Classifification of Hyperspectral and LiDAR Data Using Coupled CNNs 来源:IEEE TGRS 2020 下载:https://arxiv.org/abs/2002.01144 Abstract 本篇论文的主要工作就是基于信息融合的分类任务. 在这篇论文中,作者通过使用两个耦合的CNN,提出一种融合高光谱和LiDAR数据的框架.设计一个CNN从高光谱数据中了解光谱空间特征,另一个则用于捕获来自LiDAR数据.它们都由三个卷积层组成…

A³CLNN: Spatial, Spectral and Multiscale Attention ConvLSTM Neural Network for Multisource Remote Sensing Data Classification 有效利用信息多个数据源的问题已成为遥感领域一个相关但具有挑战性的研究课题.在本文中,我们提出了一种新的方法来利用两个数据源的互补性:高光谱图像(HSI)和光检测与测距(LiDAR)数据.具体来说,我们开发了一种新的双通道空间,频谱和多尺度注意力卷积…

特别声明:本文来源于掘金,"预留"发表的[Apache Calcite 论文学习笔记](https://juejin.im/post/5d2ed6a96fb9a07eea32a6ff) 最近在关注大数据处理的技术和开源产品的实现,发现很多项目中都提到了一个叫 Apache Calcite 的东西.同样的东西一两次见不足为奇,可再三被数据处理领域的各个不同时期的产品提到就必须引起注意了.为此也搜了些资料,关于这个东西的介绍2018 年发表在 SIGMOD 的一篇论文我觉得是拿来入门最合适…

最近课程作业让阅读了这篇经典的论文,写篇学习笔记. 主要是对论文前半部分Lasso思想的理解,后面实验以及参数估计部分没有怎么写,中间有错误希望能提醒一下,新手原谅一下. 1.整体思路 作者提出了一种收缩和选择方法Lasso,这是一种可以用于线性回归的新的估计方法.它具有子集选择和岭回归的各自的优点.像子集选择一样可以给出具有解释力的模型,又能像岭回归一样具有可导的特性,比较稳定.同时避免了子集选择不可导,部分变化引起整体巨大变化这一不稳定的缺点.以及岭回归不能很好的收缩到0的缺点. 2.对文章…

先附上论文链接  https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf 最近在自学MIT的6.824分布式课程,找到两个比较好的github:MIT课程<Distributed Systems >学习和翻译 和 https://github.com/chaozh/MIT-6.824-2017 6.824的Lab 2 就是实现Raft算法.Raft是一种分布式一致性算法,提供了和paxos相同的功能和性能,但比paxos要容易理解很多…

文章下载地址:A Surface Defect Detection Method Based on Positive Samples 第一部分  论文中文翻译 摘要:基于机器视觉的表面缺陷检测和分类可以大大提高工业生产的效率.利用足够的已标记图像,基于卷积神经网络的缺陷检测方法已经实现了现有技术的检测效果. 然而在实际应用中,缺陷样本或负样本通常难以预先收集,并且手动标记需要耗费大量时间.本文提出了一种仅基于正样本训练的新型缺陷检测框架. 其检测原理是建立一个重建网络,如果它们存在,可以修复样本…

论文题目: WIKIQA: A Challenge Dataset for Open-Domain Question Answering 论文代码运行: 首先按照readme中的提示安装需要的部分 遇到的问题: theano的一些问题,主要是API改动 下面是解决方法 首先安装 https://stackoverflow.com/questions/39501152/importerror-no-module-named-downsample 代码改动如下所示: 论文内容: 摘要: 介绍本文主要…

Coursera课程<Python Data Structures> 密歇根大学 Charles Severance Week6 Tuple 10 Tuples 10.1 Tuples Are Like Lists 元组是另外一种序列,它的方法和list挺像的.它的元素也是从0开始计数. >>> x = ('Glenn', 'Sally', 'Joseph') >>> print(x[2]) Joseph >>> y = (1, 9, 2)…

2.CSV Data Set Config 1)添加 CSV Data Set Confi 2)配置CSV Data Set Config 3)添加HTTP请求,引用参数,格式 ${} 4)执行HTTP请求,察看结果树 5)CSV Data Set Config 各个字段的含义 Filename:文件名,保存参数化数据的文件目录,可选择相对或者绝对路径(建议填写相对路径,避免脚本迁移时需要修改路径): File encoding:文件的编码格式,可以不填写,默认为ANSI:如果有中文,建议utf…

关于 CSV Data Set Config 的一些介绍之前已经梳理过了,可以参考: https://www.cnblogs.com/xiaoyu2018/p/10184127.html . 今天主要是对于HTTP请求读取CSV文件的数据的一些思路整理,记录的步骤可能比较啰嗦,但有对比就比较好理解. 首先,先添加相应的测试计划.线程组.HTTP请求 以及 CSV Data Set Config 1.测试计划的线程数为1,循环数为1的前提下,修改Sharing mode 数据:线程组A(请求A1)…

300 秒带你吃透大数据! https://mp.weixin.qq.com/s/VWaqRig6_JBNYC1NX7NQ-Q 手把手教你入门Hadoop(附代码&资源) https://mp.weixin.qq.com/s/aYFA9vt4bSEi7a0Nj47AgQ…

一. 算法概述 本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法.与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度.针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS).而SSD算法则利用不同卷积层的 个).最后将前面三个计算结果分别合并然后传给loss层. 二. Default box 文章的核心之一是作者同时采用lower和upper的featur…

一. 算法概述 本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法.与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度.针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS).而SSD算法则利用不同卷积层的 feature map 进行综合也能达到同样的效果.文章的核心之一是同时采用lower和upper的feature map做检测.          …

这是一个导读,可以快速找到我记录的关于人工智能(深度学习)加速芯片论文阅读笔记. ISSCC 2017 Session14 Deep Learning Processors: ISSCC 2017关于Deep Learning Processors的Slides笔记,主要参考了[1]中的笔记,自己根据paper和slides读一遍,这里记一下笔记,方便以后查阅. 14.1 A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28…

\(2019\)国家集训队论文<整点计数>命题报告 学习笔记/\(Min25\) 补了个大坑 看了看提交记录,发现\(hz\)的\(xdm\)早过了... 前置知识,\(HAOI\)<圆上的整点> 题目要求计算所有\((x,y),\)满足\(x^2+y^2=r^2\)的点数 这个题尽管原来做过,但是当时式子都是别人带着推的,并不知道深层原因,今天才发现这个和复数有关 先自己推一下式子 \(x^2+y^2=r^2\) \(y^2=r^2-x^2\) \(y^2=(r-x)(r+x)\…

  Sparse Filtering 是一个用于提取特征的无监督学习算法,与通常特征学习算法试图建模训练数据的分布的做法不同,Sparse Filtering 直接对训练数据的特征分布进行分析,在所谓"好特征"的指导下构建目标函数来进行优化,其中只涉及一个可调参数.本文将主要讨论两个问题: (1)什么样的特征是好的特征: (2)如何利用好特征的条件来构造 Sparse Filtering 的目标函数. 目录链接 (一)网络结构与特征矩阵 (二)好特征的刻画 (三)目标函数的建立和求解…

  Sparse Filtering 是一个用于提取特征的无监督学习算法,与通常特征学习算法试图建模训练数据的分布的做法不同,Sparse Filtering 直接对训练数据的特征分布进行分析,在所谓"好特征"的指导下构建目标函数来进行优化,其中只涉及一个可调参数.本文将主要讨论两个问题: (1)什么样的特征是好的特征: (2)如何利用好特征的条件来构造 Sparse Filtering 的目标函数. 目录链接 (一)网络结构与特征矩阵 (二)好特征的刻画 (三)目标函数的建立和求解…

  Sparse Filtering 是一个用于提取特征的无监督学习算法,与通常特征学习算法试图建模训练数据的分布的做法不同,Sparse Filtering 直接对训练数据的特征分布进行分析,在所谓"好特征"的指导下构建目标函数来进行优化,其中只涉及一个可调参数.本文将主要讨论两个问题: (1)什么样的特征是好的特征: (2)如何利用好特征的条件来构造 Sparse Filtering 的目标函数. 目录链接 (一)网络结构与特征矩阵 (二)好特征的刻画 (三)目标函数的建立和求解…

前言 这是一篇学习笔记. 学习的材料来自Jay Kreps的一篇讲Log的博文. 原文很长,但是我坚持看完了,收获颇多,也深深为Jay哥的技术能力.架构能力和对于分布式系统的理解之深刻所折服.同时也因为某些理解和Jay哥观点吻合而略沾沾自喜. Jay Kreps是前Linkedin的Principal Staff Engineer,现任Confluent公司的联合创始人和CEO,Kafka和Samza的主要作者. 所谓笔记,就是看了文章,提笔就记,因为Jay哥本身本章组织的太好,而其本身的科学素…

CUBRID 是一个全面开源,且完全免费的关系数据库管理系统.CUBRID为高效执行Web应用进行了高度优化,特别是需要处理大数据量和高并发请求的复杂商务服务.通过提供独特的最优化特性,CUBRID可以支持更多的并发请求,更少的响应时间. CUBRID这个名称,实际上是两个单词的组合:"Cube"(立方体)和"Bride"(桥梁).对CUBRID而言,"Bride"代表"data bridge"(数据桥),而"Cub…

      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     OpenCV学习笔记大集锦 整理了我所了解的有关OpenCV的学习笔记.原理分析.使用例程等相关的博文.排序不分先后,随机整理的.如果有好的资源,也欢迎介绍和分享. 1:OpenCV学习笔记 作者:CSDN数量:55篇博文网址:http://blog.csdn.net/column/details/opencv-manual.html 2:部分OpenCV的函数解读和原理解读 作者:梦想腾飞数量:20篇博文网址:http:/…

Hadoop学习笔记(2) ——解读Hello World 上一章中,我们把hadoop下载.安装.运行起来,最后还执行了一个Hello world程序,看到了结果.现在我们就来解读一下这个Hello Word. OK,我们先来看一下当时在命令行里输入的内容: $mkdir input $cd input $echo "hello world">test1.txt $echo "hello hadoop">test2.txt $cd .. $bin/ha…

Hadoop学习笔记(2) ——解读Hello World 上一章中,我们把hadoop下载.安装.运行起来,最后还执行了一个Hello world程序,看到了结果.现在我们就来解读一下这个Hello Word. OK,我们先来看一下当时在命令行里输入的内容: $mkdir input $cd input $echo "hello world">test1.txt $echo "hello hadoop">test2.txt $cd .. $bin/ha…

本文档是学习RDD经典论文<Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing>的学习笔记. date:2016/8/3 author:wangxl 1 引言 一种分布式的内存抽象,称为弹性分布式数据集(RDD,Resilient Distributed Datasets). 2 弹性分布式数据集(RDD) 2.1 目标 目标:为基于工作集的应用(即多个并行操作…

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0  2013-04-08   声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主…

http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/8710462 OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 2013-03-23 17:44 16963人阅读 评论(28) 收藏 举报  分类: 机器视觉(34)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   KAZE系列笔记: OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 OpenCV学习笔记…

1.说明 本文对LDA原始论文的作者所提供的C代码中LDA的主要逻辑部分做凝视,原代码可在这里下载到:https://github.com/Blei-Lab/lda-c 这份代码实现论文<Latent Dirichlet Allocation>中介绍的LDA模型.用变分EM算法求解參数. 为了使代码在vs2013中执行.做了一些微小修改,但不影响原代码的逻辑. vs2013project可在我的资源中下载: http://download.csdn.net/detail/happyer88/8…

FastText是Facebook开发的一款快速文本分类器,提供简单而高效的文本分类和表征学习的方法,不过这个项目其实是有两部分组成的,一部分是这篇文章介绍的 fastText 文本分类(paper:A. Joulin, E. Grave, P. Bojanowski, T. Mikolov, Bag of Tricks for Efficient Text Classification(高效文本分类技巧)), 另一部分是词嵌入学习(paper:P. Bojanowski*, E. Grave*…

占坑,待填 I Intro 首先我们考虑这样一个问题 给定一个正整数\(p(p<=1e8)\),请判断它是不是质数 妈妈我会试除法! 于是,我们枚举$ \sqrt p$ 以内的所有数,就可以非常轻松地得到一定正确的答案. 贴一小段代码 bool check(int n) { if(n==1) return false; for(int i=2;i*i<=n;++i) if(!(n%i)) return false; return true; } \(Extra\):给定\(p(p<=1e…

前段时间看了YOLO的论文,打算用YOLO模型做一个迁移学习,看看能不能用于项目中去.但在实践过程中感觉到对于YOLO的一些细节和技巧还是没有很好的理解,现学习其他人的博客总结(所有参考连接都附于最后一部分“参考资料”),加入自己的理解,整理此学习笔记. 概念补充:mAP:mAP是目标检测算法中衡量算法精确度的一个指标,其涉及到查准率(Precision)和查全率(Recall).对于目标检测任务,对于每一个目标可以计算出其查准率和查全率,多次实验进行统计,可以得到每个类有一条P-R曲线,曲线下…