techniques 第3页

微前端（qiankun）实践，内含超多代码示例

Techniques,strategiesandrecipesforbuildingamodernwebappwithmultipleteamsthatcanshipfeaturesindependently

LigaAI·2022-11-26 18:55

文献综述 | A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation-2017-语义分割部分

AReviewonDeepLearningTechniquesAppliedtoSemanticSegmentation阅读时候记录的一些自己简单的笔记，类似于文章框架，缺少讲解。分割类综述论文大都引用此篇文章，特此学习。摘要1、引入了领域相关的术语及必要的背景知识；2、介绍了主要的数据集以及对应的挑战，帮助研究者选取真正适合他们问题需要及目标的数据集；3、介绍了现有的方法，突出了各自的贡献以及对

丸子爱学习！·2022-11-25 15:01

[论文评析]DeepFilter: an ECG baseline wander removal filter using deep learning techniques

DeepFilter:anECGbaselinewanderremovalfilterusingdeeplearningtechniques动机方法MKLANL模块DeepFilter模型损失函数实验数据的准备总结动机心电信号包含各种噪声干扰，其中一种噪声就是基线漂移Baselinewandering（BLW）,目前绝大多数都是采用传统的方法进行去噪。这篇文章提出了一个卷积模型用来去除心电信号中的

MasterQKK 被注册·2022-11-22 18:06

【转载】A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation(译)-（1）

原文链接：http://blog.csdn.net/u011771047/article/details/72779221http://blog.csdn.net/u014451076/article/details/71101850https://www.cnblogs.com/Jie-Liang/archive/2017/06/29/6902375.html摘要图像语义分割越来越受到计算机视觉

普通网友·2022-11-22 00:11

Deep Learning 记录：预测房价——回归问题（House Prices - Advanced Regression Techniques）

文章目录一、环境配置说明1.使用Anaconda作为python环境管理2.虚拟环境介绍二、数据集介绍与可视化展示1.数据集介绍2.可视化展示三、数据处理与说明1.数据标准化的目的2.标准化具体实现四、网络构建与说明1.网络选择2.参数说明3.损失函数与优化器选择五、小样本的K折验证1.直接交叉验证的局限性2.K折验证说明3.代码具体实现与说明（一）参数选择（二）分区（三）静默训练六、验证图像绘制

胡牧之.·2022-11-21 17:10

R语言做kaggle中California Housing Prices数据集

数据集来源https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques数据集是kaggle里面的HousePrices加载所需要的包

sixk·2022-11-21 00:35

Brief review of image denoising techniques-图像去噪技术综述

图像去噪技术综述（未翻译完整）摘要关键词引言图像去噪问题陈述经典去噪方法空间域滤波变分去噪方法总变异正则化非局部正则化稀疏表示法图像去噪中的变换技术基于CNN的去噪方法MLP模型基于深度学习的去噪方法实验结论摘要随着每天拍摄的数字图像数量的爆炸性增长，对更准确和视觉愉悦的图像的需求也在增加。然而，现代摄像机拍摄的图像不可避免地会受到噪声的影响，从而导致视觉图像质量下降。因此，需要在不丢失图像特

有梦想的咕噜·2022-11-20 12:43

论文解读《Deep learning: new computational modelling techniques for genomics》

期刊名：NatureReviewsGeneticsGENETICS&HEREDITY遗传学期刊名：NATUREREVIEWSGENETICS期刊名缩写：NATREVGENET国际刊号：1471-0056出版国家或地区：ENGLAND大类学科及分区：生物1区是否TOP期刊：是小类学科及分区：DOI：10.1038/s41576-019-0122-6代码链接：无文章链接：Sci-Hub|Deeplea

YZT8848·2022-11-20 08:36

对抗样本检测adversarial detection techniques

1.《CHARACTERIZINGADVERSARIALSUBSPACESUSINGLOCALINTRINSICDIMENSIONALITY》该方法背后的原理：对于对抗性子空间，出现在x'附近的样本点可以来自于多个流形。x'与流形S接近这一现象意味着x'的邻域很可能包于S中。然而，如果x'的邻域主要由S中的样本组成，那么x'不太可能是一个对抗样本。因此，x'的周围的样本点加在一起很可能形成比单独的

张锡敏·2022-11-05 14:05

【HybridAtar论文阅读笔记】【Practical Search Techniques in Path Planning for Autonomous Driving】

PracticalSearchTechniquesinPathPlanningforAutonomousDrivingMetadataCiteKey:PracticalSearchTechniquesType:journalArticleTitle:PracticalSearchTechniquesinPathPlanningforAutonomousDriving,Author:Dolgov,D

一骑红尘荔枝来·2022-10-29 01:15

敏捷实践笔记

高效的沟通，紧凑的自组织团队，注重每个人的参与性敏捷开发的六个实战经验.http://www.csdn.net/article/2013-12-09/2817746-6-practical-agile-techniques

ling091·2022-10-20 22:41

A Detailed Investigation and Analysis of Using Machine Learning Techniques for Intrusion Detection译一

入侵检测是当今网络世界的重要安全问题之一。已经开发了大量的基于机器学习方法的技术。然而，它们在识别所有类型的入侵方面并不十分成功。在本文中，我们对各种机器学习技术进行了详细的调查和分析，以找到与各种机器学习技术在检测入侵活动方面的问题的原因。攻击分类和攻击特征的映射被提供给每个攻击对应。还讨论了与使用网络攻击数据集检测低频攻击有关的问题，并提出了可行的改进方法。机器学习技术在检测各类攻击的能力方面

appron·2022-10-18 18:00

Molecular Simulation：Chain-Molecule Sampling Techniques

转载于:https://www.cnblogs.com/Simulation-Campus/p/8794374.html

ditigao0965·2022-10-12 10:00

论文阅读笔记（1）---Classification of ECG signals using Machine Learning Techniques

ClassificationofECGsignalsusingMachineLearningTechniques:ASurveyINTRODUCTIONBACKGROUNDKNOWLEDGEISSUESINECGCLASSIFICATIONSURVEYOFECGCLASSIFICATIONECGCLASSIFICATIONECGDatabaseFeatureextractiontechniqueC

打着灯笼摸黑·2022-10-12 07:55

SEI文献整理2：A Review of Radio Frequency Fingerprinting Techniques（2020）

[1]N.Soltanieh,Y.N.,Y.YangandN.C.Karmakar(2020).“Soltanieh-2020-AReviewofRadioFrequencyFingerprintingTechniques.”IEEEJournalofRadioFrequencyIdentification文章目录摘要1.概述2.物理层安全3.射频指纹的分类A、基于瞬态的射频指纹识别B.稳态射频指

tanghonghanhaoli·2022-09-22 20:00

编译原理三大经典书籍（龙书虎书鲸书）

1、龙书（Dragonbook）英文名：Compilers:Principles,Techniques,andTools作者：AlfredV.Aho,RaviSethi,JeffreyD.Ullman中文名

iteye_21202·2022-09-15 13:16

对比多种微前端方案

：https://juejin.cn/post/6898268972178178061一、写在前面在之前的文章中，我们已经深入剖析了微前端究竟是什么，可以带来什么收益，现在让我们复习一下微前端的概念：Techniques

吉古力·2022-09-07 20:27

自然语言处理NLP 2022年最新综述：An introduction to Deep Learning in Natural Language Processing

论文题目：AnintroductiontoDeepLearninginNaturalLanguageProcessing:Models,techniques,andtools摘要深度学习技术在NLP中的应用

Momahe·2022-08-26 21:41

波士顿房价预测----Kaggle项目笔记

主要来源Kaggle上的一个入门挑战房价预测房价预测https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques房价预测数据了解数据导入

海星？海欣！·2022-08-25 12:46

好书推荐 | 详解云安全攻防模型，这些攻击战略和战术越早知道越好(送书福利)...

01ATT&CK定义ATT&CK（AdversarialTactics,Techniques,andCommonKnowledge）是由MITRE公司在2013年推出的，包含

Ms08067安全实验室·2022-05-20 16:08

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论文链接：ASurveyonHeterogeneousGraphEmbedding:Methods,Techniques,ApplicationsandSources论文作者：北京邮电大学王啸、石川等【

林若漫空·2022-04-08 08:34

Improving Techniques for Training GANs

介绍生成对抗网络（GAN）是一类基于博弈论的生成模型学习方法。GAN的目标是训练生成器网络，该生成器网络通过将噪声z的向量转换为，从数据分布生成样本。G的训练信号由一个鉴别器网络D（x）提供，该鉴别器网络D（x）被训练以区分样本和真实数据中的生成器分布。继而训练生成器网络G，以欺骗鉴别器接受其输出为真实的。GAN的最新应用表明，它们可以产生出色的样品。但是，训练GAN需要找到具有连续高维参数的非凸

一技破万法·2022-02-20 10:53

Culling Techniques

CullingTechniques遮挡剔除是提升性能的一种手段，剔除的方法很多，下面一一分析。CullingTechniquesViewFrustumCulling（视锥体剔除）只绘制眼睛能够看得见的物体。难点是如何处理instance数据。image.pngBackfaceCulling背对着摄像机的部分，不需要绘制，可以减少绘制一半的三角面，其功能由硬件时间，只需要打开即可。image.png

Cesium4Unreal·2022-02-20 01:59

qiankun + Vue实现微前端服务

本文介绍如何使用qiankun+Vue搭建一个前端微服务一、什么是微前端Techniques,strategiesandrecipesforbuildingamodernwebappwithmultipleteamsthatcanshipfeaturesindependently

超人s·2022-02-19 13:03

Improved Techniques for Grid Mapping With Rao-Blackwellized Particle Filters全文翻译Gmapping

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husunjixing·2022-02-17 07:37

House Price 房价预测

项目地址：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques大神代码：https://www.kaggle.com/

克里斯托弗的梦想·2022-02-06 21:33

时间管理书单

根据链接（https://www.brightpod.com/boost/10-popular-time-management-techniques）里的时间管理方法找的对应的书单。

孤独的过路者·2022-02-05 16:40

恶意代码分析实战第十八章加壳与脱壳

对应的ATT&CK矩阵为：[SoftwarePacking]https://attack.mitre.org/techniques/T1027/002/加壳可执行文件的俩个主要目的是缩减程序的大小，阻碍对加壳程序的探测和分析

doinb1517·2021-12-27 17:12

【初级】使用 Python 从图像数据中提取特征

英文原文：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/08/3-techniques-extract-features-from-image-data-machine-learning-python

砥砺前行的人·2021-10-26 16:03

[VLDB]LSM-based storage techniques: a survey

LSM-basedstoragetechniques:asurvey现如今，log-structuredmerge-tree（LSM-tree）广泛应用于现代NoSQL数据库底层，BigTable，HBase，LevelDB，RocksDB等.相比采用原地更新（in-placeupdates）的传统索引结构，LSM-tree先buffer，Flush，merge，异地更新（out-of-place

1哥·2021-10-04 15:22

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如果可以实现微应用之间、微应用和主应用之间如何处理通信，通信数量级别加载复杂微应用的性能如何微前端应用场景考虑2、什么是微前端Techniques,strategiesandrecipesforbuildingamodernwebappwithmultipleteamsthatcanshipfeatu

秋名山车神lv·2021-07-08 14:50

Thoughtworks Tech Radar Vol 24 解读

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·2021-06-27 12:02

2018-11-18 大型网络BGP技术 BGP Scaling Techniques (二）

接着昨天的写吧。昨天写到iBGPmesh如果路由器数量达到1000个的时候，ibgpsessions会增长到近50万个，因此要使用路由反射器以及联邦。路由反射器RouteReflector有什么作用？--把收到的路由反射到客户（clients）和非客户（non-clients)那里--选择最优路径--如果最优路径来自client，则反射到其他clients和non-clients--如果最优路径来

AK蜗牛·2021-06-20 23:23

【比赛-kaggle】house-pricing

https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques0、模型准备#Essentialsimportpandasaspdimportnumpyasnp

X_Ran_0a11·2021-06-09 09:33

微前端及Vue + qiankun 实现案例 - 简书

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·2021-05-31 14:00

Notes of Machine Learning Techniques

ThisisancourseatcourserainstructedbyHsuan-TienLin(林轩田)fromNationalTaiwanUniversity.MachineLearningTechniquesThecourseextendsthefundamentaltoolsinMachineLearningFoundationstopowerfulandpracticalmodelsb

周筱鲁·2021-05-20 11:25

SQLMap工具-使用选项的操作命令&功能

目录结构1.Options（选项）2.Target（目标）3.Request（请求）4.Optimization（优化）5.Injection（注入）6.Detection（检测）7.Techniques

Fighting_001·2021-05-14 23:32

在Angular中操作DOM：意料之外的结果及优化技术

https://blog.angularindepth.com/working-with-dom-in-angular-unexpected-consequences-and-optimization-techniques

而井·2021-05-12 06:15

《Compilers : principles, techniques, and tools》读书笔记（4）

Chapter7:Run-TimeEnvironmentsthecompilercreatesandmanagesarun-timeenvironmentinwhichitassumesitstargetprogramsarebeingexecuted.编译器创建并管理一个运行时环境，并在这个环境中模拟目标程序的执行。Run-timeenvironmentdealswithavarietyofis

Kenny_W_Zhang·2021-05-02 01:06

1、图层树

文章摘录自：https://github.com/AttackOnDobby/iOS-Core-Animation-Advanced-Techniques图层的树状结构巨妖有图层，洋葱也有图层，你懂吗？

方圆几度·2021-04-22 05:14

iOS-Core-Animation-Advanced-Techniques（四：视觉效果）

本文转载自：http://www.cocoachina.com/ios/20150104/10816.html为了防止cocochina以后删除该文章，故转载至此；四）视觉效果嗯，园和椭圆还不错，但如果是带圆角的矩形呢？我们现在能做到那样了么？史蒂芬·乔布斯我们在第三章『图层几何学』中讨论了图层的frame，第二章『寄宿图』则讨论了图层的寄宿图。但是图层不仅仅可以是图片或是颜色的容器；还有一系列内

idiot_lin·2021-04-22 04:48

Using simple click-and-drag techniques, you’ll be able to create and navigate through networks of Thoughts

(2016-10-26-星期三14:59:17)轻松流畅的操作在于你不间断的实践，对最原始的点击和拖动的搭配和组合，可令你在概念空间中不断优化操作而形成专属技能。

菜五·2021-04-20 23:06

NgRx: Patterns and Techniques(NgRx: 模式和技术)

翻译说明:中英对照，意译，重新排版。原文链接(需翻墙)Managingstateisoneofthehardestproblemswhenbuildingfront-endapplications.构建前端应用时，管理状态是最困难的问题之一。Angularsupportsmultiplewaysofdoingit.Forinstance,wecandoitintheAngularJS1-likew

萧哈哈·2021-04-17 22:44

iOS-31-iOS-Core-Animation-Advanced-Techniques隐式动画

按照我的意思去做，而不是我说的。--埃德娜，辛普森我们在第一部分讨论了CoreAnimation除了动画之外可以做到的任何事情。但是动画是CoreAnimation库一个非常显著的特性。这一章我们来看看它是怎么做到的。具体来说，我们先来讨论框架自动完成的隐式动画（除非你明确禁用了这个功能）。事务CoreAnimation基于一个假设，说屏幕上的任何东西都可以（或者可能）做动画。动画并不需要你在Co

小东门儿·2021-04-17 16:22

《Hands On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow：Concepts, Tools, and Techniques to Bu...

《Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlowConcepts,Tools,andTechniquestoBuildIntelligentSystems》书名实在太长，后面就就直接叫《HandsonSklearnandTF》吧。无意中发现这本书在GitHub上已经有了中译本，感谢ApacheCN的各位大佬，链接如下：https://git

ironmanblr·2021-04-14 23:12

Dense and Sparse Crowd Counting Methods and Techniques: A Review

原文链接：DenseandSparseCrowdCountingMethodsandTechniques:AReview人群计数在不同的行业中有几个用例。其中一些是:实时统计社区活动中的人群，以获得关于什么表演、表演和演出有效的指标，以及在什么环境下等等。统计生产单位禁区内的人群，以执行安全规则，将健康风险降至最低。管理高交通道路和公共空间。通过不断监控用户数量来自动化资源分配。计算教育机构的出勤

Lhj0616·2021-03-31 10:58

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PresentedbyYuanFang(UniversityofIllinois)–HarnessingGraphData:Problems,TechniquesandApplicationsProblem:classificationChallenge:limitedcontext.Method:DirichletmodelforgraphbasedclassificationModelboth

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