不引入caption数据，使用coco数据集，使用CLIP 作为teacher模型蒸馏出Mask RCNN模型的检测能力（主要是训练出Mask RCNN能提取出类无关的box和该box的特征能和CLIP text embedding能很好的match），novel类检测能力通过伪novel类的框+推理时CLIP text embedding的进行分类 引入 1、动机 1、
建立AC自动机，记$|x$和$fail_{x}$分别表示$x$的深度（从$0$开始）和失配指针 记$W_{x}$表示以$x$为结束节点的字符串权值和$,S_{x}=\sum_{z在(fail树中)x到根路径上}W_{z}$ 对于字符串$s_{i}$，定义$pos_{r}$表示$s_{i}[1,r]$在AC自动机上的位置，则$$g(s_{i}[l,r])=g(s_{i}[l,r))+\sum_{x
日志配置 Spring Boot 默认使用的是 Logback 日志实现，会自动读取类路径下的 logback-spring.xml, logback-spring.groovy, logback.xml, 或 logback.groovy 配置文件。 我们在项目 src/resource 下面添加如下内容的日志配置文件 logback-spring.xml 即可： <?xml version="1.0" enco
2022-03-06 23:05:11 申明：自我娱乐，对自我学习过程的总结。 正文： 环境： 系统：win10， python版本：python3.10.2， 工具：pycharm。 项目目标： 实现对单本小说的更新判断，省去人工登录浏览器看小说的繁琐操作。 如果小说内容更新了，那么自动下载你没看过的小说内容到本地，并保存为txt
Mysql - 百万级数据查询优化笔记 (PHP Script) ② 说明：要处理的是在一个脚本中统计的年度账单，和上一篇的处理思路完全 不同，先把全量取出，再按字典形式拼接，10w条数据只需要668s! 数据： 测试服：17w 正式服:280w 1.全量查询，减少链接断开次数，使用PHP处理，性能更高 一次性取出1000条数
运行后会在运行的目录下面建立一个建立一个笔趣阁的目录，小说会一每个目录分类，每部小说的章节都会在对应的小说目录里面 import time import requests from lxml import etree import os novel_name = "笔趣阁" novel_length = 0 def main(): getContents() get_novel_
敏感词文件末尾需以空白行结尾 import tkinter as tk import os from tkinter import filedialog root = tk.Tk() root.withdraw() print("选择小说") novel_path = filedialog.askopenfilename() root = tk.Tk() root.withdraw() print("选择敏感词列表,注*敏感词一行一个，以
简介 在 sqlalchemy 中多对多通过中间表来实现，和django的区别是， sqlalchemy 需要自己来实现中间表。 数据关系介绍： 小说 <-> 作者， 多对多 小说 <-> 类型， 多对多 建表示例： base.py , 这个是一个基础表包含了基础字段和基础方法，所有数据模型表可以直接继承 from sqlalchemy import
学习笔记，仅供参考，有错必纠 文章目录 目标函数 优化方案 P-子问题 S-子问题 U ( v ) U^{(v)} U
来源：Coursera吴恩达深度学习课程 当训练完一个序列模型之后，我们要想了解到这个模型学到了什么，一种非正式的方法就是进行一次新序列采样（have a sample novel sequences），来看看到底应该怎么做。 注意序列模型模拟了任意特定单词序列的概率，我们需要对这些概率分布进行采样（sample）来
目录 摘要1 介绍2 问题定义2.1 基线 : 标签约束2.2 图约束 3 方法3.1 转换系统3.2. 搜索算法3.3. 组合函数 4 实验4.1 数据集4.2 实验结果 总结 摘要 实体提取和关系提取都可以通过联合执行，使得每个任务都能纠正彼此的错误。 现有的大多数联合方法都是单独提
这是作为新人小白的我第一次写博客，想想还是挺激动的。 首先写代码前，希望大家明白一件事。 代码的规范性。——————真的非常非常非常非常非常重要！ 在这之前，我还没体会到代码规范的重要性，直到昨天，我收集项目实例的时候。——头都要大了 同样的需求，代码却千奇百怪，形形色色。我
1. 引言 各位读者新年好，今天给大家带来的案例是爬取全书网小说全文，主要用到了正则表达式。我们知道，正则表达式一般用来进行格式化的精确匹配，用来爬取多文本的内容非常方便。本次采用面向过程的方法，理解起来较为简单。 2. 代码实现过程 首先进入全书网（网址：https://www.xs4.c
一、业务背景 通常业务系统的一些记录表都会有一些唯一性约束，例如相同用户下不允许重名；通常可以对指定列创建唯一性索引即可，例如： CREATE TABLE `novel` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `novel_id` bigint(20)
requests+bs4模块–简单爬虫实例–笔趣阁篇 文章目录 section1：声明section2：想法section3：下载链接分析：section4：代码编写1、导包2、构建请求头3、创建保存小说的文件夹4、构建获取小说名和章节链接的函数5、构建获取章节名和章节内容的函数6、构建下载函数7、构建主函数8、完
基于PySide2和requests库，自行编写了一个下载笔趣阁小说的小软件，主要是练习写程序用。这个小程序里用到的基本知识点很多 包括PySide2，爬虫，多线程等，这个小程输入小说网址和小说名后会自动下载全本小说，保存在目录中。程序的界面用Qtdesigner生成，程序运行效果如下 ： 界面中各控件
论文阅读-robot-2：A Novel Real-Time Moving Target Tracking and Path Planning System for a Quadrotor UAV in Unknown Unstructured Outdoor Scenes 论文网址：https://ieeexplore.ieee.org/document/8307427 论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&
前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。 前文 01、python爬虫入门教程01：豆瓣Top电影爬取 基本开发环境 Python 3.6 Pycharm 相关模块的使用 requests parsel 安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关
30天挑战翻译100篇论文 坚持不懈，努力改变，在翻译中学习，在学习中改变，在改变中成长… A novel underwater acoustic signal denoising algorithm for Gaussian/non-Gaussian impulsive noise 高斯/非高斯脉冲噪声的水下声信号去噪新算法 Jingjing Wang, Member, IEEE, Jiaheng L
论文地址：ZeroQ 论文地址：https://github.com/amirgholami/ZeroQ 论文总结 本文的方法是一种后量化方法，是不用finetune的一种方法。 本文的贡献主要有两点：（1）提出了一种方法，从模型的分析中生成更为接近训练数据的数据，用于得到activation的范围和计算每一层的量化损失。（作
Python爬取学校文章并储存mysql python爬取学校文章并储存mysql Python爬取学校文章并储存mysql 问题简介思路储存注意 问题简介 爬取福⼤要⽂（http://news.fzu.edu.cn/html/fdyw/） 要求： 1.包含发布⽇期，作者，标题，阅读数以及正⽂。 2.可⾃动翻⻚。 3.范围：2020年内 思路 要获
一种基于部分观测的网络多谣言源检测新方法（2017年） 在本文中，考虑从确定性的观点来检测多个谣言源，并将其建模为集合解析集(SRS)问题。将MRSD问题建模为寻找最小SRS问题。 多谣言源检测(MRSD) 设G是一个有n个节点的网络。如果所有可探测节点集都可被K识别，则节点子集K为G的SRS。 ——
自写第一个简单的爬虫程序（教程来自B站） 由于之前有一点爬虫基础，但是无奈太懒，一直都没有进行深入学习，更没有实战，昨天心血来潮看了B站的视屏，爬取对象是一个小说网站的一部小说，将该章节和文本写入以小说名命名的txt文件里，教程视屏录制时间比较早，加之该网站进行了一定的反爬手段，
Problem Forecasting time series. Other methods' drawback: even though existing methods (exponential smoothing, auto-regression and moving average-MA, ARIMA, maximum entropy method, modified grey model) have a good performance, they are not accurate
此部分是计算机视觉部分，主要侧重在底层特征提取，视频分析，跟踪，目标检测和识别方面等方面。对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉，仅仅列出上google上引用次数比较多的文献。有一些刚刚出版的文章，个人非常喜欢，也列出来了。 33. SIFT关于SIFT，实在不需要介绍太多，一万多次的引
