context-specific representation

最新推荐文章于 2024-07-27 09:47:37 发布
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分类专栏： 概率图模型 文章标签： tree 照片
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/QIBAOYUAN/article/details/6192504
今天是元宵节，博主购买了10块钱的元宵并在食堂煮食，之后欣赏了烟花并观看了元宵晚会，期间还进行了学习，度过了一个充实而愉快的节日。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

两种表示方法：tree和rule表示方法

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今天元宵节，买了10块钱的元宵，20个，然后去食堂代煮了一下，又花了3块钱。然后去看烟花，拍了几张照片，回来看元宵晚会，很爽啊。看书看到现在，困困的。

ASN.1 学习
Useless Programmer 的专栏
11-17 1万+
    ASN.1 章节目录 简介 常用数据类型 2.1 常见的简单类型 2.2 结构类型 Basic Encoding Rules Distinguished Encoding Rules 编码示例 5.1 BIT STRING 5.2 IA5String 5.3 INTEGER 5.4 NULL 5.5 OCTET STRING 5.6 UTCTim...
【图检索】Context-I2W:Mapping Images to Context-dependent Words for Zero-Shot Composed Image Retrieval
nbwjszd的博客
12-22 1312
原文标题： Context-I2W: Mapping Images to Context-dependent Words for Accurate Zero-Shot Composed Image Retrieval 原文代码： https://github.com/Pter61/context i2w. 发布年度： 2024 发布期刊： AAAIDifferent from Composed Image Retrieval task that requires expensive labels for
【NLP基础理论】10 上下文表示（Contextual Representation）
草鸟的博客
04-22 5772
NLP基础理论 10 上下文表示
论文阅读笔记：Pretraining Methods for Dialog Context Representation Learning
BoCong-Deng的博客
09-13 595
本文考察了各种用于学习对话上下文表示的无监督预训练目标， 提出了两种新颖的对话上下文编码器预训练方法，并研究了四种方法。使用MultiWoz数据集对每个预训练目标进行了微调，并在一组下游对话任务上进行了评估，并观察到了出色的性能改进。 进一步的评估表明，我们的预训练目标不仅可以带来更好的性能，而且可以带来更好的收敛性，并且模型需要的数据更少，并且具有更好的领域通用性。
ASN.1、BER和DER的PKCS相关子集入门介绍
Reflection_in_water的博客
11-06 2813
此翻译文件对 ASN.1、BER 和DER 的PKCS相关子集进行介绍，目的是提供足够的背景知识以便让外行人都能够理解和实施 PKCS 系列标准。
ASN.1探索 － 2 基础知识（2）（转）
weixin_34202952的博客
02-15 449
转自： http://wmfbravo.blog.163.com/ 感谢： wmfbravo 2 基础知识 & 注释： 本章的内容主要翻译自《ASN.1 Communication between Heterogeneous Systems》。 2.8 基本类型 Table 2-4 基本类型汇总表 类型 UNIVERSAL Ta...
Deep Context- and Relation-Aware Learning for Aspect-based Sentiment Analysis论文阅读 ACL2021
qq_36234441的博客
08-18 1276
摘要 基于方面的情感分析（ABSA）的现有工作采用了统一的方法，允许子任务之间的交互关系。然而，我们观察到这些方法倾向于根据方面和意见术语的字面意思来预测极性，并且主要考虑单词级别的子任务之间的隐含关系。此外，识别具有极性的多个方面-意见对更具挑战性。因此，全面了解上下文信息关于ABSA 进一步要求方面和意见。在本文中，我们提出了深度上下文关系感知网络（DCRAN），它允许基于两个模块（即方面和意见传播以及显式自我监督策略）具有深层上下文信息的子任务之间的交互关系。特别是，我们为 ABSA 设计了新颖的自.
CVPR2019:Domain-Specific Batch Normalization for Unsupervised Domain Adaptation无监督域适配的特定域批处理规范化
ssshyeong的博客
09-13 3045
我们在深度神经网络中提出了一种新的基于领域特定批归一化的无监督领域自适应框架。我们的目标是通过在卷积-卷积神经网络中专门化批归一化层，同时允许它们共享所有其他模型参数，从而适应这两种领域，这是通过两阶段算法实现的。在第一阶段，我们使用外部无监督域自适应算法(例如ample, MSTN[27]或CPUA[14])来估计目标域中示例的伪标签，该算法集成了提出的特定于域的批处理归一化。第二阶段使用源和目标域的多任务分类损失学习最终模型。注意，两个域在两个阶段都有单独的批处理规范化层。
[论文记录] 2021 - Context-aware Biaffine Localizing Network for Temporal Sentence Grounding
weixin_43862112的博客
12-08 2600
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《Multi-Modal Features Representation-Based Convolutional Neural Network Model for Malicious Website》
buyaotutou的博客
07-27 481
文章链接基于多模态特征表示的卷积神经网络恶意网站检测模型Web applications have proliferated across various business sectors, serving as essential tools for billions of users in their daily lives activities. However, many of these applications are malicious which is a major threat to I
IFC中的几何上下文（IfcGeometricRepresentationContext）
万里归来少年心
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[EMNLP2017]Context-Aware Representations for Knowledge Base Relation Extraction
Deep Learning and NLP Farm
03-03 1018
主要贡献是考虑了句子中的其他关系，详细介绍稍后给出
【语义分割】7、OCRNet：Object-Context Representations for Semantic Segmentation
呆呆的猫的博客
03-23 1909
文章目录一、文章出发点二、方法三、效果 一、文章出发点 每个像素点的类别（label）应该是它所属目标（object）的类别。 所以这篇文章对像素的上下文信息建模 建模方法：求每个像素点和每个类别的相关性 二、方法 # prev_output: 19d的粗糙预测结果 # feats：将hrnet输出的720d的变成512d # context：每个类别图和每个特征图的关系(19x512) # object_context：self-attention 1、prev_output： 2、feats获
概率图模型【读书笔记1】概率理论
宝宝
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对于概率probability的两种理解：（1）频率，frequencies of events,无法解决比如“明天下雨概率是0.8”，因为无法定义频率，明天只有一个。（2）信念的接受程度,subjective degree of belief.
生成FeatureVector
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04-03 1279
/** * Recursively makes conjunctions by iterating through features at each * offset * * @param iters * iterate over the PropertyLists at each offset * @param currIndex * which offset we're currently on, e..g 1 i
利用反射机制调用main函数并传递参数
宝宝
03-29 1218
<br />public void testGenMallet() { try { Method methods = Csv2Vectors.class .getMethod("main", String[].class); methods.invoke(null, (Object) new String[] { "--input", "data/train_10000.data", "--output", "web.mallet", "--pres
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Discriminative models, not discriminative training
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04-21 1106
<br /><br />
MALLET中instance的data
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04-02 1105
<br /> <br />1.在public Instance pipe(Instance carrier)的构造函数中，打印部分注释为：<br />Swapping order, since data often has a newline at the end -DM <br />2.滑动窗口<br />newFeature += (i == 0 ? "" : "_&_") + s + (conjunctions[j][i] == 0 ? "" : ("@"
Tableau Representation
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02-28
### Tableau Visualization Methods and Techniques In the context of creating effective visualizations using Tableau, understanding data structures plays an essential role in achieving desired outcomes[^1]. For instance, when working within Tableau Public's format constraints, one must ensure that the entire visualization is accessible via a single URL on the Tableau Public server. It needs to fit onto a webpage scrollable vertically without requiring horizontal scrolling even on small laptop screens[^4]. To demonstrate some basic yet powerful techniques: #### Choosing Appropriate Visual Elements Selecting suitable chart types based on the nature of the dataset significantly enhances comprehension. Bar charts work well for categorical comparisons while line graphs excel at showing trends over time. ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('Solarize_Light2') fig, ax = plt.subplots() ax.plot(austin_weather['MONTH'], austin_weather['MLY-TAVG-NORMAL']) plt.show() ``` This code snippet illustrates plotting average monthly temperatures against months using Matplotlib with a specific styling theme similar to what could be achieved visually inside Tableau[^5]. #### Enhancing Interactivity Interactivity makes dashboards more engaging by allowing users to explore different aspects dynamically through filters or parameters. This approach aligns closely with best practices recommended for tools like Power BI where interactivity contributes towards user-friendly experiences[^3]. #### Maintaining Consistency Consistent use of colors across multiple views helps maintain coherence throughout complex reports making them easier to interpret. Adhering strictly to these guidelines ensures high-quality outputs regardless of platform differences between platforms such as Tableau versus others mentioned earlier.
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