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19 个实用的 ES6 代码片段，解决常见的 JavaScript 问题 (译)

360奇舞团前端开发工程师原文标题：19PracticalES6SnippetstoSolveCommonJSProblems原文作者：Madza原文地址：https://dev.to/madza/19-practical-es6

奇舞周刊·2023-08-10 05:40

Kindling the Darkness: A Practical Low-light Image Enhancer论文阅读笔记

这是ACMMM2019的一篇有监督暗图增强的论文，KinD其网络结构如下图所示：首先是一个分解网络分解出R和L分量，然后有Restoration-Net和Adjustment-Net分别去对R分量和L分量进一步处理，最终将处理好的R分量和L分量融合回去。这倒是很常规的流程。其中有些novel的细节，一个是分解网络利用得到的R分量来指导L分量的提取。一个是可控的亮度调节模块分解网络分解网络的损失函数

ssf-yasuo·2023-08-02 08:37

Practical Robot Learning from Demonstrations using Deep End-to-End Training

https://arxiv.org/pdf/1905.09025.pdf工作来自于：ARCCentreforExcellenceforRobotVisionMonashUniversity,AustraliaUniversityofAdelaide,Australia此工作把"眼在手"的相机图像使用CNN端到端映射到UR机械臂末端的速度。在16分钟内，使用遥控器人工控制机械臂从不同的初始角度，是否

Flora_Fei·2023-08-02 05:24

Kindling the Darkness：A Practical Low-light Image Enhancer阅读札记

KindlingtheDarkness：APracticalLow-lightImageEnhancer阅读札记论文发表于2019年的ACMMM。1Abstract本文将低照度图像增强中的挑战总结如下： •如何从单幅图像中有效估计照度分量？ •如何增强低照度图像亮度的同时消除噪声和色彩失真？ •如何在没有GT光照图的情况下训练模型？针对以上挑战，本文提出KinD网络用于实际解决弱光增强问

Cassia tora·2023-07-20 06:16

Package for PCA visualization

prcompvsprincomp-Articles-STHDAhttp://www.sthda.com/english/articles/31-principal-component-methods-in-r-practical-guide

土豆学生信·2023-07-15 22:12

Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook读书笔记

PracticalLessonsfromPredictingClicksonAdsatFacebook读书笔记高英男最近阅读了一篇关于数据挖掘的高引论文：PracticalLessonsfromPredictingClicksonAdsatFacebook，文章通过引入社交平台Facebook的广告点击预测问题，提出了一种将决策树（GBDT）和逻辑回归（LR）融合的新模型，新模型的预测效果比单一模

Chx_ef86·2023-07-14 09:29

论文笔记 | KDD2014 | Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook

gbdt_lr-title.jpg论文地址：https://quinonero.net/Publications/predicting-clicks-facebook.pdf一为什么读这篇本文属于深度学习时代之前的一篇经典CTR预估paper，即大名鼎鼎的GBDT+LR，记得当年刚出来的时候还是挺火的，可惜深度学习遍地开花后，就退出舞台了，不过为了夯实下基础，还是得看看，同时希望可以从历史经典中挖

ktulu7·2023-06-16 04:12

ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Ecient CNN Architecture Design

https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/81322175https://blog.csdn.net/Chris_zhangrx/article/details/813486661.引言为了测量计算复杂性，广泛使用的度量是浮点运算的数量，或flops.但是，FLOP是间接度量。它是我们真正关心的直接度量的近似值，但通常不等同于速度或等待时间.

顾北向南·2023-06-13 16:48

Springboot添加swagger框架

配置项#数据源配置spring:datasource:driver-class-name:com.mysql.cj.jdbc.Driverurl:jdbc:mysql://localhost:3306/practical_tra

鬼鬼骑士·2023-06-12 00:27

Optimizing Queries Using Materialized Views: A Practical, Scalable Solution 论文阅读

AbstractMaterializedviewscanprovidemassiveimprovementsinqueryprocessingtime,especiallyforaggregationqueriesoverlargetables.Torealizethispotential,thequeryoptimizermustknowhowandwhentoexploitmaterializ

景达·2023-04-19 15:35

model_state_dict网络部分参数的更新(非严格模式加载model)

基础：字典的update方法marks={'Physics':67,'Maths':87}internal_marks={'Practical':48}marks.update(internal_marks

FakeOccupational·2023-04-15 13:37

Elastic日报第1期

elasticsearch.cn/article/2011.APracticalIntroductiontoElasticsearch地址：https://www.elastic.co/blog/a-practical-introduction-to-elasticsearch

rochy_he·2023-04-15 12:48

SCLib:A Practical and Lightweight Defense against Component Hijacking in Android Applications

这篇文章做的工作是保护Android组件的劫持。作者开发了一个名为SCLib的系统，能在可能有组件劫持发生时，给用户发出警告，并由用户决定是否放行intent。创新点创新点在于：区别前人的工作，系统部署更加简单，不需要更改系统框架或者修改保护的APP源码，更加符合实际使用。文章内容文章工作围绕核心的四个问题：1.制定MAC政策2.获取调用组件信息3.运行配合用户决策4.获取组件属性（exposed

Ireliaaa·2023-04-15 02:07

【开源项目】Project Based Learning 基于项目的学习

项目地址：https://github.com/practical-tutorials/project-based-learning这些项目教程涉及了很多编程语言与技术。

dadalaohua·2023-04-13 07:07

TaxonKit | A Practical and Efficient NCBI Taxonomy Toolkit

一、NCBITaxonomy数据文件NCBITaxonomy数据库将所有生物的分类学关系组织为一棵“有根树”（rootedtree）,与进化树（Phylogenetictree）不同:进化树是按进化关系”组织，且可以为“无根树”(unrootedtree)。NCBITaxonomy公开数据格式有两种，旧的名称为taxdump.tar.gz，文件大小约50Mb，内含以下文件。nodes.dmp[当前

生信师姐·2023-03-28 03:31

ElasticSearch参考资料(持续更新...)

想买书....京东上卖的最多的是1.4,下了一本权威指南是2.1...emm还没开始就要放弃了呢ES官方文档https://www.elastic.co/cn/blog/a-practical-introduction-to-elasticsearch

yangguansanyue·2023-03-21 03:45

《PFLD: A Practical Facial Landmark Detector》论文笔记

PFLD:APracticalFacialLandmarkDetector1.Introduction人脸特征点检测又称为人脸对齐，旨在自动定位人脸上一组预定义的基准点（如眼角、嘴角等）。人脸对齐作为人脸识别和验证，以及人脸变形和编辑等各种人脸应用的基本组成部分，在过去几年中得到了视觉界的广泛关注，并取得了巨大进步。然而，开发一个实用的人脸特征检测器仍是一个具有挑战性的任务，因为检测器需要同时兼顾

会飞的鱼chelmx·2023-02-06 12:33

PFLD: A Practical Facial Landmark Detector论文及代码学习

论文摘要翻译：准确、高效、紧凑是人脸标记检测器实际应用的必要条件。为了同时考虑这三个问题，本文研究了一个简洁的模型，该模型在野生环境(例如，不受约束的姿势、表情、光照和遮挡条件)下具有很好的检测精度，并且在移动设备上具有超实时速度。更具体地说，我们定制了一个与加速技术相关的端到端单级网络。在训练阶段，对于每个样本，估计旋转信息以几何正则化地标定位，然后不涉及测试阶段。设计了一种新的损失，除了考虑几

优秀worker养成记·2023-02-01 12:04

Stochastic Calculus A Practical Introduction

Notesforthefollowingbook:RichardDurrett,StochasticCalculusAPracticalIntroduction,CRCPress2000.1.BrownianMotion1.1DefinitionandConstructionExercise1.2.Showbyconsideringincrementsinsteadof3thatifthenwit

jjx323·2023-01-29 21:01

Practical Secure Aggregation for Privacy-Preserving Machine Learning论文阅读笔记

提出了一种安全聚合算法，SecureAggregation算法，可以使得在多方学习（如联邦学习）中各方client在不暴露各自梯度的情况下实现梯度的聚合。实验我们提出了安全计算向量之和的算法，它满足常数迭代轮次、低通信代价、对故障具有鲁棒性、且有一个可信度受限的server。server有两种角色：一是想其他参与方发送信息，二是计算最终结果。鉴于联邦学习系统的缺点（对于隐私的要求以及终端不同步的问

SXxtyz·2023-01-28 20:11

C语言学习书籍推荐《Practical C++ Programming》下载

下载链接：点我C++isapowerful,highlyflexible,andadaptableprogramminglanguagethatallowssoftwareengineerstoorganizeandprocessinformationquicklyandeffectively.Butthishigh-levellanguageisrelativelydifficulttomast

weixin_30716141·2023-01-20 15:24

6 Practical Agile Techniques You Can Start Using Today

IntroductionInlargeorganizationsoneoftenfindsamixtureofdevelopmentmodels.SomeprojectsaredoneinAgile,someinamoretraditionalwaysuchaswaterfallorRUP.Everyonehasheardofagiledevelopment,butshiftingtomoreAg

lk5423968·2023-01-20 14:46

【trajectory optimization】3-practical considerations

introductionoftrajectoryoptimizationPDF局部最优解问题误差分析quadrature求积分！正交orthogonal正交quadraticfunction二次函数cubicpolynomial三次多项式quinticpolynomial五次多项式spline样条曲线integral积分differential微分partialdifferential偏微分sec

HI_Forrest·2023-01-20 14:10

Practical considerations

最近通读了高通的量化白皮书，感觉受益匪浅，花了点时间做了下整理，也加入了一些自己的理解，有不足之处，希望能跟大家多交流。草在结它的种子，风在摇它的叶子。我们站着，不说话，就十分美好。——顾城《门前》当我们对多层神经网络进行量化是，我们将会面临大量的量化选择，包括：量化方案、量化粒度以及位宽。这一节主要介绍一些实用方法。注意到在白皮书中，我们仅仅考虑均匀位宽（硬件普遍支持均匀位宽），这也就意味着无论

意大利山炮儿·2023-01-20 14:39

如何制作deb包

原文链接：https://www.internalpointers.com/post/build-binary-deb-package-practical-guide前言deb文件是包含数据的存档，扩展名为

666QAQ·2023-01-19 20:19

A Novel Two-stage Separable Deep Learning Framework for Practical Blind Watermarking论文阅读

ANovelTwo-stageSeparableDeepLearningFrameworkforPracticalBlindWatermarkingAbstract数字水印是一门重要的版权保护的技术，最近提出深度学习的端到端解码器编码器架构的盲水印技术。缺点1：单阶段的端到端训练(OET)有利于解码器和编码器的联合学习，但是噪声的攻击必须以可微分的方式进行模拟，这在实践中并不能总适用。缺点2：OE

ChenTsingZheng·2023-01-16 11:01

Towards Robust Deep Hiding Under Non-Differentiable Distortions for Practical Blind Watermarking论文阅读

TowardsRobustDeepHidingUnderNon-DifferentiableDistortionsforPracticalBlindWatermarking发表在MM'21:Proceedingsofthe29thACMInternationalConferenceonMultimediaOctober2021翻译：实用盲水印中不可微失真下的鲁棒深度隐藏Abstract数据隐藏是一

ChenTsingZheng·2023-01-16 11:31

【论文学习】《Practical Attacks on Voice Spoofing Countermeasures》

《PracticalAttacksonVoiceSpoofingCountermeasures》论文学习文章目录《PracticalAttacksonVoiceSpoofingCountermeasures》论文学习摘要1介绍2背景A自动说话人验证系统B欺骗的对策3威胁模型4攻击语音认证系统A问题陈述B攻击概述C现有攻击的谬论D我们的攻击5实验A愚弄机器B内容保留C愚弄人类6通过电话网络攻击A模拟

FallenDarkStar·2023-01-11 10:34

CREStereo： Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Networkwith Adaptive Correlation-论文阅读

MengYa_DreamZ·2023-01-07 07:27

调参1——随机森林贝叶斯调参

details/118480135安装贝叶斯调参：pipinstallbayesian-optimization算法简介paper地址：http://papers.nips.cc/paper/4522-practical-bayesian

呆萌的代Ma·2023-01-04 16:46

【读点论文】PP-ShiTu: A Practical Lightweight Image Recognition System，百度推出的强大人工智能产品

PP-ShiTu:APracticalLightweightImageRecognitionSystem图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。图像的传统识别流程分为四个步骤：图像采集→图像预处理→特征提取→图像识别。在于特征提取阶段，利用传统的分类网络，需要提前在训练集中补充所需识别的类别的训练图片，一旦有新增的

羞儿·2022-12-30 07:14

Practical Adversarial Attacks on Spatiotemporal Traffic Forecasting Models

PracticalAdversarialAttacksonSpatiotemporalTrafficForecastingModels基于机器学习的交通预测模型利用复杂的时空自相关性来提供城市范围的交通状态的准确预测。然而，现有方法假设一个可靠和无偏的预测环境，这在实际环境中并不总是可用。本文研究了时空流量预测模型的脆弱性，提出了一种实用的对抗时空攻击框架。具体而言，不是同时攻击所有地理分布的数据

西西弗的小蚂蚁·2022-12-24 08:15

【论文笔记】Practical no-box Adversarial Attacks against DNNs

并不擅长自学，也不擅长做笔记…虽然自觉有点丢人，但一点一点见证自己的成长也还不错啦~所以还是把图传一下，万一又有好心的大佬给我指错了呢！

kaguya1004·2022-12-23 21:22

THE PBR GUIDE - PART 2——Practical Guidelines For Creating PBR Textures

https://academy.substance3d.com/courses/the-pbr-guide-part-2inpart1,wedefinedPBRfromatechnicalandtheoreticalstandpoint.inpart2,wewilldiscussthepraticalapplicationofauthoringPBRtexturesandprovideasetof

wodownload2·2022-12-22 12:47

论文阅读：LDP-FL: Practical Private Aggregation in Federated Learning with Local Differential Privacy

论文名字LDP-FL:PracticalPrivateAggregationinFederatedLearningwithLocalDifferentialPrivacy来源期刊arXiv:2007.15789v1预印本。审查中。年份2020.7作者LichaoSun,JianweiQian,XunChen,PhilipS.Yu核心点提出一种新型的本地差分隐私方法阅读日期2020.12.2影响因子

三金samkam·2022-12-21 05:48

【一种不用数据的 one-shot FL 异构训练方法】A PRACTICAL DATA-FREE APPROACH TO ONE-SHOT FL WITH HETEROGENEITY

FedSynrequiresnoadditionalinformation(exceptthemodelparameters)tobetransferredbetweenclientsandtheserver;（practical

学渣渣渣渣渣·2022-12-08 13:08

【GDC 2016】Practical DirectX 12- Programming Model and Hardware Capabilities

有一个叫做“选择困境”的心理学理论，人们害怕选择的理由主要有两个：因为要为选择承担责任而焦虑因为放弃了另外一种选择而担忧——弗洛姆《逃避自由》今天要学习的是关于DX12相关技术能力的GDC分享，在这里可以学到DX12的最佳实践以及DX12的硬件能力两大部分，文章的陈述由一个个的要点组成，各个要点并行存在。1.WorkSubmissionWorkSubmission对应的是渲染数据的提交，这部分包含

离原春草·2022-12-05 22:57

《Towards Secure and Practical Machine Learning via Secret Sharing and Random Permutation》论文学习笔记

①摘要随着隐私保护的需求日益增长，隐私保护机器学习在学术界和工业界都获得了广泛的关注。尽管如此，大多数现有方法在实际应用中都存在局限性。一方面，尽管大部分密码学方法是可证安全的，但它们伴随着大量的计算和通讯开销；另一方面，许多较为高效的隐私保护算法（如联邦学习和拆分学习）的安全性不断被质疑，因为它们不是可证安全的算法。基于随机排列+计算机制，设计了一个基于秘密分享和随机排列的隐私保护机器学习框架。

椰椰椰果·2022-11-29 12:16

对抗样本之黑箱对抗：Practical Black-Box Attacks Against Machine Learning

前言看到篇paper，提供了一个极其厉害的生成对抗样本的黑箱攻击方式，之前的对抗攻击必须要知道受攻击模型的详细信息（包括模型结构参数，训练样本集等），但是本文所要分享的方法，是完全不需要知道这些信息的，只需要可以接触到受攻击模型的判别label即可完成对抗攻击。多么神奇而牛气哄哄的方法，让我们一块膜拜下这篇文章，看看为什么会有效。攻击的限制面对的问题：在不知道受攻击模型的网络结构，参数设置，以及训

于建民·2022-11-29 07:38

【干货书】深度强化学习Python实战：算法的简洁实现，简化数学，以及TensorFlow和PyTorch的使用...

本书介绍使用Python,PyTorch和TensorFlow来进行深度强化学习实战https://www.barnesandnoble.com/w/practical-deep-reinforcement-learning-with-python-ivan-gridin

数据派THU·2022-11-26 18:10

r语言kmeans聚类_R语言做K均值聚类的一个简单小例子

datascienceplus.com/k-means-clustering-in-r/https://www.datanovia.com/en/lessons/k-means-clustering-in-r-algorith-and-practical-examples

weixin_39785814·2022-11-26 07:23

VGG Convolutional Neural Network Practical

系列文章目录VGGImageClassificationPracticalConvolutionalNeuralNetworkPractical系列文章目录前言一、准备工作1.环境2.加载准备模块二、CNN的构建1.卷积2.非线性激活函数3.池化4.归一化二、反向传播和导数2020/12/01接更开始作业2.1应用反向传播三、小型tinyCNN3.1训练数据和标签3.2图像预处理3.3梯度下降学习

闲看庭前雪·2022-11-24 15:56

[CVPR-20] Randaugment: Practical automated data augmentation with a reduced search space

Randaugment:Practicalautomateddataaugmentationwithareducedsearchspace摘要自动搜索数据增强策略有着庞大且离散的搜索空间，AutoAugment的解决方法是在小规模proxytask上搜索，但proxytask和actualtask之间的gap还未解决；previouswork需要独立搜索每个operation的强度和概率，本文发现

zzl_1998·2022-11-23 00:58

【Randaugment】《Randaugment：Practical automated data augmentation with a reduced search space》

CVPRW-2020文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method4.1Systematicfailuresofaseparateproxytask4.2Automateddataaugmentationwithoutaproxytask5Experiments5.1CIFAR-10andSVHN5.

bryant_meng·2022-11-23 00:18

NARCISSUS: A Practical Clean-Label Backdoor Attack with Limited Information 论文笔记

#论文笔记#1.论文信息论文名称NARCISSUS:APracticalClean-LabelBackdoorAttackwithLimitedInformation作者YiZeng(VirginiaTech,Blacksburg)出版社无pdf在线pdf代码pytorch攻击者只知道目标类数据。通过POOD数据集构建代理网络，再通过目标类进行微调，通过公式δ∗=arg⁡min⁡δ∈Δ∑(x,t)

wwweiyx·2022-11-22 21:53

Andrew Ng's deeplearning Course2Week1 Practical aspects of Deep Learning(深层学习的实用层面)

1深度学习的实用层面1.1基础1.1.1深度学习应用简述正如上图所说：深度学习的应用是一个高度迭代的过程，对于隐藏层的数量，隐藏单元数，学习率，激活函数这些该怎么选，我们其实心里并没有数，我们只有在一次次的选择和迭代过程中才能不断找到更好的，因此深度学习是一个高度迭代的过程。1.1.2训练/开发/测试集的选择高质量的训练数据集、验证集和测试集可以有效的提高循环的效率，如何选择咱们看下图：我们可以将

福尔摩栋·2022-11-22 12:57

aryson ms sql_数据治理：SQL数据清洗十八般武艺

https://towardsdatascience.com/the-simple-yet-practical-data-cleaning-codes-ad27c4ce0a38而公司的业务数据一般存储在数据仓库里面

weixin_39950010·2022-11-21 18:06

CryptFlow2：实用两方安全推理

本次介绍的是微软DeevashwerRathee等人发表在CCS'2020的工作CrypTFlow2:Practical2-PartySecureInferenceDeevashwer：https://

开放隐私计算·2022-11-21 13:42

PFLD：A Practical Facial Landmark Detector学习笔记

PFLD论文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.10859v2.pdfPFLD源码地址：https://github.com/polarisZhao/PFLD-pytorch文章目录Abstract1.Introduction2.Methodology2.2BackboneNetwork2.3AuxiliaryNetwork2.4ImplementationDetails3

充实而又快乐·2022-11-21 13:28

ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design

论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.11164一、论文简介：深度卷积神经网络(CNN)的架构经过多年的发展，变得更加准确和快速。除了精度，计算复杂度是另一个重要的考虑因素。现实中的任务通常旨在在有限的计算预算下获得最佳的精度。这推动了一系列朝着轻量级架构设计和更好的速度-精度折衷的工作，包括Xception、MobileNet、MobileNetV2、ShuffleNe

小小小~·2022-11-20 22:17

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