文献管理与信息分析学习笔记（更新ing）

已于 2023-10-07 14:29:08 修改
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分类专栏： 学习工具 文章标签： 学习 笔记
于 2023-10-07 14:23:44 首次发布
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今天【分享】一个好用的文献管理软件——Zetero | 项目经理 面试题：在项目中，如何平衡项目的范围、时间和成本之间的关系？
追光者♂：记录、分享、总结、提升，现象级专栏《Python从入门到人工智能》作者，无惧黑暗，坚信曙光
10-03 5271
【分享】一个好用的文献管理软件——Zetero。比较简短，未来打算继续记录！
基于Duffing系统的分数阶混沌研究【基于matlab的动力学模型学习笔记_5】
L1234X的博客
09-17 6190
/*仅当作学习笔记，若有纰漏欢迎友好交流指正，此外若能提供一点帮助将会十分荣幸*/ 前面的几篇博文我们提到提到的都是整数阶模型，这里我们将对分数阶模型进行一个简单的研究。 摘要：与整数阶混沌相比，分数阶混沌更符合、也更接近于现实世界。本文将研究经典Duffing系统的迭代方式、系统参数选择对混沌的影响，并通过MATLAB呈现出其混沌、相图以及庞加莱截面以达到对该系统的全面认识。 目录 0 引言 1 分数阶Duffing系统 1.1系统的构造 1.2 系统混沌图 2 Duffing系统相图
【学习笔记】Distilling the knowledge in a neural network
m0_52218304的博客
07-29 1546
要提高机器学习算法的性能，一个方法就是在同一个数据上训练许多不同的模型并平均预测，但是使用这种a whole ensemble of models(集成模型)是笨重的，需要的计算成本很高，无法部署带大量的用户。对此，有研究表明，将集成模型中的知识压缩到一个易于部署的小型的单个模型是可行的，文章也基于此展开。
自监督学习文献综述
Ting_King_ing的博客
09-03 1321
监督学习试图将输入变量映射到输出变量（如下图），这些模型是为特定任务创建的，包含大量人工标注的数据。这些数据被随机分为三类：训练数据、测试数据和验证数据。计算机视觉程序的成功与否取决于这些注释数据，而获取这些数据是一个耗时且昂贵的过程。监督学习和验证数据的操作过程有监督学习需要由人类手动生成注释标签，是一个耗时耗力的过程。而无监督学习是从无标签的数据中学习，可以利用非结构化和无标记数据，以低成本开发通用人工智能系统，它已成为最有前途的技术之一。
Transformer通俗笔记：从Word2Vec、Seq2Seq逐步理解到GPT、BERT
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我在写上一篇博客《》时，有读者在文章下面评论道：“july大神，请问BERT的通俗理解还做吗？”，我当时给他发了张俊林老师的BERT文章，所以没太在意。直到今天早上，刷到优快云上一篇讲BERT的文章，号称一文读懂，我读下来之后，假定我是初学者，读不懂。（这是），再比如国内张俊林老师的这篇《》，然后你会发现几乎网上关于Transformer/BERT的文章无外乎是以下这几种情况。
给深度学习研究生的入门建议（未完待续ing）
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本文介绍深度学习领域研究生可选择的入门路线
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首先，对论文进行整体学习 Homomorphic Encryption from Learning with Errors:Conceptually-Simpler, Asymptotically-Faster,Attribute-Based(作者:Craig Gentry, Amit Sahai, Brent Waters) 摘要：本文的全同态加密方案是基于LWE的(Learning with errors)。在先前的LWE-based方案中，乘法步骤会涉及到"relinearization"[bv1
文献笔记：LINE: Large-scale Information Network Embedding
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一阶邻近性网络中的一阶邻近性是两个顶点之间的局部成对邻近性。对于每一对由边(u, v)连接的顶点，该边的权值wuv表示u和v之间的一级接近度。如果在u和v之间没有观察到边，则它们的一阶接近度为O。二阶邻近性：网络中一对顶点(u,v)之间的二阶邻近性是它们的邻域网络结构之间的相似性。数学上，令pu = (wu.1，…， Wu.|v|)表示u与所有其他顶点的一阶接近度，则u与v的二阶接近度由pu与py的相似度决定。如果没有一个顶点连接到u和v，则u和v之间的二阶接近度为0。
英语学习笔记(经典100句)
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高斯热图、池化、metric、训练/验证/测试过程、
YOLOv1学习笔记（方便自己记忆）
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自己写了些笔记，方便自己记忆，若有违规和错误请留言 目录 主要思想： 复现YOLOv1方法： 预测结果7*7*30的含义： gt box数据处理： 损失函数： 预训练： YOLOv1缺点： 主要思想： 1、把真实grounding truth box的传入网络，读取成7*7*30的tensor。使预测的bbox尽可能的去拟合gt box，使损失函数最小 2、由该gt box的中心点，即落到哪个grid cell内，由这个cell产生的B个bounding box（v1中B=2），这
学习笔记之——2D Gaussian Splatting（2DGS）
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Surfels（surface elements）是体积渲染文献中的“表面元素”或“表面体素”。其他人将其描述为零维n元组，其形状和阴影属性局部近似于对象表面。对象可以由一组密集的点（表面）表示，这些点（表面）保存照明信息。其表达如下：基于surfels的方法基本上都需要几何的GT、深度信息或者在光照已知的场景下才能运行。而2DGS将其结合起来。
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在拉花杯里倒入冰牛奶 --> 打开蒸汽，清洁蒸汽棒 -->把蒸汽头插入液面下1cm，打开蒸汽(使液面朝一个方向转动 -->当奶泡充足，埋深蒸汽管 --> 当牛奶温度升至60-70℃时， 即用手感觉是烫手， 但是能忍受两三秒的时间此时关闭蒸汽，停止加热 -->将蒸汽管擦干净，放出蒸汽，用力晃动牛奶并轻震。固液萃取， 也称为浸取， 即用溶剂分离固体混合物中的成分， 用水浸泡咖啡心提取咖啡中的各种滋味物质，属于固—液萃取，通过与水的接触，过滤得到有特殊滋味的水的过程。：咖啡通过贸易路线传入欧洲。
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│ 核心转码处理 │。│ 并打印用时信息 │。│ 解析命令行参数 options │。│ 检查输入输出文件 │。│ 记录基准测试起点 │。│ 记录基准测试终点 │。│ 清理资源释放内存 │。│ return 退出程序 │。│ 初始化 (日志/网络等) │。1、ffmpeg源码主函数。1.1初始化网络设备及日志。1.2解析命令行参数。
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