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有一种优秀是没必要等我优秀了以后再去做,而是一边做一边变得优秀。
本文探讨了基于图神经网络(GNN)的知识图谱推理,提出了一种创新的自适应传播策略AdaProp,旨在解决大规模知识图谱处理中的效率和准确性问题。AdaProp通过动态调整传播路径,优化了传统GNN方法。研究在KDD '23会议上发表,提供了tensorboard可视化结果和开源代码。实验表明,AdaProp在效率和性能上超越了传统方法,如全传播、渐进式传播和受限传播。通过Python和PyTorch实现, AdaProp在多个数据集上展示了优秀性能,为知识图谱推理领域开辟了新思路。
本文介绍了BERT模型的架构和技术细节,包括双向编码器、预训练任务(掩码语言模型和下一句预测)以及模型微调。文章还提供了使用BERT在IMDB数据集上进行情感分类的实战,包括数据集处理、模型训练和评估,测试集准确率超过93%。BERT是基于Transformer的预训练模型,适用于多种NLP任务。在实践中,BERT模型加载预训练权重,对输入数据进行预处理,然后通过微调适应情感分类任务。
该文主要介绍了图像加密解密和数字水印处理的重要性,并提供了相关技术的概述和原理。文章首先强调了信息安全和数据保护在数字化时代的需求,然后分别介绍了图像加密和解密以及数字水印处理的概念。 在图像加密解密部分,提到了两种方法:基于混沌Logistic映射的加密和基于三重DES的加密。前者通过混沌理论进行加密,后者使用经典的三重DES算法。文章提供了每种方法的基本原理,并展示了如何在Python中实现它们,包括使用`cryptography`库进行AES加密和利用PIL库进行图像处理。
mip-NeRF是针对NeRF(Neural Radiance Fields)的改进模型,旨在解决NeRF在不同分辨率下渲染图像时的模糊和伪影问题。mip-NeRF通过引入多尺度表示和圆锥体采样,减少了图像伪影,提升了细节表现力,同时比NeRF快7%,模型大小减半。相比NeRF,mip-NeRF在标准数据集上的错误率降低17%,多尺度数据集上降低60%。此外,它的渲染速度比超采样NeRF快22倍。该模型适用于3D场景渲染和相关应用,具有广阔的发展前景。
Transformer模型,革新NLP的里程碑,摒弃CNN/RNN,采用自注意力机制解决长距离依赖问题,加速训练。模型包含编码器和解码器,用位置编码补充序列信息。关键组件包括:嵌入层(位置编码增强词向量)、多头注意力层(捕获不同侧面的上下文)、前馈层(非线性变换)及残差连接和层归一化(提升训练稳定性)。Transformer的创新应用,推动了现代大语言模型的发展。
MODNet是一种轻量级、实时的无trimap人像抠图模型,强调高效和鲁棒性。它由语义预测、细节预测和语义-细节混合三个模块构成,通过自监督学习策略SOC保持模块间一致性。MODNet在人像抠图任务中表现出色,适用于多种场景,如展馆互动、商场引流、图像编辑、广告制作等。论文和源码可在给定链接中获取,项目还提供了WebUI方便用户直接使用。
本文介绍了基于集成学习的双分支非均匀去雾神经网络的复现,该网络由迁移学习子网和数据拟合子网组成,分别处理全局表示和数据拟合。网络使用Res2Net作为编码器,并结合通道和像素注意力模块。代码可在提供的链接下载。网络在交通监控、自动驾驶、航海和目标跟踪等领域有广泛应用,通过提升图像质量来提高系统性能。实验在O-Haze、I-Haze和NH-Haze数据集上进行,展示了网络在去除雾霾方面的效果,尽管存在细节模糊和色彩饱和度低的问题。
在ACL2023会议上发表的论文《使用带有辅助跨模态交互的关系时态图神经网络进行对话理解》提出了一种新方法,名为correct,用于多模态情感识别。correct框架通过全局和局部上下文信息捕捉对话情感,同时有效处理跨模态交互和时间依赖。模型利用图神经网络结构,通过构建图来表示对话中的交互和时间关系,提高了情感预测的准确性。在IEMOCAP和CMU-MOSEI数据集上的实验结果证明了correct的有效性。源码和更多细节可在文章链接提供的附件中获取。
该项目是高速公路车辆速度检测软件,融合了无人机、计算机视觉(YOLOv8)和机器学习,用于交通监控和数据收集。它通过无人机航拍获取车辆信息,使用Bytetrack进行跟踪,SG滤波器处理数据,计算速度和加速度,并将数据存储在Excel中。软件包含检测器、跟踪器和注册表组件,可在Pycharm环境中运行。部署时需配置相关依赖,通过主程序`main.py`启动,用户需标定参考距离、ROI和坐标系。随着技术进步,此类系统有望在交通管理中发挥更大作用。参考文献包括YOLOv8和ByteTrack的相关研究。源码和详情见原文链接。
骨架行为识别是计算机视觉中的关键技术,通过分析人体骨架轨迹和姿态来识别行为。它应用于人机交互、智能监控等领域,利用OpenPose等算法提取关键点信息。CTR-GCN是该领域的先进模型,优于2S-AGCN,通过通道拓扑优化和时间建模提高识别效果。模型包含通道细化、特征变换和维度增强三个部分。源码可在相关文章附件获取。骨架行为识别技术在视频理解、人机交互、运动分析等多个场景有广泛应用,并持续发展创新。
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8.Linux文件管理命令---head显示文件头部--tail显示文件尾部
7.Linux文件管理命令---grep:查找字符串
6.Linux文件管理命令---mv更改文件名
5.Linux文件管理命令---cp复制文件
3.Linux文件管理命令-----cat 显示文本文件内容、rm 删除文件、less 分屏显示文件
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猿创征文|工具百宝箱-代码编辑器-版本控制工具-终端神器-项目与事务跟踪工具-SFTP客户端
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9-5 Oracle维护数据的完整性
9-4 Oracle管理表空间和数据文件
9-3 Oracle数据字典和动态性能视图介绍
9-2 Oracle数据库(表)的逻辑备份与恢复 --导出与导入
9-1 数据库管理员-工作任务有哪些
lnscode提供了学习和使用Stable Diffusion的环境,已经安装了相关软件和组件库,可直接启动Stable Diffusion WebUI进行创作
了解8-Oracle函数有哪些。
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学习6-6 Oracle表复杂查询 -合并查询-增删改数据。
学习了解2 Oracle 安装(附详细安装操作手册)。
子查询是指嵌入在其它sql语句中的select语句,也叫嵌套查询。
学习了解6-4 Oracle表复杂查询 -多表查询。
学习了解6-3 Oracle 表的管理-表复杂查询。
利用scott用户存在的几张表(emp,dept)来演示如何使用select查询语句。
学习了解6 Oracle 表的管理。
学习了解4 Oracle 用户管理。
学习了解3 Oracle 基本使用。
学习1 Oracle 基础知识。
本次互通测试中,A公司提供政务云平台解决方案中的服务器、存储、网络设备和云操作系统及云平台等软硬件,B公司提供XX项目平台应用软件,将B公司XX项目平台部署在A公司云平台,双方联合进行XX项目平台云化的功能验证。测试中重点关注A公司云平台与B公司XX项目平台的功能对接融合。
本文档为某某某项目性能测试报告,主要内容包括概述、测试环境、测试方法、测试工具等。主要的读者有性能测试脚本开发人员、性能测试执行人员、性能评估人员、开发人员、项目经理、用户代表等。
Playwright 在执行操作之前对元素执行一系列可操作性检查,以确保这些操作按预期运行。