HOWTO: Integrating SSH tunneling inside your application

最新推荐文章于 2022-06-26 09:53:28 发布
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本文介绍如何在C/C++跨平台应用程序中实现SSH隧道的创建，提供了详细的步骤和技术要点。

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(五十六)：Integrating Multimodal Information in Large Pretrained Transformers
Wangzx的博客
10-09 1179
@[TOC]((五十六)：Integrating Multimodal Information in Large Pretrained Transformers) 出处：ACL 2020: 2359-2369 代码：https://github.com/WasifurRahman/BERT_multimodal_transformer 题目：在大型预训练变压器中集成多模式信息 主要内容：介绍了一种有效地微调多模态语言预训练的大型Transformer模型的方法。使用提出的多模态自适应门(MAG)， BER
【arxiv 2024】VideoGPT+: Integrating Image and Video Encoders for Enhanced Video Understanding
zik的博客
07-30 1342
Authors【Paper】【Project】整体架构由 (i) 分段采样、(ii) 双视觉编码器、(iii) 将视觉特征投射到语言域的视觉语言适配器和 (iv) 大型语言模型组成。其他贡献包括VCG+,112K 数据集和VCGBench-Diverse基于语言模型的进步，大型多模态模型 (LMM) 在视频理解方面做出了重大改进。虽然当前的视频 LMM 使用先进的大语言模型 (LLM)，但它们依赖图像或视频编码器来处理视觉输入，而每种编码器都有其自身的局限性。
Paper reading: ISDNet: Integrating Shallow and Deep Networks CVPR2022
家家的专栏
06-26 1485
本文提出一个高分辨率图像分割框架（Integrating Shallow and Deep Networks， ISDNet），他能很好地整合浅层和深层网络，并显著的提高推理速度并有一个精准的分割结果。为了更好地利用浅层特征和深层特征之间的关联性，提出一个关系感知特征融合模块（Relational-Aware feature Fusion module），以保证网络分割的性能和鲁棒性。...
论文笔记：Hierarchical Deep Reinforcement Learning:Integrating Temporal Abstraction and Intrinsic
qq_40206371的博客
06-18 1612
2016 nips 根据上面，有如下的Q-value function使用神经网络Q1,Q2来近似Q1*和Q2*，记他们的损失函数分别为,将Q1和Q2的transition 分别记录到经验回放D1和D2中记第i次训练迭代（epoch）的参数为。 比较了论文的方法（由于这边只有六个状态，所以没有用DQN，直接Q-table）和Q-learning。这里ε会在50,000步内慢慢从1降低到0.1.学习率为2.5*10^{-4} 从3a可以发现论文方法的有效性；从3b可以发现，随着training的进行，到达
Hierarchical Deep Reinforcement Learning: Integrating Temporal Abstraction and Intrinsic Motivation
Vic_Hao的博客
04-26 1579
Research Topic Learning goal-directed behavior in environments with sparse feedback is a major challenge for reinforcement learning algorithms. 这里有两个名词需要注意：goal-directed behavior, sparse feedback 这篇文章...
reinforcement learning，增强学习：Integrating Learning and Planning
mmc2015的专栏
12-04 2459
好长时间没跟新了，这期间有好多事情（华为、微博、算法课），现在把最后几节课拾起来。 上节课内容和本节课内容 1）Model-Free和Model-Based的区别： Model-Free RL： No model Learn value function (and/or policy) from experience Model-Based RL
HOW TO: Spice up Your Site With Simple PHP
SilverLong专栏
01-22 3618
HOW TO:Spice up Your Site With Simple PHP
论文阅读：Heavy Rain Image Restoration: Integrating Physics Model and Conditional Adversarial Learning
wang_chaochen的博客
12-26 1904
2019 CVPR 本篇文章是2019CVPR的一篇文章，主要是提出了一个两个阶段的网络，基于物理的主干网络+深度指导的GAN细化网络。 对于大雨中的场景，雨纹明显可见，密集的雨堆积或遮雨效果明显，图像被雨纹洗刷去，远处的场景相对更加模糊等。 本文主要提出了一种方法来解决大雨问题。网络结构主要分为两个阶段：基于物理信息的主干网络和深度信息指导的GAN细化网络。 1、第一阶段：根据基本的物理原理来...
论文笔记：Integrating Semantic Segmentation and Retinex Model for Low Light Image Enhancement
Wenretium的博客
04-06 2462
Integrating Semantic Segmentation and Retinex Model for Low Light Image Enhancement 来源：Proceedings of the 28th ACM International Conference on Multimedia (2020) 目录Integrating Semantic Segmentation and Retinex Model for Low Light Image EnhancementContributi
论文笔记：Integrating Classification and Association Rule Mining （即，CBA算法介绍）
qq_40206371的博客
09-13 2144
1998 KDD 0 摘要 分类规则挖掘旨在发现数据库中的一小组规则，形成一个准确的分类器。 关联规则挖掘发现数据库中存在的所有满足最小支持度和最小置信度约束的规则。 对于关联规则挖掘，发现的目标不是预先确定的，而对于分类规则挖掘，则只有一个预先确定的目标。 在本文中，我们建议整合这两种挖掘技术。 集成是通过专注于挖掘关联规则的特殊子集来完成的，称为类关联规则 (CAR)。 还给出了一种基于发现的 CAR 集构建分类器的有效算法。 实验结果表明，以这...
ADC Architectures: Integrating ADCs
02-11
Soon after the discovery of the basic counting ADC architectures it was realized that much greater accuracy could be obtained using a combination of integrating and counting techniques. This led to ...
Hierarchical Deep Reinforcement Learning: Integrating Temporal A
10-15
在强化学习领域，特别是面对环境反馈稀疏和延迟的挑战，传统的深度Q网络（DQN）算法常常表现出探索不足的问题，从而限制了其在复杂环境中学习稳健策略的能力。为了解决这一问题，研究者提出了一种分层深度强化学习...
【论文阅读】Hierarchical Deep Reinforcement Learning: Integrating Temporal Abstraction and Intrinsic Motiv
huitailangyz的博客
08-15 1069
【2016NIPS】 任务：层次强化学习 本文提出了层次强化学习，顶层使用价值函数让策略模型学习到内在目标，底层则决定具体的动作，从而来满足顶层提出的给定目标 内在目标可以提供更多的探索，从而缓解稀疏反馈的问题，目标定义在entity和相互之间关系的空间中，可以限制探索空间，提高学习效率 模型 整体结构 由两阶段的层次化结构组成 顶层meta-controller输入为状态sts_tst​，输出为目标gtg_tgt​ 下层controller的输入为gtg_tgt​和sts_tst​，输出为动作ata_t
美赛教程&建模&数据分析&案例分析&文档写作&编程实现等资源
08-16
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自动驾驶场景库的提取方案及实现代码解析 自动驾驶场景库提取方案与实现代码详解 自动驾驶场景库提取方案及实现代码设计 自动驾驶场景库提取方案及实现代码构建 自动驾驶场景库提取方案及实现代码方案 自动驾驶
08-16
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/8471dd710e10 自动驾驶场景库的提取方案及实现代码解析 自动驾驶场景库提取方案与实现代码详解 自动驾驶场景库提取方案及实现代码设计 自动驾驶场景库提取方案及实现代码构建 自动驾驶场景库提取方案及实现代码方案 自动驾驶场景库提取方法及实现代码方案 自动驾驶场景库提取方案及实现代码研究 自动驾驶场景库的提取方案及实现代码 自动驾驶场景库提取完整方案及实现代码 自动驾驶场景库提取方案及实现代码详述（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
基于 YoloP 模型打造的自动驾驶感知工具
08-16
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/bd85ece37e57 基于 YoloP 模型打造的自动驾驶感知工具（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
海底管道腐蚀缺陷生长与多物理场耦合分析综述（含详细代码及解释）
08-16
内容概要：本文深入探讨了海底管道在运行压力和轴向位移作用下腐蚀缺陷生长的影响。基于多物理场耦合和变形几何的三维有限元模型，模拟了海底管道在海洋泥浆环境中的缺陷生长过程。研究揭示了更深的缺陷和更大的运行压力会增强局部应力集中和腐蚀速率；腐蚀速率随管道轴向位移呈现先减小后增大的趋势；运行压力导致管道优先在缺陷底部腐蚀，而轴向位移则倾向于在整个缺陷表面形成均匀腐蚀。文章还提出了一种基于非稳态多物理场模拟的海底管道剩余寿命评估方法，并通过Python和FEniCS库实现了有限元分析代码，用于模拟腐蚀缺陷生长和电化学-力学耦合分析。; 适合人群：从事海洋工程、管道工程及相关领域的科研人员和技术工程师。; 使用场景及目标：①研究海底管道腐蚀缺陷生长机制；②评估海底管道的剩余寿命；③优化海底管道的维护和管理策略；④开发更精确的腐蚀预测模型。; 其他说明：本文不仅提供了理论分析和实验数据，还给出了详细的Python代码实现，方便读者进行复现和进一步研究。模型创新性地结合了力学和电化学效应，实现了腐蚀缺陷演化的高精度模拟，为海底管道的安全运行提供了先进的数值分析工具。
嵌入式开发-Qt框架-C编程-轻量级虚拟键盘-跨平台输入法-中文英文数字符号输入-大小写切换-皮肤主题定制-手写识别功能-开源学习项目-适用于Linux-Windows-And.zip
最新发布
08-16
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自动驾驶电动车辆研究白皮书 自动驾驶电动耗子研究白皮书 关于自动驾驶电耗子的研究白皮书 自动驾驶电动耗子相关研究白皮书 自动驾驶电耗子技术研究白皮书 自动驾驶电耗子领域研究白皮书 自动驾驶电耗子专题研
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Dynamic Graph Representation with Contrastive Learning for Financial Market Prediction: Integrating Temporal Evolution and Static Relations
02-27
### 动态图表示中的对比学习用于金融市场预测 在金融市场的背景下，动态图表示通过捕捉随时间变化的关系来提供更丰富的数据结构。为了有效利用这些信息并进行市场预测，研究者提出了基于对比学习的方法[^1]。 #### 对比学习框架概述 对比学习是一种自监督的学习方法，在该领域内被广泛应用于图像识别等领域之外也取得了成功应用案例。对于动态网络而言，这种方法可以通过最大化同一节点不同时间戳下的相似度以及最小化不同时刻间其他节点之间的关联程度来进行训练模型参数调整优化过程[^2]。 ```python import torch from torch_geometric.nn import GCNConv, global_mean_pool as gap class ContrastiveLearningModel(torch.nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_channels, out_channels): super(ContrastiveLearningModel, self).__init__() # 定义GCN层和其他必要的组件... def forward(self, x_t0, edge_index_t0, batch_t0, x_t1, edge_index_t1, batch_t1): z_t0 = ... # 计算t时刻特征向量z(t) z_t1 = ... # 同样计算下一个时间段内的特征 return z_t0, z_t1 def loss_function(z_i, z_j): temperature = 0.5 N = ... nominator = ... denominator = ... loss = -torch.log(nominator / denominator).mean() return loss ``` 此代码片段展示了如何构建一个简单的对比学习架构，并定义了一个损失函数用来衡量两个时间节点上相同实体之间表征的一致性和差异性[^3]。 #### 整合时间和静态关系 当涉及到具体实现时，除了考虑时间维度上的演化特性外，还需要关注那些相对稳定不变的因素——即所谓的“静态关系”。这可能包括但不限于公司间的长期合作关系、行业内部的竞争格局等。因此，在设计算法过程中应当充分考虑到这两方面因素的影响： - **时间序列建模**：采用循环神经网络(RNNs)，长短记忆单元(LSTMs) 或者 Transformer 结构处理连续的时间步长输入； - **多尺度融合机制**：引入注意力机制或其他形式的信息聚合手段，使得模型能够更好地理解局部与全局模式之间的联系； 综上所述，通过对动态图表征学习的研究可以为金融市场分析提供更多可能性。然而值得注意的是实际操作中还需面对诸如噪声干扰等问题挑战[^4]。
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