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Wav2vec2 论文阅读看到的一些问题

Wav2vec2论文阅读看到的一些问题这里只是简单的思考一下论文的一些问题,不是论文解读。Q1.为什么wav2vec依旧需要Transformer来做推理,而不直接使用VQ生成的内容?A1.Transformer在更长的序列上有更好的编码效果,例如论文也写ContextualizedrepresentationswithTransformers。另一个因素在于对比学习本质上是区分相似性,让正样本之间更接近,让正负样本之间更远离,而不是类似CE的完全逼近。参考损失函数:−logexp(sim(ct,qt)/κ)∑q∼Qt^exp(sim(ct,q^)/κ)-log\frac{exp(sim(\t

MAC |如何在mac上阅读caj文件?

背景:工作群中老板突然发了一个caj的论文过来,让大家阅读学习。于是就开启了解决:在mac上阅读caj文件之旅。首先,尝试了这篇文章的方法:教你如何在Mac上打开CAJ格式的文件_普通网友的博客-CSDN博客以失败告终。文章底部给了一个阅读器下载链接,需要注册下载。受此启发,我就去知网官网去找有没有相关阅读群下载。还真的有!!点进去直接下载安装就好了。现在可以正常使用啦。 

java - 使用 PAHO 订阅和阅读 MQTT 消息

我正在使用paho发送和接收mqtt消息。到目前为止,发送消息没有问题,我正在使用mosquitto接收消息。现在我想使用java客户端阅读消息,我注意到关于接收消息的文档越来越少。我实现了MqttCallback接口(interface),但我仍然无法弄清楚如何阅读我订阅的主题的消息。到目前为止,这是我的源代码,我可以使用mosquitto_sub阅读消息。importorg.eclipse.paho.client.mqttv3.IMqttDeliveryToken;importorg.eclipse.paho.client.mqttv3.MqttCallback;importorg

论文阅读 - Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective

文章目录1概述2背景知识2.1直观的例子2.2EvidenceLowerBound(ELBO)2.3VariationalAutoencoders(VAE)2.4HierachicalVariationalAutoencoders(HVAE)3VariationalDiffusionModels(VDM)4三个等价的解释4.1预测图片4.2预测噪声4.3预测分数5Guidance5.1ClassifierGuidance5.2Classifier-freeGuidance参考资料1概述假设给定了一个数据集{x1,x2,x3,...,xN}\{x_1,x_2,x_3,...,x_N\}{x1​,

论文阅读 - Social bot detection in the age of ChatGPT: Challenges and opportunities

论文链接:https://www.researchgate.net/publication/371661341_Social_bot_detection_in_the_age_of_ChatGPT_Challenges_and_opportunities目录摘要:引言1.1.Backgroundonsocialbotsandtheirroleinsociety1.2.TheriseofAI-generatedchatbotslikeChatGPT1.3.Theimportanceofsocialbotdetection1.4.Scopeandobjectivesofthepaper 2.The

【论文阅读】基于深度学习的时序异常检测——Anomaly Transformer

系列文章链接数据解读参考:数据基础:多维时序数据集简介论文一:2022AnomalyTransformer:异常分数预测论文二:2022TransAD:异常分数预测论文三:2023TimesNet:基于卷积的多任务模型论文链接:AnomalyTransformer.pdf代码链接:https://github.com/thuml/Anomaly-Transformer视频讲解(原作者禁止转载,联系的话侵删):https://www.bilibili.com/video/BV1CN4y1A7x6/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_sour

论文阅读和复现:去除PPG运动伪影的IEEE论文

论文阅读和代码复现:《CombiningNonlinearAdaptiveFilteringandSignalDecompositionforMotionArtifactRemovalinWearablePhotoplethysmography》基本介绍:由于手腕运动造成的噪声:运动伪影,使得PPG方法的心率监测不准,去除运动伪影噪声在智能手表中是一个难点。论文中使用的开源数据:PPGdatabaseusedin2015IEEESignalProcessingCup[1][1]PaceandBricout,“LowHeartRateResponseofChildrenwithAutismSpe

python - 如何从从 Google 阅读器导出的 OPML 文件中提取提要网址?

我有一个名为Rss-Aware的软件我正在尝试使用。它基本上是桌面feed-checker,检查RSSfeed是否更新并通过Ubuntu的Notify-OSD系统发出通知。但是,要知道要检查哪些提要,您必须在~/.rss-aware/rssfeeds.txt中的文本文件中逐个列出提要url,并在每个提要url之间使用换行符。像这样的东西:http://example.com/feed.xmlhttp://othersite.org/feed.xmlhttp://othergreatsite.net/rss.xml...看起来很简单吧?好吧,我想使用的提要列表是作为OPML文件(它是一种

洛谷 P5318 【深基18.例3】查找文献

【题目链接】洛谷P5318【深基18.例3】查找文献【题目考点】1.图论:深度优先遍历2.图论:广度优先遍历【解题思路】首先将题目描述抽象为拓扑图,这是一个有向图,每篇文章是顶点,边表示文章x有参考文献y。“目前小K已经打开了编号为1的一篇文章”,意为只从1号顶点出发开始进行搜索。要做的是从1号顶点一趟搜索,并不需要把给出的所有文章都遍历到。邻接矩阵的空间复杂度是O(V2)O(V^2)O(V2),邻接表的空间复杂度是O(V+E)O(V+E)O(V+E),该题中顶点数V达到10510^5105,边数E达到10610^6106。如果使用邻接矩阵,声明变量的数量会达到101010^{10}1010,

基于java微信小程序小说电子书阅读系统设计与实现

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