1.硬件的话网上有资料，这里着重研究软件，怎么去烧录 首先只要Python运行命令安装PIO插件，不用VS开发环境 2.串口升级，接收机进入升机模式 把接收机当高频头用 pio run -e DIY_2400_TX_ESP8285_SX1280_via_UART -t upload [env:DIY_2400_TX_ESP8285_SX1280_via_UART]upload_port =
概要： 该文提出通过传输side信息来减弱基于神经网络压缩方法的伪影。 6.1 应用场景： 该文的工作是初步的探索端到端学习边信息的压缩，为得到增强的解码信息提供了借鉴。 6.2 关键设计思路： 边信息是由编码器通过分析原始图像和压缩图像之间的差别而获得的伪影描述符。在解码器中，接收到
传送门 递归实现 void hanoi(int n, char from, char to, char via) // from -> to,中间为via { if (n == 1) printf("%c -> %c\n", from, to); else { hanoi(n - 1, from, via, to); hanoi(1, from, to, via); hanoi(n - 1, via, to, from); } } 非递归实现 注
发表时间：2021（ICML 2021） 文章要点：这篇文章提出了latent collocation method (LatCo)算法，用来planning状态序列，而不是动作序列，来解决long horizon的planning问题（it is easier to solve long-horizon tasks by planning sequences of states rather than just actions）。主要思路就是
编程语言的基元类型 - 编译器直接支持的数据类型 基元类型直接映射到Framework类库（FCL）中存在的类型 int a1 = 0; System.Int32 a2 = 0; int a3 = new int(); System.Int32 a4 = new System.Int32(); C#基元类型： sbyte
动机 本文是2021年AAAI的一篇文章。在序列推荐中，如果只有用户物品交互数据而没有其它辅助数据的情况下，以往的冷启动方法无法应用在序列推荐中。因此本文提出了一种基于元学习的序列推荐冷启动框架，称为Mecos。Mecos根据有限的交互数据来提取用户的偏好（只需要用户物品交互信息），并学习
（以下的“审查”皆可替换为“复习”） 摘要 知识蒸馏将知识从教师网络转移到学生网络，目的是大大提高学生网络的性能。以往的方法大多侧重于提出同级特征之间的特征转换和损失函数，以提高效率。通过对师生网络连接路径跨层因素的不同研究，揭示了其重要性。首次在知识提取中提出了
Starting mysqld (via systemctl): Job for mysqld.service failed because the control process exited with error code. See "systemctl status mysqld.service" and "journalctl -xe" for details. 参考： https://www.cnblogs.com/wpnr/p/1407
[ICLR 2021] Revisiting Dynamic Convolution via Matrix Decomposition 摘要 该文章表明，K个静态卷积核的自适应聚合所得到的动态卷积效果较好，但其存在两个主要的问题： 卷积权重数量增加了K倍。 动态注意力和静态卷积核的联合优化具有挑战性。 文章从矩阵分解的角度揭示了动
摘要：卷积神经网络在单幅图像去雾任务中取得了显著的成功。遗憾的是，现有的深度去雾模型计算复杂度高，难以应用于高分辨率图像，特别是UHD或4K分辨率的图像。为了解决这一问题，我们提出了一种新的网络，能够在单个GPU上实现4K图像的实时去雾，该网络由三个深度CNN组成。首先CNN以降低的朦
有时候就是想搜索一个答案，看到知乎就点进去了，但是经常性地会弹出一个提示登录的弹窗，还特别大且无法左右滑动来找关闭按钮， 这就导致移动端的你还点击不到那个X按钮，就很烦。 说是去掉弹出窗口，实际上是帮你点击一下关闭按钮。 在安卓版的via浏览器中，设置->脚本->右上角添加->添加脚
Intelligent Reference Curation for Visual Place Recognition via Bayesian Selective Fusion 基于贝叶斯选择融合的视觉场景识别智能参考策展 论文注解 摘要： 视觉场景识别（VPR）的一个关键挑战就是，尽管由于时间、季节、天气或光照条件等因素导致的视觉外观的急剧变化，仍能识别
总结 利用生成对抗网络实现无监督的二部图嵌入方法，聚合时先聚合二跳邻居到一跳再聚合到自己身上以规避不同类型的问题 二部图嵌入方式 随机游走法重构法，包含协同过滤和特征聚合 本文的重点 以前的算法都只停留在比较局部的范围内处理信息，这篇提出的模型可以提取整体的属
#include <iostream> #include <uuid/uuid.h> #include <ctime> #include <unistd.h> #include <fstream> #include <sstream> static char *dtValue=(char*)malloc(20); static char *uuidValue=(char*)malloc(40); char *getUuid2()
编译器在调用基类构造器前使用简化语法对所有字段进行初始化，以维持源代码给人留下的“这些字段总是有一个值”的印象。但假如基类构造器调用了虚方法并回调由派生类定义的方法，就可能出问题。在这种情况下，使用简化语法初始化的字段在调用虚方法之前就初始化好了。 “就可能出问题”
Few-shot Object Detecion via Feature Reweighting 最近入坑小样本检测，所以会更新一些论文解读，调研一下 本文使用元学习的方法进行训练，基础框架为单阶段目标检测框架（作者提供的代码使用的是yolov2） 建议先了解小样本学习的形式化定义，这里不细讲，由于我最近要写中文论文，所以
#include <iostream> #include <uuid/uuid.h> #include <ctime> #include <string> #include <sstream> #include <unistd.h> #include <fstream> #include <pthread.h> using namespace std; static char *uuidValue =
#include <iostream> #include <uuid/uuid.h> #include <ctime> #include <unistd.h> #include <string.h> #include <ostream> #include <fstream> #include <sstream> using namespace std; static char *dtValue=(char*
#include <iostream> #include <uuid/uuid.h> #include <ostream> #include <istream> #include <fstream> #include <iostream> using namespace std; void retrieveUuid(char *uuidValue); void writeFile2(); void readFile3(); in
#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <uuid/uuid.h>#include <unistd.h>#include <fstream>#include <istream>#include <ostream>#include <sstream>#include <string.h>#include <iostream>#includ
随机梯度下降（SGD）的并行实现由于其出色的可扩展性而受到了极大的研究关注。并行SGD时的一个基本障碍是节点之间通信梯度更新的高带宽成本；因此，提出了几种有损压缩启发式算法，其中节点只传递量化梯度。虽然在实践中有效，但这些启发式方法并不总是收敛。 在本文中，我们提出了量化SGD（QSGD
麒麟服务器安装kafka后第二天节点挂了 提示VM option 'UseG1GC' is experimental and must be enabled via -XX:+UnlockExperimentalVMOptions. 直接找到此项配置，删除即可。该配置路径如下：/app/kafka/kafka_2.12-2.8.0/bin/kafka-run-class.sh打开之后，找到：KAFKA_JVM_PERFORMANCE_
#include <iostream> #include <uuid/uuid.h> #include <time.h> #include <unistd.h> #include <fstream> #include <istream> #include <ostream> #include <sstream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h>
def ac_upgrade_ftp(self, version=None, ftp_mode=True, ftp_info={}): """ 通过FTP获取版本文件升级 :param version：需要升级的版本文件名称 :param ftp_mode:True为匿名，False为不匿名，默认为True
实验需求 1、根据拓扑提示，对各路由启用OSPF路由协议并划分相应区域，并验证邻居关系以及数据库信息，从而保证内网全网互通。其中，要求R7上的回环口条目作为外部条目引进来。 2、新加入公司网络的Area 2 区域存在一定的接入安全隐患，要求虚链路进行认证。 3、由于Area 2 区域业务
