笔者刚刚接触到TEX排版,相关知识完全空白,用了两天时间学习并完成了一篇论文的完整排版. 期间遇到不少小问题,着实辛苦,分享至上,现将其解决办法总结归纳,共同学习.     一.工具介绍 TeX是一个很好排版工具,在学术界十分流行,特别是数学.物理学和计算机科学界. CTeX是TeX中的一个版本,指的是CTeX 中文套装的简称.CTeX中文套装是基于 Windows 下的 MiKTeX系统,集成了编辑器 WinEdt及其他的处理软件,并增加了对中文的完整支持. BibTeX是一种格式和一个程序,

作者:viewmode=contents">龙心尘 && viewmode=contents">寒小阳 时间:2016年3月. 出处:http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50900070 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50903562 声明:版权全部,转载请联系作者并注明出处 1.文章声明 博主是围棋小白.下棋规则都记不清

很久之前试着写一篇深度学习的基础知识,无奈下笔之后发现这个话题确实太大,今天发一篇最近看的论文Fast RCNN.这篇文章是微软研究院的Ross Girshick大神的一篇作品,主要是对RCNN的一些改进,但是效果十分明显,paper和项目的地址都能从Ross Girshick的主页找到:http://people.eecs.berkeley.edu/~rbg/ 刚刚接触深度学习,难免纰漏很多,还请大神指教. 自己的百度云里也有一些相关内容http://pan.baidu.com/s/1o79N

我们搞科研的很重要的一个环节就是文献的阅读!关于如何阅读文献?读什么,怎么读?结合我自己的体会,我想这里的关键在于要让我们通过这种方式的学习,学会看懂作者的思想.思路和科学方法,从中学习论文作者发现问题.提出问题.解决问题的过程.一篇学术论文,大致可以分成如下八个部分:论文题目,作者姓名与单位,论文中英文摘要,论文引言或引论,正文:可以是一节或几节,结论与致谢,参考文献,附录. :)一篇学术论文在手,怎么去阅读呢?一般可以有下面几个步骤:(1)看论文题目 看论文是否属于你要研究的领域.方向,该论

本文及接下来的几篇文章主要讲关于毕设论文的排版. 1.论文的整体构架     学校规定论文字数不得少于15000:说明论文属于中篇论文.一般来说,中长篇论文采用book文类,短篇论文采用article文类.中篇论文的结构一般是以一章作为一个子文件,形式如下: 主源文件: \documentclass[a4paper,12pt]{book} \usepackage{ctexcap} \begin{document}\songti\zihao{-4}%设置正文字体格式:宋体四号 \include{A

ps:   这是一篇06年的文章,与今日的国内计算机行业学术圈环境简直是天翻地覆,很不错的history,值得mark下,今日的cs学术发展十号是坏不发表意见,但是history是值得对比,借鉴,思考的. 原文地址: https://www.xuebuyuan.com/3244355.html --------------------------------------------------------------------------------------- 这几天在水木CSArch版,

论文作者:Natthakan Iam-On, Tossapon Boongoen, Simon Garrett, and Chris Price 下次还是在汇报前先写了论文总结,不然有些点汇报时容易忘了说,以前看的论文看补不补上来吧,有时间再说. 前言: 这篇论文是关于聚类集成的,成熟的聚类集成框架是将多个聚类算法的结果汇聚在一起,然后使用一致性函数得出最终的聚类结果,论文中认为这两步中间的操作属于原数据上的操作,比较粗糙,所以提出了一种算法,对汇总后聚类结果进行进一步处理,然后再使用一致性函数

from:https://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/79079008 NASNet总结 论文:<Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition> 注   先啥都不说,看看论文的实验结果,图1和图2是NASNet与其他主流的网络在ImageNet上测试的结果的对比,图3是NASNet迁移到目标检测任务上的检测结果,从这图瞬间感觉论文的厉害之处了,值

写在前面 原始视频(30fps) 补帧后的视频(240fps) 本文是博主在做实验的过程中使用到的方法,刚好也做为了本科毕设的翻译文章,现在把它搬运到博客上来,因为觉得这篇文章的思路真的不错. 这篇文章的简要思路:整个网络由两个U-Net构成,第一个U-Net负责计算光流,第二个U-Net负责矫正光流(有点借鉴了残差的意思),从而对视频进行补帧. 参考资料: 原文: Super SloMo: High Quality Estimation of Multiple Intermediate Fra

ELMo的概念也是很早就出了,应该是18年初的事情了.但我仍然是后知后觉,居然还是等BERT出来很久之后,才知道有这么个东西.这两天才仔细看了下论文和源码,在这里做一些记录,如果有不详实的地方,欢迎指出~ 文章目录前言一. ELMo原理1. ELMo整体模型结构2. 字符编码层3. biLMs原理4. 生成ELMo词向量5. 结合下游NLP任务二. PyTorch实现1. 字符编码层2. biLMs层3. 生成ELMo词向量三. 实验四. 一些分析1. 使用哪些层的输出?2. 在哪里加入ELMo

Focal loss是目标检测领域的一篇十分经典的论文,它通过改造损失函数提升了一阶段目标检测的性能,背后关于类别不平衡的学习的思想值得我们深入地去探索和学习.正负样本失衡不仅仅在目标检测算法中会出现,在别的机器学习任务中同样会出现,这篇论文为我们解决类似问题提供了一个很好的启发,所以我认为无论是否从事目标检测领域相关工作,都可以来看一看这篇好论文. 论文的关键性改进在于对损失函数的改造以及对参数初始化的设置. 首先是对损失函数的改造.论文中指出,限制目标检测网络性能的一个关键因素是类别不平衡.

首先 开始我读论文时 也是恨不得吃透每个单词 但是后来转念一想 没必要每个单词都弄懂 因为 一些程度副词 修饰性的形容词等 这些只能增强语气罢了 对文章主题的理解并没有天大的帮助 而读文章应该首先把握主旨  我们应该首要关注 标题 关键词 去通读一遍把握主旨 然后精读重要部分 接着提炼收获 读论文的步骤大致如下: 下面记录一下我开始如何读的英语论文 这篇论文是香港中文大学最近的论文 首先看标题 第二行肯定比较关键 通过了解查阅饲料 可以得到隐私保护集合求交技术(PSI) 而后边的摘要就是介绍了这

一.ConvNext Highlight 核心宗旨:基于ResNet-50的结构,参考Swin-Transformer的思想进行现代化改造,知道卷机模型超过trans-based方法的SOTA效果. 启发性结论:架构的优劣差异没有想象中的大,在同样的FLOPs下,不同的模型的性能是接近的. 意义:这篇文章可以作为很好的索引,将一些从卷积网络演进过程中的重要成果收录,适合新手. 二.背景介绍(Related Work) 2.1 一句话回顾ResNet-50 由48层卷积 + 1个maxpool +

写在前面:作为一个计算机类学生,本文只是面向计算机类本科论文进行了一些小经验总结,每个学校的论文要求不一致,具体的参考规范可以看学校的通知,毕业论文作为毕业的一个重要审核标准,写好毕业论文是非常重要的事情了,计算机类可能还会有软件设计,其实也是一件非常头疼的事情,写论文一时爽:一直写一直爽(忽略这句假话吧), 参考的论文网站最多的就是知网了,谷歌文库也不错,前提是先FQ过去,在知网中除了期刊杂志外,也提供了一些优秀的论文,但是基本都是硕士论文,写下来估计60+页的内容,而本科生的论文字数不要求那

导言: 在CV很多方向所谓改进模型,改进网络,都是在按照人的主观思想在改进,常常在说CNN的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征,哪些区域对于识别真正起作用,也不知道网络是根据什么得出了分类结果. 如在上次解读的一篇论文<Feature Pyramid Transformer>(简称FPT)中,作者提出背景信息对于识别目标有重要作用,因为电脑肯定是在桌上,而不是水里,大街上,背景中的键盘鼠标的存在也能辅助区分电脑与电视机,因此作者提出要使用特征金字塔融合背景信息.从人的主观判断来看,这点

写的MPI程序需要用到并行IO来操作文件,但是搜遍了度娘都没有找到多少关于并行IO函数的使用方法.最后在知网搜到了一些有用的论文,看了一下,感觉豁然开朗. MPI-1对文件的操作是使用绑定语言的函数调用来进行的,通常采用的是串行IO的读写方式,一般情况下是用一个主进程打开文件和读取数据,然后分发给其他进程来处理,这种串行IO数据的通信量很大.效率较低.MPI-2实现了并行IO,允许多个进程同时对文件进行操作,从而避免了文件数据在不同进程间的传送,对于需要密集文件操作的程序而言,简直是一大福祉!

在我博文的一系列的文章,有不少算法都于去雾有关,比如限制对比度自适应直方图均衡化算法原理.实现及效果.局部自适应自动色阶/对比度算法在图像增强上的应用这两个增强算法都有一定的去雾能力,而最直接的就是<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>一文中图像去雾算法的原理.实现.效果及其他 一文,描述了暗通道去雾这一state-of-the-art algorithms的过程和实现,虽几经优化,对于常用的视频1024*768大小的图片,算法

为了形成一个完整清晰的认识,将概念和关系梳理出来,把坑填平. I/O多路复用 I/O多路复用主要解决传统I/O单线程阻塞的问题.它通过单线程管理多个FD,当监听的FD有状态变化的时候的,调用回调函数,通知用户已经准备完毕.用户收到通知,就可以进行IO操作了.这种机制大大的提高了系统的吞吐量.I/O多路复用的目的是为了更充分的利用CPU资源. EPOLL(SELECT/POLL) Linux下I/O多路复用的接口实现.EPOLL是POLL和SELECT的升级版.NIO底层就是封装了EPOLL接口.

Michael Schatz - Cold Spring Harbor Laboratory 最近在研究 BWA mem 序列比对算法,直接去看论文,看不懂,论文就3页,太精简了,好多背景知识都不了解. 通过Google,发现了一系列序列比对的课程,讲得真是太好了,真是捡到宝了!!! 如果你想搞透生物信息的基石 - 序列比对算法,那你一定得看完这些教程. 国内的课程.教材和文章都是抄来抄去,讲得很浅,因为抄的人自己都没搞懂,怎么可能给你讲懂! QB:Lecture 1 - Exact Match

最近看了关联算法中的Apriori没看懂,这次看了一些论文总算看懂了,不过还是没能够自己实现.在github搜到一些代码看,看的不很懂,这里先贴上(当中有自己加的注释),有时间再补充研究. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Nov 30 10:05:42 2016 @author: Administrator """ from numpy import * import itertools su

转自:http://www.math.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=14819&extra=&page=1 原作者: wcboy 现在的论坛质量比以前差了,大部分都是来解题问答的,而且层次较低.以前论坛中,Qullien很令人印象深刻,但愿他能在国外闯出一片天空.现在 基础数学版代数&数论子版中那几个讨论代数几何的还不错.不期望目前论坛出现很多高层次高手,高层次高手应该站在好课题上高观点讨论数学,出 现这样的网友,看他们的言论非常过