2019未来杯高校AI挑战赛之图像-发现超新星 原创 HNUDumin 2021-11-19 11:51:47 博主文章分类:深度学习 ©著作权 文章标签 竞赛 AI 高校杯 数据分析 文章分类 Spark 大数据 ©著作权归作者所有:来自51CTO博客作者HNUDumin的原创作品,请联系作者获取转载授权,否则将追究法律责任 1. 参赛网址 https://ai.futurelab.tv/contest_detail/1 2. 背景知识介绍 http://psp.china-vo.org/article/sysaquiz1intro 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:DataFound 2019用户画像竞赛分析 下一篇:Graph Neural Networks for Social Recommendation 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 总计 30 万奖金,Spring AI Alibaba 应用框架挑战赛开赛 Spring AI Alibaba 开源项目基于 Spring AI 构建,是阿里云通义系列模型及服务在 Java AI 应用开发领域的最佳实践,提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案,帮助开发者快速构建 AI 应用。 开发者 Java 开发框架 【探索云端之旅】亚马逊云科技任务挑战赛! 亚马逊云科技产品免费试用机会来啦!为了帮助更多开发者了解亚马逊云科技,体验亚马逊云科技产品的强大之处,51CTO携手亚马逊云科技推出“亚马逊云科技任务挑战赛”,通过“注册任务”和“试用任务”,为开发者提供免费试用亚马逊云科技产品的机会,助力开发者探索云计算的无限潜力!完成任务有机会获得价值千元的丰厚奖品!活动时间:9月6日-9月27日16:00新手注册任务欢迎开启任务挑战赛!首先,请先完成亚马逊云 Amazon 开发者 ide 记2023赛博杯pwn 各位师傅多批评hhh CBCTF 个人WP 2019 未来杯高校 AI 挑战赛 > 图像-发现超新星 2019 未来杯高校 AI 挑战赛 > 图像-发现超新星 1. 任务目标 设计一个目标检测模型,从天文望远镜拍摄到的影像中发现疑似新星、超新星。 2. 规则说明 参赛选手需要基于给定的数据集,设计并训练模型,用于检测PSP项目中天文望远镜拍摄到的影... f5 数据集 d3 2d python 大疆RoboMaster AI挑战赛 一个汇聚数百万机器人专家与研究人员的赛场,一场兼具工程、策略和团队挑战的较量,说的正是近日刚刚在澳大利亚布里斯本ICRA大会上闭幕的大疆RoboMaster AI挑战赛今年的冠军I Hiter以及亚军Critical HIT团队均基于模块化的NVIDIA Jetson TX2超级计算机创建其机器人战队。拥有高性能的Jetson TX2化身获奖机器人战队的“大脑”,为他们赋予了更多的智慧和更强的战斗 神经网络 硬件平台 超级计算机 #夏日挑战赛#【FFH】AI作诗之httpRequest实战 最近在一个网课上看到了一个AI作诗的接口,因为之前的fetch接口已经不再维护了,所以我就借这个机会想试试鸿蒙的http接口。接下来会重新复习一下http请求的一些基本知识,并且跟大家一起实现一个简单的AI写诗的demo实际操练一下鸿蒙的http请求。 FFH AI HarmonyOS 鸿蒙 IT博客助跑未来职场--分享挑战赛! IT博客作为一种专业性博客,已成为IT发展过程中一个不可或缺的重要角色,彰显互联网奉献精神,影响着中国IT界的发展进程。对于一脚在校园一脚在社会的应届毕业生,没有工作经验、没有项目经验,IT博客更成了求职的另一份简历。 IT博客大赛 分享挑战赛 大学生IT博客大赛 达观杯NLP挑战赛 复盘 前几天在训练营中一个优秀的同学讲述了他从2018.05月开始转战数据挖掘,然后到参加“达观杯”至今,不过4,5个月,在“达观杯”一赛中取得了前三十的成绩。当时感到他很厉害,因此这几天又去看了同学们的复盘,发现有很多可取之处。个人小结 这是第一次参加NLP文本处理比赛,也是第一次实际运用机器学习模型。虽然自己之前看过并且用过一些机器学习算法,但是都没有在比赛... 竞赛复盘 经验分享 2018“氢舞杯”编程挑战赛 问题 F: 最小重量机器设计问题 时间限制: 1Sec 内存限制: 128MB 提交: 115 解决: i++ 约数个数 #define 2019年县域农业大脑AI挑战赛初赛总结 由于精力有限,事务繁忙;本赛题花费时间较短,没做什么操作,提交只有几次。撒花 损失函数 旋转变换 网格化 2018“氢舞杯”编程挑战赛2 问题 N: 逆反的01串 时间限制: 1Sec 内存限制: 128MB 提交: 10 解决: 7 题目描述 Fans是 i++ #include 测试数据 【数据竞赛】京东AI时尚挑战赛总结 比赛名称:京东AI时尚挑战赛比赛链接:https://fashion-challenge.github.io 人工智能 算法 大数据 推荐系统 数据分析 2021安全范儿高校挑战赛ByteCTF线上赛部分Writeup 文章目录MISC-CheckinMISC-SurveyMISC-HearingNotBelievingMISC-frequentlyWE 2021ByteCTF 字段 sql Nginx 银联高校极客挑战赛 复赛 整数对 获得知识点:如果rb为p的倍数,则b需要满足b为p/gcd(r,p)的倍数。因为要保证rb既可以整除r又可以乘除p,把b带进去就可以明白了。 a=k1*p+r,a属于[1,n] ,x=n/p当r=0的时候,k1可以选择[1,x],(少一种因为a!=0) 当0<r<=n%p的时候,k1可以选择[0,x] 当n%p<r<p,k1可以选择[0,x-... c++ #include 整除 其他 XSS挑战赛(2) 进入第六关 简单判断过滤情况 <>script"'/ 查看源代码 可以看到第二个红框部分跟之前类似,闭合双引号尝试进行弹窗 "><script>alert(1)</script> 关键字被下划线分割了,尝试使用前一关的payload "><a href="javascript:alert(1)">h javascript html 友情链接 编程挑战赛之数组编程问题 编程挑战赛之数组编程问题 题目要求: 试计算在区间 1 到 n 的所有整数中,数字 x(0 ≤ x ≤ 9) 共出现了多少次?例如,在 1 到 11 中,即在 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11 中,数字 1 出现了 4 次。 输入示例:输入:11输出:4 说明: 在 1 到 11 中,即在 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11 中 #include 示例代码 数组 图像分类挑战赛 Dilated Neighborhood Attention TransformerAbstractTransformers 迅速成为跨模态、领域和任务中应用最广泛的深度学习架构之一。在视觉领域,除了对普通Transformer的持续努力外,分层Transformer也因其性能和易于集成到现有框架中而受到重视。这些模型通常采用局部注意力机制,例如滑动窗口Neighborhood Attention 图像分类挑战赛 深度学习 transformer NAT 卷积 ImageNet图像分类挑战赛 imagenet 分类 1.motivation细粒度视觉分类任务(Fine-grained visual categorization: FGVC)是具有挑战性的一个原因是其缺少大量的训练数据。另外,FGVC在使用大型的模型时为了防止过拟合,当下的一些方法是首先在大型的数据集上(eg: imagenet)做一个预训练,之后再迁移到目标任务上。作者认为,预训练没有考虑具体的目标任务。故作者提出新的模型,目的 ImageNet图像分类挑战赛 imagenet分类 数据 ide 数据集 Python编程挑战赛 python编程挑战赛复赛 目录一、前言二、试题A:卡片(填空题)三、试题B:直线(填空题)四、试题C:货物摆放(填空题)五、试题D:路径(填空题)1、floyd变形2、dijkstra六、试题E:回路计数(填空题)七、试题F:时间显示八、试题G:杨辉三角形九、试题H:左孩子右兄弟十、试题I:异或数列十一、试题J:括号序列一、前言这个月大概从10号开始,由于打软件精英挑战赛的缘故一直到27号都停下没怎么敲过题,前后大概半个月 Python编程挑战赛 蓝桥杯 python 算法 数据结构 ImageNet图像分类与定位挑战赛 机器之心报道参与:一鸣、思 60+模型架构,历年十几个 SOTA 模型,这 21 秒带你纵览图像识别的演进历史。 ImageNet 是计算机视觉领域常用的数据集之一。在图像分类、目标分割和目标检测中有着无法撼动的地位。ImageNet 最初是由李飞飞等人在 CVPR 2009 年发表的论文——「ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Data ImageNet图像分类与定位挑战赛 目标检测 数据集 图像分类 apollo 自定义namespace Apache Apollo是一个代理服务器,主要用于消息的请求转发,下面是其常用的一些配置文件的介绍 一、users.properties: 用来配置可以使用服务器的用户以及相应的密码。 其在文件中的存储方式是:用户名=密码,如:lily=123456 表示新增一个用户,用户名是:lily,密码是:123456 二、groups.properties: 持有群体的用户映射,可以通过组而不是单个用户 apollo 自定义namespace 服务器 配置文件 用户名 oceanbase timestamp类型 !OceanBase是什么!OceanBase是一个支持海量数据的高性能分布式数据库系统,实现了数千亿条记录、数百TB数据上的跨行跨表事务,由淘宝核心系统研发部、运维、DBA、广告、应用研发等部门共同完成。!OceanBase解决什么问题许多公司的核心资产是各种各样的商业数据,例如淘宝的商品、交易、订单、购物爱好等等,这些数据通常是结构化的,并且数据之间存在各种各样的关联,传统的关系数据库曾经是这 数据库 运维 数据 动态数据 主键 system权限添加注册表 API System V IPCIPCobjects消息队列(message queue)旗语(信号量)(semaphoreset)共享内存(shared memory)shell命令ipcs, ipcrm创建System V IPC时访问授权S_I RUSR用户读S_I WUSR用户写S_I RGRP组读S_I WGRP组写S_I ROTH其它人读S_I WOTH其它人写创建System V IPC时指 system权限添加注册表 API linux ipc消息的权限 共享内存 #include 消息队列 ESD镜像 虚拟机 需要了解的概念XEN的全虚拟化与半虚拟化第一部分XEN安装DOMU一、用virt-install工具创建DOMU可以理解为GUEST,安装GUESTOS-(GUESTOS为CentOS,网络上多以CentOS为例因为CentOS有现成的网络安装环境和Xen化内核)virt-install -n centos -r 256 -f /vm/centos.img -s 4 --nographics -p ESD镜像 虚拟机 虚拟机 xen centos crash 从0编译Android系统 Setting up a Linux build environmentThese instructions apply to all branches, including master.The Android build is routinely tested in house on recent versions ofUbuntu LTS (10.04), but most di 从0编译Android系统 Ubuntu java linux