All-In-One Code Framework 中文版 2012-08-17

视觉特征-自监督-对比学习:SimCLR(在潜空间用对比损失最大化同一样本经不同数据增强所得视图间的一致性来学习表示)【Loss:对比损失函数】【同批次非同源样本作为负样本】【2020-02】 Abstract摘要本文提出了SimCLR:一个用于视觉表征对比学习的简单框架。我们简化了近期提出的对比式自监督学习算法,无需专门的架构或记忆库。为了理解是什么使对比预测任务能够学习到有用的表征,我们系统地研究了该框架的主要组成部分。我们表明:(1)数据增强的组合在定义有效预测任务中起着关键作用;(2)在表征与对比损失之间引入可学习的非线性变换,可显著提升所学习表征的质量;(3)与监督学习相比,对比学习受益于更大的批量大小和更多的训练步骤。 阅读详情

又到了OneCode更新的时刻了,我们这次为大家准备了14个中文版Microsoft OneCode Sample,其中包括4个Program Language Sample,2个XML Sample,2个Date Platform Sample和6个ASP.NET Sample。希望可以让大家仔细品味。

下载地址:http://1codechs.codeplex.com/releases/view/92899

如果您第一次听说All-In-One Code Framework这个项目,请参阅主页上的相关介绍http://1code.codeplex.com/, 以及下列两篇blog

All-In-One Code Framework:一站式微软开发技术框架解决方案

微软一站式开发技术框架解决方案 中文说明

这里是示例名字列表:

*Program Language Sample*
CSThreadingMonitor
VBThreadingMonitor
CSListFilesInDirectory
VBListFilesInDirectory

*XML Sample*
CSXmlGeneral
VBXmlGeneral

*Date Platform Sample*
CSEFPOCOChangeTracking
VBEFPOCOChangeTracking

*ASP.NET Sample*
CSASPNETChart
VBASPNETChart
CSASPNETFileUpload
VBASPNETFileUpload
CSSocketCommunication
VBSocketCommunication

以下是部分示例的说明:

ASP.NET示例:

CSASPNETFileUpload

这个项目演示如何在ASP.NET项目中通过使用FileUpload控件上传文件。 当点击提交按钮后,FileUpload控件的HasFile属性会被检查以确保一个文件已经被选择用于上传。在文件被保存前, File.Exists方法将被调用以检查是否一个同名文件已经存在于指定的路径。如果存在,新上传的文件将会通过添加一个后缀数重命名,这样已经存在的文件才不会被重写。文件上传成功后, 一些基本的信息会被展示出来,包括原始路径, 文件名, 文件大小和文件类型所有的信息都从HttpPostedFile对象的FileUpload.PostedFile属性获取。

 

Date Platform示例:

CSEFPOCOChangeTracking

CSEFPOCOChangeTracking示例演示了如何分别在使用更改追踪代理和不使用更改追踪代理的情形下更新POCO实体的属性和关系。

 

Program Language 示例:

CSListFilesInDirectory

CSListFilesInDirectory项目演示了如何利用Win32文件管理功能使应用程序从一个指定文件夹中,一次获取一个文件和子文件夹,以实现IEnumerable<string>对象。

 

 

更多示例介绍,请下载 “微软一站式示例代码库”:

http://1codechs.codeplex.com/releases/view/92899

 

视觉特征-自监督-同源不同crop视图一致性【2023-04】:DINOv2(无监督学习鲁棒视觉特征)【12 亿张互不重复的图像】【判别式自监督方法】【交叉熵损失+iBOT损失】 近期,自然语言处理领域在大量数据上进行模型 Pretraining 取得的突破,为计算机视觉中类似Foundation Model 的发展开辟了道路。这些模型能够生成通用视觉特征,即无需微调即可跨图像分布和任务发挥作用的特征,从而大幅简化图像在任何系统中的使用。本研究表明,现有的 Pretraining 方法,尤其是自监督方法,如果在来自多样化来源的充足精选数据上进行训练,便能够产生此类特征。我们重新审视了现有方法,并结合不同技术,从数据规模和模型规模两方面扩展我们的 Pretraining。 阅读详情

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<br />Original       http://1code.codeplex.com/releases/view/51868#DownloadId=148423<br />Translated  http://1codechs.codeplex.com/releases/view/51227#DownloadId=148734<br /> <br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />Acknowledgement<br /><br />Each chapter

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