这个英音很special VERB 砍;剁;劈;切If you chop something, you cut it into pieces with strong downward movements of a knife or an axe. Chop the butter into small pieces... 把黄油切成小片. 离婚A divorce is the formal ending of a marriage by law. Numerous marriages now en…

chop() 函数从字符串的末端开始删除空白字符或其他预定义字符. chop(string,charlist) 参数 描述 string 必需.规定要转换的字符串. charlist 可选.规定从字符串中删除哪些字符. 如果未设置该参数,则全部删除以下字符: "\0" - ASCII 0, NULL "\t" - ASCII 9, 制表符 "\n" - ASCII 10, 新行 "\x0B" - ASCII 11, 垂直制表符…

本文根据以下参考资料进行整理: 1.维基百科:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%92%E4%BF%A1%E6%81%AF 2.新浪博客:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6255d20d0100ex51.html     在概率论和信息论中,两个随机变量的互信息(Mutual Information,简称MI)或转移信息(transinformation)是变量间相互依赖性的量度.不同于相关系数,互信息并不局限于实值随机变量,它…

1243. Divorce of the Seven Dwarfs Time limit: 1.0 secondMemory limit: 64 MB After the Snow White with her bridegroom had left the house of the seven dwarfs, their peaceful and prosperous life has come to an end. Each dwarf blames others to be the rea…

10 harsh truths that will help you grow帮你成长的10个残酷事实In the game of life, if it often seems like you’re on the losing end of things, you’re not alone. Life can be one giant conundrum filled with ups and downs. When you feel like you’re experiencing mor…

chop       截去最后一个字符,无论是什么字符 chomp   截去末尾的分隔符(\n),行分隔符由$/决定 $a="ab\n\n\n"; #截去多个空行. $/=""; chomp($a);…

chop是去掉字符串的最后一个字符 chomp是去掉"$/"指定的结尾符号 测试程序一: [perl] #!/bin/perl $tmp = "sincere"; chop($tmp); print "$tmp"; $tmp = "sincere"; chomp($tmp); print "$tmp"; [/perl] 输出: [code] [sincerefly@localhost perl]$ perl…

论文地址: https://arxiv.org/abs/1706.00384 论文简介 该论文探讨了一种与模型蒸馏(model distillation)相关却不同的模型---即相互学习(mutual learning). 蒸馏从一个强大的大型预训练教师网络开始,并向未经训练的小型学生网络进行单向知识转移. 相反,在相互学习中,我们从一群未经训练的学生网络开始,他们同时学习一起解决任务. 具体来说,每个学生网络都有两个的损失函数:一种传统的监督性损失函数,以及一种模仿性的损失函数(mimicry…

1. Introduction Mutual SSL authentication or certificate based mutual authentication refers to two parties authenticating each other through verifying the provided digital certificate so that both parties are assured of the others' identity. In techn…

Mutual Learning to Adapt for Joint Human Parsing and Pose Estimation 2018-11-03 09:58:58 Paper: http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Xuecheng_Nie_Mutual_Learning_to_ECCV_2018_paper.pdf Code: https://github.com/NieXC/pytorch-mula Rela…

Liberty Mutual Property Inspection, Winner's Interview: Qingchen Wang The hugely popular Liberty Mutual Group: Property Inspection Prediction competition wrapped up on August 28, 2015 with Qingchen Wang at the top of a crowded leaderboard. A total of…

[论文标题]RankMBPR:Rank-Aware Mutual Bayesian Personalized Ranking for Item Recommendation ( WAIM 2016: Web-Age Information Management) [论文作者] Lu Yu,Ge Zhou,Chuxu Zhang,Junming Huang [论文链接]Paper(13-pages // Single column) [摘要] 之前的研究表明,基于比较对的方法是最先进的方法,它可以…

还没开始系统性的学习Ruby,最近在看metasploit框架的exploit会涉及到Ruby脚本,也就硬着头皮一遍查阅资料一遍做些笔记吧. Ruby字符串中存在chop和chomp的内置函数.我在http://www.w3cschool.cc/ruby/ruby-string.html中得到的关于Ruby字符串chop和chomp的用法介绍如下:       单从这几句话,还是有些不明白(貌似借鉴于perl语言中的chop和chomp函数的用法),然后百度了一下,我在http://blog.c…

实验室最近用到nmi( Normalized Mutual information )评价聚类效果,在网上找了一下这个算法的实现,发现满意的不多. 浙江大学蔡登教授有一个,http://www.zjucadcg.cn/dengcai/Data/code/MutualInfo.m ,他在数据挖掘届地位很高,他实现这个算法的那篇论文引用率高达三位数.但这个实现,恕个人能力有限,我实在是没有看懂:变量命名极为个性,看的如坠云雾:代码倒数第二行作者自己添加注释why complex,我就更不懂了:最要命…

BACKGROUND The present invention relates generally to multithreaded programming and, more specifically, to mutual exclusion of readers and writers in a multithreaded programming environment. Mutual exclusion is a programming technique that ensures th…

1243. Divorce of the Seven Dwarfs Time limit: 1.0 second Memory limit: 64 MB After the Snow White with her bridegroom had left the house of the seven dwarfs, their peaceful and prosperous life has come to an end. Each dwarf blames others to be the re…

一.解决问题 如何将特征融合与知识蒸馏结合起来,提高模型性能 二.创新点 支持多子网络分支的在线互学习 子网络可以是相同结构也可以是不同结构 应用特征拼接.depthwise+pointwise,将特征融合和知识蒸馏结合起来 三.实验方法和理论 1.Motivation DML (Deep Mutual Learning) 算法思想: ​ 用两个子网络(可以是不同的网络结构)进行在线互学习,得到比单独训练性能更好的网络 损失函数: ​ 传统监督损失函数: ​ 模仿性的损失函数: ​ 单个网络的损…

文章:Deep Mutual Learning 出自CVPR2017(18年最佳学生论文) 文章链接:https://arxiv.org/abs/1706.00384 代码链接:https://github.com/YingZhangDUT/Deep-Mutual-Learning…

目录 1. 动机详述和方法简介 2. 相关工作 3. 方法 3.1 Formulation 3.2 实现 3.3 弱监督学习 4. 实验 4.1 基本实验 4.2 深入实验 [算法和公式很simple,甚至有点naive,但文章的写作不错] 为了让小网络具有大能力,我们通常使用蒸馏.这篇文章提出了一种新方法:深度相互学习(deep mutual learning, DML).与蒸馏法不同,相互学习中存在多个学生共同学习,并且每个学生之间要互相学习.实验还发现了一个惊人的结果:我们不需要piror…

Robust and Fast 3D Scan Alignment Using Mutual Information 使用互信息进行稳健快速的三维扫描对准 https://arxiv.org/pdf/1709.06948.pdf Nikhil Mehta, James R. McBride and Gaurav Pandey Abstract—This paper presents a mutual information (MI) based algorithm for the estimat…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). MIA] Image matching as a diffusion process[…

Point-wise Mutual Information (Yao, et al 2019) reclaimed a clear description of Point-wise Mutual Information as below: \[ PMI(i, j) = \log \frac{p(i,j)}{p(i)p(j)} \\ p(i, j) = \frac{\#(i,j)}{\#W} \\ p(i) = \frac{\#(i)}{\#W} \] where \(\#(i)\) is th…

php chop()函数 语法 chop()函数是什么意思? php chop函数是rtrim函数的别名,作用与rtrim函数是相同的,删除字符串右边的空格或其他预定义字符,语法是chop(string,charlist),返回经过charlist规则处理后的字符串深圳大理石平台 作用:chop函数是rtrim函数的别名,作用与rtrim函数是相同的,删除字符串右边的空格或其他预定义字符 语法:chop(string,charlist) 参数: 参数 描述 string 需要处理的字符串 cha…

  半全局立体匹配算法Semi-Global Matching,SGM由学者Hirschmüller在2005年所提出1,提出的背景是一方面高效率的局部算法由于所基于的局部窗口视差相同的假设在很多情况下并不成立导致匹配效果较差:而另一方面全局算法虽然通过二维相邻像素视差之间的约束(如平滑性约束)而得到更好的匹配效果,但是对内存的占用量大,速度慢.为了结合两者的优点,同时避免两者的缺点,SGM算法依旧采用全局框架,但是在计算能量函数最小化的步骤时使用高效率的一维路径聚合方法来代替全局算法中的二维最…

两个随机变量的独立性表示两个变量X与Y是否有关系(贝叶斯可证),但是关系的强弱(mutual dependence)是无法表示的,为此我们引入了互信息. 其中 p(x,y) 是 X 和 Y 的联合概率分布函数,而p(x)和p(y)分别是 X 和 Y 的边缘概率分布函数. 在连续随机变量的情形下,求和被替换成了二重定积分:     其中 p(x,y) 当前是 X 和 Y 的联合概率密度函数,而p(x)和p(y)分别是 X 和 Y 的边缘概率密度函数. 互信息量I(xi;yj)在联合概率空间P(XY…

Mutal Information, MI, 中文名称:互信息. 用于描述两个概率分布的相似/相关程度. 常用于衡量两个不同聚类算法在同一个数据集的聚类结果的相似性/共享的信息量. 给定两种聚类结果\(X,Y\), 现在用MI来衡量它们之间的相似程度 计算方式为: \[ MI(X, Y) = \sum_{u \in U} \sum_{v in V} p(u, v)log \frac{p(u, v)}{p(u)p(v)} \] 其中\(U=set(X), V = set(Y)\)(set()为去重…

实例 移除字符串右侧的字符: <?php$str = "Hello World!";高佣联盟 www.cgewang.comecho $str . "<br>";echo chop($str,"World!");?> 定义和用法 chop() 函数移除字符串右侧的空白字符或其他预定义字符. 语法 chop(string,charlist) 参数 描述 string 必需.规定要检查的字符串. charlist 可选.规定从…

原文链接 小样本学习与智能前沿 . 在这个公众号后台回复"200708",即可获得课件电子资源. 为了减轻噪音伪标签的影响,文章提出了一种无监督的MMT(Mutual Mean-Teaching)方法,通过在迭代训练的方式中使用离线精炼硬伪标签和在线精炼软伪标签,来学习更佳的目标域中的特征.同时,还提出了可以让Traplet loss支持软标签的soft softmax-triplet loss". 该方法在域自适应任务方面明显优于所有现有的Person re-ID方法,改进…

[论文阅读笔记] Adversarial Mutual Information Learning for Network Embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 实验结果 参考文献 (1) 解决问题 现有的基于GAN的方法大多都是先假设服从一个高斯分布,然后再来学习节点嵌入(匹配节点嵌入向量服从这个假设的先验分布). 这可能存在两个问题: 一个问题是(由于真实数据是有很多噪声的,所以会为GAN模型学习的分布带来很多噪声)很难从节点向量表示中区分出噪声节点,因为所有节点都是服从…