论文写作中的共性问题，请各位同学注意1 数字和单位之间必须有空格，但有例外，%, $, 和角度单位o与数值之间不空格。如50%，不是50 %。 更多参见https://zhuanlan.zhihu.com/p/281009022 表示概率的P, 大写斜体。如
偏态分布(skewness distribution)指频数分布的高峰位于一侧，尾部向另一侧延伸的分布。偏态分布是与“正态分布”相对，分布曲线左右不对称的数据次数分布，是连续随机变量概率分布的一种。可以通过峰度和偏度的计算，衡量偏态的程度。 1、The Generalized-Alpha-Beta-Skew-Normal Distri
在这篇文章中，我将详细解释这篇论文《Why do tree-based models still outperform deep learning on tabular data》这篇论文解释了一个被世界各地的机器学习从业者在各种领域观察到的现象——基于树的模型在分析表格数据方面比深度学习/神经网络好得多。 论文的注意事项 这篇论文
第一次正儿八经地经历大厂面试，自己都没想到自己竟然能坚持一个小时。自己能力很差，但就算是很差的能力，也尽到百分百的努力去表现了。应该大概率是会挂掉的，如果我是hr，也不会招自己这种空有一纸学历的低能儿。 只有一个面试官，应该就是该部门干活的 leader 了，还是十分专业的。前半段问
Action Recognition 论文：人体行为识别方法研究综述 人体行为识别需要提取外观和姿势的变化，即从二维空间特征扩展到三维时空特征 近年来，已经提出了许多基于RGB数据的人体行为识别方法，包括： 传统的手工提取特征的方法 基于深度学习的方法 也有许多研究者开始利用深度数据进行人
本打算将 CSDN 的博客，全部搬迁到这里，但是无法自动搬迁，需要我重新敲，最麻烦的可能是公式需要重新敲，因为CSDN的公式全部变成了 图片。这是我无法做到的。 因此，本文只是整理下，往期我写的东西的链接。也算梳理一下觉得对我有点用的东西。 1. 深度学习核心概念和组件 1.1 图像分类和目
梦晨发自凹非寺 量子位公众号 QbitAI 一努力思考就会精神疲惫，学习工作一天之后只想无脑躺平。 最新研究发现，这并不是你一个人的错，而是有着普遍的生理基础：思考时脑内会产生一种毒素，积累太多会破坏大脑功能，而疲惫正是让你停下来的信号。 停下来，才能保持大脑功能的
一、单选题 1、在科研研究的伦理原则中，科技工作者应该坚持科学研究的客观性，杜绝蓄意的捏造、作假和对研究成果的曲解，指的是 （ ） 诚信原则 责任原则 公平原则 审慎原则 您的答案：A 参考答案：A 收藏 答案解析：在科研研究的伦理原则中，科技工作者应该坚持科学研究的客观性，杜绝蓄意的捏造、
什么是Nerf nerf是一种通过隐式表达做新视角合成任务 (novel view synthesis task) 的工具, 隐式表达指的是在渲染过程中不对目标物体或者场景进行显示的建模 其输入是某个视角下发射的视角方向d=(θ, Φ), 以及对应的坐标x,y,z, 通过神经辐射场\(F\theta\), 得到体密度和颜色.
Pansharpening by Convolutional Neural Networks 论文解析 Q1论文试图解决什么问题？ 解决遥感图片的全色锐化问题，传统方法处理遥感图片全色锐化存在诸多问题，本文从Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks一文中获取灵感，使用三层网络架构进行遥感图片的全色锐化
Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks SRCNN 论文解析 Q1:论文试图解决的问题 本文试图解决从低分辨率图片重建高分辨率图片的问题。传统上已有许多解决办法，但存在诸多弊端，传统方法上存在的一部分问题被本文提出的方法解决。 传统的稀疏编码方法运行速度慢
系统架构设计师（资料放在文末） 低分飘过的快乐，哈哈哈。 以此文章来纪念一下自己的备考经历。也希望笔主的经验能给各位同学带来帮助，减少弯路。 心理准备 首先，同学们 一定要有自信，只要好好准备，肯定都能通过的。 笔者之前备考时感觉：系统架构师听起来好高大上啊，软考高级听上去好牛啊（可
AlexNet卷积神经网络是由Alex Krizhevsky等人在2012年的ImagNet图像识别大赛获得冠军的一个卷积神经网络，该网络放到现在相对简单，但也是深度学习不错的卷积神经网络。论文：《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 论文结构 Abstruct：简单介绍了Alex
《有大佬会画这个图吗，需要MATLAB代码》 https://tieba.baidu.com/p/7942910454 《极坐标系 隐函数 数值求解 并 绘制 函数图像》 https://tieba.baidu.com/p/6419862914 看了 半天， 就 这句话 有用， 其它 的 都是 废话 。 看出来 两
本文来源：https://github.com/MLNLP-World/Paper-Writing-Tips Paper Writing Tips 项目动机/ 写前必看/ 终稿必查/ 百家之言/ 组织者列表/ 贡献者列表 项目动机 很多初学者同学在投稿的时候经常会出现一些共有的小错误，为了节省大家的时间
certain components 某些组件 while : 同时---连词 corpus：语料库 fine-tune on ： 在什么数据集上微调 scalability：可扩展性 inductive bias：归纳偏置 small-resolution 小分辨率 Typically：通常 downstream ：下游 Lastly：最后 inversely proportional：成反比 Overall：
自我介绍 我将从我的三段教育经历，性格，以及学习习惯等方面进行自我介绍。 我的本科学习是在一个211高校的理工实验班完成的。 我的硕士是在浙江大学航空航天学院完成的，在硕士期间，我在我们专业的国际顶级期刊上发表了两篇论文。 目前我在浙江大学计算机学院的人工智能研究
一 如何快速掌握一个新的科研方向？一个新手应该怎么读论文 对于一个新的科研方向，无论是新手还是老手，都需要阅读论文来掌握这个方向。这时候，一个典型的错误就是阅读综述性的文章！因为综述性的文章一般都写的不太好，这是大实话！ 我们在任何一个科研方向上所看到的论文，经过整理都应该符
1、Low-Precision Arithmetic for Fast Gaussian Processes Wesley J. Maddox, Andres Potapczynski, Andrew Gordon Wilson https://arxiv.org/abs/2207.06856 低精度算法对神经网络的训练产生了变革性的影响，降低了对计算量、内存和算力的需求。但是高斯过程（GPS）中却很
1、Deformable CNN and Imbalance-Aware Feature Learning for Singing Technique Classification Yuya Yamamoto, Juhan Nam, Hiroko Terasawa https://arxiv.org/pdf/2206.12230 歌唱技术是利用音色、音高和声音的其他成分的时间波动来进行富有表现力的声乐表演。它们的分类是
毕业论文的写作已告一段落，但对于科研人来说，写论文却是一件十分日常的事情，为了提高写作效率，今天为大家推荐一些论文写作工具。 文献下载工具 1.Sci-Hub Sci-Hub可以免费下载英文文献，进入网站后，输入文章名称或者DOI号。DOI号是文章的专属编号，在百度学术、谷歌学术、必应学术里输入文
致 谢 撰写论文这一刻，意味着我的本科生涯就此结束，心中思绪万千。本科四年， 我收获良多，也留下了一些遗憾。纵使万般不舍，还是鼓起勇气继续新的征程。 首谢父母，这二十多年来的照顾与支持，为我倾尽付出。谁言寸草心，报得 三春晖，生养之恩，难以回报。最大的愿望就是家人平平安安，无灾无难。
A standardized set of 260 pictures: Norms for name agreement, image agreement, familiarity, and visual complexity.-ReadPaper论文阅读平台 https://readpaper.com/paper/2109616123?channel=youdao 论文十问由沈向洋博士提出，鼓励大家带着这十个问题去阅读论文，用有用
感谢B站“秋刀鱼的炼丹工坊” 的讲解，这里的解析结合了很多多的讲解。 论文：https://arxiv.org/abs/2204.07143 代码：https://github.com/SHI-Labs/Neighborhood-Attention-Transformer 这个论文非常简单，思想其实在之前的论文里也出现过。首先看下面这个图，标准VIT的 attention 计
论文信息 论文标题：MGAE: Masked Autoencoders for Self-Supervised Learning on Graphs论文作者：Qiaoyu Tan, Ninghao Liu, Xiao Huang, Rui Chen, Soo-Hyun Choi, Xia Hu论文来源：2022, ArXiv论文地址：download 论文代码：download 1 Introduction MAE 在图上的应用。 2 Met
