编者按：EMNLP（Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing）是计算语言学和自然语言处理领域的顶级国际学术会议。今年的 EMNLP 大会于11月7日-11日正式在线上召开。在本届大会中，微软亚洲研究院有多篇论文入选，今天我们精选了其中的6篇来为大家进行简要介绍。欢
在上一篇文章中，我们看到了如何为Seq2Seq准备机器翻译数据。在这篇文章中，让我们用Pytorch和准备好的数据来实现Cho et al. (2014) 描述的Seq2Seq模型。 数据预处理 在数据处理之后，我们有四个包含学习Seq2Seq模型的关键信息的变量。在之前的文章中，我们将它们命名为eng_words, deu
前言 本文介绍了一篇CVPR2021的语义分割论文，论文将语义分割视为序列到序列的预测任务，基于transformer作为编码器，介绍了三种解码器方式，选择其中效果最好的解码器方式与transformer编码器组成了一个新的SOTA模型--SETR。 论文：Rethinking Semantic Segmentation from a Seque
前言 本文介绍了一篇CVPR2021的语义分割论文，论文将语义分割视为序列到序列的预测任务，基于transformer作为编码器，介绍了三种解码器方式，选择其中效果最好的解码器方式与transformer编码器组成了一个新的SOTA模型--SETR。 论文：Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-
#coding = utf-8 #ASCII解码器 import easygui as e #导入easygui模块 #创建字典存储ASCII码值 ascii = {0:'NUL',1:'SOH',2:'STX',3:'ETX',4:'EOT',5:'ENQ',6:'ACK',7:'BEL',8:'BS',9:'
论文：https://arxiv.org/abs/2005.12872 代码：https://github.com/facebookresearch/detr DETR 第一个将 Transformer 成功整合为检测 pipeline 中心构建块的目标检测框架。基于Transformers的端到端目标检测，没有NMS后处理步骤、真正的没有anchor，且对标超越Faster RCNN。 DETR
【开源项目】huffandpuff小巧的哈夫曼编码器/解码器 简介 huffandpuff是一个极小的哈夫曼编码器/解码器(Huffman coder/decoder)。它不使用任何系统调用，甚至不使用 stdlib，stdio等标准库，这使得其非常适用于嵌入式应用程序。 如果需要在MCU等资源较少的平台项目上使用压缩解压
一、模拟gob数据流在网络上传输 往网络中写数据，不是非得要Gob的格式，但如果是go程序之间的通信，推荐使用Gob格式。 二、数据以gob格式保存到文件 流程： ------ 编码 1、创建可写对象（文件、标准输出、网络等） 2、创建编码器 如果是json编码器，就是json.NewEncoder(可写对象)
视频压缩中，每帧代表一幅静止的图像。而在实际压缩时，会采取各种算法减少数据的容量，其中IPB就是最常见的。 简单地说，I帧是关键帧，属于帧内压缩。就是和AVI的压缩是一样的。 P是向前搜索的意思。B是双向搜索。他们都是基于I帧来压缩数据。 I帧表示关键帧，你可以理解为这一帧画面的
目录编码器-解码器架构代码 编码器-解码器架构 encoder-decoder是一个框架，这是近几年影响比较大的对一个模型的抽象。 代码 encoder-decoder是一种编程接口，后面基本NLP都是使用这种编程接口来实现的。
. 解码器查看内核信息查看那内核版本号查看发行版本号 解码器 buntu 20.04自带的Firefox浏览器，在默认情况下，不能播放网页的视频和音频，是因为系统此时缺少解码器，安装方法如下： sudo apt install ffmpeg 查看内核信息 查看那内核版本号 uname -a Linux virtual-machine
一、播放器框架 二、常用音视频概念 容器／文件（Conainer/File）： 即特定格式的多媒体文件，比如mp4、flv、mkv等。媒体流（Stream）： 表示时间轴上的一段连续数据，如一段声音数据、一段视频数据或一段字幕数据，可以是压缩的，也可以是非压缩的，压缩的数据需要关联特定的编解码器（有些码流音频
一、问题的提出 （1）近年来大部分交通流预测模型都是针对交通流序列的单步预测建立的，只适用于ITS短期决策问题中，比如说交叉口的信号配时。并不能满足ITS的对于道路拥堵形成时间、路径规划等问题的决策，因此对交通序列做多步预测很有必要。 （2）使用单一的神经网络模型对较长的序列进
上一篇我们分享了海康解码器SDK实时解码流程，如果大家有兴趣可以去阅读了解一下，海康解码器同时还能够解码远程文件，本文我们分享一下海康解码器SDK解码远程文件的流程。 登录解码器后需要先配置解码器显示通道参数，设置显示通道关联的解码通道，否则无法正常启动解码。 相关接口：NET_DV
一、Netty编解码器 （一）Netty编解码器概述 1、Java的编解码 在Java中编码（Encode）称为序列化， 它将对象序列化为字节数组，⽤于⽹络传输、数据持久化或者其它⽤途。解码（Decode）称为反序列化，它把从⽹络、磁盘等读取的字节数组还原成原始对象（通常是原始对象的拷⻉），以⽅便后续的业
好记性不如烂笔头~ 该论文使用HoVer Net+网络结构同时进行了细胞核实例分割和组织的语义分割。 由于细胞核的标注需要耗费大量时间，大规模收集标注是一个挑战。另外，已有的细胞核分割方法难以在新的场景或者拥挤的视野中正确分割细胞核。文章选择使用NuClick＋人工细化生
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/353680367 此篇文章内容源自 Attention Is All You Need，若侵犯版权，请告知本人删帖。 原论文下载地址： https://papers.nips.cc/paper/2017/file/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Paper.pdf 摘要 主要的序列转导模型是基于复杂的递归或
目录简介自定义编码器自定义解码器添加编码解码器到pipeline计算2的N次方总结 简介 在之前的netty系列文章中，我们讲到了如何将对象或者String转换成为ByteBuf，通过使用netty自带的encoder和decoder可以实现非常方便的对象和ByteBuf之间的转换，然后就可以向channel中随意写入对象和字
1. 引言 RNN、LSTM和Gated RNN被认为是序列建模和翻译任务的SOTA。 循环神经网络通过一步一步地将输入和上一步的输出结果输入到模型中来得到下一步的输入。这个特点天生地让它只能用于串行计算，不能很好地利用并行化技术。虽然进来有一些用于改进的技术，但效果仍不理想。 注意
因为网页版的qq音乐或者网易云音乐都把音频换成了AAC格式，这必须要下载特定的解码器才能播放音乐，所以只用ctrl+alt+T打开终端输入一条命令就可以安装能大多数音频解码器 sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras 安装完成后重启浏览器，就可以播放网页音乐播放器上的音
今天我要谈谈 Deep Fake
ASTER: An Attentional Scene Text Recognizer with Flexible Rectification 重点在于实验部分，看看人家围绕创新点都是怎么样做实验的。 文章目录 ASTER: An Attentional Scene Text Recognizer with Flexible RectificationAbstract1. Introduction2. RELATED WORK2.12.2
一、简介 在H.264/AVC视频编码标准中，整个系统框架被分为了两个层面：视频编码层面（VCL）和网络抽象层面（NAL）。其中，前者负责有效表示视频数据的内容，而后者则负责格式化数据并提供头信息，以保证数据适合各种信道和存储介质上的传输。因此我们平时的每帧数据就是一个NAL单元
Deep Learning-Based Concurrent Brain Registration and Tumor Segmentation Estienne, T. et al. “Deep Learning-Based Concurrent Brain Registration and Tumor Segmentation.” Frontiers in Computational Neuroscience 14 (2020): n. pag. Abstract Image registra
本文由多伦多大学、剑桥大学、Uber等合作完成，发表于 2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)，Changshu, Suzhou, China。该研究提出了一种联合分类、检测和语义分割的统一架构，并且该项目已经开源：https://github.com/ MarvinTeichmann/MultiNet 文章目录 摘要1.
