convolutions improving computer accuracy
Vue3| 组合式API——computed 计算属性函数
计算属性基本思想和 Vue2 的完全一致，组合式 API 下的计算属性只是修改了写法 核心步骤： 1. 导入 computed 函数 <script setup> import { computed } from 'vue' </script> 2. 执行函数 在回调参数中 return 基于响应式 ......
【论文阅读】Accuracy of real-time multi-model ensemble forecasts for seasonal influenza in the U.S.
原始题目：Accuracy of real-time multi-model ensemble forecasts for seasonal influenza in the U.S. 中文翻译：针对美国季节性流感的实时多模型集合预报的准确性 发表时间：2019年11月22日 平台：PLOS Com ......
Convolutional Neural Networks（CNN）
数学基础 卷积 卷积这一概念从最原始来说属于一种数学的运算方法，两个数列进行卷积，是指将一个数列翻转后，从另一个数列最左侧开始滑动求和 来到计算机科学中，由于卷积核往往采用对称矩阵，所以翻转这一动作实际就可以忽略掉了。通过卷积核中数据的不同排列，实现提取出输入图片中的特定特征。 训练 + 预测 目前 ......
UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize
/home/software/anaconda3/envs/mydlenv/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/client/session.py:1751: UserWarning: An interactive session is alr ......
TypeError: compute_class_weight() takes 1 positional argument but 3 were given
TypeError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_14395/3700018132.py in <module> 5 class_weights = class_weight.compute_class_weight('balanc ......
AlexNet模型：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
文献名：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 创新点： 首次利用AlexNet神经网络，在ImageNet分类中以巨大的优势打败非神经网络算法 模型： ......
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》阅读笔记
论文标题 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 ImageNet ：经典的划时代的数据集 Deep Convolutional：深度卷积在当时还处于比较少提及的地位，当时主导的是传统机器学习算法 作者 一作 ......
利用不可识别的人脸来增强人脸识别性能Harnessing Unrecognizable Faces for Improving Face Recognition
灰色标记：可以日后引用的观点 红色标记：好的写法、语句、单词 紫色标记：文章重点 黄色标记：寻常突出 文章评论：： 创新点：： 主要内容：： gallery中的样本通常是人为采集并精心挑选的，它们具有较好的可识别性；然而，query通常来自于真实场景，它们受多种因素干扰如像素等等。 针对“检测器能检 ......
题解 P9702【[GDCPC2023] Computational Geometry】
这题一看就不是计算几何，考虑区间 DP。 设凸多边形的 \(n\) 个顶点依次为 \(P_1,P_2,\cdots,P_n\)。 设 \(f_{i,j}\) 在 \(i < j\) 时表示 \(P_i,P_{i+1},\cdots,P_{j-1},P_j\) 组成的多边形的直径的平方，在 \(i > ......
precision recall F1比较低， accuracy 很高
precision recall 比较低 accuracy 高 为什么神经网络accuracy值很高，但是F1,recall,precision特别差? 对于这个问题，首先要清楚accuracy，F1，recall，precision等概念的含义，为了弄清楚这些概念，以二分类（正，负）为例，现定义如 ......
CS61A: Structure and Interpretation of Computer Programs 笔记
Functions Environment Diagrams：左侧为 Frames，右侧为 Objects。 Name 类似变量名，它们存储在 Frame 中，指向各种各样的 Objects，比如值或函数。一个 Name 同时只能指向一个 Object，但可以改变自身指向，不受“类型”影响（Name ......
Computer Architecture 缓存技术杂谈
Computer Architecture 缓存技术杂谈 关于缓存系统的笔记告一段落，整理了所有的笔记链接，并且总结了每一个优化方法对于性能的影响。 （注：MP = Miss Penalty 错失成本，MR = Miss Rate 错失率，BW = Memory Bandwidth 内存带宽） 关于 ......
全面分析 Vue 的 computed 和 watch 的区别
全面分析 Vue 的 computed 和 watch 的区别 一、computed介绍 computed 用来监控自己定义的变量，该变量在 data 内没有声明，直接在 computed 里面定义，页面上可直接使用。 //基础使用 {{msg}} <input v-model="name" /> ......
可分离卷积(Separable Convolution)等价转换为传统卷积(Ordinary convolution)的方法,(等价转换，即最终处理效果一致)
写在前面： 可分离卷积提出的原因 卷积神经网络在图像处理中的地位已然毋庸置疑。卷积运算具备强大的特征提取能力、相比全连接又消耗更少的参数，应用在图像这样的二维结构数据中有着先天优势。然而受限于目前移动端设备硬件条件，显著降低神经网络的运算量依旧是网络结构优化的目标之一。本文所述的Separable ......
vue3 computed属性
该随笔是根据b站小满zs的Vue3 + vite + Ts + pinia + 实战 + 源码 +electron的视频学习写的，Vue3 + vite + Ts + pinia + 实战 + 源码 +electron ......
[论文速览] SDXL@ Improving Latent Diffusion Models for High-Resolution Image Synthesis
Pre title: SDXL: Improving Latent Diffusion Models for High-Resolution Image Synthesis accepted: arXiv 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2307.01952 co ......
Paper reading: Improving Deep Forest by Exploiting High-order Interactions
为了对深度森林设计出信息量更大、计算成本更低的特征表示，本文提出了一种新的深度森林模型——高阶交互深度森林(hiDF)，利用输入特征的稳定高阶交互来生成信息丰富且多样化的特征表示。具体而言，本文设计了一个广义版本的随机交叉树(gRIT)来发现稳定的高阶相互作用，并应用激活线性组合(ALC)将这些相互... ......
VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE
（VGG）VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 阅读笔记（22.10.05） 摘要：本文研究在大规模图像识别设置中卷积网络深度对其准确性的影响。主要贡献是对使用（3，3）卷积核的体系结构增加深度的网络进行 ......
VDSR-Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks阅读笔记
Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks（VDSR）阅读笔记（22.10.07）使用深度卷积网络的精确图像超分辨率 摘要：使用一个非常深的卷积神经网络，灵感来源于VGG-Net。本文发现，网络深度增加 ......
Vue学习二：指令补充、computed计算属性、watch侦听器、案例：水果购物车
一、指令修饰符 通过"."指明一些指令后缀，不同后缀封装了不同的处理操作 → 简化代码①按键修饰符@keyup.enter → 键盘回车监听②v-model修饰符v-model.trim →去除首尾空格v-model.number →转数字③事件修饰符@事件名.stop →阻止冒泡@事件名.prev ......
sklearn.utils.class_weight.compute_class_weight
#calculate class weightsclass_weights = class_weight.compute_class_weight( class_weight ='balanced', classes =np.unique(y_train), y =y_train.flatten() ......
转：pytorch并行训练时报错 one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation
【PyTorch踩坑】一个排查了一下午的坑 - 知乎 (zhihu.com) ......
vue中computed和watch的区别
在一样的情况下，computed的性能会高于watch，所以大部分情况使用computed会更好。 但是，它们也有各自的优缺点： computed计算属性： 1. 能够实时监听data里面绑定的数据（包括vueX），但是其余数据的改变是监听不到的。 2. 适用于需要计算的一个值被多个数据影响的情况， ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Invariance-inducing regularization using worst-case transformations suffices to boost accuracy and spatial robustness
## Abstract 本文： Task: 1. prove invariance-inducing regularizers can increase predictive accuracy for worst-case spatial transformations 2. prove that ......
computed和watch的区别
1、computed是计算属性；watch是监听，监听data中的数据变化。 2、computed支持缓存，当其依赖的属性的值发生变化时，计算属性会重新计算，反之，则使用缓存中的属性值；watch不支持缓存，当对应属性发生变化的时候，响应执行。 3、computed不支持异步，有异步操作时无法监听数 ......
Position-Enhanced and Time-aware Graph Convolutional Network for Sequential Recommendations
# Position-Enhanced and Time-aware Graph Convolutional Network for Sequential Recommendations [TOC] > [Huang L., Ma Y., Liu Y., Du B., Wang S. and Li ......
Note of SHU Computer Graphics (01): 计算机图形学概述
# 什么是计算机图形学? 研究怎样利用计算机来显示、生成和处理图形的原理、方法和技术的一门学科，这里的图形是指三维图形的处理。 - **图形**: 计算机图形学的研究对象 - 能在人的视觉系统中产生视觉印象的客观对象 - 包括自然景物、拍摄到的图片、用数学方法描述的图形等等 - **构成图形的要素* ......
Further reading: Theory of computation
找了些：https://en.wikipedia.org/wiki/Theory_of_computation 提到的书籍： Textbooks aimed at computer scientists (There are many textbooks in this area; this lis ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Aries: Efficient Testing of Deep Neural Networks via Labeling-Free Accuracy Estimation
## Abstract 背景： 1. the de facto standard to assess the quality of DNNs in the industry is to check their performance (accuracy) on a collected set of ......
Vue3 computed() 计算属性
<template> <span> <p>普通属性:{{num}}</p> <p>计算属性-只读:{{numAdd}}</p> <p>计算属性-可读写:{{numAdd2}}</p> <button @click="numUpdate">修改普通属性</button> <button @click= ......