based专题

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI（简称 RVC）模型是一个基于 VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）的简单易用的语音转换框架。具有以下特点简单易用：RVC 模型通过简单易用的网页界面，使得用户无需深入了

MACS bdgdiff: Differential peak detection based on paired four bedGraph files.

参考原文地址：[http://manpages.ubuntu.com/manpages/xenial/man1/macs2_bdgdiff.1.html](http://manpages.ubuntu.com/manpages/xenial/man1/macs2_bdgdiff.1.html) 文章目录一、MACS bdgdiff 简介DESCRIPTION 二、用法

Neighborhood Homophily-based Graph Convolutional Network

#paper/ccfB 推荐指数： #paper/⭐ #pp/图结构学习流程重定义同配性指标： N H i k = ∣ N ( i , k , c m a x ) ∣ ∣ N ( i , k ) ∣ with c m a x = arg ⁡ max ⁡ c ∈ [ 1 , C ] ∣ N ( i , k , c ) ∣ NH_i^k=\frac{|\mathcal{N}(i,k,c_{

Android Studio打开Modem模块出现：The project ‘***‘ is not a Gradle-based project

花了挺长时间处理该问题，特记录如下：1.背景：在Android studio 下导入一个新增的modem模块，如MPSS.DE.3.1.1\modem_proc\AAA, 目的是看代码方便一些，可以自由搜索各种关键字。但导入该项目时出现了如下错误： The project '***' is not a Gradle-based project.造成的问题： (1) project 下没有代码，而

SIM(Search-based user interest modeling)

导读我们对电商场景兴趣建模的理解愈发清晰：1. 通过预估目标item的信息对用户过去的行为做search提取和item相关的信息是一个很核心有效的技术。2. 更长的用户行为序列信息对CTR建模是非常有效且珍贵的。从用户的角度思考，我们也希望能关注用户长期的兴趣。但是当前的search方法无论是DIN和DIEN都不允许我们在线对一个超长的行为序列比如1000以上做有效搜索。所以我们的目标就比较明

Segmentation简记-Multi-stream CNN based Video Semantic Segmentation for Automated Driving

创新点 1.RFCN & MSFCN 总结网络结构如图所示。输入视频得到图像分割结果。简单粗暴

Attribute Recognition简记1-Video-Based Pedestrian Attribute Recognition

创新点 1.行人属性库 2.行人属性识别的RNN框架及其池化策略总结先看看行人属性识别RNN结构： backbone是ResNet50,输出是每一帧的空间特征。这组特征被送到两个分支，分别是空间池化和时间建模。最后两种特征拼接。然后分类（FC）。 LSTM关注帧间变化。受cvpr《Recurrent Convolutional Network for Video-Based Person

A fault diagnosis method of bearings based on deep transfer learning

A fault diagnosis method of bearings based on deep transfer learning 基于深度迁移学习的轴承故障诊断方法 ABSTRACT 近年来，许多深度迁移学习方法被广泛应用于不同工况下的轴承故障诊断，以解决数据分布移位问题。然而，在源域数据差异较大、特征分布不一致的情况下，深度迁移学习方法在轴承故障诊断中的准确率较低，因此本文提出了一种

Spark-push-based shuffle

一、上下文《Spark-Task启动流程》中讲到如果一个Task是一个ShuffleMapTask，那么最后在调用ShuffleWriter写入磁盘后还会判断是否可以启用push-based shuffle机制，下面我们就来继续看看push-based shuffle机制背后都做了什么二、push-based shuffle机制开启条件 1、spark.shuffle.push.enab

Liver Segmentation in CT based on ResUNet with 3D Probabilistic and Geometric Post Process

一、摘要本文提出了使用具有3D概率和几何后期处理功能的ResUNet的新型肝分割框架。我们的语义分割模型ResUNet在U-Net的上采样和下采样部分添加了残差单元和批处理规范化层，以构建更深的网络。为了快速收敛，我们提出了一种新的损失函数DCE，该函数由Dice损失和交叉熵损失线性组合。我们使用连续的几个CT图像作为训练和测试的输入，以探索更多的上下文信息。基于ResUNet的初始分割

强化学习实践（一）：Model Based 环境准备

强化学习实践（一）：Model Based 环境准备代码项目地址代码这里是Model Based的环境构建，原型是赵老师课上的Grid World import numpy as npfrom typing import Tuplefrom environment.utils import Utilsfrom environment.enums import Rewa

综述翻译：Machine Learning-Based Cache Replacement Policies: A Survey 2021

摘要：虽然在提高命中率方便有了广泛进展，设计一个模拟Belady‘s 算法的缓存替换策略依旧很有挑战。现存的标准静态替换策略并不适合动态的内存访问模式，而计算机程序的多样性加剧了这个问题。有几个因素影响缓存策略的设计，如硬件升级，内存开销，内存访问模式，模型延时等。用机器学习的算法解决缓存替换的问题取得了令人惊讶的结果，并朝着具有成本效应的解决方案发展。在本文中，我们回顾了一些基于机器学习

【译】PCL官网教程翻译(20)：惯性矩和偏心距描述符 - Moment of inertia and eccentricity based descriptors

英文原网页查看。基于惯性矩和偏心距的描述符在本教程中，我们将学习如何使用pcl::MomentOfInertiaEstimation类来获得基于偏心量和惯性矩的描述符。这个类还允许提取轴对齐和有向的点云包围框。但是请记住，提取的OBB可能并不是最小的边界框。理论基础特征提取方法的思想如下。首先计算点云的协方差矩阵，提取点云的特征值和特征向量。可以考虑得到的特征向量是归一化的，并且总

Range-Based For Loop（范围基于 for 循环）的使用方法

在 C++11 中，引入了一种新的循环结构——范围基于 for 循环（Range-Based For Loop）。这种语法旨在简化遍历容器（如 vector、list、array 等）中的所有元素的过程，使代码更加简洁和易读。范围基于 for 循环允许开发者以更直观的方式遍历容器中的元素。与传统的 for 循环相比，它不再需要显式地使用索引或迭代器，使代码更加简洁和可读。目录范围基于

安卓文件加密 (File-Based Encryption, FBE) 加密算法--AES-256-XTS

标签： File-Based Encryption加密算法； AES-256-XTS；安卓文件加密 (File-Based Encryption, FBE) 加密算法详解 1. 什么是文件加密（FBE）？文件加密（File-Based Encryption, FBE）是Android在7.0（Nougat）及更高版本中引入的一种加密机制，它允许不同的文件使用不同的加密密钥进行

VCTP(Visual Chain-of-Thought Prompting for Knowledge-Based Visual Reasoning)论文

目录摘要介绍相关工作方法总体模型细节实验摘要知识型视觉推理仍然是一个艰巨的任务，因为它不仅要求机器从视觉场景中解释概念和关系，而且还需要将它们与外部世界知识联系起来，对开放世界问题进行推理链。然而，以前的工作将视觉感知和基于语言的推理视为两个独立的模块，在推理的所有阶段都没有同时关注这两个模块。为此，我们提出了一种知识型推理的视觉思维链提示（VCTP），它涉及视觉内容与自

Ural 1009 K-based Numbers（DP）

题目地址：Ural 1009 DP水题。。二维DP，第一维只用0和1来表示0和非零就可以。代码如下： #include <iostream>#include <cstdio>#include <string>#include <cstring>#include <stdlib.h>#include <math.h>#include <ctype.h>#include <q

读论文《Behavior Pattern Mining-based Multi-Behavior Recommendation》

论文地址：arxiv.org/pdf/2408.12152v1 项目地址：GitHub - rookitkitlee/BPMR 基于行为模式挖掘的多行为推荐：论文提出了一种新颖的多行为推荐算法（BPMR），旨在通过分析用户和项目之间的复杂交互模式来提高推荐系统的有效性。这种方法特别关注于用户除了购买之外的其他行为，例如页面浏览和收藏等辅助行为，这些行为可以提供更丰富的用户交互数据，帮助更准确地

Enhancing Octree-Based Context Models for Point Cloud Geometry Compression 论文笔记

1. 论文基本信息发布于： IEEE SPL 2024 2. 创新点分析了基于 one-hot 编码的交叉熵损失函数为什么不能准确衡量标签与预测概率分布之间的差异。介绍了 ACNP 模块，该模块通过预测占用的子节点数量来增强上下文模型的表现。实验证明了ACNP模块在基于八叉树的上下文模型中的有效性。 3. 背景现有上下文模型的局限性：现有的上下文模型使用交叉熵作为损失函

论文笔记 G-CNN: an Iterative Grid Based Object Detector

为了目标检测精度和速度的进一步提高，在CVPR2016上各种算法可谓各显神通。今天要说的G-CNN就和YOLO算法类似，着重于速度的提升进行检测算子的改进。而与YOLO不同的是，改算法着眼于初始化proposal数量的减少，使得数以万计的proposal变成极少的初始格网，通过后面不停迭代获得最终较为准确的bbox。其简要流程示意图： proposal技术一直是高效的目标检测算子的一个计算量

CVPR2021-PhySG: Inverse Rendering with Spherical Gaussians for Physics-based Material Editing and Re

作者：Zhang kai + Prof. Noah Snavely Cornell University, Department of Computer Science 光照：natural, static illumination 对象：specular objects 视点：multi-view 相机类型：RGB 时间：no 问题：multi-view inverse render

▶《强化学习的数学原理》(2024春)_西湖大学赵世钰 Ch5 蒙特卡洛方法【model-based ——＞ model-free】

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越复杂的CoT越有效吗？Complexity-Based Prompting for Multi-step Reasoning

Complexity-Based Prompting for Multi-step Reasoning 论文：https://openreview.net/pdf?id=yf1icZHC-l9 Github：https://github.com/FranxYao/chain-of-thought-hub 发表位置：ICLR 2023 Complexity-Based Prompting for

▶《强化学习的数学原理》(2024春)_西湖大学赵世钰 Ch4 值迭代与策略迭代【动态规划 model-based】

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Polyp-DDPM: Diffusion-Based Semantic Polyp Synthesis for Enhanced Segmentation

Polyp- ddpm:基于扩散的语义Polyp合成增强分割摘要：本研究介绍了一种基于扩散的方法Polyp-DDPM，该方法用于生成假面条件下息肉的逼真图像，旨在增强胃肠道息肉的分割。我们的方法解决了与医学图像相关的数据限制、高注释成本和隐私问题的挑战。通过对分割掩模(代表异常区域的二进制掩模)的扩散模型进行调节，poly - ddpm在图像质量(实现fr起始距离(FID)得分为78.47