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发表时间：2020（ICML 2020） 文章要点：这篇文章提出了一个Plan2Explore的model based方法，通过self-supervised方法来做Task-agnostic的探索，在这个过程中有效学习了world model，然后可以迁移到下游的具体任务上，实现zero or few-shot RL。具体的，world model包含encoder，dynamics，reward，decod
疑问：explicit/implicit polynomial是？区别？ 神经网络： three-layer feedforward network-->Taylor series neutral network model 根据泰勒展开，展开点（某一点）的导数可以用作多项式的参数，进而拟合函数 在论文实验中，选择原点展开，taylor coefficient用作神经元的权重
目录流体模拟：Position Based Fluid1. 位置动力学（PBD）1.1 算法过程1.2 约束投影步骤1.3 约束投影求解器2 基于位置动力学的流体模拟（PBF）2.1 不可压缩约束和拉格朗日乘子2.2 软约束（Soft constraint）与混合约束力（Constraint Force Mixing, CFM）2.3 拉伸不稳定性2.4 涡轮控制和人工粘性3.
作者：godj链接：https://www.zhihu.com/question/328622742/answer/713388283 RocksDB Features that are not in LevelDB Performance Multithread compaction Multithread memtable inserts Reduced DB mutex holding Optimized level-based compaction style and universal co
Deep Learning based Human Pose Estimation using OpenCV 1 姿态估计 在本文中，我们将重点关注人体姿态估计，其中需要检测和定位身体的主要部位/关节（例如肩膀、脚踝、膝盖、手腕等）。 1.1 Keypoint Detection Datasets VGG Pose Dataset 单人 25 MPII Human Pose Dataset 多人 1
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题目：基于置信度的多类正无标记学习的远程监督命名实体识别 论文地址：https://openreview.net/pdf?id=0gYkM3fk9Bb 源码地址：https://github.com/kangISU/Conf-MPU-DS-NER 摘要： 本文研究了远程监控下的命名实体识别问题。由于外部词典和/或知识库的不完整性，这种远距离注释的训
0x00简介 2021年2月10日，微软每月的例行补丁包中修复了一个Windows系统本地提权漏洞，本地攻击者可以利用此漏洞提升到system权限，据称此漏洞被用于定向攻击活动。 0x01漏洞概述 该漏洞由函数win32kfull!xxxCreateWi ndowEx 对应用层回调返回数据校验不严导致，本地用户执行漏洞利用程序
目录概主要内容训练预测疑问代码 Sedhain S., Menon A. K., Sanner S. and Xie L. AutoRec: autoencoders meet collaborative filtering. In International Conference on World Wide Web (WWW), 2015. 概 其实看到推荐系统结合AutoEncoder, 我的第一反应是通过encoder提取特征
TransReID: Transformer-based Object Re-Identification [2102.04378v2] 论文题目：TransReID: Transformer-based Object Re-Identification 论文地址：http://arxiv.org/abs/2102.04378v2 代码：https://github.com/heshuting555/TransReID 21年2月文章 1、摘要简介 构建了一个基
[BigDataHadoop：Hadoop&Spark.V11] [BigDataHadoop.Spark内存级快速计算引擎][|章节三|Hadoop|spark|sparkcore：RDD编程高阶&spark原理初探&shuffle原理|]一、Shuffle原理### --- shuffle原理 ~~~ Shuffle的本意是
发表时间：2020 文章要点：这篇文章是篇综述，主要从RL和planning的异同入手，总结了对解决MDP这类问题的公共因素，放到一起称作framework for reinforcement learning and planning (FRAP)的框架。首先文章提出，RL和planning的主要区别就是环境模型是已知的还是未知的，通常RL用在环境model
目录概主要内容输入简化 Wang Z., Zhang W, Liu N. and Wang J. Transparent classification with multilayer logical perceptrons and random binarization. In AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2020. 概 和这儿类似的rule-based的网络, 主要探讨如何训练
发表时间：2018 文章要点：这篇文章提出了Forward-Backward Reinforcement Learning (FBRL)算法，在假设reward function和goal已知的情况下，将model free的forward step和model based的backward step结合起来，提升训练效果。 具体的，训练一个反向模型，用\(s_{t+1},a_t\)预测\(s_t\)，具体做
You are carrying out an investigation to determine how your pet Basilisk Lizard is able to "walk" across the surface of a liquid. The two liquids you are investigating are water and oil. The water is H2O and the oil is made up of really long-cha
论文地址：https://arxiv.org/abs/2203.11471 Github：https://github.com/YxZhxn/Ray3D 单位：Aibee、北京工商大学 摘要 在本文中，我们提出了一种新的基于单目光线的3D（Ray3D）绝对人体姿势估计方法。从单目二维位姿输入精确且可推广的绝对三维人体位姿估计是一个不适定问题。为了解决
1 简介 学生心理学优化算法（Student psychology based optimization algorithm，SPBO）是于2020 提出的一种基于学生向往提高成绩的心理提出的新颖智能优化算法。 In this article, a new metaheuristic optimization algorithm (named as, student psychology based optimization
3D手势姿态估计综述 本文通过对大量有代表性的论文研究，提出一种基于输入数据模式的新分类法，即RGB、深度或多模态信息。最后，我们展示了在最流行的RGB和基于深度的数据集上的结果，并讨论了这一快速增长领域的潜在研究方向。 1. Introduction 在实施无标记手姿势估计方
Codeforces Round #778 (Div. 1 + Div. 2, based on Technocup 2022 Final Round) A 题意 进行一次翻转，求相邻两数最大和 思路 总可以将最大的两个凑一起 #include<bits/stdc++.h> #define yes puts("yes"); #define inf 0x3f3f3f3f #define ll long long #define linf 0x3f3f3f3f
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发表时间：2018（ICLR 2018） 文章要点：这篇文提出了temporal difference models(TDMs)算法，把goal-conditioned value functions和dynamics model联系起来，建立了model-free和model-based RL的关系，结合了各自的优点，既利用dynamics里丰富的信息，也超过了直接model based RL的效果。 具体的，
原文链接：XML-Based Injection in Spring 1. Introduction 概述 In this basic tutorial, we’ll learn how to do simple XML-based bean configuration with the Spring Framework. 这里，一起学习如何在Spring框架中使用XML文件进行bean对象配置吧 2. Overview 回顾一下 Le
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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
