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论文阅读1--A Survey on Incomplete Multi-view Clustering(不完全多视图聚类的调查)阅读笔记

目录写在前面(知识补充)0.Abstract1.Introduction2.FUNDAMENTALSANDPRELIMINARYCONCEPTS3.MATRIXFACTORIZATIONBASEDIMC(基于矩阵分解的IMC)4.KERNELLEARNINGBASEDIMC(基于内核学习的IMC)5.GRAPHLEARNINGBASEDIMC(基于图学习的IMC)6.DEEPLEARNINGBASEDIMC(基于深度学习的IMC)7.EXPERIMENTS(实验部分)8.CONCLUSION9.启发10.问题写在前面(知识补充)多视图学习:多视图学习也称作多视角学习(Multi-viewlea

基于Java的电影院在线购票系统设计与实现(附源码论文资料)

提供:项目源码、项目文档、数据库脚本、软件工具等所有资料从零开始手把手教学部署运行本系统该项目附带的源码资料可作为毕设使用提供技术答疑和远程协助指导,帮助调试并解决后期项目运行问题,文章底部获取博主联系方式基于Java的电影院在线购票系统设计与实现(附源码论文资料)-从零开始部署运行项目,学习环境搭建、项目导入及部署,含项目源码、文档、数据库、软件等资料-资料获取文章目录1.绪论1.1.电影院在线购票系统的开发背景1.2.设计目的与意义2.系统需求分析2.1.可行性分析2.1.1操作可行性2.1.2经济可行性2.1.3技术可行性2.2方案的设计与比较2.2.1C/S设计结构和B/S设计结构比较

RT-DETR论文阅读笔记(包括YOLO版本训练和官方版本训练)

论文地址:RT-DETR论文地址代码地址:RT-DETR官方下载地址大家如果想看更详细训练、推理、部署、验证等教程可以看我的另一篇博客里面有更详细的介绍内容回顾:详解RT-DETR网络结构/数据集获取/环境搭建/训练/推理/验证/导出/部署 目录一、介绍 二、相关工作2.1、实时目标检测器的发展2.2、端到端目标检测器的流程2.3、强调多尺度特征在改进目标检测性能三、端到端检测器的速度3.1、分析NMS3.2、建立一个端到端速度测试基准四、实时的DETR模型4.1、模型概览4.2、高效混合编码器4.3、IoU感知查询选择4.4、可扩展的RT-DETR五、实验5.1、 实验设置5.2、与SOTA

【快速阅读一】带蒙版的均值模糊快速实现以及其在填充无效区域时的应用。

  最近遇到一个需求,从相机获取的数据局部区域存在空值,即那些地方没有有效数据,如果直接赋值为0,则很有可能得到错误的结果,如果不填充值,很多算法又无法进行,因此,需要一种填充算法把这些空白区域设置成合适的值。我想了一下,有几个算法可  能可以解决这个问题:  1、inpainting(修复)算法,Inpainting本身就是一种修复算法,可以从周边领域的信息填充未知区域的值,这个开源的在Opencv里有2种。      但是这个算法的步骤实际上都是迭代算法,一步一步由空值边缘向空值内部慢慢填充,直到填充完成或者达到指定的迭代步数。    2、PS里的智能填充算法或者类似效果,当然PS没开源,

ky10 server x86 安装、更新openssl3.1.4(在线编译安装、离线安装)

查看openssl版本opensslversion离线编译安装升级#!/bin/shOPENSSLVER=3.1.4OPENSSL_V=`opensslversion`echo"当前OpenSSL版本${OPENSSL_V}"#------------------------------------------------wgethttps://www.openssl.org/source/openssl-3.1.4.tar.gzecho"安装OpenSSL${OPENSSLVER}..."rm-rf/home/tuners/opensslmkdir-p/home/tuners/openssl

轻量级的基于SpringBoot + WebSocket的在线聊天室

文章目录源码下载地址项目介绍界面预览项目备注毕设定制,咨询源码下载地址源码下载地址点击这里下载源码项目介绍一款轻量级的基于SpringBoot+WebSocket的在线聊天室项目,在MccreeFei的聊天室基础上,将其升级为SpringBoot版本,去掉了JSP文件,去掉了xml编写的sql语句,使用thymeleaf以及注解的形式,更便于维护和使用。界面预览项目备注1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用!2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作

原型设计神器:7个在线工具助您快速绘制交互原型

原型设计是项目需求可视化的过程,从事产品设计工作必须与产品原型的创建分不开,因此原型设计软件的选择不容忽视,一个好的原型设计软件,不仅能有效输出页面设计,规范产品原型,而且能有效降低开发和设计人员的理解和沟通成本。本文,即时设计帮助您检查2023年值得收集的7款原型设计软件,第一款是最推荐的!即时设计新一代在线原型设计软件即时设计,创造了一种新的原型设计合作模式,不需要在工具之间切换,需求梳理、UI设计、原型设计、收集反馈、原型交付。原型设计过程更加真实和直观。即时设计支持建立一个流畅的原型框架过程,并具体演示产品的整体方案,以便产品经理、设计师和开发人员共同探索和分析用户的核心需求。快速启动

经典文献阅读之--Surround-View Survey(自动驾驶中基于环视视觉的3D检测综述)

0.简介对于基于环视视觉的3D检测而言,目前已经有很多文章了。因为基于视觉的3D检测任务是自动驾驶系统感知的基本任务,然而,使用单目相机的2D传感器输入数据来实现相当好的3DBEV(鸟瞰图)性能不是一项容易的任务。这篇文章《Surround-ViewVision-based3DDetectionforAutonomousDriving:ASurvey》就是围绕着现有的基于视觉3D检测方法进行了文献调研,并且将它们分为不同的子组以便更容易地理解共同趋势。这对于想要入门这块领域的同学非常友好图1.自动驾驶中的全景图像3D检测器。在透视视图中,覆盖在全景图像上的地面真实3D框(顶部);在BEVHD地

【论文阅读】Jailbroken: How Does LLM Safety Training Fail?

越狱:大语言模型安全训练何以失败本文的目标是分析LLM能够被越狱的原因论文地址:https://arxiv.org/abs/2307.024831.Jailbreak介绍随着大模型的应用越来越广泛,有一些人就想利用大模型去获得一些有害信息。所以现在的大语言模型在预训练之后都会经过安全训练阶段,这个阶段会设置一些安全措施,比如过滤和对齐等,让模型的输出符合人类价值观,训练它拒绝提供有害信息的请求,如图1这种有害问题,它就会拒绝回答.图1越狱攻击就是通过设计Prompt,绕过大模型开发者为其设置的安全和审核机制,利用大模型对输入提示的敏感性和容易受到引导的特性,诱导大模型生成不合规的、本应被屏蔽的

android - 深色背景下难以阅读的推送通知

我正在使用Onesignal.com向Web推送用户发送通知。Firefox用户可以正确显示通知,但Chrome用户无法阅读(深色背景上的黑色文本)并且图标太小。这是截图:我正在使用:Chrome55.0.2883.91安卓6.0华为P9Light(VNSL31)对这个问题有什么想法吗? 最佳答案 Android上的Chrome自定义了通知的显示(以添加自己的功能),并且在以深色主题显示通知时有点错误。一个开放的Chromebug在这里描述了这个问题:https://bugs.chromium.org/p/chromium/issu