在计算网站排名时，PageRank会将网站的外部链接数考虑进去。并不能说一个网站的外部链接数越多其PR值就越高，如果这样的话，一个网站尽可能获得最多的外部链接就OK了，有 这种想法是错误的。Google对一个网站上的外部链接数量的重视程度并不意味着你因此可以不 求策略地与任何网站建立连接。这是因为Google并不是简单地由计算网站的外部链接数来决定 其等级。 首先，要看网站外部链接的PR
AMD RDNA Architecture - AMD RDNA 架构
https://www.amd.com/en/technologies/rdnaArchitected for Gaming - 为游戏而构建 The new RDNA architecture is designed for the next generation of efficient high-per
作为技术博客，难免会在文章中插入一部分代码块，代码具有一定的格式，所以很自然就会使用 标签，其在使用上与 Pre标签 标签通常用于展示预格式化的文本，默认使用等宽字体，并且保留所有的空白和换行，效果如下所示： 清明朝代：唐代作者：杜牧清明时节雨纷纷，路上行人欲断魂。借问酒家何处有，牧童遥指杏花村。通过查看样式可以发现，Chrome 中 的默认样式为： pre {
displ
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2024-08-17 15:12:43
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本文翻译自R in Action的附录G，如果对该书感兴趣，请自行购买或去图书馆阅读。R会把所有的对象读存入虚拟内存中。对我们大多数用户来说，这种设计可以提高与R相互的速度，但是当分析大数据集时，这种设计会降低程序运行速度有时还会产生跟内存相关的错误。内存限制主要取决于R的build版（32位还是64位），而在32位的windows下，取决于操作系统的版本。以cannot allocate vec
MPL-GAN:Toward Realistic Meteorological predictive learning Using Conditional GAN作者：HONG-BIN LIU and ICKJAI LEE College of Science and Engineering, James Cook University, Cairns, QLD 4870, AustraliaAb
这是一篇2017年发表在顶级期刊NIPS上的文章，作者通过发现传统RNN/LSTM网络的不足，提出了一种新的网络结构PredRNN，并且为这一网络结构设计了一种新的RNN单元（ST-LSTM)。由于博主能力有限，通过阅读原文短时间能只是领悟到PredRNN这一网络结构的思想，而并未对ST-LSTM的设计灵感有更深的体会。下面这篇博文主要是来介绍一下什么是PredRNN，以及通过作者的设计思路...
原创
2021-12-30 10:11:09
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这是一篇2017年发表在顶级期刊NIPS上的文章，作者通过发现传统RNN/LSTM网络的不足，提出了一种新的网络结构PredRNN，并且为这一网络结构设计了一种新的RNN单元（ST-LSTM)。由于博主能力有限，通过阅读原文短时间能只是领悟到PredRNN这一网络结构的思想，而并未对ST-LSTM的设计灵感有更深的体会。下面这篇博文主要是来介绍一下什么是PredRNN，以及通过作者的设计思路...
原创
2022-02-11 10:55:29
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视频效果：高斯模糊：镜头扭曲：色调：亮度对比度：视频过度：溶解：1、文件夹直接拖、项目面板双击，导入单个或者多个，或者文件夹；项目左下角，改变视图；项目右下脚，可新建文件夹管理（素材箱）；导入图片时，选择是否分层，因为图片从ps编辑时，可能有多个图层；当分层导入时，会比图层数目多一个，是序列；导入序列帧：是以帧为单位的一系列图片，但是直接导入是图片，因此以序列帧格式导入，才能是视频； 导入时，选中
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2024-04-20 22:22:03
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一 概念1.1 定义PERT(Program Evaluation and Review Technique)即计划评审技术，最早是由美国海军在计划和控制北极星导弹的研制时发展起来的。用网络图来表达项目中各项活动的进度和它们之间的相互关系，在此基础上，进行网络分析和时间估计。该方法认为项目持续时间以及整个项目完成时间长短是随机的，服从某种概率分布，可以利用活动逻辑关系和项目持续时间的加权合计，即项
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2024-04-01 22:01:06
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主流模型一览 这篇文章对主流时空预测模型做了总结，我在提炼浓缩一下，predrnn的改进是结构上到下以及下到上的连接，实际上Trijgru里shi就提到过这个他的encode-forcast结构是顶层指导底层，这个和yunbowang的结构其实不太一样。predrnn++里用ghu解决梯度的问题，mim里作者发现foreget门只记住了平稳的线性信息，e3d是rnn和c3d的结合并且在内部有个at
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2024-03-11 17:17:14
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1. 写在前面今天整理的这篇文章是2019年CVPR上的一篇paper， 依然来自于清华的团队，也是时空序列预测的一篇文章， 这篇文章依然是从一个新的视角–非平稳性的角度去看待到时空序列的预测学习， 前面提到的时空序列预测模型ConvLSTM、PredRNN、PredRNN++等虽然对时空序列有着比较大的建模能力， 但是捕捉时间序列的非平稳性的特征效果不是很好， 没有充分发掘出时间序列的非平稳特征
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2024-08-05 17:37:44
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PredCNN: Predictive Learning with Cascade Convolutions1. 背景这是一篇发表在IJCAI2018上的文章，同我们先前介绍的PredRNN一样都出自清华大学的同一团队。其所要解决的问题依旧是视频预测问题（或者说只要数据格式满足frames-like都行）。作者认为，传统的RNN模型在训练速度上慢，
原创
2022-01-30 11:04:29
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PredCNN: Predictive Learning with Cascade Convolutions
1. 背景
这是一篇发表在IJCAI2018上的文章，同我们先前介绍的PredRNN一样都出自清华大学的同一团队。其所要解决的问题依旧是视频预测问题（或者说只要数据格式满足frames-like都行）。作者认为，传统的RNN模型在训练速度上慢，且由于传统RNN的连接方式（过长的时序依赖）
原创
2021-12-29 09:48:49
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