understanding 第10页

Understanding ISP Pipeline - Noise Reduction

背景下图是使用单反相机在ISO6400条件下拍摄24MP分辨率图片的预览效果。看起来似乎还不错，但是如果将图像放大到100%显示，则真实效果是这样的，原生画面上实际充满了各种颜色杂乱的斑点和斑块，几何线条也不太清晰。这些破坏图像质量的东西就是噪声。噪声（Noise）噪声是图像中不请自来的信号。在数码照相机和摄影机产品中，总的规律是光圈越小、（电子）快门越短、ISO越高，图像噪声就越大。图像中的噪声

sunshineywz·2022-09-18 09:12

Understanding Transductive Few-shot Learning

Imageannotationcanbeabottleneckfortheapplicabilityofmachinelearningwhenacostlyexpertannotationisneeded.Someexamplesaremedicalimaging,astronomy,orbotanics.Toalleviatethisproblem,few-shotclassificationa

Adam坤·2022-09-17 13:23

基于大观念的单元整体教学 ----以北师大版新教材必修一 Unit 1 Life Choices Lesson 2 Understanding and Coping With ...

基于大观念进行整合TopicTalkListening1.2和Lesson2UnderstandingandCopingWithStress教学，基于主题意义探究这个核心进行教学活动设计TopicTalk1.2TeachingAims:1.理解、获取听力内容的大意2.获取三段听力关于各自工作的积极方面和消极的方面详细信息3.整合梳理三份工作的相同点。分析：每样事物都有两面，应该看到光明和积极的那一

YangErin·2022-09-02 18:30

论文解读（ChebyGIN）《Understanding Attention and Generalization in Graph Neural Networks》

论文信息论文标题：UnderstandingAttentionandGeneralizationinGraphNeuralNetworks论文作者：BorisKnyazev,GrahamW.Taylor,MohamedR.Amer论文来源：2019,NeurIPS论文地

关注我更新论文解读·2022-08-11 20:00

Understanding of LAG-3 signaling

【摘要】淋巴细胞活化基因LAG-3是细胞表面抑制性受体，有多种T细胞活化相关的生物作用和细胞因子功能。LAG-3在免疫中起调节作用，是PD-1和CTLA-4之后的又一新发现的抑制性免疫检查点分子，也是下一代肿瘤免疫治疗的潜在靶点。然而，不同于PD-1和CTLA-4，LAG-3的作用机制以及它和其他肿瘤免疫检查点分子的关系尚不明确。LAG-3胞内区域所涉及到的信号通路分子和传统的免疫调节信号通路分子

棱棱也是风·2022-08-02 15:36

DatenLord｜Understanding Functor in Rust

UnderstandingFunctorinRustInthisblog,weintroducethegeneralconceptofFunctorandNaturalTransformations.TheblogprovidesexamplesofRust,butwewillexplainmoreaboutitsconceptsanddefinitionsinthefollowingsectio

·2022-07-22 12:36

Understanding the linux 2.6.8.1 scheduler

深入理解Linux2.6.8.1CPU调度器1.简介31.1文件综述31.2Linux内核著作31.3排版约定41.4关于该文档41.5随书CD42.Linux内核源码52.1获取源码52.2内核版本管理52.3代码组织53.进程与线程综述63.1程序和进程63.2线程63.3调度63.4CPU与IO受限的线程73.5上下文切换73.6Linux进程与线程84.Linux调度目标94.1Linux

WInScar·2022-07-15 10:59

Visualizing and Understanding Convolutional Networks-ZFNet

博客转载自：http://www.cnblogs.com/taojake-ML/p/6287158.html在所有深度网络中，卷积神经网和图像处理最为密切相关，卷积网在很多图片分类竞赛中都取得了很好的效果，但卷积网调参过程很不直观，很多时候都是碰运气。为此，卷积网发明者YannLeCun的得意门生MatthewZeiler在2013年专门写了一篇论文，阐述了如何用反卷积网络可视化整个卷积网络，并进

hukai7190·2022-06-27 23:38

EVM的数据储存机制

链接：https://programtheblockchain.com/posts/2018/03/09/understanding-ethereum-smart-contract-storage/1656049994306

YANG_ad29·2022-06-24 13:54

【论文翻译】Comprehensive Video Understanding: Video summarization with content-based video recommender...

ComprehensiveVideoUnderstanding:Videosummarizationwithcontent-basedvideorecommenderdesign论文地址：https://arxiv.org/pdf/1910.13888.pdfAbstract摘要Videosummarizationaimstoextractkeyframes/shotsfromalongvideo

LEgGOdt·2022-06-17 14:41

【读点论文】Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding 整合学习数据集的关系，用图像级标注完成像素级的事

UnifiedPerceptualParsingforSceneUnderstanding人类在多个层面上识别视觉世界：人类毫不费力地对场景进行分类，并检测内部的对象，同时还识别对象的纹理和表面以及它们不同的组成部分。在本文中，本文研究了一个新的任务，称为统一感知解析，它要求机器视觉系统从给定的图像中识别尽可能多的视觉概念。开发了一个称为UPerNet的多任务框架和一个训练策略来从异构图像注释中学

羞儿·2022-06-12 07:27

一文读懂AUC-ROC

英文原文：https://towardsdatascience.com/understanding-auc-roc-curve-68b2303cc9c5在机器学习中，性能测量是一项重要任务。

我爱计算机视觉·2022-06-08 07:11

论文笔记之Understanding Deformable Alignment in Video Super-Resolution

这篇文章是2021年的AAAI，和EDVR、BasicVSR、BasicVSR++是同一批作者。文章最重要的贡献在于①用一个统一的数学表达式去归纳flow-based对齐(如TSTN)和flow-free对齐(如TDCN)；②得出了两种对齐方式高度相似性；③推出了offset-fidelity作为loss来缓解DCN训练不稳定的问题，这也为后续使用DCN来做对齐的VSR方法解决了后顾之忧。此外，文

Ton10·2022-05-11 07:34

Wu等人，Computer Vision and Image Understanding，2017）

一、文章背景文章题目：《Visualquestionanswering:Asurveyofmethodsanddatasets》这篇文章算是早期比较经典的VQA综述之一了。作者是来自沈春华老师团队。文章下载地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1077314217300772文章引用格式：Q.Wu,D.Teney,P.Wang,

全部梭哈迟早暴富·2022-05-03 07:22

为什么相比于计算机视觉(cv)，自然语言处理(nlp)领域的发展要缓慢？

而且另外一方面，个人理解cv目前做的东西更多的是extraction和generation，understanding的很多好，大量论文集中在前两点。

嘉熙990·2022-04-02 07:33

论文阅读 TSM: Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding

TSM:TemporalShiftModuleforEfficientVideoUnderstandingComputerVisionandPatternRecognition2019task：视频动作理解阅读记录说明以上内容均为作者本人平时阅读并且汇报使用，内容整理全凭个人理解，如有侵权，请联系我；内容如有错误，欢迎留言交流。转载请注明出处，并附有原文链接，谢谢！此外，我还喜欢用ipad对论文写

WXiujie123456·2022-04-01 18:53

Understanding Reload, Repaint, and Re-Layout for UITableView

原文链接：http://iphonedevelopertips.com/cocoa/understanding-reload-repaint-and-re-layout-for-uitableview.htmlLeaningtheObjective-Clanguageisn

Joiningss·2022-03-31 10:04

NN 神经网络 MLP 多层感知机入门步骤可视化 Understanding and coding Neural Networks From Scratch in Python and R翻译

最近在做本科的毕业设计，用到FasterR-CNN，要调整网络结构的时候才发现自己的基础其实挺不扎实的，因此决定从NN和CNN开始重新看起。我翻译了AnalyticsVidhya上一位博主对神经网络的详细、全面地介绍。如果有翻译不恰当之处，请各位及时指正，一起进步！原文地址：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/05/neural-network-fr

Sandwichsauce·2022-03-14 10:30

Raki的读paper小记：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

BERT算是带领NLP全面进入预训练时代的一篇paper，NLPer必读神作模型首先我们要知道bert是一个双向的语言模型，写在标题里面了文中说到，bert模型是直接基于transformer的encoder，并没有做改动为了让BERT处理各种下游任务，我们的输入表示能够明确地表示一个句子和一对句子使用wordpieceembedding每个序列的一个词永远是一个特殊标记[CLS]，bert是希望

爱睡觉的Raki·2022-03-14 07:40

Understanding the Rasa NLU Pipeline

在Rasa项目中，NLU管道定义了将非结构化用户消息转换为意图和实体的处理步骤。它由一系列组件组成，开发人员可以对其进行配置和定制。本文的目的是解释各个组件在RasaNLU管道中扮演的角色，并解释它们之间是如何相互作用的。一、NLUPipelineNLU管道在Rasa的config.yml文件中定义。该文件配置了Rasa用于检测意图和实体的所有步骤。它以文本作为输入开始，一路解析下去，直到将实体和

博士伦2014·2022-03-08 10:25

Understanding JSON Schema

jsonschema在线校验器译自：UnderstandingJSONSchema{"type":"object","properties":{"first_name":{"type":"string"},"last_name":{"type":"string"},"birthday":{"type":"string","format":"date"},"address":{"type":"obj

charlieroro·2022-02-26 15:00

#每日一词#deepen

deepen常和名词situation/relationship/emotion/knowledge/understanding等

yang羊羊楊·2022-02-20 03:48

情绪的解析 Emotions Revealed: Understanding Faces and healing 读书笔记(2/3)

第5章悲伤和痛苦1.很多失去都会带来悲痛：被朋友或者爱人拒绝，由于工作没有达成某个目标而丧失自信心，得不到长者的欣赏或赞美，丧失健康，遗失了非常珍视的物品。有很多词语可以描述悲伤的情绪：心乱如麻，失望，灰心丧气，忧郁，沮丧，受挫，绝望，伤心，无助，痛苦，悲伤，等等。1)在痛苦中会有抗议，而在悲伤中则更多的是听天由命和无助的感觉。痛苦通常会使人主动面对造成这种损失的原因，通常情况下，假如失去的东西再

宝可梦之视角·2022-02-19 18:31

深入理解JSCore <转载>

转自：https://tech.meituan.com/deep_understanding_of_jscore.htmliOS中的JSCoreiOS7之后，苹果对WebKit中的JSCore进行了Objective-C

David_Do·2022-02-16 23:44

Understanding phobias Explore your deepest fears

图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App

不阿绝唱·2022-02-14 14:05

怎么理解Batch Normalization及其Back Propagation

主要参考：cs231nAndrej的讲解国外一个blog:https://kratzert.github.io/2016/02/12/understanding-the-gradient-flow-through-the-batch-normalization-layer.html

麦兜胖胖次·2022-02-14 07:45

Angular JS controller

modeldataresetswhenchangingviewSeetheangulardocsonhowtousecontrollerscorrectly.http://docs.angularjs.org/guide/dev_guide.mvc.understanding_controllerControllersar

前端混合开发·2022-02-14 05:36

Understanding Clojure's Transients

原文链接我们已经从前几篇博客中看到Clojure'spersistenvectors是如何工作的。在第三部分persistentvectortail是如何提升性能的。然而，在性能关键的代码中，这些优化是不够的：在许多情况下，内存分配是非常耗费资源的。你必须分配内存，垃圾回收可能经常停止运行。这是Clojure'stransients被设计的原因-允许不可变数据结构在那些需要高效运行的代码内可变来提

Haylee_k·2022-02-12 07:58

RNN

RNN介绍：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/541458LSTM:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs

顾北向南·2022-02-06 23:50

001-Zhen Shiyin in a Dream Sees the Jade of Spiritual Understanding-013

那僧托于掌上，笑道：“形体倒也是个宝物了！还只没有，实在的好处，须得再镌上数字，使人一见便知是奇物方妙．然后携你到那昌明隆盛之邦，诗礼簪缨之族，花柳繁华地，温柔富贵乡去安身乐业。”Themonktookituponthepalmofhishand/andsaidtoitwithasmile:"Youlooklikeapreciousobject,butyoustilllackrealvalue.I

试遣愚衷·2022-02-05 20:00

nstaggedpointerstring

http://www.infoq.com/cn/articles/deep-understanding-of-tagged-pointer/http://www.cnblogs.com/bbqzsl/p

iPhone·2022-02-05 17:52

《XLNet:Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding》论文笔记

一、摘要因为拥有双向建模的能力，降噪的自编码预训练模型（如BERT）通常会比基于自回归的语言模型拥有更好的效果。但是BERT模型也存在缺陷，如忽略了masked位置之间的依赖关系、预训练和微调之间存在差异（预训练有mask标签，应用在下游任务的时候没有mask标签）。本文提出的XLNet，整合了两大类模型的优点，改进了各自的缺点，主要改进：通过最大化所有可能的分解顺序的排列的期望可能性去学习双向的

XHHP·2021-11-10 14:27

理解 canvas 的 save() 和 restore()

原文链接：https://html5.litten.com/understanding-save-and-restore-for-the-canvas-context/-----------------

大侠叫谁·2021-09-05 14:56

【NLP论文笔记】Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding（MT-DNN）

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1901.11504.pdf基本目录如下：摘要核心思想总结------------------第一菇-摘要------------------1.1论文摘要------------------第一菇-核心思想------------------2.1核心思想------------------第三菇-总结------------------3.

蘑菇轰炸机·2021-06-27 05:02

论文精读 | Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding?

本文是笔者对《IsSpace-TimeAttentionAllYouNeedforVideoUnderstanding?》一文的理解和相关知识总结。原文链接：https://arxiv.org/abs/2102.05095温馨提示：本文第一部分对Nlp中的Transformer做出简单的总结和归纳，属于论文的扩展知识，不需要阅读的友友可以直接阅读第二部分（Motivation）～一切都要从Tran

你的小董_·2021-06-26 17:01

20180617托福全程班强化听力4

一.Listeningskills:Theabilityoflisteningandpronunciation(精听复读）Vocabulary（高频词背单词）Notetaking（记笔记）Understanding

Enchanted995·2021-06-22 15:20

《UNDERSTANDING DEEP LEARNING REQUIRES RETHINKING GENERALIZATION》阅读笔记

文章结论：神经网络极易记忆训练数据，其良好的泛化能力很可能与此记忆有关。正则化不是模型泛化的根本原因。泛化能力是指模型在训练集上的误差能否够接近所有可能测试数据误差的均值。泛化误差：测试数据集误差和训练数据集误差之差。论文的contribution：problematizethetraditionalviewofgeneralizationbyshowingthatitisincapableofd

best___me·2021-06-14 09:21

heap exploit总结

https://sploitfun.wordpress.com/2015/02/10/understanding-glibc-malloc/了解heap内部结构2。

clive0x·2021-06-13 23:10

Solr学习笔记（三）：分词

Analyzer(分析器)https://cwiki.apache.org/confluence/display/solr/Understanding+Analyzers,+Tokenizers,+and

63e29c663713·2021-06-12 14:06

Understanding Neo4j Pipes

match(m)-[x]-(n)wherem.age>30returnm.name,m.age如上查询语句产生如下查询计划：image.pngPipe:Mostpipesaredecorators-theywrapanotherpipe.ParamPipeandNullPipetheonlyexceptiontothisPipeWithSource:将sourcePipe生成的results作为i

中科院_白乔·2021-06-12 05:19

比较好的tutorial

ABeginner'sGuideToUnderstandingConvolutionalNeuralNetworks：https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/A-Beginner%27s-Guide-To-Understanding-Convolutional-Neural-Networks

gzwer·2021-06-10 09:06

PowerBI之行上下文和筛选上下文 · 2

参考资料：https://www.powerbigeek.com/understanding-allselected-function/这篇文章关于ALLSELECTED的原理描述参考上述链接，根据自己的理解总结而成

尺寸千里·2021-06-06 19:49

教妹学Java：深入浅出之美团技术团队解析过的 String.intern

https://tech.meituan.com/2014/03/06/in-depth-understanding-string-intern.html“哦，我想起来了，不挺好一

沉默王二·2021-06-05 12:56

论文阅读笔记：Visualizing and Understanding Convolutional Networks

概要描述这是一篇发表于2014年很经典的论文，形成了很多对卷积神经网络的普遍认识，目前的引用数为1315，主要工作是AlexNet的可视化，以及在此基础上做了一些分析，对于理解卷积神经网络很有裨益。可视化方法可视化方法主要是通过deconv的方法将某一层特征图的Top-k激活反向投射到原图像上，从而判断该激活值主要识别图像的什么部分。这就要求针对每一层都必须有对应的逆向操作。具体而言，对于MaxP

NoneLand·2021-06-04 19:34

Lesson 2: Understanding Your Users

2.1-WhatwillIlearn?2.2-Theimportanceofuserresearch三部分：userfeedback,userresearchmethods,andcreatingpersonas划重点：nottotryandleadtheuserintoanswerswithyourquestionsQ：Imagineyourselfstartinganewfooddeliver

defsign3r·2021-06-04 01:14

376. Wiggle Subsequence

https://discuss.leetcode.com/topic/52076/easy-understanding-dp-solution-with-o-n-java-versionGreedy:https

sherwin29·2021-05-21 04:01

Understanding Cause and Effect3

2.并非所有的因果关系都涉及武力或自然规律。因果关系通常与影响物质现实的自然规律联系在一起，例如，闪电击中了房子，房子着火燃烧。或者一个花盆不小心掉在窗户上，然后掉到地上摔碎了。再或者，一辆汽车超速，没有成功越过挡板，驶离了公路并撞上了一棵树。在这种情况下，科学原则或法律适用（燃烧，重力，惯性)，影响是不可避免的，但至少是可预测的

Fx_·2021-05-20 00:58

“Understanding JSON Schema”官方文档翻译和解读

“UnderstandingJSONSchema”官方文档翻译和解读---Release7.0一.基础{}接受任何有效的JSONtrue接受任何有效的JSON,等同于{}false不匹配任何的JSONtype关键字的基本类型type的值可以是单个,也可以是一个list$schema声明这是一个schema,还可以声明它针对的是哪个特定的版本例如:"$schema":"http://json-sch

47号公路·2021-05-17 11:26

Understanding Cause and Effect14

这些例子包含着有价值的一课，即在调查中关注因果。但是如果我们用那种调查方法来调查一个案例通常是可继续进行的，这堂课将会更加清楚--在时间上从最近的影响推到最早的起因因素，也就是说，推到根本原因。比如，有一段时间内，中东血统住在欧洲的人数增加，如此显著，以致于不久之后一些观察者声称欧洲很可能被称为"欧拉伯"。什么导致了这个改变?分析者发现，几十年来，在政府的同意下，[blessing这里是"U,同意

sxrunn·2021-05-16 15:04

01-Understanding Overdraw理解重绘

Overdraw(过度绘制)描述的是屏幕上的某个像素在同一帧的时间内被绘制了多次。在多层次的UI结构里面，如果不可见的UI也在做绘制的操作，这就会导致某些像素区域被绘制了多次。这就浪费大量的CPU以及GPU资源。当设计上追求更华丽的视觉效果的时候，我们就容易陷入采用越来越多的层叠组件来实现这种视觉效果的怪圈。这很容易导致大量的性能问题，为了获得最佳的性能，我们必须尽量减少Overdraw的情况发生

Viking_Den·2021-05-15 13:27

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