随机挑战Part4 - 程序员宅基地

随机跳题挑战总结 Part4

前言这次挑战除了和WYCdalao,XXYdalaoWYCdalao,XXYdalaoWYCdalao,XXYdalao外，还加了一个LWjulaoLWjulaoLWjulao。哦对还有一个ZYCZYCZYCbigvegetablechickencaijicaijicaiji...link:link:link:LWdalao的随机挑战总...

随机挑战总结 Part3

标签：随机挑战Part3 我太菜了

今天纪中没有题目，所以闲的发慌又来随机跳题。上次由于被dalaodalaodalao们嘲讽说题目太简单了qwqqwqqwq，所以这次跳的是3道紫题。然而我的题目还是最简单的qwqqwqqwq。再次准备被dalaodalaodalao嘲讽(2/...

《3GPP长期演进(LTE)技术原理与系统设计》part2

标签： lte 4g

第4章 LTE无线传输技术 125 4.1 双工方式 125 4.1.1 FDD双工方式 125 4.1.2 TDD双工方式 125 4.1.3 H-FDD双工方式 126 4.2 宏分集的取舍 127 4.2.1 宏分集技术在WCDMA中的应用情况 128 4.2.2 LTE系统对宏分集的取舍 ...

随机挑战总结 Part2

标签：水博客qwq

随机挑战 Part1Part1Part1算是放弃了，10天才写完题目。。。这次和 WYCdalao 和 XXYdalao 又进行了一次随机挑战。这次是每人在洛谷上随机跳3道蓝题。结果两位大爷吊打我qwqqwqqwq，比我早了8h8h8h完成。还是太菜...

随机part交换：细粒度识别的增强模型泛化和可解释性

标签：深度学习机器学习神经网络

为此，我们提出了一种新的随机部分交换（SPS）方案来解决这个问题，对样本之间的部分特征进行元素交换，以在训练期间注入噪声。它具有类似于Dropout（什么是Dropout）的正则化效果，这促进了更多的神经元来表示概念...

3D Object DetectionFrom Point Cloud With Part-Awareand Part-Aggregation Network【翻译】

标签：目标检测深度学习神经网络

基于激光雷达点云的3D目标检测是三维场景理解中的一个具有挑战性的问题，具有许多实际应用。在本文中，在原始工作PointRCNN基础上扩展到一种新颖且强大的基于点云的3D检测框架，即部分感知和聚合神经网络(Part-A2 ...

《3GPP长期演进(LTE)技术原理与系统设计》Part1

标签： LTE入门级 4G

本书作者全部为3GPP各工作组参会代表...9.3.5 家庭基站带来的挑战 434 9.3.6 物理层传输技术 434 9.3.7 自组织网络 437 9.3.8 频谱灵活使用与频谱共享 437 9.3.9 E-MBMS增强 437 9.4 小结 437 参考文献 438 缩略语 439

基于ARIMA、SVM、随机森林销售的时间序列预测

标签：随机森林 r语言

视频：机器学习助推精准销量预测 part1支持向量机SVM、支持向量回归SVR和R语言网格搜索超参数优化实例，时长07:24扎对，将产品粗略分为：基本款和时装。对于基本款，每年都没什么大变化，国际流行的影响也不大，那么...

PCB：Beyond Part Models: Person Retrieval with Refined Part Pooling（论文阅读笔记）

标签： PCB RPP ReID

ECCV2018年的论文论文原文：原文链接本文是阅读的arXiv上的论文，与发表在ECCV2018上的原文细微差别。...part发现的一个先决条件是每个 part 都要定位好。本文不采用姿态估计等外部线索直接定位 pa...

强监督细粒度分类：Part-based R-CNNs

标签： pytorch python 深度学习

PDF链接细粒度分类的一种方法是基于定位-识别，又可以继续分为强监督和弱监督两种。这篇文章是ECCV 2014的一篇强监督细粒度图像检测。摘要目前已有的姿势规范化表示的方法，由于对象检测的困难，通常在测试时...

(TPAMI 2020) Part-A^2 Net

标签： 3d 深度学习计算机视觉

LiDAR点云的3D目标检测是3D场景理解中的一个具有挑战性的问题，具有许多实际应用。在本文中，我们将我们的初步工作PointRCNN扩展到一个新颖且强大的基于点云的3D目标检测框架，即部分感知和聚合神经网络（Part-A2A^...

【PAT】part average testing[零件平均测试]

标签： PAT part average testing

从≥6个批次中抽取30个随机零件（与晶圆批次有5个区域不同的管芯）。在早期包括表征批次为每个测试设置建立一个“稳健平均值”（µ），μ=统计中值，并根据四分位数（Q3和Q1）测量值计算出一个“稳健sigma”，即σ...

区块链零知识证明：STARKs, Part II

干货 | STARKs, Part I: 多项式证明在本系列的上一篇文章中，我们谈到了，如何能够做出一些非常有意思且简洁的计算证明，比如通过利用多项式复合和除法技术，证明你算出了第一百万个斐波那契数。但是，它依托于一...

分片的理念与挑战，Part-2：区块链分片悬而未决的问题

干货 | 区块链分片的理念与挑战，Part-1 在连载中的第一部分，我们讨论了为什么要做区块链分片及其他的重要概念。在本文中，我们从更前沿的角度来看分片，包含分片尚未解决的两大挑战：数据有效性和数据可用性。 ...

文献记录(part68)--K- 近邻分类器鲁棒性验证:从约束放松法到随机平滑法

标签：机器学习

K- 近邻分类器鲁棒性验证:从约束放松法到随机平滑法摘要本文研究 K- 近邻分类器的鲁棒性验证问题 . 形式化鲁棒性验证的目标是计算分类器在给定样本点上的最小对抗扰动的精确值或者最小对抗扰动的非平凡下界 . ...

伪随机信号的频谱特性_图上的频谱偏向随机游动

标签： python java 人工智能

伪随机信号的频谱特性总览 (Overview) Graph embedding methods have gained prominence in a wide variety of tasks including pattern recognition, low-dimensional embedding, clustering, anomaly detection, ...

自然语言处理：系统性地阐述了自然语言处理的任务定义、方法、工具及挑战。

标签：自然语言处理人工智能语言模型

1970年代中期，美国科学家提出了一个重要的问题：如何建造出具有自我意识的机器？这是一个极其重大的技术课题，在当时，这被认为是对人类技术发展前景的深刻考验。很快，随着这项工作的推进，自然语言处理也成为了...

亚瑟王的「随机」挑战：从交互到非交互式零知识证明——探索零知识证明系列（四）

标签：区块链零知识证明密码学

本文作者：郭宇本文已更新至Github ... “Challenges are at times an indication of Lord's trust in you.” 挑战，有时是上天信任你的一种表现。― D. Todd Christ...

详解各种LLM系列｜（4）GLM（GPT国内最强开源平替）模型架构、预训练技术详解（Part-1）

标签：人工智能 nlp 自然语言处理

本文就GLM的基础构架和预训练方式，深入浅出地分析GLM为何实现如此出众的效果。

Transformer通俗笔记：从Word2Vec、Seq2Seq逐步理解到GPT、BERT

标签： bert transformer 深度学习

我在写上一篇博客《》时，有读者在文章下面评论道：“july大神，请问BERT的通俗理解还做吗？”，我当时给他发了张俊林老师的BERT文章，所以没太在意。直到今天早上，刷到CSDN上一篇讲BERT的文章，号称一文读懂，我读...

Pose-guided Visible Part Matching for Occluded Person ReID

标签：计算机视觉 pytorch 深度学习

Abstract Occluded person re-identification is a challenging task as the appearance varies substantially ... To address this issue,we propose a Pose-guided Visible Part Matching (PVPM) method that jointl