completion专题
Linux内核API wait_for_completion_timeout
概述 wait_for_completion_timeout函数功能描述：此函数用于阻塞当前进程，等待其他进程的执行结束，被等待进程保存在输入参数的wait字段所代表的等待队列中。有两种情况可以结束此种等待：第一，当等待队列中的进程被函数complete( )或函数complete_all( )唤醒，等待结束，阻塞进程将继续执行；第二，当等待的时钟节拍超时时，被阻塞的进程会继续执行。
WKWebView Completion handler passed to -[WebViewVC webView:runJavaScriptAlertPanelWithMessage:initi
WKWebView 获取js弹框报错 Completion handler passed to -[WebViewVC webView:runJavaScriptAlertPanelWithMessage:initiatedByFrame:completionHandler:] was not called 原因 For user security, your app should c
【CVPR‘24】深度补全：Flexible Depth Completion for Sparse and Varying Point Densities
【CVPR'24】深度补全：Flexible Depth Completion for Sparse and Varying Point Densities 摘要1. 引言3. 方法3.1 基础深度估计架构3.2 基于亲和度的偏移校正3.3 校正置信度预测3.4 联合深度估计与完成3.5 损失 4. 实验4.1 数据集和评估指标4.2 实验概述4.3 消融研究 参考文献 摘要
【综述】 从稀疏的数据中进行深度补全：Deep Depth Completion from Extremely Sparse Data: A Survey
【综述】 从稀疏的数据中进行深度补全：Deep Depth Completion from Extremely Sparse Data: A Survey 占坑，3日内更新
大二期末小学期的实验流水账（PCN Point Completion Network以及小部分GAN论文直播课的想法）(更新至7.7)
这一周多的时间几乎全部的工作都为了调试一个loss函数的bug。 期末后小学期第一周，我开始研究怎么跑起这个PCN网络的代码，PCN是点积云补全的生成网络，大概的功能就是可以补全三维点积云物体的特征，就是下面这种样子。 论文地址，我得记一下，怕丢。 论文地址 在论文提供的代码地址下载了代码，一开始想着看看代码能不能跑起来，先不管电脑配置的原因。因为我的笔记本上面有Pytorch的环境，
llama笔记：官方示例解析 example_chat_completion.py
1 导入库 from typing import List, Optional'''从typing模块中导入List和Optional。typing模块用于提供类型注解的支持，以帮助明确函数预期接收和返回的数据类型。List用于指定列表类型Optional用于指定一个变量可能是某个类型，也可能是None。'''import fire#fire能够自动将Python程序转换为命令行接口（C
论文：Few-Shot Knowledge Graph Completion 个人翻译及理解
摘要 以前的KG补全方法 需要每个关系有大量的训练实例（头尾实体对）。现实的情况是，大多数的关系，只有少量的训练实例。基于小样本的知识图谱补全还没有被很好的研究，所以本文提出了一个新的小样本关系学习模型FSRL：旨在从少量样本中发现新的关系。有效地从异构图形结构中捕获知识，对小样本进行表征，为每个关系参考集匹配相似的实体对，在两个公共数据集上的大量实验表明，FSRL的表现出了出色的性能。
ElasticSearch之Completion Suggester
写在前面 通过completion suggester可以实现如下的效果： 其实就是做的like xxx%这种。通过FST这种数据结构来存储，实现快速的前缀匹配，并且可以将es所有的数据加载到内存中所以速度completion的查询速度非常快。 需要注意，如果是某个字段想要使用completion suggester的功能，需要将其类型设置为completion，也就是我们需要显示的设置ma
Sequence-to-Sequence Knowledge Graph Completion and QuestionAnswering(2022 ACL)
论文相关 论文： https://aclanthology.org/2022.acl-long.201.pdf 源码： GitHub - apoorvumang/kgt5: Sequence-to-Sequence Knowledge Graph Completion and Question Answering (KGT5) 摘要 KGE(knowledge grap
论文阅读 - Non-Local Spatial Propagation Network for Depth Completion
文章目录 1 概述2 模型说明2.1 局部SPN2.2 非局部SPN2.3 结合置信度的亲和力学习2.3.1 传统正则化2.3.2 置信度引导的affinity正则化 3 效果3.1 NYU Depth V23.2 KITTI Depth Completion 参考资料 1 概述 本文提出了一种非局部的空间传播网络用于深度图补全，简称为NLSPN。 （1）为什么需要深度图补全？
Making Large Language Models Perform Better in Knowledge Graph Completion论文阅读
文章目录 摘要1.问题的提出引出当前研究的不足与问题KGC方法LLM幻觉现象解决方案 2.数据集和模型构建数据集模型方法基线方法任务模型方法基于LLM的KGC的知识前缀适配器知识前缀适配器 与其他结构信息引入方法对比 3.实验结果与分析结果分析：可移植性实验：消融实验 4.结论与启示结论总结局限性 启发 原文链接： Making Large Language Mod
The following tasks did not complete: htmlmin Did you forget to signal async completion?
当使用gulp时，出现了错误提示，错误代码如下 The following tasks did not complete: htmlmin Did you forget to signal async completion? 这是gulp任务 出错原因 需要发出任务完成的信号即可————调用回调函数即可 这样就不会有报错了
Did you forget to signal async completion?解决方案
相信看到这边文章的小伙伴，在学习和使用gulp时都遇到了这样的报错： [09:18:40] The following tasks did not complete: first[09:18:40] Did you forget to signal async completion? 提示你开启异步操作，但是我们有时候需要同步操作该怎么办呢？ // 1、引入gulpconst gulp
张量学习：张量补全（tensor completion）
目录 一、什么是张量（Tensor）? 二、张量补全（tensor completion） 1 基于张量分解的方法 1.1 基于CP分解 1.2 基于Tucker分解 1.3 基于张量链分解 1.4 基于张量环分解 1.5 基于t-SVD分解 2 秩最小化模型 2.1 Tucker秩最小化模型 2.2 张量链秩最小化模型 2.3 管秩最小化模型 一、什么是
I/O 完成端口动态链接库（I/O Completion Port DLL）
引言 本文的目的是探索windows提供的IO完成端口模型，并比较其他可用等待IO完成的模式。 大型软件经常需要上千个端口连接，如果一个端口对应于一个线程，意味着这些线程的系统花费巨大，IOCP对于“一个线程一个客户”的薄弱问题给予了一种有效的解决方式，用一些运行的线程和异步输入（输出）发送（接收）。 IOCP技术被广泛应用在不同类型的高性能服务器，比如Apache等等。我已经维护lss
KoPA: Making Large Language Models Perform Better in Knowledge Graph Completion
本来这个论文用来组会讲的，但是冲突了，没怎么讲，记录一下供以后学习。 创新点 按照我的理解简单概述一下这篇论文的创新点 提出使用大模型补全知识图谱，并且融合知识图谱的结构信息提出一个新的模型KoPA模型，采用少量的参数进行模型的微调采用类似于In-context learning的方式实现，structure-aware 常规的知识图谱补全方式 根据目前对一些模型的了解，我其实也没看多少
《论文阅读28》Unsupervised 3D Shape Completion through GAN Inversion
GAN，全称GenerativeAdversarialNetworks，中文叫生成式对抗网络。顾名思义GAN分为两个模块，生成网络以及判别网络，其中 生成网络负责根据随机向量产生图片、语音等内容，产生的内容是数据集中没有见过的，也可以称为虚假内容; 而判别网络负责对生成网络产生的虚假内容和另一端输入的真实内容进行判断，判断其内容是否是真实的，通常它会给出一个概率来代表内容的真实度，真实内容
Indoor Depth Completion with Boundary Consistency and Self-Attention
Indoor Depth Completion with Boundary Consistency and Self-Attention 这篇文章主要提出了边界一致性网络（Boundary Consistency）和整合了（Self-Attention）这两个方法 摘要 背景 深度估计有助于3D识别，目前的商品级别的深度相机可以捕获深度和彩色图片 存在问题并提出课题 传感器存在无法识别到光
论文笔记Globally and Locally Consistent Image Completion
论文笔记Globally and Locally Consistent Image Completion 图1 Patch-based方法的示例图 Patch-based方法的不足：（1）Depend on low-level features；（2）Unable to generate novel objects；2）基于Context Encoder的图像补全，该方法基于深度学习生成相似的纹
Globally and Locally Consistent Image Completion 论文及lua 代码解读
一、论文 1、论文思想 上一篇文章提到的Context encode 利用decoder 和encoder 来进行image inpainting，可以修复较大的图像缺失并使得恢复好的图像符合整幅图像的语义，但是修复好的图像存在局部模糊的问题，因此真实图像和利用inpainting 得到的图像肉眼清晰可辨。针对这个问题，SATOSHI IIZUKA 等提出了一个新的想法，即利用global d
ChatGPT 的 Text Completion
该章节我们来学习一下 “Text Completion” ，也就是 “文本完成” 。“Text Completion” 并不是一种模型，而是指模型能够根据上下文自动完成缺失的文本部分，生成完整的文本。 ⭐ Text Completion 的介绍 Text Completion 也称为文本自动补全，Text Completion并不是一个独立的模型，而是自然语言处理模型中的一个功能。在自然语
ChatGPT 的 Text Completion
该章节我们来学习一下 “Text Completion” ，也就是 “文本完成” 。“Text Completion” 并不是一种模型，而是指模型能够根据上下文自动完成缺失的文本部分，生成完整的文本。 ⭐ Text Completion 的介绍 Text Completion 也称为文本自动补全，Text Completion并不是一个独立的模型，而是自然语言处理模型中的一个功能。在自然语
论文解析：Graph Convolutional Matrix Completion
论文解析：Graph Convolutional Matrix Completion 作者：Rianne van den Berg, Thomas N. Kipf, Max Welling（也是发表GCN的团队）会议：KDD 2018 方法 图变分自编码器(GAE)的应用（GAE的博客），算法核心就是下面的图 将推荐系统的user-item交互建模为二分图，user和item分别是二分图
linux completion 笔记
linux completion 笔记 -v0.1 2014.12.1 *** draft 1. 使用场景 任务A停住，等待任务B完成后任务A再执行。 一个简单的例子是：在设备驱动中，设备发起一个DMA操作，这个操作完成是需要一定的 时间的。这时可以使用完成量，叫这个进程被调度出去。当DMA操作完成时，设备向CPU 发中断，我们在中断
【深度学习】Co-ModGAN：Large Scale Image Completion via Co-Modulated Generative Adversarial Networks
2021 年 论文：https://arxiv.org/abs/2103.10428 code：https://openreview.net/pdf?id=sSjqmfsk95O 通过 Co-Modulated 生成对抗网络的大尺寸图像补全 文章目录 ABSTRACTINTRODUCTIONRELATED WORKCO-MODULATED GENERATIVE ADVERSARIAL