计算机自适应测验(Computerized AdapTIve TesTIng，简称CAT)是近年来发展起来的一种新的测验形式。计算机自适应测验不同于传统的纸笔测验，它的测验试题的呈现和被试对试题的解答都是通过计算机完成的。计算机自适应测验也不同于一般的计算机化测验，计算机在测验过程中不光是呈现题目，输入答案、自动评分、得出结果，而且根据被试对试题的不同回答，它能自动选择最适宜的试题让被试回答，最终
最*调研了不少迁移学*的工作，分享给大家。因为我感觉迁移学*在NLP领域的很多任务中有很大的利用价值，毕竟高质量的标注数据是很少的，而人工标注费时费力，而且质量不一定好。 1. Domain Adaptation 领域自适应1.1 动机领域自适应是一种迁移学*，它将不同源领域的数据或特征映射到同一个特征空间，以便于利用其源领域数据或特征来增强目标领域的训练，进而达到更好的训练效果。领域自
本篇博客简要介绍Goodwin控制方案，并进行了Matlab实现。 博主在完成自适应控制小课程设计时需要用到Goodwin MRAC控制方案，但是在国内外网站上均没有找到简单易懂的参考资料，而学校用到的教材中也只是简要介绍甚至还有错误。因此，仔细拜读了Goodwin大牛编写的教材《自适应滤波预测与控制》明白了一二，故写下本篇博客进行记录。 &nb
1 前言有关TSP问题的求解方法层出不穷，遗传算法、模拟退火、粒子群算法之类的介绍已经比较多了，但是发现关于自适应大领域搜索算法(Adaptive Large Neighborhood Search, ALNS)的介绍比较少，而且示例代码注释不太详细，刚接触的时候学起来有点费劲，就把学习资料和自己理解的过程简单写一下，造福和我一样的菜鸟吧。2 什么是自适应大领域搜索概念理解：干货 | 自适应大邻域
HTML 图像 标签在 HTML 中，通过 标签来定义显示一副图像。是一个非成对标签。基本语法：<img src="url" /> 标签 通过 src 属性来确定图像来源，url 是一个相对或者绝对的图像地址。 图像标签属性：
属性功能说明src图片源，必需。指定显示的图像来源地址，可以是相对地址或者绝对地址。alt可替换文本，可省略。用于图像无法显示或者浏览器屏蔽
恶劣天气诸如：光线昏暗、大雾、沙尘、降雨雪等天气状况下，目标检测模型的开发是一个通用挑战，在我之前的实践经验中对于大雾天气下的目标检测模型开发有过实际的开发经历，这里主要是学习研究应用一篇论文中的方法，提出来图像自适应的YOLO检测模型，首先看下效果图： 这是去年发表的一篇来自于浙江大学研究团队的成果，文章在这里，如下： 尽
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2023-08-01 18:20:58
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Accepted 27 December 2021（Neurocomputing），发文高校为吉林大学。 目录1.摘要2.思想3.创新与贡献4.问题的引出5.模型5.1 基于相似性的域差异5.2 基于相似性的自适应网络5.3 优化相似度的自适应网络SBAN5.4 总目标函数6.实验6.1 ImageCLEF-DA（3个域）6.2 Office-31（3个域共31个类）6.3 Office-Home
无监督领域自适应（Unsupervised domain adaptation, UDA）任务描述现有两个数据集，\[\mathcal{D}_s=\{(x^s_i,y^s_i)\}_{i=1}^{m}
\]\[\mathcal{D}_t=\{x^t_j\}_{j=1}^{n}
\]源域（Source Domain）\(\mathcal{D}_s\)和目标域（Target Domain）\(\mat
核心思想 本文提出一种基于图匹配的领域自适应目标检测算法。简单的介绍一下领域自适应目标检测（DAOD）任务，通常做目标检测是假设训练样本和测试样本是来自同一个分布的（可以简单理解为同一个数据集），而实际上测试样本的来源可能非常多样（来自不同数据集）。我们将训练样本所处的分布称为源域（source domain），将测试样本所处的分布称为目标域（target domain），为了提高对于来自不同分
Progressive Distanglement for Instance-Invariant Domian Adaptive Object Detection（个人总结）光照，风格这些可以认为时特定域信息domain-specific，这些信息往往在很多域适应方法中被忽略，但是这些domain-specific又会影响找到domain-invariance信息，所以如何从domain-spec
大家好，我是极智视界，本文解读一下 体现自适应的目标检测器 Interactron。
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2022-10-08 10:41:03
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APGAIN, Compass[算法 1] A novel approach in parameter adaptive and diversity maintenance for genetic algorithms (APGAIN)1. The techniques of PRAM2. The repelling algorithm3. The lazy repelling algorith
IA-YOLO新框架！！！
原创
2022-10-10 11:34:28
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IA-YOLO新框架！！！
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2022-10-18 20:28:12
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问题场景：目标检测算法大致可分为两阶段（two stage）目标检测算法和一阶段（one stage）目标检测算法，在没有过多的tricks的情况下，两阶段的目标检测算法的检测精度是要比一阶段的目标检测算法精度高的。原因分析：其实我认为主要原因有以下几点： 1.正负样本的不均衡性 这一点想必大家在做目标检测实验的时候深有体会，当某一类别的样本数特别多的时候，训练出来的网络对该类的检测精度往往
JavaFx中TableView设置属性ColumnResizePolicy的值：public final void setColumnResizePolicy(Callback<TableView.ResizeFeatures,Boolean> callback)这是用户完成列大小调整操作时调用的函数。在TableView类中，两个最常见的策略可用做静态函数：uncons
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2023-07-09 09:44:35
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计算机视觉研究院专栏作者：Edison_GYOLOv2和YOLOv3是典型的基于深度学习的目标检测算法，它们
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2022-10-18 16:10:34
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论文：Decoupled Adaptation for Cross-Domain Object Detection
代码：object_detection
D-Adapt模型在自己的数据集上进行域适应训练1. Scene one：目标域存在标注文件1.1 安装1.2 数据集准备1.3 训练1.4 评估1.5 可视化2. Scene two：目标域没有标注文件3. 域适应训练时终端输出的参数的解析4
大家好，我是极智视界，本文解读一下 MGADA 用于目标检测的多粒度对齐域自适应。
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2022-10-03 12:01:09
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一、"自适应网页设计"的概念2010年，Ethan Marcotte提出了"自适应网页设计"（Responsive Web Design）这个名词，指可以自动识别屏幕宽度、并做出相应调整的网页设计。他制作了一个范例，里面有六个人的头像。如果屏幕宽度大于1300像素，则6张图片并排在一行。如果屏幕宽度在600像素到1300像素之间，则6张图片分成两行。如果屏幕宽度在400像素到600像素之间，则导航
