看排名最高的那些文章被哪些文章引用了，然后在这些引用文章里面选择几年之内的，如2011年以来的，这时候返回的结果仍然是以引用次数排序的，我们可以稍微深入看看这些文章（因为这些文章已经发表了好几年了，引用次数可以代表其影响力，水平），然后，可以再看看最近几年（14,15年）有哪些论文又引用了
ConvNeXt 摘要 文章介绍道，视觉识别的 "Roaring 20s"始于ViT的引入，其迅速取代了卷积网络成为了最先进的图像分类模型。但最基本的ViT模型仅是被设计用来进行图像分类，难以应用于其他任务。而Swin Transformer的出现使得Transformer可以作为通用的骨干网络。然后作者介绍道，这种效果主
开篇 操作股票半年多，也看过一些股票投资的书籍，总是感觉懵懵懂懂，一直到遇到这本书，对书中的思想极其赞同：大道至简，对于股票而言，真正掌握一种赚钱方法就已足够。学海无涯，而人生有崖。贪多得到就少，不需要掌握所有的知识，只需要掌握一种形态，把这种形态吃透，让这种形态成为自己的挣钱
©原创作者 | 朱林 论文解读： Modeling Transitions of Focal Entities for Conversational Knowledge Base Question Answering 论文作者： Yunshi Lan, Jing Jiang 论文地址： https://aclanthology.org/2021.acl-long.255.pdf 收录会议： ACL2021 01 介绍 会话式知识库问答（Conversa
©原创作者 | 朱林 论文解读： Modeling Transitions of Focal Entities for Conversational Knowledge Base Question Answering 论文作者： Yunshi Lan, Jing Jiang 论文地址： https://aclanthology.org/2021.acl-long.255.pdf 收录会议： ACL2021 01 介绍 会话式知识库问答（Conversa
看《浪潮之巅》时最初的感受。从AT&T到IBM、从摩托罗拉到英特尔、从苹果到微软、从雅虎到谷歌，书中介绍了这些公司的发迹、成长、成熟、又或是衰落。对于我这样一个离高新技术产业很远的人来说，作者深入浅出的讲解与流畅的文字是帮助我坚持读下去的最大动力。一直认为好的工科生在文
论文：https://arxiv.org/abs/2201.03545 代码：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt Facebook 和 UC Berkeley 的科研人员提出了 ConvNeXt，对标的是2021年最火的 Swin Transformer，在相同的FLOPs下， ConvNeXt 比 Swin Transformer 拥有更高的准确率，在ImageNet 22K上达到 8
A State-transition Framework to Answer Complex Questions over Knowledge Base 这篇是2018年北大发表在EMNLP上的文章，核心侧重于对query graph的构建。之前的方法不能很好的处理复杂问题，比如多跳推理等，因此本文旨在提出一个更好的query graph构建方式，叫做state-transition
idea：创建类时生成作者和日期 最近谷咕咕在公司实习，学到了很多代码规范，其中包括在自己代码上加上自己的创建时间和作者 1，打开idea，点击file-》setting 2.点击editor-》file and code-》includes，添加模板 /** * @Package ${PACKAGE_NAME} * @author ymgu * @date ${DATE} $
我们前面做了个用户的管理系统，为了以后的学习，我们这次做一个稍微复杂的项目——图书管理系统。 说他复杂，但是功能上跟前面的第一个项目差不多，但是数据库里多了一些关联,数据库里有三个表：图书，出版社和作者。出版社和图书是一对多的关系，也就是说一个出版社可以出版很多书；书跟作者是
买卖股票的最佳时机 II给定一个数组 prices ，其中 prices[i] 是一支给定股票第 i 天的价格。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 示例 1: 输入: price
试卷代号：0269 2017-2018年度第二学期考试 文学概论试题 2018年7月 一、选择题（请在下面的答题框内写上正确答案的序号）（每小题3分，共30分） 1．在魏晋时期，南朝宋文帝建立“四学”即“儒学”、“玄学”、“史学”和“ ”。这是一个重要的标志性事件。 A．文学 B．诗学 C．佛学 D．神
Vue.js 的权威作者：Alex Kyriakidis 和 Kostas Maniatis，Packt。（2021 年 11 月）学习 Vue.js 2作者：Olga Filipova，Packt。（2021 年 12 月）The Majesty Of Vue.js 2作者：Alex Kyriakidis 和 Kostas Maniatis，Leanpub。（2021 年 3 月）Vue.js 2 Cookbook，作者 Andrea Passaglia，Packt。（2021 年 5
本次项目爬取的是CSDN上作者的数据信息以及作者的文章，本次项目主要用到parsel、os、re、xlwt、requests、pdfkit等库。此次项目写了两个方面，分别为：爬取用户数据，爬取作者文章并且转化为pdf。 用户数据模块主要包括：原创数量，周排名，总排名，访问数，用户等级，积
英语姓名的一般结构为：教名（Given Name）+自取名（中间名，Middle Name）+姓（Family Name）。如George Walker Bush，George 是教名，按照英语民族的习俗，一般在婴儿接受洗礼的时候，由其牧师或父母亲朋为其取的名字，有点像中国的小名（乳名），但它是要叫一辈子的。Bush是姓，说明其家族渊源，这跟中国相似。特别
自用中文作者识别数据集，包涵六位不同时代的作者 巴金： 《家》、《秋》 贾平凹：《秦腔》、《古炉》 老舍：《骆驼祥子》、《四世同堂》 鲁迅：《呐喊》、《华盖集》、《彷徨》、《朝花夕拾》、《而已集》、《南腔北调》、《二心集》、《花边文学》 路遥：《平凡世界》 莫言：《红高粱家族》
第21份作业 作者：鹏哥 产品渲染——燕窝 这几天在练习产品渲染，一个小视频中间的2帧先预览下效果，希望能在月底前做完 软件：Cinema 4D + RedShift 冷梦迪：向你学习～第一张感觉很棒，第二张配色总感觉不够协调 第22份作业 作者：4u 水杯渲染 冷梦迪：棒～个人觉得家居场景会更好
1.点击file 2.点击settings 3.设置模板 4.复制模板 /** * @Author: 作者 * @Date: ${YEAR}/${MONTH}/${DAY}/${TIME} * @Description: 致敬 */ 5.测试 这样创建类的时候就会带有作者和时间了
《大学语文》模拟题 一.单选题 1.李商隐《无题》中借神化传说抒情的诗句是() A.相见时难别亦难东风无力百花残 B.春蚕到死丝方尽蜡炬成灰泪始干 C.晓镜但愁云鬓改夜吟应觉月光寒 D.蓬山此去无多路青鸟殷勤为探看 2.戴望舒《我用我残陨的手掌》中“只有那辽远的一角依然完整”
加红色星有两种方式，加上:required="true"前面自动加红色小星星标识必填，例如： <el-form-item label="我的服务" :label-width="formLabelWidth" :required="true"> 但是如果我们设置的字段无法通过这种方式加红色星的话，我们可以采用另外一种办法：在label下加label设置项，例如： <el-f
红楼梦作者分析（聚类） 实验要求 实验题目：《红楼梦》作者分析 实验目的 实验内容 资料下载 实验过程： 问题分析： 代码： 代码一： 出现的问题 文件编码问题 将红楼梦数据，按照章节进行划分(使用到了正则表达式) 数据进行标准化处理（最大最小标准化） 使用了两种聚类方法(均
提起“软件工程“一词，很多人都不会感觉到陌生，对编程有所了解的人可能会首先想到程序员以及无穷无尽、成百上千行的程序代码，而对于编程一无所知的人可能就会联想到“黑客”以及各种IT精英，给人一种很高大上的感觉。在报考大学专业之前，我也是属于第二种——对编程一无所知的人，抱
1、代码块 java code block //代码块语法 ```(语言) ```java ```shell ```Python 2、标题 //标题语法 # 一级标题 ## 二级标题 ### 三级标题 #### 四级标题 效果如下： 一级标题 二级标题 三级标题 四级标题 3、字体 //加粗 **等不到天黑** //高亮显示 ==我不是药神== //删除线 ~
相关Java的书籍现在有很多，但是我只推荐这一白皮书——Java核心技术 这套书一共有两册，分别是卷I、卷II。 我认为这是一套可以带你从入门到精通的书，无论是从内容的广度和深度，还是从知识的介绍结构，我认为它都无可挑剔，甚至作者有时候还有点小幽默。或许这本书不能涵盖你所遇到的
Deep Residual Learning for Image Recognition 摘要 对于那些比之前所使用的网络深的多的网络，作者提出了一种残差学习框架来缓和训练这种网络的难度。 作者明确地将这些层重组为关于层输入的残差学习函数，而不是学习新公式的函数。 作者提供了广泛的经验性的证据，证
