在英文论文的编辑加工中,常会遇到such as, for example, e. g. , i. e. , etc. 和et al. 的错误及混淆使用.这里,举例分析这几个词的意义,并阐述其正确用法. 1)        such as.常列举同类人或事物中的几个例子. 其典型的表示式为a plural + such as + single instance( s) of the group to which the plural refers. 正确使用的是: The Arts Faculty

要写论文了,但论文里有一大堆公式,感觉很麻烦,经过询问同学知道有tex这么个东西,可以像写代码一样写论文,许多论文的格式都有相关的模板,所以学习一下,这里记录一下环境安装. texlive和texstudio的关系我理解为一个是编译环境,一个是编辑器,可能你看到网上有说用ctex自带的winedt作为编辑器,但我用了之后感觉还是texstudio好啊,自带补全和预览. 首先安装texlive: 下载地址:http://tug.org/texlive/acquire-netinstall.html

2019年主动学习有哪些进展?答案在这三篇论文里 目前推广应用的机器学习方法或模型主要解决分类问题,即给定一组数据(文本.图像.视频等),判断数据类别或将同类数据归类等,训练过程依赖于已标注类别的训练数据集.在实验条件下,这些方法或模型可以通过大规模的训练集获得较好的处理效果.然而在应用场景下,能够得到的数据实际上都没有进行人工标注处理,对这些数据进行类别标注所耗费的人力成本和时间成本非常巨大.在一些专门的应用领域,例如医学图像处理,只有专门学科的专业医生能够完成对医学影像图像的数据标注.显然,

和S5933比较起来,开发PLX9054比较不幸,可能是第一次开发PCI的缘故吧.因为,很多PCI的例子都是对S5933,就连微软出版的<Programming the Microsoft Windows Driver Model>都提供了一个完整的S5933的例子. 在这篇有关DDK的开发论文里.我将分两个例子来构建PLX9054的驱动,第一个,是对<Windows2000 设备驱动程序设计指南>里的分段DMA例子的扩充,它的结构比较简单,对理解DDK的运作很有帮助:第二个,我将

最近对人工智能领域的 AI 加速芯片感兴趣,在翻阅 Google 的第一代 TPU 论文时,在相关工作中看到了 DaDianNao,PuDianNao,ShiDianNao.看的我一脸懵逼,这是什么?汉语拼音吗?后来经过搜索,发现这是中科院计算所的一系列研究成果,后来直接催生了国内芯片独角兽 -- 寒武纪的诞生. 故事得从20年前说起,当时江西南昌有俩亲兄弟,哥哥叫陈云霁,弟弟陈天石.他们分别于97.01 年先后考入中国科学大学少年班学习,后来攻读研究生时,哥哥在计算所跟胡伟武(龙芯之父)做芯片

  他山之石,可以攻玉. 话说本人从毕业到现在一直在某 B 公司工作,前些年折腾过不少开发方式和工具,但总觉得或许有更好的方案,所以很好奇其它公司内部是如何工作的,我曾经浏览过某 Y 公司内部无所不包的 TWiki,也拜访过某 F 总部了解他们的开发流程,但对某 G 公司却了解不多,只零零碎碎知道一些,这两天抽空梳理了之前收集到的各种资料,希望能给 FEX 后续改进提供参考. 注意:以下内容主要信息来自网上收集.『In The Plex』这本书及闲聊,纯粹为了技术交流和讨论,仅代表个人观点,本人

在此前的两篇博客中所介绍的两个论文,分别介绍了encoder-decoder框架以及引入attention之后在Image Caption任务上的应用. 这篇博客所介绍的文章所考虑的是生成caption时的与视觉信息无关的词的问题,如"the"."of"这些词其实和图片内容是没什么关系的:而且,有些貌似需要视觉特征来生成的词,其实也可以直接通过语言模型来预测出来,例如"taking on a cell"后生成"phone".

在上一篇博客中介绍的论文"Show and tell"所提出的NIC模型采用的是最"简单"的encoder-decoder框架,模型上没有什么新花样,使用CNN提取图像特征,将Softmax层之前的那一层vector作为encoder端的输出并送入decoder中,使用LSTM对其解码并生成句子.模型非常直观,而且比常规的encoder-decoder框架还要简单一点(图像特征只在开始时刻输入了decoder,此后就不输入了),但是训练的过程非常讲究,因此取得了20

R-CNN论文翻译 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构 2017-11-29 摘要         过去几年,在权威数据集PASCAL上,物体检测的效果已经达到一个稳定水平.效果最好的方法是融合了多种图像低维特征和高维上下文环境的复杂结合系统.在这篇论文里,我们提出了一种简单并且可扩展的检测算法,可以将mAP在VOC2012最

转载请注明作者:梦里茶 Object Detection,顾名思义就是从图像中检测出目标对象,具体而言是找到对象的位置,常见的数据集是PASCAL VOC系列.2010年-2012年,Object Detection进展缓慢,在DPM之后没有大的进展,直到CVPR2014,RBG大神(Ross Girshick)把当时爆火的CNN结合到Detection中,将PASCAL VOC上的准确率提高到53.7%,本文为你解读RBG的CVPR2014 paper: Rich feature hierar

前天看了 criss-cross 里的注意力模型  仔细理解了  在: https://www.cnblogs.com/yjphhw/p/10750797.html 今天又看了一个注意力模型 <Self-Attention Generative Adversarial Networks>   https://arxiv.org/pdf/1805.08318v1.pdf 里边关键的还是注意力机制,又花了一个小时理解了下,感觉这种方式能够带来另一种视野的扩大,其中cnn是通过不断卷积扩大视野. 而

四年前第一次看到<100+ Times FasterWeighted Median Filter (WMF)>一文时,因为他附带了源代码,而且还是CVPR论文,因此,当时也对代码进行了一定的整理和解读,但是当时觉得这个算法虽然对原始速度有不少的提高,但是还是比较慢.因此,没有怎么在意,这几天有几位朋友又提到这篇文章,于是把当时的代码和论文又仔细的研读了一番,对论文的思想和其中的实现也有了一些新的新的,再次做个总结和分享. 这篇文章的官网地址是:http://www.cse.cuhk.edu.h

转自<知乎>如何写好一篇高质量的IEEE/ACM Transaction级别的计算机科学论文? 问题: 作为一个博士生,一直为写论文头疼,读过很多高质量论文,觉得写的真好,但是轮到自己写总是力不从心. 最讨厌的是活生生的把一个A级别的idea写成C质量的论文….. 在这里的高质量限于IEEE/ACM Transaction级别,或者同等级别的Conference, 例如SIGKDD,CVPR,STOC,CCS之类 看过很多如何写论文的文章或者视频, 但都面向的是如何写论文, 而不是如何写Tra

题解 (搬运一个原来博客的论文题) 抱着板题的心情去,结果有大坑 就是S == T的时候也一定要走,++K 我发现按照论文写得\(O(n \log n + m + k \ log k)\)算法没有玄学A*快,不开心啊(或者我松教水平不高啊) 论文里主要是怎么样呢,把所有边反向,从T开始求最短路,然后求一个最短路树,求法就是把新边权改成 原来的边权 + 终点最短路 - 起点最短路 如果新边权是0,那么这条边就在最短路树里,如果有很多条边边权是0就随便选一条 然后我们对于每个点走一条不同于最短路的路

论文概况 论文名:Towards Accurate Multi-person Pose Estimation in the Wild 作者(第一作者)及单位:George Papandreou, 谷歌 发表期刊/会议:CVPR2016 被引次数(截止到发博日期,以谷歌学术为数据来源):52 主要方法 论文实现的是多人的姿态估计,使用的是自顶向下(top-down)的方法,即:先由目标检测方法把人检测出来,然后再进行单人的姿态估计.这篇论文的总体流程是:第一步,使用Faster-RCNN进行人的检

前言 懒癌翻了,这篇不想写overview了,公式也比较多,今天有(zhao)点(jie)累(kou),不想一点点写latex啦,读论文的时候感觉文章不错,虽然看似很多数学公式,其实都是比较基础的公式,文章也比较细,从网上找了两篇较好的讲解,引用连接在每篇文章前面. 文章1 https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html#undefined Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性.虽然有

他山之石,可以攻玉. 话说本人从毕业到现在一直在某 B 公司工作,前些年折腾过不少开发方式和工具,但总觉得或许有更好的方案,所以很好奇其它公司内部是如何工作的,我曾经浏览过某 Y 公司内部无所不包的 TWiki,也拜访过某 F 总部了解他们的开发流程,但对某 G 公司却了解不多,只零零碎碎知道一些,这两天抽空梳理了之前收集到的各种资料,希望能给 FEX 后续改进提供参考. 注意:以下内容主要信息来自网上收集.『In The Plex』这本书及闲聊,纯粹为了技术交流和讨论,仅代表个人观点,本人从未

此文章的主旨是希望过于专注.NET程序员在做好工作.写好.NET程序的同时,能分拨出一点时间接触一下.NET之外的东西(例如10%-20%的时间),而不是鼓动大家什么都去学最后什么都学不精,更不是说.NET不行或劝大家放弃.NET.恕我愚钝,此主旨在文中表达不够清楚,看评论中很多朋友误解了,特此说明. 另外,本文中的观点并不全部是我个人的想法,相当一部分来自我以前聊过天的某些大牛,他们很多来自微软.百度.腾讯等知名企业,并且很多已经成为技术骨干,我曾经从他们那里受益匪浅,于是我把他们的指教结合自

中心思想 继Relation Network实现可学习的nms之后,MSRA的大佬们觉得目标检测器依然不够fully learnable,这篇文章类似之前的Deformable ROI Pooling,主要在ROI特征的组织上做文章,文章总结了现有的各种ROI Pooling变体,提出了一个统一的数学表达式,藉由这个表达式,提出完全可学习,无人工设计的Region特征,据Han Hu大佬的讲座所说,这篇文章现在只是提出了一种行得通的方案,还没有研究清楚,性能比Deformable Conv那篇文

R-CNN论文翻译 <Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation> 用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构 文章出处:https://www.cnblogs.com/pengsky2016/. 摘要:         过去几年,在权威数据集PASCAL上,物体检测的效果已经达到一个稳定水平.效果最好的方法是融合了多种图像低维特征和高维上下文环境的复杂结合系统.在这篇论文里

目录 1.Memory Networks 框架 流程 损失函数 QA 问题 一些扩展 小结 2.End-To-End Memory Networks Single Layer 输入模块 算法流程 Multiple Layer 网络参数设置细节 QA 问题 3 Key-Value Memory Networks 4 Dynamic Memory Networks Input Module Question Module Episodic Memory Module Attention mechan