文章目录相关资料摘要引言zero-shot语义分割定义zero-shot前人工作本文工作方法问题定义基线:单阶段文本补丁匹配设计1:深度提示微调(Deep Prompt Tuning, DPT)设计2:非互斥损失(Non-mutually Exclusive Loss, NEL)设计3:关系描述符(Relationship Descriptor, RD) 相关资料代码：https://githu
小样本分割的挑战：现有的小样本分割方法普遍存在高级特征误用造成的泛化损失以及查询样本与支持样本的空间不一致等问题。
原创
2023-05-10 14:51:42
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文章目录【小样本分割 2020 ICCV】PANet1. 简介2. 网络2.1 整体架构2.2 原型学习2.3 非参数度量学习2.4 原型对齐正则化3. 代码3.1 backbone3.2 模型代码 【小样本分割 2020 ICCV】PANet论文题目：PANet: Few-Shot Image Semantic Segmentation with Prototype Alignment中文题目
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2023-05-10 16:03:46
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文章目录【小样本分割 2022 ECCV】SSP摘要1. 介绍2. 相关工作3. 自支持小样本语义分割3.1 动机3.2 自支持原型-SSM3.3 自适应自支持背景原型-ASBP3.4 自支持匹配-SSL3. 代码 【小样本分割 2022 ECCV】SSP论文题目：Self-Support Few-Shot Semantic Segmentation中文题目：自支持小样本语义分割论文链接：htt
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2023-05-10 16:05:49
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文章目录【小样本分割 2022 ECCV】DCAMA摘要1. 简介2. 网络2.1 整体架构2.2 特征提取与掩模制备2.3 多尺度多层交叉注意加权掩码聚合。2.4 掩码特性混合器。3. 代码 【小样本分割 2022 ECCV】DCAMA论文题目：Dense Cross-Query-and-Support Attention Weighted Mask Aggregation for Few-S
原创
2023-05-11 10:29:21
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前言二分查找作为程序员的一项基本技能，是面试官最常使用来考察程序员基本素质的算法之一，也是解决很多查找类题目的常用方法，它可以达到O(log n)的时间复杂度。一般而言，当一个题目出现以下特性时，你就应该立即联想到它可能需要使用二分查找：待查找的数组有序或者部分有序要求时间复杂度低于O(n)，或者直接要求时间复杂度为O(log n)二分查找有很多种变体，使用时需要注意查找条件，判断条件和左右边界的
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2024-05-22 21:54:31
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1.问题背景目前在做文本分类任务，按理说现在文本分类很成熟，基于bert进行分类基本就可以了。但是我这边任务有几个问题比较麻烦：（1）样本本身并不保证完全正确。（2）样本分类较多(50个类)而且分布极不均匀，有的几百，有的个位数。问题（1）的话，找业务方帮忙梳理数据，还好解决。问题(2)就是小样本分类问题了。于是百度看下其他大手子怎么处理这种小样本分类问题。主要是借鉴美团技术团队发布的文章：美团获
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2024-04-24 16:03:37
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图像小样本分割之——PANet主要思想文章借鉴了小样本图像分类中原型网络的思想，将度量学习的方法引入到了图像小样本分割任务中。方法步骤用同一个backbone来提取support和query的深度特征，然后使用masked average pooling计算出每一类目标以及背景的原型中心：$p_c=\frac1k\sum_k\frac{\sum_{x,y}F_{c,k}^{(x,y)}1\left
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2020-11-21 19:28:00
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论文：Prior Guided Feature Enrichment Network for Few-Shot Segmentation (arxiv.org) Code：PFENetAbstract最先进的sota语义分割方法需要足够的标记数据才能获得好的结果，如果不进行微调，很难处理看不见的类。因此，小样本分割被提出来学习一个仅通过少量样本就能快速适应新类别的模型。由于对训练类别高级语义信息的
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2024-03-23 12:21:25
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第六章 抽样与抽样分布文章目录第六章 抽样与抽样分布第一节 数理统计的基本概念第二节 抽样分布定理第一节 数理统计的基本概念1.明确：概率论是总体推到局部，而数理统计是局部推到总体。2.研究对象的全体组成的集合就是总体，组成总体的每一个元素就是个体。3.以一定方式从总体中抽取的若干个个体。4.上面的一定方式就是抽样方法，常见的的抽样方法就是简单随机抽样，即：我抽取的样本之间相互独立且同分布。5.样
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2023-06-30 21:11:14
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# Python样本分类方法实现教程
## 一、流程概述
在实现Python样本分类方法时，我们通常会按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备：准备需要分类的数据集 |
| 2 | 数据预处理：对数据进行清洗、特征提取等处理 |
| 3 | 模型选择：选择适合问题的分类模型 |
| 4 | 模型训练：利用训练集对模型进行训练 |
|
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2024-06-12 06:31:55
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Python是一种强大的编程语言，拥有丰富的库和工具，特别适合数据分析和机器学习等领域。在机器学习中，样本分类是一个非常常见的任务，而Python提供了许多库来帮助我们完成这个任务，例如scikit-learn。
首先，让我们简要了解一下什么是样本分类。在机器学习中，样本分类是将数据集中的样本划分到不同的类别或标签中的过程。通过学习数据样本的特征和属性，模型可以对新的样本进行分类。样本分类在许多
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2024-04-24 04:33:12
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在离线建模环节，需要对模型进行评估，这就需要对总样本进行划分，一部分用于训练，模型从训练集学习规则，一部分用于测试，检验模型的泛化能力。下面介绍几种样本划分方法。 留出法方法：将样本集 D 分成两个互斥的样本集合，训练集为S，测试集为T，S∩T=Ø，SUT=D这种方法非常简单，但不能充分利用数据训练模型，而且样本划分对模型效果影响很大。a. 只利用了部分数据训练模型，得到的模型很可能和全
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2023-11-29 15:31:19
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https://s.threatbook.com/report/file/99cc3ed45ab5f25cc7131de81f5084d476b04afa9def647a0a7d20f1beb95adb 09:07:41:671, 99cc3ed45ab5f25cc7131de81f5084d476b04afa9def647a0a7d20f1beb95adb.exe, 409
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2023-09-08 11:20:22
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【一个任务】这节课我们来完成一个任务： 将文件record.txt中的数据进行分割，并按照以下规律保存起来: 1.小甲鱼的对话单独保存为boy_*.txt的文件(去掉"小甲鱼：") 2.客服的对话单独保存为girl_*.txt的文件(去掉"客服：") 3.文件中共有4段对话，分别保存为boy_1.txt, girl_1.txt, boy_2.txt, girl_2.txt,
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2023-08-09 20:14:01
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论文名称：“FSS-1000: A 1000-Class Dataset for Few-Shot Segmentation” 笔记作者：炼丹兄（已授权） 联系方式：微信cyx645016617 （欢
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2021-08-31 10:37:06
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# Python分层架构项目方案
## 1. 项目背景
随着软件开发的不断发展，分层架构已经成为了构建可维护、可扩展和高内聚低耦合系统的重要方式。 Python作为一种强大的语言，凭借其丰富的库和框架，已经成为分层架构实现的热门选择。 本项目旨在构建一个基于Python的简单分层架构示例，包括数据层、业务逻辑层和表现层。
## 2. 项目目标
我们将构建一个简单的学生管理系统，该系统允许用
一、中文文本分类流程：1. 预处理2. 中文分词3. 结构化表示-构建词向量空间4.权重策略-TF-IDF5. 分类器6. 评价二、具体细节1.预处理 1.1. 得到训练集语料库 本文采用复旦中文文本分类语料库，下载链接： 1.2 得到测试集语料库 同样采用复旦中文文本分类语料库，下载链接：2.
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2023-10-25 15:11:58
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# Python Word文本分割：一种高效的文本处理方法
在数据分析和自然语言处理（NLP）中，文本的处理和分析是十分重要的一个步骤。尤其是在处理Word文档（.docx格式）时，我们可能需要将长文本进行分割以满足后续分析的需求。本文将介绍如何使用Python对Word文本进行分割，同时提供示例代码和流程图，以帮助您更好地理解这一过程。
## 1. 准备工作
在开始之前，您需要确保安装了相
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2024-10-03 06:34:11
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# Python 文本分割工具
在日常工作和学习中，我们经常需要对文本进行分割和处理。而Python作为一种强大的编程语言，提供了许多方便的工具和库，可以帮助我们轻松地实现文本分割和处理的功能。本文将介绍一些常用的Python文本分割工具，以及它们的使用方法和示例。
## 正则表达式
正则表达式是一种强大的文本匹配工具，可以用来识别符合特定模式的文本，并进行分割和提取。Python内置的re
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2024-03-20 06:52:30
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