目录 一.摘要 二.杂记 三.模型思想 四.实验 五.其他 六.参考文献 一.摘要 深度学习不用去手工提取特征,但是现有深度模型没有在传播预测任务中使用社区结构.所以提出一个CS-RNN框架,把社区在传播中的影响考虑在内,做传播预测. 二.杂记 贡献:①引入community structure information:②CS-RNN模型包含社区结构标签预测层(community structure labels prediction layer),可以预测下一个活跃节点的社区结构标签:③参数健…

This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj…

Content-Type List Description of Data Content Typical Filename Extensions MIME type/subtype       Text and Text-Related Types     HTML text data (RFC 1866) html htm text/html Plain text: documents; program listings txt c c++ pl cc h text/plain Richte…

There are a number of algorithms that are typically used for system identification, adaptive control, adaptive signal processing, and machine learning. These algorithms all have particular similarities and differences. However, they all need to proce…

I-TASSER是一款用于预测蛋白质结构和功能的工具,网站链接:https://zhanglab.ccmb.med.umich.edu/I-TASSER/ 具体描述如下: I-TASSER (Iterative Threading ASSEmbly Refinement) is a hierarchical approach to protein structure and function prediction. It first identifies structural templates…

---恢复内容开始---  当你真正的深入去行走在底层的道路上,你就会接触大量的一些貌似懂的概念性名词,比如Intel公司的x86架构,x64等等,又或者是当年的386,486等等,唉,有的时候真的是很麻烦啊,经常看到,但是不指导,甚至曾经有过一个疑问,为何64bit计算酒称之为x64,但是32bit的就叫做x86,为何不叫x32呢(虽然我指导仅仅就是一个名字而已,但是我仍然想知道其中原因),看的多了,因此今天得地整理了以下Intel公司发展史,也算是学习了. 本文节选自网络,由作者编辑整理而成…

Paper information Titile:Deep Fusion Clustering Network Authors:Wenxuan Tu, Sihang Zhou, Xinwang Liu, Xifeng Guo, Zhiping Cai, En Zhu, Jieren Cheng Sources:2020, AAAI Code:Download Paper:Download Others:4 Citations, 41 References Abstract The disadva…

cascade : 不管是单向多对一还是一对多,或者是双向的一对多关系,在一的一端映射文件中有一个set标签,在多的一端有many-to-one标签,拿前几篇笔记里讲的Grade和Student举例,此标签下都有一个cascade属性: Grade.hbm.xml中: <set name="students" cascade="save-update"> <key column="gradeId" ></key>…

经Edwin Chen的推荐,认识了scikit-learn这个非常强大的python机器学习工具包.这个帖子作为笔记.(其实都没有笔记的意义,因为他家文档做的太好了,不过还是为自己记记吧,为以后节省若干分钟).如果有幸此文被想用scikit-learn的你看见,也还是非常希望你去它们的主页看文档.主页中最值得关注的几个部分:User Guide几乎是machine learning的索引,各种方法如何使用都有,Reference是各个类的用法索引. S1. 导入数据 大多数数据的格式都是M个N…

本博客的目的:①总结自己的学习过程,相当于学习笔记 ②将自己的经验分享给大家,相互学习,互相交流,不可商用 内容难免出现问题,欢迎指正,交流,探讨,可以留言,也可以通过以下方式联系. 本人互联网技术爱好者,互联网技术发烧友 微博:伊直都在0221 QQ:951226918 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------…

1.前言 本文主要是对Microsoft Extensible Firmware Initiative FAT32 File System Specification中文翻译版的学习笔记. 每个FAT文件系统基本区域由4部分组成,这些基本区域按如下顺序排列: FAT32典型布局如下: 上一部分主要介绍了Rerverd Region中的启动扇区与BPB,本节继续介绍Fat Region Fat Region包含Fat表,它位于Rerserved Region之后 2.FAT区(Fat Data S…

刚读完一篇paper<Solving the “false positives” problem in fraud prediction>,趁热打铁,做个笔记. 文章下载链接:https://arxiv.org/pdf/1710.07709.pdf 概述 这篇文章是对 bank transaction fraud prediction 场景下的机器学习算法做了优化,优化方法是,使用 Deep Feature Synthesis 自动生成大量的特征,优化后 False Positive Rate…

笔记-python-tutorial-5.data structure 1.      data structure 1.1.    list operation list.append(x) #尾部添加一个元素 list.extend(iterable) list.insert(I, x) list.remove(x) remove the first item from the list whose value is x.if x is not exist return ValueError…

amazeui学习笔记二(进阶开发1)--项目结构structure 一.总结 1.项目结构:是说的amazeui在github上面的项目结构,二次开发amazeui用 二.项目结构structure 基于 Amaze UI 进阶开发 目录 项目结构 Less JavaScript 使用中有何问题,请直接在评论中留言,我们会不断补充完善文档. 项目结构 Amaze UI |-- HISTORY.md |-- LICENSE |-- README.md |-- package.json |-- d…

A CNN Cascade for Landmark Guided Semantic Part Segmentation  ECCV 2016 摘要:本文提出了一种 CNN cascade (CNN 级联)结构,根据一系列的定位(landmarks or keypoints),得到特定的 pose 信息,进行 语义 part 分割.前人有许多单独的工作,但是,貌似没有将这两个工作结合到一起,相互作用的 multi-task 的工作.本文就弥补这个缺口,提出一种 CNN cascade 的 tas…

Design and implement a TwoSum class. It should support the following operations: add and find. add - Add the number to an internal data structure.find - Find if there exists any pair of numbers which sum is equal to the value. 这个解法很容易想到,但很容易超时. 基本来说有…

Heterogeneous Memory Enhanced Multimodal Attention Model for Video Question Answering 2019-04-25 21:43:11 Paper:https://arxiv.org/pdf/1904.04357.pdf Code: https://github.com/fanchenyou/HME-VideoQA 1. Background and Motivation:  用 Memory Network 做视觉问题…

1.BP neural network optimized by PSO algorithm on Ammunition storage reliability prediction 文献简介文献来源:https://ieeexplore.ieee.org/document/8242856 文献级别:EI检索 摘要:Storage reliability of the ammunition dominates the efforts in achieving the mission reliab…

结构推理网络:基于场景级与实例级目标检测 原文链接:https://arxiv.org/abs/1807.00119 代码链接:https://github.com/choasup/SIN Yong Liu, Ruiping Wang, Shiguang Shan, Xilin Chen. Structure Inference Net: Object Detection Using Scene-Level Context and Instance-Level Relationships. pu…

Structure Inference Net: Object Detection Using Scene-Level Context and Instance-Level Relationships 2018-09-07 20:38:10 pdf: http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Liu_Structure_Inference_Net_CVPR_2018_paper.pdf code:http://vipl.ict.a…

PredNet --- Deep Predictive coding networks for video prediction and unsupervised learning   ICLR 2017  2017.03.12  Code and video examples can be found at: https://coxlab.github.io/prednet/ 摘要:基于监督训练的深度学习技术取得了非常大的成功,但是无监督问题仍然是一个未能解决的一大难题(从未标注的数据中学习到…

译自:http://deeplearning.net/software/theano/extending/graphstructures.html#graphstructures 理解Theano计算原理的关键 建议阅读时间:10分钟 如果不明白内在运行机制,Theano代码的调试工作并非易事.本章就简单介绍了Theano的内部工作机理. 编写Theano code的第一步便是用符号占位符(或符号变量)书写数学表达式.表达式中的操作符包括+,-,**,sum(),tanh()等.所有这些操作符都…

2014-12-23 Created By BaoXinjian…

1.  红黑树属性:根到叶子的路径中,最长路径不大于最短路径的两倍. 2. 红黑树是一个二叉搜索树,并且有 a. 每个节点除了有左.右.父节点的属性外,还有颜色属性,红色或者黑色. b. ( 根属性 ) 红黑树的根只能是黑色 c. ( 红色属性 ) 红色节点的子节点只能是黑色 d. ( 黑色属性 ) 从给定的节点到其后代叶子节点的每一条路径上,出现的黑色节点数目一样.其中,从某个节点到其后代叶子节点的路径上出现的黑色节点数,被称为该节点的黑高度( black-height ). 3. 红黑树上的…

1. 二叉搜索树,可以用作字典,或者优先队列. 2. 根节点 root 是树结构里面唯一一个其父节点为空的节点. 3. 二叉树搜索树的属性: 假设 x 是二叉搜索树的一个节点.如果 y 是 x 左子树里面的一个节点,则 y.key <= x.key.如果 y 是 x 右子树里面的一个节点,则 x.key <= y.key. 4. 通过一次中序遍历 ( inorder tree walk ),可以将二叉搜索树的元素按照排好的顺序输出.例子如下 INORDER-TREE-WALK(x) if x…

基于micro-batch, spark2.3之后, 支持continues processing 基于spark SQL 如同在静态table上运行标准批查询一样表现流计算, spark 通过在一个 unbound input table 上运行增量查询来实现. unbound input table 每条输入数据, 体现为表的一条新行 result table  每批新输入被处理后, 更新此表. 三种mode: complete mode: 每次都更新全表 append mode: resu…

2017-09-22 refer : https://msdn.microsoft.com/en-us/magazine/mt763233.aspx?f=255&MSPPError=-2147217396 https://scottsauber.com/2016/04/25/feature-folder-structure-in-asp-net-core/ https://docs.microsoft.com/en-us/aspnet/core/mvc/controllers/areas 典型的…

orthogonalization/ one metric train.dev/test 划分 开发集和测试集一定来自同一分布  onthe  same distribution Human level performance & bayes error human level performance 接近 bayes error,training error 和 bayes 的差距 : bias(avoidable error),dev/test error: variance,决定先调优bi…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1707.02921 代码: https://github.com/LimBee/NTIRE2017 摘要 以DNN进行超分辨的研究比较流行,其中,残差学习较大的提高了性能.本文提出了增强的深度超分辨网络(EDST)其性能超过了当前超分辨最好的模型.本文模型性能的大幅度提升主要是移除卷积网络中不重要的模块进行优化得到的.本文模型可以在固定训练步骤的同时,进一步扩大模型的尺寸来提升模型性能.本文同时提出了一个多尺寸超分辨系统(MDSR)及训练方…

论文 pytorch 引言 语义分割获取边缘信息指导修复其二 存在的问题:之前方法能够生成具有有意义结构的缺失区域,但生成的区域往往模糊或边缘部分存在伪影. 提出问题:提出了一个两阶段的模型,将inpaint问题分为结构预测和图像补全.与素描图相似,我们的模型首先以边缘映射的形式预测缺失区域的图像结构.预测的边缘映射被传递到第二阶段来指导inpaint过程. 网络框架 每个阶段均包括一对生成器/判别器.G1的输入是不完全灰度图像和边缘映射,掩模是用来预测完整边缘映射的.将预测的边缘映射和不完整的…