js之反debugger hook代码

最新推荐文章于 2024-09-11 09:47:57 发布
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A=Function.prototype.constructor;
Function.prototype.constructor=function (a){
   
    if(a=="debugger"){
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CVPR2023 | 最新 3D 表征自监督学习+对比学习：FAC
计算机视觉工坊
04-07 867
对比学习最近在 3D 场景理解任务中展示了无监督预训练的巨大潜力。然而，大多数现有工作在建立对比度时随机选择点特征作为锚点，导致明显偏向通常在 3D 场景中占主导地位的背景点。此外，对象意识和前景到背景的辨别被忽略，使对比学习效果不佳。为了解决这些问题，我们提出了一个通用的前景感知特征对比 (FAC) 框架，以在预训练中学习更有效的点云表示。FAC由两个新颖的对比设计组成，以构建更有效和信息丰富的对比对。第一个是在相同的前景段内构建正对，其中点往往具有相同的语义。第二个。
AI4S - 结构生物学中的机器学习 (NIPS MLSB Workshop) 教程
AGI
07-04 432
结构生物学是对于蛋白质和其他生物分子 3D 结构或形状的研究，机器学习算法的突破已经改变了结构生物学。
GraphMVP: 基于3D几何的分子图表示预训练教程
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GraphMVP: 基于3D几何的分子图表示预训练
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无需任何标记数据，几张照片就能还原出3D物体结构，自监督学习还能这样用...
量子位
12-05 716
萧箫 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI只给你几张物体的照片，你能准确还原出它在各种刁钻视角下的模样吗？现在，AI可能比你还原得还要准确。只给几个3D球的正脸照片：AI立...
图数据的自监督学习介绍
deephub
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深度学习在解决许多复杂的机器学习问题方面一直是一个有趣的课题，特别是最近在图数据方面。然而，大多数的解决方案要么是监督或半监督，高度依赖于数据中的标签，导致过拟合和整体鲁棒性较弱。自监督学习(Self-Supervised Learning, SSL)是一种很有前途的解决方案，它从无标记数据中挖掘有用的信息，使其成为图数据领域中一个非常有趣的选择。 为什么自监督学习更适合图形数据? SSL有助于理解图形数据中存在的结构和属性信息，使用标记数据时可能会忽略这些信息 对于现实世界的数据，获取带标签的图形数据非常
ICLR2023|一个泛用的3D分子表示学习框架
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07-04 686
欢迎向本公众号投稿文献解读类原创文章，投稿邮箱：1298332329@qq.com，请用markdown格式写稿件，以附件形式发送。海内外招生、访学、招聘等稿件，请联系微信：17067431029。作者 |黄　锋审核 | 付海涛 今天给大家介绍一篇深势科技发表于ICLR2023的论文“Uni-Mol: A Universal 3D Molecular Representation Learnin...
图自监督学习综述：Graph Self-Supervised Learning A Survey
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Introduction 为什么需要自监督学习？ 图上的深度学习近些年十分流行，但是现有的工作大部分都是监督或半监督学习（需要人工标注标签）。基于监督学习和半监督学习的方法存在一些缺陷： 人工标注耗时耗力； 泛化性能可能较差，尤其是训练数据稀缺的时候； 鲁棒性较差，可能受到标签相关的对抗性攻击。 而自监督学习（self-supervised learning, SSL）对人工标注数据的依赖较低，因此可以很好的解决上述问题。 什么是自监督学习？ SSL利用前置任务（pretext task）从无监督数据
AAAI 2022 论文列表
gbstack08的专栏
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A Gentle Introduction to Deep Learning for Graphs 图深度学习的温和介绍
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KP3D:用于“自我监控的自我监督3D关键点学习”的代码
05-03
自我监督的3D关键点学习以进行自我运动估计 在2020年CoRL会议上被接受为全体会议演讲。 概述 稀疏mono-SfM：一种新的框架，可通过结合可区分的姿势估计模块来同时学习关键点检测，匹配和3D提升。 多视图自适应：一种新颖的自适应技术，可以利用视频中的时间上下文来进一步提高关键点网络的可重复性和匹配性能。 一流的性能：我们将网络集成到视觉里程表框架中，从而实现了稳健而准确的自我运动估计结果 设置环境 您需要一台装有最新Nvidia驱动程序和GPU的机器。 我们建议使用 （请参阅说明）具有可重现的环境。 要设置环境，请输入终端（仅在Ubuntu 18.04中经过测试）： git clone https://github.com/TRI-ML/KP3D.git cd KP3D # if you want to use docker (recommended) make doc
【论文阅读笔记】NeurIPS2020文章列表Part1
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2020年NLP所有领域最新、经典、顶会、必读论文
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05-23 5198
本资源整理了近几年，自然语言处理领域各大AI相关的顶会中，一些经典、最新、必读的论文，涉及NLP领域相关的，Bert模型、Transformer模型、迁移学习、文本摘要、情感分析、问答、机器翻译、文本生成、质量评估、纠错(多任务、masking策略等。)、Probe、多语言、领域相关、多模态、模型压缩、谓词填充、Analysis、分词解析NER、代词指代消解、词义消歧、情感分析、关系抽取、知识库、文本分类等，几乎所有领域。 资源整理自网络，源地址：https://github.com/...
图自监督学习在腾讯Angel Graph中的实践
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3D图像自监督一些关键知识
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