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html常见标签总结1

1、常见标签总结01代码practice文本修饰标签表强调：这是strong文本修饰标签的效果这是em文本修饰标签的效果strong的强调效果更强，em的强调效果弱一些上标和下标：a2+b2=c2H2O

疋瓞·2022-12-03 01:56

札记:ML——权重衰减（weight decay）（L2正则化）的作用

权重衰减（weightdecay）（L2正则化）的作用引自:CSDN博主「Microstrong0305」1.权重衰减（weightdecay）L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题

轩卬·2022-12-02 23:44

论文阅读笔记（四十一）：U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

Abstract.Thereislargeconsentthatsuccessfultrainingofdeepnetworksrequiresmanythousandannotatedtrainingsamples.Inthispaper,wepresentanetworkandtrainingstrategythatreliesonthestronguseofdataaugmentationt

__Sunshine__·2022-12-02 18:43

YOLO9000 Better, Faster, Stronger

文章目录YOLO9000:Better,Faster,Stronger学习笔记摘要1.介绍2.更好的3.更快的4.更强大的总结YOLO9000:Better,Faster,Stronger学习笔记摘要yolo9000

小梦人心·2022-12-02 11:13

YOLOX 论文笔记

二、DirectionAdecoupledheadStrongaugmentationAnchor-freeMultipositivesLabelassignmentstra

Tianchao龙虾·2022-12-01 15:43

yolo2

出处：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25167153分析的比较细致，直接看原文，图不完整本文是对YOLO9000:Better,Faster,Stronger（项目主页）的翻译

麦兜ppig·2022-12-01 08:35

YOLO2

本文是对YOLO9000:Better,Faster,Stronger（项目主页）的翻译。加了个人理解和配图。内容参考了YOLOv2论文笔记-Jesse_Mx。水平有限，错误之处欢迎指正。

mljsuc·2022-12-01 08:34

YOLO2详解

本文是对YOLO9000:Better,Faster,Stronger（项目主页）的翻译。加了个人理解和配图。内容参考了YOLOv2论文笔记-Jesse_Mx。水平有限，错误之处欢迎指正。

Bixiwen_liu·2022-12-01 08:26

从头开始：用Python实现随机森林算法

点击上方"程序员小乐"关注,星标或置顶一起成长每天凌晨00点00分,第一时间与你相约每日英文Promiseyourselftobesostrongthatnothingcandisturbyourpeaceofmind

程序员小乐·2022-11-30 23:03

Curve Modeling：车道线检测新工作（CVPR2022）

作者丨StrongerTang来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/496228909编辑丨计算机视觉工坊分享前段时间看的一篇车道线检测方向的新工作，也是中了最近公开结果的2022CVPR

Tom Hardy·2022-11-30 14:08

论文复现——MOAT: Alternating Mobile Convolution and Attention Brings Strong Vision Models

本次复现的论文是前几天谷歌团队开发出来的MOAT，目前还没有开源，我复现的代码可以在ImageNet或自己的数据集上训练，支持apex混合精度，各种图像增强技术等。原论文：https://arxiv.org/pdf/2210.01820.pdf复现的代码：https://github.com/RooKichenn/pytorch-MOAT文章目录一、MOAT整体结构二、MBConv结构导入需要的库

RooKiChen·2022-11-30 12:47

MOAT: ALTERNATING MOBILE CONVOLUTION AND ATTENTION BRINGS STRONG VISION MODELS

MOAT:ALTERNATINGMOBILECONVOLUTIONANDATTENTIONBRINGSSTRONGVISIONMODELS一、引言二、实现细节(一)、MBConvblock(二)、Transformerblock

小小小~·2022-11-30 12:16

周报（1121-1127）

本周学习小结：本周学习了yolov2，yolov2基于yolov1改进而来，与上一版本对比：better、faster、stronger，极大改善了yolov1对图像定位不准确、召回率低的缺点。

上一站茶山刘·2022-11-29 16:25

Oracle 慌了！华为终于对JDK下手了！

程序员小乐·2022-11-28 21:52

漫画：7 种编程语言的学习曲线

程序员小乐·2022-11-28 21:52

【推荐系统】BERT4Rec:使用Bert进行序列推荐

来自：Microstrong今天给大家介绍一篇BERT用于推荐系统的文章，题目是《BERT4Rec:SequentialRecommendationwithBidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformer

zenRRan·2022-11-28 13:06

2月跨模态（图片-文本）论文粗览

月跨模态（图片-文本）论文粗览总体情况《ACaseStudyoftheShortcutEffectsinVisualCommonsenseReasoning》《SimpleisNotEasy:ASimpleStrongBaselineforTextVQAandTextCaps

g25h·2022-11-28 07:18

11.26

今天的任务·HTML的结构·HTML的基于文本类型的标签·h1·p·b·i·strong·center·tt·a·font·br·img·今天遇到的英文词·size规模;大小·style样式·center

木末回春风·2022-11-27 22:52

水仙花数的实现（python）

其他位数的自幂数名字代码实现概况描述水仙花数（Narcissisticnumber）也被称为超完全数字不变数（pluperfectdigitalinvariant,PPDI）、自恋数、自幂数、阿姆斯壮数或阿姆斯特朗数（Armstrongnumber

EBYB·2022-11-27 20:47

2021ACL 命名实体识别论文汇总

2021ACL已接受论文网址：ACL-IJCNLP2021命名实体识别论文汇总：1、NamedEntityRecognitionwithSmallStronglyLabeledandLargeWeaklyLabeledData

2016bits·2022-11-27 18:38

Top-k Query Processing on Encrypted Databases with Strong Security Guarantees

摘要外包云数据库中的隐私问题最近变得越来越重要，并且已经提出了许多关于加密数据的高效且可扩展的查询处理方法。但是，如何安全地处理云中加密数据库的top-k排名查询的工作非常有限。在本文中，我们专注于这个问题：对外包数据库的top-k查询进行安全和高效的处理。特别是，我们提出了第一个有效且可证明的安全top-k查询处理结构，它实现了自适应CQA安全性。我们开发了一个名为EHL的加密数据结构，并在我们

斌斌有礼吗·2022-11-27 17:47

【GCN-RS】SOTA 对比学习：SimpleX: A Simple and Strong Baseline for Collaborative Filtering (CIKM‘21)

SimpleX:ASimpleandStrongBaselineforCollaborativeFiltering(CIKM’21)人大高瓴、华为诺亚方舟和清华深圳院的工作。

chad_lee·2022-11-27 10:32

2021-CIKM-SimpleX: A Simple and Strong Baseline for Collaborative Filtering

CF三大块：交互Encoder、损失函数、负采样本文提出余弦对比损失，整合到一个简单的统一的CF模型—SimpleX个人认为亮点在损失函数上，模型大道至简，表现很好；但是拿CCL和BPR比相当于对于每个正样本pair，使用了更多（采样数量）并且权重不等（margin）的负样本，类似于阿里的EBR（21kdd）中提到softmax优于pairwise2BACKGROUNDANDRELATEDWORK

Dive_·2022-11-27 10:01

目标检测模型 YOLO系列

目标检测模型YOLO系列文章目录目标检测模型YOLO系列YOLOv1一、背景二、YOLO模型主要思想模型结构损失函数三、优缺点四、参考YOLOv2与YOLO9000YOLO9000:Better,Faster,Stronger

王心远·2022-11-26 18:42

安装mmdet时，ERROR: Could not build wheels for pycocotools

64-linux-gnu-gcc-pthread-Wno-unused-result-Wsign-compare-DNDEBUG-g-fwrapv-O2-Wall-g-fstack-protector-strong-Wformat-Werror

zyrant丶·2022-11-26 08:01

StrongSORT（deepsort强化版）学习体会

少废话，先做备忘录StrongSORT（deepsort强化版）浅实战＋代码解析参考：https://blog.csdn.net/weixin_50862344/article/details/127070391https

weixin_40293999·2022-11-26 07:39

论文复现｜Panoptic Deeplab(全景分割PyTorch)

这是发表于CVPR2020的一篇论文的复现模型，B.Chengetal,“Panoptic-DeepLab:ASimple,Strong,andFastBaselineforBottom-UpPanopticSegmentation

华为云开发者联盟·2022-11-25 23:21

聚类算法（K-means）

[_^strong:19171314!]

整得咔咔响·2022-11-25 12:47

YOLOv5 + StrongSORT with OSNet

项目简介YOLOv5+StrongSORTwithOSNet：YOLOv5检测器+StrongSORT跟踪算法+OSNet行人重识别模型项目地址：https://github.com/mikel-brostrom

BestSongC·2022-11-25 09:48

YOLO v2总结

yolo9000Better,Faster,StrongerYOLOv2:Better,Faster,Stronger论文地址：https://arxiv.org/pdf/1612.08242.pdf项目地址

uncle_ll·2022-11-25 06:38

YOLO v2算法详解

论文地址：YOLO9000:Better,Faster,Stronger优势：YOLO9000能够预测超过9000个不同类别。

‘Atlas’·2022-11-25 06:08

【目标检测-YOLO】YOLO_V2

yolov2论文分为两部分：yolov2（Better,Faster）和yolo9000（Stronger）。本文不讨论yolo9000内容。

理心炼丹·2022-11-25 06:37

李宏毅_机器学习_作业3（详解）_HW3 Image Classification

目录BaselineSimple解决了一个bugMediumdataaugmentationtransforms_01Transforms_02StrongResidualNetworkCrossValidation

loco_monkey·2022-11-24 18:46

Huggingface Transformers简约教程（二）

写在前面：致敬所有前辈：①知乎上的transformers教程②博客园上的Colab使用教程③huggingface官网6设计思想Thelibrarywasdesignedwithtwostronggoalsinmind

哼唧哼唧啊哈·2022-11-24 12:23

深入理解：元宇宙

Coinbase的CEOBrianArmstrong给元宇宙下了一个定义，可能是目前对元宇宙最清晰的阐述：元宇宙是一个大规模的、持久的、交互式的实时平台，由互相连接的虚拟世界组成，人们可以在其中进行社交

极客点儿·2022-11-24 11:34

YOLO系列论文精读

YOLO系列论文精读YOLOV11）实现2）详细解读总结YOLOV2/90001）Better：2）Faster：3）Stronger：总结YOLOV3YOLOV41）Bagoffreebies：2）Bagofspecials

就是AT·2022-11-24 10:08

NLP--社区检测算法(Community Detection)总结【原理】

CommunityDetection)社区社区检测社区检测与聚类的对比分析鲁汶算法(Louvain)莱顿社区检测(Leiden)标签传播算法(Labelpropagationalgorithm)强连接组件(StronglyConnectedComponents

故事挺秃然·2022-11-23 23:06

HTML5+CSS

h1~h6：标题，从1—6字体大小越来越小img：图片p：段落a：超链接li：无序列表ul：li的父级元素ol：有序列表dt：自定义列表dd：dt的子元素以下是不建议使用的标签i：倾斜b：加粗em：倾斜strong

jsonal·2022-11-23 19:22

【深度学习系统连接分子结构与生物医药文本】

我们使用maskedlanguagemodelingtask预训练KV-PLM在预训练过程中，部分token（包括分子结构和医药文本）随机掩盖住，根据语境，模型被要求去重建被掩盖的token基线模型：strongbaselinemodelsRXNFP

VictoryZhou_·2022-11-23 17:00

朴素贝叶斯分类器概念+实例转载

allen-99·2022-11-23 16:17

YOLO9000: Better, Faster, Stronger 论文学习笔记

论文基本信息标题：YOLO9000:Better,Faster,Stronger作者：JosephRedmon,AliFarhadi机构：UniversityofWashington来源：CVPR时间：

长歌丶采薇·2022-11-23 11:08

李宏毅深度学习2021春HW4实验四，Strong Baseline，使用Conformer

strongbaseline的score在0.954原始模型优化(Transformer)在demo中

Tom likes Jerry·2022-11-23 07:13

A Simple Baseline for Semi-supervised Semantic Segmentation with Strong Data Augmentation

作者认为前人没有使用强增强，是因为强增强引起的分布差异会损害BN，作者在AdvProp和Randaugment:Practicalautomateddataaugmentationwithareducedsearchspace的基础上在半监督语义分割上进行强增强，并利用辅助BN的方法防止特征偏移，另外作者设计了一个自校正损失用来抗噪。Method半监督过程：使用标记好的数据和交叉熵训练好教师模型，

favomj·2022-11-23 00:27

python 多分类算法_深入理解GBDT多分类算法

我的个人微信公众号：Microstrong微信公众号ID：MicrostrongAI微信公众号介绍：Microstrong(小强)同学主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容，分享在学习过程中的读书笔记

weixin_39789499·2022-11-22 21:05

[VOT16](2021CVPR)SwinTrack: A Simple and Strong Baseline for Transformer Tracking

先贴一个整体流程图：Abstract跟踪背景：Transformer近期在提升视觉跟踪算法中展示了明显的潜力。然而，现存的基于transformer的跟踪器大部分来说使用Transformer来混合并增强由CNN生成特征。本文做法：相反地，本文提出了一个基于全注意力的Transformer跟踪算法，Swin-TransformerTracker(SwinTrack)。SwinTrack用Trans

三晚不过弦一郎·2022-11-22 15:02

YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021论文阅读

YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021论文阅读YOLOv3baseline调整训练策略数据增强ImprovementDecoupleHeadStrongdataaugmentationAnchor-freeMultipositiveSimOTAEnd-to-EndYOLOOtherBackbonesYOLOv5Tiny

Laughing-q·2022-11-22 15:03

Of Kant’s Epistemology

OfKant’sEpistemologyAsawell-knowncommonsense,Kant’sphilosophyhasanextensive,strongandfar-reachingimpactonvariousacademicfields

徐玉鹏文件·2022-11-22 13:26

自监督论文阅读笔记 SimCLRV2 Big Self-Supervised Models are Strong Semi-Supervised Learners

从少量标记样本中学习，同时充分利用大量未标记数据的一种范式是无监督的预训练，然后是监督的微调。虽然这个范例以task-agnostic任务不可知的方式使用了未标记的数据，但与计算机视觉的常见半监督学习方法相比，本文表明它对于ImageNet上的半监督学习非常有效。本文的方法的一个关键组成是在预训练和微调期间使用大的(深度和广度)网络。我们发现，标签越少，这种方法(使用未标签数据的任务无关性)从更大

YoooooL_·2022-11-22 11:34

[纯理论] FCOS

ZhiTian,ChunhuaShen,HaoChen,TongHe论文地址：FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetectionFCOS:Asimpleandstronganchor-freeobjectdetector

Le0v1n·2022-11-22 05:56

YOLOv2论文笔记

前些天把yolov1论文学习完（yolov1论文笔记_crlearning的博客-CSDN博客），今天分享一下yolov2的论文（YOLO9000：Better，Faster，Stronger），主要是对

crlearning·2022-11-22 04:24

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