记录一下，很久之前看的论文-基于RNN来从微博中检测谣言及其代码复现。1引言 现有传统谣言检测模型使用经典的机器学习算法，这些算法利用了根据帖子的内容、用户特征和扩散模式手工制作的各种特征，或者简单地利用使用正则表达式表达的模式来发现推特中的谣言（规则加词典）。 特征工程是至关重要的，但手工特征工程是繁琐复杂、有偏见和耗时费力的。例如，图1中的两个时间序列图描述了典型的谣言信号的浅层模式。虽然它们可以表明谣言和非谣言事件的时间特征（微博文本中关键词的时序变化），但这两种情况之间的差异对于特征工程来说既不明确，也不明显。 另一方面，深度神经网络在许多机器学习问题上已经显
DeepPrivacy:AGenerativeAdversarialNetwork forFaceAnonymizationISVC2019 https://arxiv.org/pdf/1909.04538.pdf （个人理解，欢迎指正错误） Introduction 隐私：整个人脸 可用性：是看起来自然的人 文章基于CGAN架构，模型以被遮蔽敏感信息的人脸为输入，以真实人脸中的若干个关键点为条件信息生成假人脸。合成人脸在匿名的同时保留数据分布，使数据适合于进一步训练深度学习模型。包含真实人脸的图像 遮蔽敏感信息与关键点提取 合成图像Methodology 模
DeepPrivacy:AGenerativeAdversarialNetwork forFaceAnonymizationISVC2019 https://arxiv.org/pdf/1909.04538.pdf （个人理解，欢迎指正错误） Introduction 隐私：整个人脸 可用性：是看起来自然的人 文章基于CGAN架构，模型以被遮蔽敏感信息的人脸为输入，以真实人脸中的若干个关键点为条件信息生成假人脸。合成人脸在匿名的同时保留数据分布，使数据适合于进一步训练深度学习模型。包含真实人脸的图像 遮蔽敏感信息与关键点提取 合成图像Methodology 模
首先执行扩展包的导入：importargparseimportosimportplatformimportsysfrompathlibimportPathimporttorchFILE=Path(__file__).resolve()#获取detect.py在电脑中的绝对路径ROOT=FILE.parents[0]#获取detect.py的父目录（绝对路径）ifstr(ROOT)notinsys.path:#判断detect.py的父目录是否存在于模块的查询路径列表sys.path.append(str(ROOT))#addROOTtoPATHROOT=Path(os.path.relpa
首先执行扩展包的导入：importargparseimportosimportplatformimportsysfrompathlibimportPathimporttorchFILE=Path(__file__).resolve()#获取detect.py在电脑中的绝对路径ROOT=FILE.parents[0]#获取detect.py的父目录（绝对路径）ifstr(ROOT)notinsys.path:#判断detect.py的父目录是否存在于模块的查询路径列表sys.path.append(str(ROOT))#addROOTtoPATHROOT=Path(os.path.relpa
TwoExternalFactorsAffectingtheCarIndustryInthereviewofeventsaffectingthecarindustryin2021,“carbonneutrality”and“chipshortage”willstayonthelist.Tocounterclimatechange,Chinahassetgoalstoachievecarbonpeakingby2030andcarbonneutralityby2060.Meanwhile,carbonneutralityisnotonlypartoftheFive-yearPlansonNati
TwoExternalFactorsAffectingtheCarIndustryInthereviewofeventsaffectingthecarindustryin2021,“carbonneutrality”and“chipshortage”willstayonthelist.Tocounterclimatechange,Chinahassetgoalstoachievecarbonpeakingby2030andcarbonneutralityby2060.Meanwhile,carbonneutralityisnotonlypartoftheFive-yearPlansonNati
本文介绍何恺明组在MAE后发表的两篇论文。使plainViT更直接地适配下游检测任务，并比较了自监督预训练、监督预训练和强随机初始化基线，并表明最新的基于屏蔽的无监督学习方法可能首次在COCO上提供令人信服的迁移学习改进。目录：1.BenchmarkingDetectionTransferLearningwithVisionTransformers（2021.11）2.ExploringPlainVisionTransformerBackbonesforObjectDetection（2022.3）基于视觉Transformer的基准检测迁移学习原文地址：https://arxiv.org/p
本文介绍何恺明组在MAE后发表的两篇论文。使plainViT更直接地适配下游检测任务，并比较了自监督预训练、监督预训练和强随机初始化基线，并表明最新的基于屏蔽的无监督学习方法可能首次在COCO上提供令人信服的迁移学习改进。目录：1.BenchmarkingDetectionTransferLearningwithVisionTransformers（2021.11）2.ExploringPlainVisionTransformerBackbonesforObjectDetection（2022.3）基于视觉Transformer的基准检测迁移学习原文地址：https://arxiv.org/p
Detectingdroppedconnections我有一台服务器和许多客户端。服务器需要知道客户端何时非正常断开连接(不发送TCPFIN)，以便它没有与该客户端关联的挂起连接和其他一次性对象。无论如何，我读了这篇文章并决定从链接的博客中添加一个"keepalive消息到应用程序协议"(仅包含头字节)和"假设最坏的显式计时器"方法。当客户端连接时(顺便说一句，我正在使用TcpListener和TcpClient)，服务器启动一个System.Threading.Timer倒计时30秒。每当服务器从该客户端接收到某些内容时，它都会重置计时器。当计时器达到0时，它会断开用户并处理它需要处理的任何
