https://jingyan.baidu.com/article/91f5db1b3c539f1c7e05e341.html?qq-pf-to=pcqq.c2c 1.目标: (1)图目录. (2)表目录 (3)图和图的题注 (4)表和表的题注. 2.图和表的题注规则一般都是“ 图下表上”,表示图的题注标注在图片的正下方,表的题注标注在表的正上方. 3.图表制作流程一般是这样的:先在论文各个章节中把图和表都插入进去,图和表的标注写在其上面或下面即可:然后去标注每一章节的图和表:最后生成图和表目录

正常公式编号会是(1)(2)这种,想要编号成(3.1) (3.2)怎么办呢? \usepackage{amsmath} \numberwithin{equation}{section} 在导言区加入以上代码即可

How to Write and Publish a Scientific Paper: 7th Edition(科技论文写作与发表教程)(11.04更新) 重要通知: 最近开题报告已差不多告一段落,准备发力写论文了.我会根据自己写论文的实践,从找期刊到发表的过程记录下来.记录的过程从第6章开始,我会用不同颜色的自己标注出来,其顺序大体和<科技论文写作与发表教程>的目录相似.欢迎大家讨论拍砖. 目 录 第一部分 一些基本常识 第1章 什么是科研写作第2章 历史回顾第3章 走进科技写作第4章 何

博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 论文状态:Published in CVIU Volume 161 Issue C, August 2017 论文地址:https://arxiv.org/abs/1606.02228 github地址:https://github.com/ducha-aiki/caffenet-benchmark 在这篇文章中,作者在ImageNet上做了大量实验,对比卷积神经网络架构中各项超参数选择的影响,对如何优化网络性能很有启发

烧脑!CMU.北大等合著论文真的找到了神经网络的全局最优解 机器之心 ​ 已认证的官方帐号 811 人赞同了该文章 选自arXiv,作者:Simon S. Du.Jason D. Lee.Haochuan Li.Liwei Wang.Xiyu Zhai,机器之心编译,参与:思源.王淑婷.张倩. 一直以来,我们都不知道为什么深度神经网络的损失能降到零,降到零不代表着全局最优了么?这不是和一般 SGD 找到的都是局部极小点相矛盾么?最近 CMU.北大和 MIT 的研究者分析了深层全连接网络和残差网络

原文: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzAyNTE0Ng==&mid=207895956&idx=1&sn=58e8af26fd3c6025acfa5bc679d2ab01&scene=1&srcid=0919Sz0SAs6DNlHTl7GYxrGW&key=dffc561732c2265121a47642e3bebf851225841a00d06325b09e7d125978a26d60870026c28e53

RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型.在Tensorflow的官方教程中,有两个与之相关的模型被实现出来.第一个模型是围绕着Zaremba的论文Recurrent Neural Network Regularization,以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作.第二个模型则是较为实用的英语法语翻译器.在这篇博客里,我会主要针对第一个模型的代码进行解析.在之后的随笔里我会进而解析英语法语翻译器的机能. 论文以及Tensorflow官方教程介绍

摘要 随着信息技术的不断发展,人类可以很容易地收集和储存大量的数据,然而,如何在海量的数据中提取对用户有用的信息逐渐地成为巨大挑战.为了应对这种挑战,数据挖掘技术应运而生,成为了最近一段时期数据科学的和人工智能领域内的研究热点.数据集中的频繁模式作为一种有价值的信息,受到了人们的广泛关注,成为了数据挖掘技术研究领域内的热门话题和研究重点. 传统的频繁模式挖掘技术被用来在事务数据集中发现频繁项集,然而随着数据挖掘技术应用到非传统领域,单纯的事务数据结构很难对新的领域的数据进行有效的建模.因此,频繁

本文转载自博文C/C++ Volatile关键词深度剖析. 背景 前几天,发了一条如下的微博 (关于C/C++ Volatile关键词的使用建议): 此微博,引发了朋友们的大量讨论:赞同者有之:批评者有之:当然,更多的朋友,是希望我能更详细的解读C/C++ Volatile关键词,来佐证我的微博观点.而这,正是我写这篇博文的初衷:本文,将详细分析C/C++ Volatile关键词的功能 (有多种功能).Volatile关键词在多线程编程中存在的问题.Volatile关键词与编译器/CPU的关系.

1.在命令之后留一个空格有下列方式: 源文件如下: \documentclass[a4paper,12pt]{book}%采用book类型(中篇论文一般采用这种类型),A4纸,字体为12磅,默认为10磅 \usepackage{ctexcap}%采用中文标题宏包(标题是中文的) %\usepackage{ctex}%采用中文字体宏包(标题是英文的)与ctexcap不能同时使用 \begin{document} {\LaTeX} 是一个排版工具 %命令行后保留空格的三种方法 \par %另起一段,

将很早之前写的一个小组件重新整理优化一下,做成一个通用的功能.适用于导出数据库的结构(表.字段等)到Word或将体检数据自动生成Word版的体检报告等.代码:Github 一.主要需要完成功能: 1. 灵活的配置规则及word样式设置(文本.表格.图表.颜色等). 2. 支持表格. 3. 支持图表. 4. 支持章节内容循环生成. 5. 支持目录. 6.支持文档结构图 7.更新指定位置的文字 8.支持pdf导出. 最后结果如下: 图一 图二 图三 二.需求分析与实现方式   功能主要涉及3个比较重

看到的一篇文章觉得还不错吧,文章具体位置也找不到了,复制一下,留着日后复习 背景 此微博,引发了朋友们的大量讨论:赞同者有之:批评者有之:当然,更多的朋友,是希望我能更详细的解读C/C++ Volatile关键词,来佐证我的微博观点.而这,正是我写这篇博文的初衷:本文,将详细分析C/C++ Volatile关键词的功能 (有多种功能).Volatile关键词在多线程编程中存在的问题.Volatile关键词与编译器/CPU的关系.C/C++ Volatile与Java Volatile的区别,以及

官网地址查阅:http://jmeter.apache.org/usermanual/generating-dashboard.html 最近在压测过程中使用 Generating Report Dashboard生成测试报告,快捷又方便. 第一章节:我来演示如何使用. 1.首先根据官网的配置,需要在jmeter.properties配置如下几个参数 2.配置好了以后就可以使用了.我这里以linux服务上执行命令为例.在no-gui的方式下使用jmeter命令压测并生成报告.如下 jmeter

Highcharts 配置选项详细说明 Highcharts 提供大量的配置选项参数,您可以轻松定制符合用户要求的图表,本章节为大家详细介绍Highcharts 配置选项使用说明: 参数配置(属性+事件) chart.events.addSeries:添加数列到图表中. chart.events.click:整个图表的绘图区上所发生的点击事件. chart.events.load:图表加载事件. chart.events.redraw:图表重画事件,当点击图注显示和隐藏绘图时可以触发. char

一篇题为:Analysis of the Go runtime scheduler 的论文,其中部分章节介绍到了Go runtime. 先上图,这张图描述了Go语言程序,Runtime和操作系统之间的关系. 其中,Runtime管理任务调度,垃圾收集及运行环境.大家知道Go语言程序是编译为机器代码来执行的.同时,Go提供了一些高级的功能,如goroutine, channel, 以及Garbage collection.这些高级功能需要一个runtime的支持.1.4之前,runtime还是由C

文章来源:http://hedengcheng.com/?p=725 背景 此微博,引发了朋友们的大量讨论:赞同者有之:批评者有之:当然,更多的朋友,是希望我能更详细的解读C/C++ Volatile关键词,来佐证我的微博观点.而这,正是我写这篇博文的初衷:本文,将详细分析C/C++ Volatile关键词的功能 (有多种功能).Volatile关键词在多线程编程中存在的问题.Volatile关键词与编译器/CPU的关系.C/C++ Volatile与Java Volatile的区别,以及Vol

.net mvc 站点自带简易SSL加密传输   因项目需要,传输数据需要加密,因此有了一些经验,现简易抽出来分享! 请求:前端cryptojs用rsa/aes 或 rsa/des加密,后端.net 解密返回后端.net用rsa/aes 或 rsa/des加密,前端cryptojs解密 图示: 数据发送加密: 返回数据加密: 开源代码分享:https://github.com/guandy/NetSSL 现只是简易抽出,如果后续需求量大可考虑做成组件 Word报告自动生成(例如 导出数据库结构)

Highcharts 配置语法 本章节我们将为大家介绍使用 Highcharts 生成图表的一些配置. 第一步:创建 HTML 页面 创建一个 HTML 页面,引入 jQuery 和 Highcharts 库: 文件名:HighchartsTest.htm <html> <head> <title>Highcharts 教程 | 菜鸟教程</title> <script src="http://apps.bdimg.com/libs/jque

要求: 把.md格式转为.pdf格式,并批量处理,最后将多个pdf文件合并为一个pdf并以文件名作为书签名 解决思路: 1.md格式的markdown文件转为html 为了将 md 格式转换成 html 文件,我们需要用到 markdown 和 codecs 这两个库. pip install markdown 完整代码如下: import markdown import os import codecs head = """<!DOCTYPE html> <

目录 AutoAssign源码分析 一. 简介 二. 论文理论 2.1 联合表示 2.2 正样本权重 2.3 负样本权重 2.4 总的loss 2.5 补充loss 三. 论文代码 四. 总结 五. 参考 AutoAssign源码分析 一. 简介 ​ 关于动机和发展流程,原作者已经在知乎说的非常清楚,主要解决的问题总结如下: 联合各个loss(cls.reg.obj),这里前人已经做过很多 去除了centerness,这个东西非常难训练 去除了预定义的anchor匹配策略 去除FCOS类的不同F

一. 概述 论文地址:链接 代码地址:链接 论文简介: 此篇论文是在CGNet上增加部分限制loss而来 核心部分是将gt框变为mask进行蒸馏 注释:仅为阅读论文和代码,未进行试验,如有漏错请不吝指出.文章的疑惑和假设仅代表个人想法. 二. 详细 2.1 Focal Distillation 2.1.1 mask计算 此篇文章在目标检测蒸馏中对FPN层进行限制,正常的操作如下公式(1)所示: \[L_{f e a}=\frac{1}{C H W} \sum_{k=1}^{C} \sum_{i=