文章目录一、背景二、方法三、效果 论文：Mean teachers are better role models: Weight-averaged consistency targets improvesemi-supervised deep learning results代码：https://github.com/CuriousAI/mean-teacher一、背景本文的目标是在学生模型和教
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2024-08-26 09:57:24
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尽管最近水下图像恢复技术取得了显着成就，但缺乏标记数据已成为进一步发展的主要障碍。这项工作提出了一种基于mean-teacher 的半
原创
2024-08-05 12:20:14
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2017-Mean-Teacher NIPS论文题目：Mean teachers are better role models: Weight-averaged consistency targets improve semi-supervised deep learning results论文链接：https://arxiv.org/abs/1703.01780论文代码：https://gith
原创
2023-05-10 16:09:18
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文章目录1. 相关理论概述2. 算法概述3. 算法流程 1. 相关理论概述Temporal Ensembling方法通过预测的标签的EMA（exponential moving average），并且通过保证ensemle 模型和 trained模型预测标签的连续一致性，从而保证训练得到的ensemle模型尽可能的接近groud truth模型。这里可以理解为，如果如果模型是正确的，那么前后两个
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2023-09-04 16:18:16
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Apache MINAApache Mina是一个网络应用程序框架，能够帮助用户开发高性能和高伸缩性网络应用程序的框架。它通过Java nio技术基于TCP/IP和UDP/IP协议提供了抽象的、事件驱动的、异步的API。Apache MINA 也称为:● NIO 框架库● 客户端服务器框架库● 一个网络套接字库MINA虽然简单但是仍然提供了全功能的网络应用程序框架：● 为不同的传输类型提供了统一的
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2023-07-18 10:56:09
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摘要K-means算法是一种非常流行的无监督学习方法，主要应用于聚类问题。本篇博客将详细介绍K-means算法的原理、优缺点及实际应用场景。算法原理K-means算法的核心思想是将数据划分为K个独立的簇(cluster)，使得每个簇内的数据点距离尽可能小，而簇与簇之间的距离尽可能大。下面是K-means算法的具体步骤：初始化：选择K个数据点作为初始质心（centroid），这些质心可以是随机选择的
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2023-07-05 23:29:41
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1. 介绍1.1 什么是半监督学习所给的数据有的是有标签的，而有的是没有标签的。常见的两种半监督的学习方式是直推学习（Transductive learning）和归纳学习（Inductive learning）。 直推学习（Transductive learning）：没有标记的数据是测试数据，这个时候可以用test的数据进行训练。这里需要注意，这里只是用了test数据中的feature而没
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2024-04-07 12:30:17
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本文先整体介绍 K-Means 算法的原理及特点，然后从模型、策略、算法三个要素切入介绍这个聚类算法，紧接着讲了几点 K-Means 算法缺点的解决方案；之后从 UDF 和框架两方面给出 K-Means 在 Python 中的实现方法；最后引入一个实际案例进行实操。一、K-Means 概要K-Means 是基于样本集合划分的聚类算法。它将样本集合划分为 k 个子集，构成了 k 个类，并将 n 个样
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2023-08-31 12:59:30
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技术关键词：mesa、OpenGL、dri、gpu、kmd、xsever目录一、mesa概述二、mesa架构1. 架构设计2. 模块划分三、mesa与linux图形系统中的其他模块的关系四、mesa的编译五、链接资源总结一、mesa概述 mesa是OpenGL、OpenGL ES、Vulkan
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2023-08-15 17:41:20
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论文论文：Speaker attribution with voice profiles by graph-based semi-supervised learning摘要 在许多实际应用中（例如会议转录），都需要说话人分类，其中会根据说话人声音特征将说话人身份分配给每句语音。在本文中我们提出使用半监督的学习方法解决说话人分类问题。对每一个会话构建语音段的图，其中声音特征的段被标记结点表示，而来
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2024-05-09 17:23:21
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框架设计前言目标群众基本概述基础设计信息结构与流程用法Hello World工厂服务属性播放列表滤镜附加滤镜介绍混合(混合过渡)多轨道与过渡 前言MLT是为电视广播设计的开源多媒体框架。严格来说，它为使项目包含新的音视频源、 滤镜、场景过渡和播放设备提供了可插拔式的架构。本框架为使用了MLT的服务或应用程序提供了结构体系与实用功能。就框架本身而言，它只提供了为管理资源，如内存，属性，动态对象加载
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2023-08-15 16:17:54
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这里是针对YOLOv5的半监督目标检测实现Efficient Teacher包含一篇论文(https://arxiv.org/pdf/2302.07577.pdf)和一套开成具有良好泛化性能目标检测器的训练。
原创
2024-08-02 12:28:54
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your great persionality is revealed in the ordinary cause and your sincere love and efforts are congealed in the blooming flowers.
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2012-03-26 12:58:35
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这里从数据初始化的角度研究师生模型，并提出了一种名为 Active Teacher 的半监督对象检测 (SSOD) 新算法。用于半
原创
2024-08-05 12:21:16
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精通 MEAN: MEAN 堆栈端到端地开发现代的、全堆栈的二十一世纪 Web 项目Web 开发专家 Scott Davis 将在一个包含 6 篇文章的文章系列中，使用 MongoDB、Express、AngularJS 和 Node.js 构建一个现代的 Web 应用程序。本文是该文章系列的第一篇文章，其中包含一些演示和示例代码，并对创建一个基础的 MEAN 应用程序进行了完整介绍。您还将了解
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精选
2015-10-07 21:14:10
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1.总体架构图 上图修改自Apache Mesos网站上的图片，如图所示，Mesos实现了两级调度架构，它可以管理多种类型的应用程序。第一级调度是Master的守护进程，管理Mesos集群中所有节点上运行的Slave守护进程。集群由物理服务器或虚拟服务器组成，用于运行应用程序的任务，比如Hadoop和MPI作业。第二级调度由被称作Framework的“组件”组成。Framework包括调度器（S
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2023-07-13 16:33:51
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原博文2018-04-20 16:07 −a=np.array([[[1,1],[2,2],[3,3]],[[4,4],[5,5],[6,6]],[[7,7],[8,8],[9,9]],[[10,10],[11,11],[12,12]]]) print a print a.shape b=a.mean(0).shape c=a.mean(1...相关推荐2019-12-03 19:46 −#创建n
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2024-04-28 16:35:27
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题意：从1~m中选一个数插入到a中，然后把这n+1个数，分成（n+1）/2组，每一组权值和最小。思路：先将a数组排个序，然后枚举要放的数，二分找到大于等于b的位置，如果该位置是奇数就选择该位
原创
2021-07-06 16:35:03
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据观察，静态作业对教师预测的边界框中的噪声很敏感，因为假边界框中一个小的扰动可能会极大地影响作业结果。该论文提出
原创
2024-08-07 16:05:29
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