Abstract 背景： 哪些是使用人类进行科学和技术活动的设计的基础；并且这种经验是以高成本获得的，不适用于目前正在研究的系统。 假设： 人类在太空中没有独特的用途，没有绝对需要人类才能成功完成的太空目标。 本文 任务：讨论人工的权衡，集中于人工使用的标准和大范围的工时成本。 结果： 人
Abstract 背景： 前提： 知道程序的哪⼀部分处理输⼊的哪⼀部分可以揭⽰输⼊的结构以及程序的结构 本文： 工具：AUTOGRAM 方法：给定⼀组样本输⼊，我们使⽤动态污染来跟踪每个输⼊字符的数据流，并将那些将由同⼀函数处理的输⼊⽚段聚合成词汇和句法实体来学习上下无关语法 效果： ⾃动为URL、
Abstract 数据集：300个开源程序 超过 4 个 CPU 年，涉及2个greybox fuzzers，四个代码覆盖度量和两个漏洞发现度量 发现：重新发现相同的漏洞很便宜，但发现新的漏洞很昂贵。即使在没有并行化开销的简化假设下也是如此
Abstract 本文将Human-in-the-loop在机器学习领域已有的工作分类为 数据处理 the work of improving model performance from data processing 干涉模型 through interventional model training 系统独立的设计 the design of the system independent humanin-the-loop. 此外，总结
Abstract Task: ⽤于确定给定应⽤程序的最坏情况的近似值 思路：to look for an input pattern rather than a concrete input that max the asymptotic resource usage 寻找输入的一种模式，而不是仅仅去寻找一个最大化目标程序的资源使用情况的具体输入
Abstract 背景：确认飞行软件在航天器嵌入式系统中按照计划正确开发并且达到了非功能需求很难 本文：CubeSat(基于原先的CubeSat) 目的： 展示飞行软件架构 提出了一个architecture tracking方法论来验证已经带到了需求 方法: Git+Jenkins+Mosse+Roassal 效果：已被应用在SUCHAI系列微型
Abstract 目的：辅助评估系统的瞬时行为是否满足非功能需求(transient behavior，由于故障、部署、自适应等行为对系统的影响，使系统从稳定状态切换到瞬时行为) 本文: TranVis 方法：基于chatbot的交互以及对系统弹性的可视化 实验：专家实验（exploratory expert study on a prototypical im
1，正则表达式不包括字段的总长度，总长度在数据库表中取，正则只在"增改查"时验证。正则表达式为java中的正则表达式 2，"增改查表排空"中的"增改查"为是否允许用户输入， "表"，是否在列表中显示。 "排"为查询时能否排序。允许，为1，不允许，为0。" "空"，为新增和修改时可否输入为空，1可，0否。此
【GiantPandaCV导语】与之前BoTNet不同，CvT虽然题目中有卷积的字样，但是实际总体来说依然是以Transformer Block为主的，在Token的处理方面引入了卷积，从而为模型带来的局部性。最终CvT最高拿下了87.7%的Top1准确率。 引言 CvT架构的Motivation也是将局部性引入Vision Transformer架构
Abstract 1. Intro 2. Related Work 3. Design 4. Implementation 5. Evaluation 6. Case Study on Real Projects 7. Lesson Learned
文章目录 1 PCL投影滤波器实现点云向球面投影2 点云投影至指定球面2.1 投影原理2.2 代码实现2.3 结果验证 1 PCL投影滤波器实现点云向球面投影 PCL官方文档上指出，可以使用投影滤波器实现点云向平面、球面、圆锥面的投影。 在这之前，我们已经介绍了如何使用PCL中提供的投
1 请求行格式 GET /proj/login.html?name=nezha HTTP/1.1 1 获取请求方法：get String getMethod() 2 获取虚拟目录：/proj String getContextPath() 3 获取Servlet路径： /login.html String getServletPath() 4 获取get方式的请求参数：name=nezha String getQueryString() 5
本篇对Senta中token embedding中所使用的ELMO模型进行分析。 paddlepaddle：百度深度学习的框架 paddle.fluid.layers.dropout: 丢弃或者保持x的每个元素独立。Dropout是一种正则化手段，通过在训练过程中阻止神经元节点间的相关性来减少过拟合。根据给定的丢弃概率，dropout操作
一、virtualenv安装 sudo apt install virtualenv 二、以python2.7构建一个独立的环境 1、创建一个工作目录 mkdir proj_ws && cd proj_ws 2、创建独立的虚拟python环境 virtualenv -p /usr/bin/python2.7 venv 3、激活虚拟环境 source ./venv/bin/active 4、退出虚拟环境 deactiv
Docker镜像构建过程记录 为公司一个java工程，构建一个docker镜像，并将镜像存入私有库中。记录一下操作过程。 1.打包 这是一个spring boot的maven工程，打包命令就很简单了。 cd /projecthome mvn clean package 这里由于mvn的pom文件配置，打包是将当前代码和依赖的库一起打包到
目录1. 概述2. 详论2.1. 数据2.2. PROJ库2.3. 参考 1. 概述 GDAL是使用PROJ进行坐标转换的，但是很容易出现转换不了的问题，这里总结一二，以供参考。 2. 详论 总的来说，要保证两个大致的方向不要出错。 2.1. 数据 PROJ库本身只是坐标转换的运算库，空间参考的定义依赖于我们传入的坐标参
ee.Geometry.Point(coords, proj) Constructs an ee.Geometry describing a point. For convenience, varargs may be used when all arguments are numbers. This allows creating EPSG:4326 points, e.g. ee.Geometry.Point(lng, lat). Arguments: coords (List<Number&g
Jenkins 部署Unity 自动打包 （svn自动化切换分支上传） （Mac Shell命令） 文章目录 Jenkins 部署Unity 自动打包 （svn自动化切换分支上传） （Mac Shell命令）前言一、Jenkins是什么？二、首先要写shell脚本1.在Mac 上新建build.sh文件2.创建Jenkins 任务项目2.创建Jenkins 自动化任务项目
文章目录 深度图原理深度重建深度写入一些遇到的坑 深度图原理 移步：深度测试，这篇文章讲了深度图的概念。 深度重建 深度图是经过NDC坐标空间后渲染出来的，深度存储时不是线性的，因此需要进行重建。幸运的是，Unity3D ShaderLab中提供了这个函数接口。 // vert o.vertex = Un
void Cvisualization::ShowCloud5() { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_projected(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PCDReade
1 from shapely.geometry import Polygon, LinearRing 2 import xml.etree.cElementTree as et 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 from networkx import DiGraph 5 import geopandas as gpd 6 import numpy as np 7 from pyproj import CRS 8 9 # defa
1，新建一个proj目录存放项目 cd /home mkdir proj 2，将项目上传到proj目录 alt+p put d:/web.zip 文件在/home/用户/ 3，解压项目 mv web.zip /home/proj 将压缩包移动到proj目录下unzip web.zip 解压 4，编辑Nginx配置文件nginx-1.17.5/conf/nginx.conf server { listen
1.准备需要使用cmake工具，下载链接：https://cmake.org/download/需要sqlite库，下载及编译参考之前博文，sqlite3编译 2.下载源码https://download.osgeo.org/proj/proj-6.3.1.tar.gz 3.cmake生成项目文件1).解压源码，在源码目录下创建build目录。2).打开cmake-gui，选择源码目录和build
