Institute：University of Illinois at Urbana-Champaign Author：Jiahui Yu, Thomas Huang GitHub：https://github. com/JiahuiYu/slimmable_networks Introduction 最初的Slimmable networks基于预定义的width set切换网络宽度 => Motivation:can a single neural network
2022 年 9 月做题记录 2022.8.28 Training Round #1 (1400-1700-1900-2000-2100-2200, 120min) A. CF888C K-Dominant Character
EVA 主要贡献 构建2021年最大中文对话数据集WDC-Dialogue，有1.4B context-response pairs。 基于Transformer架构，搭建2021年最大中文对话系统，有2.8B的参数量 WDC-Dialogue Dataset 数据收集 Repost 转发 Comment 评论 Q&A 问答 数据清洗 删除平台相关的tag信息，例如Reply to @*
一句话概括：多模态目标检测 目录1、问题2、介绍和实现2.1 数据统一2.1.1 object detect数据转统一格式,补充prompt2.2.2 grounding数据转统一格式：自动生成box，怎么生成box？2.2 模型结构统一2.2.1 语言感知的融合2.3 loss 统一object detect loss转换3、效果4、分析和结论 1、问题 1、
题目链接：https://vjudge.net/contest/504104 D - It's a Mod, Mod, Mod, Mod World 是以前都没听说过的类欧几里得算法，呜 G - Intersecting Rectangles 题意 给定n个矩形，判断是否存在两个矩形相交，即边框有交点，保证所有的横坐标互不相同，所有纵坐标互不相同。 主席树做法 把每个矩形
题目链接：https://vjudge.net/contest/504104 D - It's a Mod, Mod, Mod, Mod World 是以前都没听说过的类欧几里得算法，呜 G - Intersecting Rectangles 题意 给定n个矩形，判断是否存在两个矩形相交，即边框有交点，保证所有的横坐标互不相同，所有纵坐标互不相同。 主席树做法 把每个矩形
A B C D E F G H I J K L M 赛时过题 O O O 赛后补题
链接：https://vjudge.net/contest/504103#overview A - Berstagram 水题略 C - Trip to Saint Petersburg 题意 有一堆事情，每件事情有开始时间和结束时间，以及做完这件事能赚到的钱。一个人来这个地方赚钱，他可以做任意多件事，且不同事件的时间可以重叠。但他每多待一天就得花k的伙食
E-LED 题目大意：已知N个点(vi,li)，求一个分段函数使得这些点在这个函数上的误差的最大值最小。 数据范围：1≤N≤300000，0≤vi,li≤1e9; 解题思路：二分贪心。 二分答案后尽量将排序后的数据归到L1，接着再放到L2，不能放了就是答案无效。 这题的坑在于v=0这个点L0一定为0，还有L1≤L2，所以对于
https://karpathy.github.io/2019/04/25/recipe/ 训练神经网络2个坑 训练神经网络2个leaky abstraction 据说开始训练神经网络很容易。许多库和框架都觉得使用30行代码来解决数据问题很了不起，这给人一种即插即用的(错误的)印象。常见的做法是：在我们的脑子里，标准的软件就应该是
Problem Statement There is a street with n * 2 plots, where there are n plots on each side of the street. The plots on each side are numbered from 1 to n. On each plot, a house can be placed. Return the number of ways houses can be placed such th
题目链接 题目 见链接。 题解 方法一 知识点：贪心，优先队列，二分。 显然，这道题可以用二分答案做。check 函数可以用小根堆，让维持时间最小的先充电。 但是不优化这道题会炸。有两个关键优化：一个是快读快写能省不少时间，还有一个是把维持天数当一个变量存起来以免重复运算浪费时间。其他
Practice quiz: Advice for applying machine learning 第 1 个问题：In the context of machine learning, what is a diagnostic? 【正确】A test that you run to gain insight into what is/isn’t working with a learning algorithm. An application of machine learning to m
Practice quiz: Classification with logistic regression 第 1 个问题：Which is an example of a classification task? 【正确】Based on the size of each tumor, determine if each tumor is malignant (cancerous) or not. Based on a patient's blood pressure, determine
Problem Statement You are given a 0-indexed m x n integer matrix grid consisting of distinct integers from 0 to m * n - 1. You can move in this matrix from a cell to any other cell in the next row. That is, if you are in cell (x, y) such th
论文信息 论文标题：Learning Graph Embedding with Adversarial Training Methods论文作者：Shirui Pan, Ruiqi Hu, Sai-fu Fung, Guodong Long, Jing Jiang, Chengqi Zhang论文来源：2020, ICLR论文地址：download 论文代码：download 1 Introduction 众多图嵌入方法关注于保存图
Applying Functional Principles in C# 6 | Pluralsight c# 函数编程 特性 linq & lambdas & delegates 函数编程：is mathematical function （!= class method） one value transforms to another value method signature ho
Refactoring from Anemic Domain Model Towards a Rich One
核支持向量机（SVM）是可以推广到更复杂模型的扩展，这些模型无法被输入空间的超平面定义。 SVM可以同时用于分类和回归 1、线性模型与非线性特征 线性模型在低维空间中可能非常受限，因为线和平面的灵活性有限。有一种方法可以让线性模型变得更加灵活，就是添加更多的特征（添加输入特征的
本文提出了一种更好的对测试集进行有效评估的方法，从而防止训练造成过拟合现象。经过实验表明，SVM和ANN对过拟合的免疫能力是最强的。链接为：https://arxiv.org/abs/2203.05232。 Cybersecurity has become one of the focuses of organisations. The number of cyberattacks ke
本文链接： https://arxiv.org/pdf/2106.04550.pdf 问题及创新点： 1.利用传统算法，选择一些可能存在物体目标的区域送入网络进行处理，作为伪标签（fbox）； 2.除了图像块伪标签，本文还采用其他预训练方法得到的基干网络来产生高维特征(femb)和块分类（fcat,是否是proposal块）作为伪标签 上图
参考这篇文章： https://mp.weixin.qq.com/s/0WytNSBhqWeEWx1avXysiA 《搜索、推荐、广告中的曝光偏差问题》 最近在做的推荐版本里面也会针对曝光偏差进行优化。 机器学习本质上是在学习数据的分布, 其有效性的假设是模型 training 和 serving 时的数据是独立同分布(Independ
2019 CVPR的文章，使用时序卷积和半监督训练的3D人体姿态估计 论文链接：https://arxiv.org/abs/1811.11742 github：https://github.com/facebookresearch/VideoPose3D 已经有前辈对这篇文章做过理解：https://www.cnblogs.com/zeroonegame/p/15037269.html 此处不介绍引言和相关工作，具体
Image sizes for training and prediction Often, images that you use for training and inference have different heights and widths and different aspect ratios. That fact brings two challenges to a deep learning pipeline: PyTorch requires all images in a bat
以下题目标题组成： [Score] [Title] [Author] 文章目录 0x01 1 Training: Get Sourced by Gizmore0x02 1 Training: Stegano I by Gizmore0x03 1 Training: Crypto - Caesar I by Gizmore0x04 1 Training: WWW-Robots by Gizmore0x05 1 Training: ASCII by Gizmore 0x01 1
