ECCV2022_P2BNet论文阅读文章目录ECCV2022_P2BNet论文阅读0Abstract**0-1MIL:multipleinstancelearning(多示例学习)**1Introduction**1-0WSOD：weaklysupervisedobjectdetection（弱监督对象检测）**2Contributions**2-0P2BNet****2-1Acoarse-to-finefashion****2-2Performance**3Point-to-BoxNetwork**3-0Architecture****3-1Loss**3-1-0thelossofP2BN
本系列的文章是我在学习NoC经典书籍：PrinciplesandPracticesofInterconnectionNetworks以及相关的论文过程中所作的总结和归纳。在敦促自己建立更全面知识体系的同时，希望也能够帮助到对这一领域想作快速了解的同学。文章目录背景介绍片上网络是什么设计NoC时的考虑因素一个典型的应用场景：Processor-MemoryInterconnectNoC的组成部分拓扑结构（Topology）路由算法（Routing）流控制（FlowControl）背景介绍随着数字电路规模的不断增大，传统的总线型数据交换方式导致的数据传输速率低下，越来越成为限制性能提升的瓶颈。通过
本系列的文章是我在学习NoC经典书籍：PrinciplesandPracticesofInterconnectionNetworks以及相关的论文过程中所作的总结和归纳。在敦促自己建立更全面知识体系的同时，希望也能够帮助到对这一领域想作快速了解的同学。文章目录背景介绍片上网络是什么设计NoC时的考虑因素一个典型的应用场景：Processor-MemoryInterconnectNoC的组成部分拓扑结构（Topology）路由算法（Routing）流控制（FlowControl）背景介绍随着数字电路规模的不断增大，传统的总线型数据交换方式导致的数据传输速率低下，越来越成为限制性能提升的瓶颈。通过
之前我在《使用MitmProxy离线缓存360度全景网页》一文中演示了如何搭建python代理服务器MitmProxy。但之前是纯手工访问网页缓存数据，如果我们希望能够自动访问网页并对接代理下载数据，可以通过selenium控制游览器实现自动访问。对接selenium的代理服务器，有种用法是使用browsermobproxy，它基于Java开发，需要在https://chromedevtools.github.io/devtools-protocol/tot/Network/下载对应文件。参考：https://blog.csdn.net/u010741112/article/details/1
之前我在《使用MitmProxy离线缓存360度全景网页》一文中演示了如何搭建python代理服务器MitmProxy。但之前是纯手工访问网页缓存数据，如果我们希望能够自动访问网页并对接代理下载数据，可以通过selenium控制游览器实现自动访问。对接selenium的代理服务器，有种用法是使用browsermobproxy，它基于Java开发，需要在https://chromedevtools.github.io/devtools-protocol/tot/Network/下载对应文件。参考：https://blog.csdn.net/u010741112/article/details/1
概述TDNN（TimeDelayNeuralNetwork，时延神经网络）是用于处理序列数据的，比如：一段语音、一段文本将TDNN和统计池化（StatisticsPooling）结合起来，正如x-vector的网络结构，可以处理任意长度的序列TDNN出自Phonemerecognitionusingtime-delayneuralnetworksx-vector出自X-Vectors:RobustDNNEmbeddingsforSpeakerRecognition此外，TDNN还演化成了ECAPA-TDNN，而ECAPA-TDNN则是当前说话人识别领域，在VoxCeleb1数据集的三个测试集V
概述TDNN（TimeDelayNeuralNetwork，时延神经网络）是用于处理序列数据的，比如：一段语音、一段文本将TDNN和统计池化（StatisticsPooling）结合起来，正如x-vector的网络结构，可以处理任意长度的序列TDNN出自Phonemerecognitionusingtime-delayneuralnetworksx-vector出自X-Vectors:RobustDNNEmbeddingsforSpeakerRecognition此外，TDNN还演化成了ECAPA-TDNN，而ECAPA-TDNN则是当前说话人识别领域，在VoxCeleb1数据集的三个测试集V
本文同步发表于我的微信公众号，扫一扫文章底部的二维码或在微信搜索郭霖即可关注，每个工作日都有文章更新。大家好，今天是KotlinFlow响应式编程三部曲的最后一篇。其实回想一下我写这个KotlinFlow三部曲的初衷，主要还是因为我自己想学这方面的知识。虽然Kotlin我已经学了很多年了，但是对于Flow我却一直没怎么接触过。可能是因为工作当中一直用不上吧，我现在工作的主语言依然还是Java。而我一直都是这个样子，写博客基本上不是为了谁而写的，大部分都只是因为我自己想学。但是学了不用很快又会忘记，所以经常就会通过文章的形式把它记录下来，算是助人又助己了。而KotlinFlow在可预见的时间里，
本文同步发表于我的微信公众号，扫一扫文章底部的二维码或在微信搜索郭霖即可关注，每个工作日都有文章更新。大家好，今天是KotlinFlow响应式编程三部曲的最后一篇。其实回想一下我写这个KotlinFlow三部曲的初衷，主要还是因为我自己想学这方面的知识。虽然Kotlin我已经学了很多年了，但是对于Flow我却一直没怎么接触过。可能是因为工作当中一直用不上吧，我现在工作的主语言依然还是Java。而我一直都是这个样子，写博客基本上不是为了谁而写的，大部分都只是因为我自己想学。但是学了不用很快又会忘记，所以经常就会通过文章的形式把它记录下来，算是助人又助己了。而KotlinFlow在可预见的时间里，
本博客主要分为两部分：1、PINN模型论文解读2、PINN模型相关总结第一部分：PINN模型论文解读一、摘要基于物理信息的神经网络（Physics-informedNeuralNetwork，简称PINN），是一类用于解决有监督学习任务的神经网络，同时尊重由一般非线性偏微分方程描述的任何给定的物理规律。原理：它不仅能够像传统神经网络一样学习到训练数据样本的分布规律，而且能够学习到数学方程描述的物理定律。优势：与纯数据驱动的神经网络学习相比，PINN在训练过程中施加了物理信息约束，因而能用更少的数据样本学习到更具泛化能力的模型。缺陷：PINN的缺点是较难处理高维数据，低维可以处理，因为所需训练数
