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论文笔记——Generative Adversarial Nets生成对抗网络

GenerativeAdversarialNetsAbstract1Introduction2Relatedwork3Adversarialnets4TheoreticalResults5Experiments6Advantagesanddisadvantages7ConclusionsandfutureworkAbstract

小葵向前冲·2022-09-27 09:21

跨域行人重识别（REID）Joint Disentangling and Adaptation for Cross-Domain Person Re-Identification 论文阅读与理解

01：介绍该领域02：宏观介绍本方法03：介绍本方法的具体实现04：本方法的实验论文理解01Introduction02Relatedwork03方法03.1解耦合模块3.1.1公式3.1.2跨域生成03.2

shriya_·2022-09-27 07:40

Time-based Updates in OpenFlow: A Proposed Extension to the OpenFlow Protocol

itisabouttimeabstractionI.introductionA.itisabouttimeB.thechallengeofdynamictrafficengineeringinSDNC.timednetworkupdateD.relatedworkE.contributionsII.thelosslessflowallocation

zhaoxiaoba·2022-09-26 07:27

SS-Model【4】：DeepLabv3

DeepLabv2DeepLab语义分割系列（三）：SS-Model【4】：DeepLabv3文章目录系列文章目录前言1.Abstract&Introduction1.1.Abstract1.2.Introduction2.Relatedwork3

zzzyzh·2022-09-26 07:11

无数据蒸馏方向文献_1

初认无数据知识蒸馏Large-ScaleGenerativeData-FreeDistillationIntroduction&RelatedWork具体实现知识蒸馏图像生成模型InceptionismlossMomentmatchingloss

ExcitingYi·2022-09-25 00:12

【VC】Converting Foreign Accent Speech Without a Reference

文章目录1.INTRODUCTION2.RELATEDWORKA.传统FAC方法B.基于sequence-to-sequence模型的FACC.之前的reference-free的FAC方法3.METHODA

cxxx17·2022-09-24 21:11

【故障诊断】基于PSO_VMD_MCKD方法的风机轴承微弱故障诊断

PSO算法有关PSO的介绍请阅读博文：PSO-LSSVM算法及其MATLAB代码2.VMD算法有关VMD的介绍请阅读博文：VMD算法3.MCKD算法3.1算法简介最大相关峭度解卷积（MaximumCorrelatedKurtosisDeco

Zhi Zhao·2022-09-22 07:30

Technical Information ARM-related JTAG / SWD / SWV / ETM Target Interfaces

https://www.computex.co.jp/eg/products/pdf/technical_pdf/arm_if01_gijutsu_eng.pdf

weixin_34212189·2022-09-21 08:58

【翻译】Diversified Arbitrary Style Transfer via Deep Feature Perturbation

通过深度特征扰动实现多样化的任意风格转移文章目录Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.特定风格的特征空间4.深度特征扰动5.ExperimentalResults5.1

42854·2022-09-17 07:54

Day60 django ORM 分组查询查询优化字段参数

分组查询查询优化字段参数1、正反向查询进阶2、聚合查询3、分组查询4、F查询与Q查询4.1、F查询4.2、Q查询5、ORM查询优化5.1、ORM查询优化之only5.2、ORM查询优化之defer5.3、select_related5.4

Tao.686·2022-09-16 07:40

ORM之聚合查询，分组查询，F查询，Q查询，ORM查询优化，事务操作，常见字段及参数，多对多三种表的创建

1.按照整条数据分组2.按照表中某个字段分组四：F查询五：Q查询六：ORM查询优化1.django中orm自带的两个优化机制2.only与defer2.1.only2.2.defer3.select_related

Jayxieming·2022-09-16 06:07

CVPR2017(Segmentation)：DeepLabV3-论文解读《Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation》

文章目录原文地址论文阅读方法初识（Abstract&Introduction&Conclusion）相知（Body）2.RelatedWork3.Methods3.1.AtrousConvolutionforDenseFeatureExtraction3.2

我是大黄同学呀·2022-09-15 12:25

遗传算法退火算法_遗传算法的见解

Andwhydoesitsoundsomuchrelatedtothesubjectofbiology?

weixin_26731327·2022-09-15 07:58

Mybatis-spring 原理之 Mapperbean自动注入，mapper代理

ResourceprivateViewpointPkgDaoviewpointPkgDao;1.2使用，直接使用ViewpointPkgdao.listViewpointPkg()//单独在粉丝端过滤出没有关联组合code的观点包ListnoRelated

fir_dameng·2022-09-14 18:29

【RabbitMQ、Spring Boot】Spring Boot整合RabbitMQ消息确认机制

spring:rabbitmq:host:127.0.0.1port:7006username:adminpassword:admin#是否触发回调方法#NONE值是禁用发布确认模式，是默认值#CORRELATED

apple_csdn·2022-09-14 08:27

【RabbitMQ、Spring Boot】Spring Boot整合RabbitMQ事务消息机制

spring:rabbitmq:host:127.0.0.1port:7006username:adminpassword:admin#是否触发回调方法#NONE值是禁用发布确认模式，是默认值#CORRELATED

apple_csdn·2022-09-14 08:27

【论文翻译】FCOS3D: Fully Convolutional One-Stage Monocular 3D Object Detection

文章目录PaperInfoAbstract1Introduction2RelatedWork2DObjectDetectionMonocular3DObjectDetectionMethodsinvolvingsub-networksTransformto3DrepresentationsEnd-to-enddesignlike2Ddetection3Approach3.1FrameworkOve

暖焱·2022-09-14 07:32

android开发中遇到的问题汇总【四】

.Lookslikethereisnowaytoavoidmodificationsmadebytheimportplugin.Allthesettingsithasisthreecheckboxesrelatedtodependencymanagement.Itriedtouncheckallofthembutstillitdoeschangemyprojectstructure.Imana

音视频开发之旅·2022-09-14 03:51

HorNet: Efficient High-Order Spatial Interactions with Recursive Gated Convolutions

raoyongming/HorNetHorNet:EfficientHigh-OrderSpatialInteractionswithRecursiveGatedConvolutions摘要1introduction2.relatedwork3

dear_queen·2022-09-12 07:00

signature=39b3b2405248821087c1f72c69db03f3,SYSTEMS AND METHODS FOR BIODOSIMETRY WITH BIOCHIP USING G...

CROSS-REFERENCETORELATEDAPPLICATIONSThisapplicationclaimspriorityfromU.S.ProvisionalApplicationSer.No

博他一年·2022-09-08 04:14

Efficient Batched Oblivious Transfer Protocol

山登绝顶我为峰 3(^v^)3·2022-09-07 08:06

汉字风格迁移篇---中文字体风格迁移的多任务对抗学习

文章目录AbstractI.INTRODUCTIONII.RELATEDWORKIII.METHODDESCRIPTIONA.ProblemFormulationB.BaseModelC.MTfontGANNetworkAchitecturesD.ObjectiveFunctionE.TrainingProcessIV.EXPERIMENTSA.ExperimentalSettingsB.Effe

啊菜来了·2022-09-06 20:47

深度学习论文阅读（四）：GoogLeNet《Going Deeper with Convolutions》

深度学习论文阅读（四）：GoogLeNet《GoingDeeperwithConvolutions》Abstract摘要1.Introduction引言2.RelatedWork相关工作3.MotivationandHighLevelConsiderations

Jasper0420·2022-09-06 07:47

Django笔记十一之外键查询优化select_related和prefetch_related

本篇笔记目录如下：select_relatedprefetch_related在介绍select_related和prefetch_related这两个函数前，我们先来看一个例子。

vv安的浅唱·2022-09-05 11:49

django中查询的select_related方法和prefetch_related方法

Z_single·2022-09-05 11:19

django 查询优化之 select_related 和 prefetch_related

士多碧莉·2022-09-05 11:18

select_related和prefetch_related的区别是什么？

奋斗中的打工人·2022-09-05 11:48

Django中的select_related与prefetch_related

Django是一个基于Python的网站开发框架，一个很重要的特点就是BatteryIncluded，简单来说就是包含了常规开发中所需要的一切东西，包括但不限于完整的ORM模型、中间件、会话处理、模板语言、路由映射、管理员站点等，大大提高了开发者的开发体验，今天要谈的东西便是属于DjangoORM这块中查询集优化的内容。在实际的开发中，模型之间经常存在复杂的关联关系。在数据量较大的情况下，默认的查

weixin_30650039·2022-09-05 11:48

Django的select_related 和 prefetch_related 函数优化查询

在数据库有外键的时候，使用select_related()和prefetch_related()可以很好的减少数据库请求的次数，从而提高性能。本文通过一个简单的例子详解这两个函数的作用。

secretx·2022-09-05 11:17

prefetch_related和select_related的区别

凡卿·2022-09-05 11:45

Django ORM select_related和prefetch_related的区别和使用

首选明确一点，这两个都是发生在表连接中，为了避免不必要的数据查询而存在创建模型类fromdjango.dbimportmodelsclassPublisher(models.Model):name=models.CharField(max_length=300)def__str__(self):returnself.nameclassBook(models.Model):name=models.C

嘟嘟嚷嚷·2022-09-05 11:14

Django ORM相关操作 select_related和prefetch_related函数对 QuerySet 查询的优化

在数据库存在外键的其情况下，使用select_related()和prefetch_related()很大程度上减少对数据库的请求次数以提高性能主要思想就是‘当我们在表中查找一个数据项的时候，我们顺手把连接到这个数据项的其他表中的关系数据项

liyu5543·2022-09-05 11:13

Django ORM select_related 和 prefetch_related

在数据库有外键的时候，使用select_related()和prefetch_related()可以很好的减少数据库请求的次数，从而提高性能。

robch·2022-09-05 11:42

实例详解Django的 select_related 和 prefetch_related 函数对 QuerySet 查询的优化（一）

在数据库有外键的时候，使用select_related()和prefetch_related()可以很好的减少数据库请求的次数，从而提高性能。本文通过一个简单的例子详解这两个函数的作用。

CuGBabyBeaR·2022-09-05 11:40

select_related和prefetch_related的用法与区别

spm=1001.2014.3001.55011.介绍select_related：将会根据外键关系（注意:仅限单对单和单对多关

骑台风走·2022-09-05 11:39

活体检测论文研读六：Searching Central Difference Convolutional Networks for Face Anti-Spoofing

文章目录论文简介论文研读IntroductionRelatedWorkMethodologyCentralDifferenceConvolutionCDCNCDCN++ExperimentsDatasetsandMetricsImplementationDetailsAblationStudyIntraTestingInterTestingAnalysisandVisualization.Conc

DeepHao·2022-08-18 07:25

【FaceBagNet】《FaceBagNet：Bag-of-local-features Model for Multi-modal Face Anti-spoofing》

CVPR-2019workshopcode：https://github.com/SeuTao/CVPR19-Face-Anti-spoofing文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages

bryant_meng·2022-08-18 07:21

Faster RCNN超详细入门 02网络细节与训练方法（anchors，RPN，bbox,bounding box，Region proposal layer……）

文章目录前言论文结构AbstractIntroductionRelatedWorkRegionProposalNetworkExperimentsConclusion网络架构以VGG网络为例：共享卷积层

湘粤Ian·2022-08-16 07:31

SAGAN

文章目录Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.Self-AttentionGenerativeAdversarialNetworks4.TechniquestoStabilizetheTrainingofGANs4.1

啊菜来了·2022-08-12 15:09

论文笔记: FSA-Net

LearningFine-GrainedStructureAggregationforHeadPoseEstimationfromaSingleImage简介这篇工作目前看下来，给我的总体感觉就是hopenet的后续版，introduction和relatedwork

xxxxiaoxiang·2022-08-11 07:20

深度学习论文阅读图像分类篇（六）：SENet《Squeeze-and-Excitation Networks》

深度学习论文阅读图像分类篇（六）：SENet《Squeeze-and-ExcitationNetworks》Abstract摘要1.Introduction引言2.RelatedWork相关工作3.Squeeze-and-ExcitationBlocks3.1

Jasper0420·2022-08-08 07:44

网络安全事件收集，分析

AnalysisofCybersecurity-relatedIncidentsintheProcessIndustry通常会将网络系统分为两部分，信息技术系统（IT）和操作技术系统（OT）。

WHOAMI???·2022-08-06 12:22

深度学习论文阅读目标检测篇（七）中文版：YOLOv4《Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》

深度学习论文阅读目标检测篇（七）中英对照版：YOLOv4《OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection》Abstract摘要1.Introduction引言2.Relatedwork

Jasper0420·2022-07-26 10:04

深度学习论文阅读目标检测篇（七）中英对照版：YOLOv4《Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》

深度学习论文阅读目标检测篇（七）中英对照版：YOLOv4《OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection》Abstract摘要1.Introduction引言2.Relatedwork

Jasper0420·2022-07-26 10:03

CV-Paper【1】：Deep Residual Learning for Image Recognition

Degradation（退化问题）1.2.2.VanishingGradientProblem（梯度消失）1.2.3.Deepresiduallearningframework（深度残差学习框架）2.RelatedWork

zzzyzh·2022-07-25 17:12

SS-Paper【1】：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

文章目录前言1.Abstract&Introduction1.1.Abstract（译）1.2.Introduction（译）2.RelatedWork（译）2.1.Fullyconvolutionalnetworks2.2

zzzyzh·2022-07-25 17:41

VLSI Interview question (2)

BelowquestionsareaskedforseniorpositioninPhysicalDesigndomain.ThequestionsarealsorelatedtoStaticTimingAnalysisandSynthesis.Answerstosom

feiyang756·2022-07-25 14:51

LaneATT

Recursi·2022-07-25 07:11

VSCode搭建ESP32-C3开发环境

版本：VSCodeUserSetup-x64-1.60.2.exe参考1参考2安装VSCode1、earchtheextensionwithanyrelatedkeywordlikeespressif,

walkinrain060815·2022-07-23 20:50

与NLP博士的问答（干货满满）

绝大部分论文由以下六大部分构成：摘要（Abstract）、介绍（Introduction）、相关工作（RelatedWork）、方法（Method）、实验（Experiment）、结论（Conclusion

仲长杰秀·2022-07-21 13:06

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