度Precision，召回率Recall，F-ScoreTheUnreasonableEffectivenessofRecurrentNeuralNetworksUnderstandingLSTMNetworksLSTMimplementationexplainedAGentleIntroductiontoLongShort-TermMemoryNetworksbyEx

小班得瑞·2023-10-21 11:09

Mirror Tips

MirrorNetworkManager.modeNetworkClient.activetrue客户端连接中/连接后NetworkClient.isConnected客户端连接后NetworkServer.active

iLeen·2023-10-21 10:57

neuralnetworksanddeeplearning 第六章的代码问题

importnetwork3Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"/Volumes/File/Dropbox/0uci_classes/ICS274/neural-networks-and-deep-learning

荷茗·2023-10-21 07:08

深度学习加速之剪枝、知识蒸馏

PruningTechniquesforDeepNeuralNetworks1.剪枝1.1剪枝分类1.1.1structuredpruning和unstructuredpruning1.1.2Localpruning

L1_Zhang·2023-10-21 06:06

（论文翻译）THE LOTTERY TICKET HYPOTHESIS: FINDING SPARSE, TRAINABLE NEURAL NETWORKS《彩票假说：寻找稀疏、可训练的神经网络》

公式不清楚的地方请对照英文原文进行查看：原论文链接ABSTRACT神经网络修剪技术可以将训练网络的参数计数减少90%以上，降低存储需求并提高推理的计算性能，而不影响准确性。然而，当代的经验是，通过修剪产生的稀疏架构从一开始就难以训练，这将类似地提高训练性能。我们发现，一个标准的修剪技术自然地发现子网络，其初始化使他们能够有效地训练。基于这些结果，我们阐明了彩票假说：密集的、随机初始化的、前馈网络包

云雨无欢丶·2023-10-21 06:19

深度学习中，Xavier初始化是什么？

Xavier”初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法，方法来源于2010年的一篇论文《Understandingthedifficultyoftrainingdeepfeedforwardneuralnetworks

天天向上的小白白~·2023-10-21 05:40

CTO 基本功大盘点 —— 没有这些技能，谈何远大前程？

本文首发于「TGO鲲鹏会」（ID：egonetworks）微信公众号，未经授权不得转载。作者|刘海星2018年马上就要过去六分之一了，你的KPI完成多少了？

TGO鲲鹏会·2023-10-21 00:53

2021_WWW_Random Walks with Erasure: Diversifying Personalized Recommendations on Social and Informat

论文阅读笔记]2021_WWW_RandomWalkswithErasure:DiversifyingPersonalizedRecommendationsonSocialandInformationNetworks

XingHe_XingHe_·2023-10-20 23:15

Devops全链路学习——docker-compose sonarqube部署

#利用docker-compose部署SonarQubeversion:'3'services:db:image:postgrescontainer_name:dbports:-5432:5432networks

Chang Tienhao·2023-10-20 22:28

EfficientNet

论文：EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks这篇ICML2019的论文对目前分类网络的优化提出更加泛化的思想，

Laniakea_01d0·2023-10-20 22:35

Android11修改自动允许连接到建议的WLAN网络

根据字符串定位到frameworks\opt\net\wifi\service\java\com\android\server\wifi\WifiNetworkSuggestionsManager.java

hi安同学·2023-10-20 17:22

mac top命令，查内存 cpu

1、在终端输入命令top-s20（20秒，刷新一次）也可以直接输入top2、按cpu排序输入ocpu3、按内存排序输入orsize你会发现，占内存的，主要是微信和chrome浏览器Networks:packets

IDO老徐·2023-10-20 11:14

开始学习RNN

先后阅读了如下文章关于《ACriticalReviewofRecurrentNeuralNetworksforSequenceLearning》的阅读理解《UnderstandingLSTMNetworks

刘大力_·2023-10-20 10:01

第六届下一代数据驱动网络国际学术会议(NGDN 2024)

第六届下一代数据驱动网络国际学术会议(NGDN2024)TheSixthInternationalConferenceonNextGenerationData-drivenNetworks2024年4月

艾思科蓝-何老师·2023-10-20 09:17

Docker 部署

dockerforpkgindocker.iodocker-docdocker-composedocker-compose-v2podman-dockercontainerdrunc;dosudoapt-getremove$pkg;doneImages,containers,volumes,andnetworksstoredin

牛奶还是纯的好·2023-10-20 08:52

【生成对抗网络】

生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，简称GANs）是深度学习领域的一种创新结构，由IanGoodfellow在2014年首次提出。

jieHeEternity·2023-10-20 08:18

期望最大化注意力网络用于语义分割——Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation

0.摘要自注意机制已广泛应用于各种任务。它的设计是通过所有位置的特征的加权和来计算每个位置的表示。因此，它可以捕捉计算机视觉任务的长程关系。然而，这种方法在计算上是耗费资源的，因为注意力图是相对于所有其他位置计算的。在本文中，我们将注意机制形式化为期望最大化的方式，并迭代地估计一组更紧凑的基础，基于这些基础计算注意力图。通过对这些基础的加权求和，得到的表示是低秩的，并且将输入中的噪声信息降低。所提

Joney Feng·2023-10-20 05:01

Squeeze-and-Attention Networks for Semantic Segmentation

0.摘要最近，将注意力机制整合到分割网络中可以通过更重视提供更多信息的特征来提高它们的表征能力。然而，这些注意力机制忽视了语义分割的一个隐含子任务，并受到卷积核的网格结构的限制。在本文中，我们提出了一种新颖的squeeze-and-attention网络（SANet）架构，利用一个有效的squeeze-and-attention（SA）模块来考虑分割的两个独特特征：i）像素组注意力，和ii）像素级

Joney Feng·2023-10-20 04:31

基于区块链的分层联邦学习

1.Semi-AsynchronousHierarchicalFederatedLearningoverMobileEdgeNetworksIEEEAccessQIMEICHEN1,(Member,IEEE

熊啾啾*·2023-10-20 03:41

小米手机投屏到win7笔记本电脑

使用的办法：打开计算机管理选择服务和应用程序->服务寻找SSDPDiscovery，双击设置启动类型（自动）并启动找到WindowsMediaPlayerNetworkSharingService，同样设置这里开始报错

涂山容容·2023-10-20 03:23

【COMP305 LEC 1 2】

Part1ArtificialNeuralNetworks(ANN)Topic1Historical/BiologicalIntroduction1.BiologicalExcitability(a.Virtuallyalllivingcellsmaintainanelectricalpotentialdifferencebetweentheirinteriorsandtheenvironment

WINNER505·2023-10-19 23:56

CLEARTEXT communication to “ “ not permitted by network security policy明文通信到“”不允许网络安全策略

请求框架搭建完，设置了BaseUrl开始访问，结果CLEARTEXTcommunicationtoXXnotpermittedbynetworksecuritypolicy是我们的baseUrl因为是内部测试环境所以使用的是

盛国强·2023-10-19 20:21

论文阅读：FIDNet: LiDAR Point Cloud Semantic Segmentation with FullyInterpolation Decoding

GitHub-placeforyiming/IROS21-FIDNet-SemanticKITTI:Anextremelysimple,intuitive,hardware-friendly,andwell-performingnetworkstructureforLiDARsemanticsegmentationon2Drangeimage.IROS210

shiyueyueya·2023-10-19 19:34

论文阅读：Efficient Point Cloud Segmentation with Geometry-Aware Sparse Networks

来源：ECCV2022链接：EfficientPointCloudSegmentationwithGeometry-AwareSparseNetworks|SpringerLink0、Abstract在点云学习中

shiyueyueya·2023-10-19 19:58

cellchat error:外接函数调用时不能有NA/NaN/Inf(arg1)

IdentifysignalinggroupsbasedontheirfunctionalsimilaritycellchatComputesignalingnetworksimilarityfordatasets12cellchatManifoldlearningofthesignalingnetworksforda

Seurat_·2023-10-19 19:56

Docker图形化管理工具之Portainer

Portainer提供管理docker的containers、images、volumes、networks等等。它兼容独立的docker环境和swarm集群模式。基本满足中小型单

*风轻云淡*·2023-10-19 18:30

论文翻译：2018_Source localization using deep neural networks in a shallow water environment

论文翻译：2018_Sourcelocalizationusingdeepneuralnetworksinashallowwaterenvironment阅读目录摘要：I引言II信号模型IIIMFP定位

毕业_设计·2023-10-19 17:10

SEAN代码(1)

self.netG,self.netD,self.netE=self.initialize_networks(op

翰墨大人·2023-10-19 11:01

SNMP（MIB（OID）& SMI & SNMP）

SimpleNetworkManagementProtocol(SNMP)isan"Internet-standardprotocolformanagingdevicesonIPnetworks.Itisusedmostlyinnetworkmanagementsystemstomonitornetwork-attacheddevicesforconditionsthatwarrantadmini

zs12344444·2023-10-19 09:11

python绘制圆柱图

importmatplotlib.pyplotasplt#实验数据networks=['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K']mIoU=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11

Make_magic·2023-10-19 09:18

2-12 异常检测 TCP Phases Classification Using Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks 笔记

一、基本信息期刊/会议：Proc.ICMLT 年份：2018二、论文总结2.1研究方向使用LSTM对网络拥塞控制进行阶段分类（慢启动、拥塞避免、超时重传、快速重传）。2.2写作动机传统的拥塞控制四个阶段的分类方法只是使用了人工提取的特征进行分类，并没有用到数据的时序信息，作者基于LSTM提取出时序信息和人工提取的特征，用决策树进行分类。2.3主要内容拥塞控制主要有四个阶段：慢启动

Siberia_·2023-10-19 09:59

论文详解笔记：Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling

一作者介绍本文的作者是悉尼科技大学的ZonghanWu博士，师从IEEEmemberShiruiPan，作者还发表了一篇GNN的综述《AComprehensiveSurveyonGraphNeuralNetworks

小卜妞~·2023-10-19 00:34

#170 Internet & Web basics

TheInternetThenetworkofnetworksconnectedusingTCP/IPcommunicationprotocol.Origin:ARPANET(AdvancedResearchProjectAgencyNetwork

钤鱼摆摆·2023-10-18 16:31

超分之RCAN

ImageSuper-ResolutionUsingVeryDeepResidualChannelAttentionNetworks使用非常深的残差通道注意力网络的图像超分辨率In:ECCV.(2018

深度学习炼丹师-CXD·2023-10-18 15:19

SR研究（1）RCAN论文阅读上

SR研究（1）RCAN论文阅读上阅读论文：ImageSuper-ResolutionUsingVeryDeepResidualChannelAttentionNetworksRCAN网络主要的成就为提出了

孑渡·2023-10-18 15:17

单图像超分辨率的多尺度残差分层密集（Multi-Scale Residual Hierarchical DenseNetworks for Single Image Super-Resolution）

摘要：已知单图像超分辨率是一个不适定的问题，已经研究了数十年。随着深度卷积神经网络的发展，基于CNN的单图像超分辨率方法大大提高了生成的高分辨率图像的质量。但是，图像超分辨率很难充分利用低分辨率图像中像素之间的关系。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的多尺度残差分层密集网络，该网络试图找到多层次和多尺度特征中的依赖关系。特别是，我们应用了atrous空间金字塔池，该池以不同的膨胀速率连接了多个a

一壶浊酒..·2023-10-18 15:46

Learning Deep Convolutional Networks for Demosaicing

Abstract本文对应用卷积神经网络（CNN）解决去马赛克问题进行了全面的研究。该论文提出了两种CNN模型，它们可以学习马赛克样本和具有完整信息的原始图像块之间的端到端映射。在使用拜耳滤色器阵列(CFA)的情况下，对流行基准的评估证实CNN模型的数据驱动、自动学习特征非常有效，并且我们提出的最佳CNN模型优于当前的SOTA算法。实验表明，所提出的CNN模型在sRGB空间和线性空间中都可以表现得同

Adagrad·2023-10-18 09:56

计算机视觉开源代码汇总

【基础网络架构】Regularizationofpolynomialnetworksforimagerecognition论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.13896.pdf

不忘初心t·2023-10-18 06:34

Accurate, large minibatch SGD: training Imagenet in 1 hour

trainingImagenetin1hourhttps://arxiv.org/pdf/1706.02677.pdfAbstractDeeplearningthriveswithlargeneuralnetworksandlargedatasets.However

weixin_zdpau·2023-10-18 06:02

DoIP远程诊断及与UdsOnCan的比较-ApAutosar_Doip001

DiagnosticCommunicationoverInternetProtocol是基于Ethernet100Base-TX的诊断协议(100BaseTXisatypeofstandardforimplementingFastEthernetnetworks

糖果Autosar·2023-10-18 06:27

docker入门加实战—网络

我们查看一下MySQL容器的详细信息：主要关注，Networks.bridge.IPAddress属性信息：dockerinspectmysql#或者过滤一些信息dockerinspect--format

随机的未知·2023-10-17 14:03

计算机网络学习笔记12（CDN）

郑烇老师账号发布的图片均来自郑老师分享的PPT第二章应用层目录第二章应用层2.6CDN1、对多媒体的编程2、多媒体流化服务：DASH服务器:客户端:3、CDNs（ContentDistributionNetworks

碧桃和露·2023-10-17 11:36

PyG MessagePassing机制源码分析

PyGMessagePassing机制源码分析Google在2017发表的论文NeuralMessagePassingforQuantumChemistry中提到的MessagePassingNeuralNetworks

发呆的比目鱼·2023-10-17 03:49

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