generalized专题

National Contest for Private Universities (NCPU), 2019 E. Generalized Pascal's Triangle

编辑代码 2000ms 262144K Generalized Pascal's Triangle Pascal's triangle is a triangular array in which each number can be calculated by the sum of the two numbers directly above that number as shown i

Spark MLlib模型训练—回归算法 GLR( Generalized Linear Regression)

Spark MLlib模型训练—回归算法 GLR( Generalized Linear Regression) 在大数据分析中，线性回归虽然常用，但在许多实际场景中，目标变量和特征之间的关系并非线性，这时广义线性回归（Generalized Linear Regression, GLR）便应运而生。GLR 是线性回归的扩展，能够处理非正态分布的目标变量，广泛用于分类、回归以及其他统计建模任务。

[RIS]GRES: Generalized Referring Expression Segmentation

1. BaseInfo TitleGRES: Generalized Referring Expression SegmentationAdresshttps://arxiv.org/pdf/2306.00968Journal/TimeCVPR2023Author南洋理工Codehttps://github.com/henghuiding/ReLARead20240829TableVisonLa

Generalized Focal Loss：Focal loss魔改以及预测框概率分布，保涨点 | NeurIPS 2020

为了高效地学习准确的预测框及其分布，论文对Focal loss进行拓展，提出了能够优化连续值目标的Generalized Focal loss，包含Quality Focal loss和Distribution Focal loss两种具体形式。QFL用于学习更好的分类分数和定位质量的联合表示，DFL通过对预测框位置进行general分布建模来提供更多的信息以及准确的预测。从实验结果来看，GF

zoj 3816 Generalized Palindromic Number(暴力枚举)

题目链接：zoj 3816 Generalized Palindromic Number 题目大意：给定n，找一个最大的数x，保证x小于n，并且x为palindromic number 解题思路：枚举前i个放于n相同的数，然后去构造后半部分即可。 #include <cstdio>#include <cstring>#include <algorithm>using namespa

Uncertainty and Information: Foundations of Generalized Information Theory

python代码实现Bottleneck Generalized Assignment Problems

Bottleneck Generalized Assignment Problems 参考文献：Mazzola J B, Neebe A W. Bottleneck generalized assignment problems[J]. Engineering Costs and Production Economics, 1988, 14(1): 61-65. 实现的总体思路： 1初始化相

Data-Free Generalized Zero-Shot Learning 中文版

摘要深度学习模型具有从大规模数据集中提取丰富知识的能力。然而，由于涉及到数据版权和隐私问题，数据共享变得越来越具有挑战性。因此，这妨碍了从现有数据向新的下游任务和概念有效转移知识。零样本学习（ZSL）方法旨在通过从基类中转移学习的语义知识来识别新类别。然而，传统的生成式ZSL方法通常需要访问基类的真实图像，并依赖手动注释的属性，这在数据限制和模型可扩展性方面存在挑战。为此，本文解决了一个具有挑

写给学生看的系统分析与验证笔记（十一）——Generalized NBA(GNBA)

目录 Generalized NBAGNBA转NBA 在上一节中我们介绍了非确定的Büchi automata，这节中我们介绍一下Generalized NBA，即广义的非确定性NBA。 Generalized NBA GNBA也是由一个五元组 G = ( Q , Σ , q 0 , F , δ ) \mathcal{G}=(Q,Σ,q_{0},\mathcal{F},δ)

理解分布式一致性:Paxos协议之Generalized Paxos Byzantine Paxos

理解分布式一致性:Paxos协议之Generalized Paxos & Byzantine Paxos Generalized PaxosByzantine PaxosByzantine Multi-PaxosFast Byzantine Multi-Paxos 在前面一篇文章我们讲到了理解分布式一致性:Paxos协议之Cheap Paxos & Fast Paxos，本篇文章

GMMCP Tracker:Globally Optimal Generalized Maximum Multi Clique Problem for Multiple Object Tracking

来源：CVPR2015 创新点：数据关联是众多多目标跟踪方法的主干。在本文中，作者把数据关联问题公式化为一种广义的最大化多团问题（a Generalized Maximum Multi Clique problem，GMMCP），并且通过二值整数规划来解决。之前的工作假设我们的跟踪器要么在问题表述上简化，要么在问题优化上简化。然而，本文所提的GMMCP在这两个方面都没有简化。此外，还提出

波束形成论文翻译：2003_Analysis of Two-Channel Generalized Sidelobe Canceller (GSC) With Post-Filtering

题目：带后置滤波的双通道广义旁瓣相消器（GSC）的分析代码地址：https://github.com/XiaoxiangGao/Dual_Channel_Beamformer_and_Postfilter 博客作者：凌逆战博客地址：波束形成论文翻译：2003_Analysis of Two-Channel Generalized Sidelobe Canceller (GSC) With P

GED(Generalized Error Distribution)广义误差分布

介绍广义误差分布(GED)是指一类以整个实数轴为支撑集的连续分布，是由Box和Tiao在1973年提出的（他们称该分布为the exponential power distribution), Harvey在1981年又提出了该分布并命名为GED. 该分布包含三个参数 μ ∈ R , a > 0 , b > 0 \mu\in\R, a>0, b>0 μ∈R,a>0,b>0, 概率密度函数为

FREE:Feature Refinement for Generalized Zero-Shot Learning 中文版

摘要：广义零样本学习（GZSL）已经取得了显著的进展，许多工作致力于克服视觉-语义领域差距和已知-未知偏差的问题。然而，大多数现有方法直接使用仅在ImageNet上训练的特征提取模型，忽略了ImageNet和GZSL基准之间的跨数据集偏差。这种偏差不可避免地导致GZSL任务的视觉特征质量较差，可能限制对已知和未知类别的识别性能。在本文中，我们提出了一种简单而有效的GZSL方法，称为广义零样本学

Generalized Focal Loss V1论文解读

摘要单级检测器基本上将物体检测表述为密集分类和定位（即边界框回归）。分类通常通过Focal Loss进行优化，而边界框的定位通常根据Dirac delta分布进行学习。单级检测器的最新趋势是引入一个单独的预测分支来估计定位质量，预测质量有助于分类，从而提高检测性能。本文深入探讨了上述三个基本要素：质量估计、分类和定位的表示方法。在现有实践中发现了两个问题，包括：(1) 质量估计和分类在训练和推

$OPENCV例子opencv-4.5.5\samples\gpu\generalized_hough.cpp的代码分析$

OPENCV例子opencv-4.5.5\samples\gpu\generalized_hough.cpp的代码分析

该程序演示了使用广义霍夫变换进行任意对象查找，仅检测位置，无需平移和旋转。相关类的继承关系如下图：示例的调用关系如下图： main的调用关系如下图: main的流程图如下图: main的UML逻辑图如下图: 示例源代码： #include <vector> #include <iostream> #include <string>

XLNet: 通用自回归预训练语言理解（Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding）

文章目录引言提出的方法背景目标：排列语言模型结构：基于目标感知的双流注意力融合Transformer-XL多句建模讨论 Reference: 1. XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding 2. XLNet原理解读引言 AR模型以前向或后向的单向方式建模语言模型

generalized Linear Models

经典线性模型自变量的线性预测就是因变量的估计值。广义线性模型：自变量的线性预测的函数是因变量的估计值。常见的广义线性模型有：probit模型、poisson模型、对数线性模型等等。对数线性模型里有：logistic regression、Maxinum entropy。本篇是对逻辑回归的学习总结，以及广义线性模型导出逻辑回归的过程。下一篇将是对最大熵模型的学习总结。本篇介绍的大纲如下： 1、

【论文阅读】TomoTwin: generalized 3D localization of macromolecules in cryo-ET with structural data mining

题目 TomoTwin: generalized 3D localization of macromolecules in cryo-electron tomograms with structural data mining 利用结构数据挖掘对冷冻电子断层扫描中的大分子进行广义3D定位发表期刊：Nature Methods 发表时间：2023.5.15 发表单位：德国多特蒙德马克斯普朗克分

论文阅读《Domain Generalized Stereo Matching via Hierarchical Visual Transformation》

论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Chang_Domain_Generalized_Stereo_Matching_via_Hierarchical_Visual_Transformation_CVPR_2023_paper.html 概述立体匹配模型是近年来的研究热点。但是，现有的方法过分依赖特定数据

广义线性模型--Generalized Linear Models

监督学习问题： 1、线性回归模型：适用于自变量X和因变量Y为线性关系 2、广义线性模型：对于输入空间一个区域改变会影响所有其他区域的问题，解决为：把输入空间划分成若干个区域，然后对每个区域用不同的多项式函数拟合是为了克服线性回归模型的缺点出现的，是线性回归模型的推广。首先自变量可以是离散的，也可以是连续的。离散的可以是0-1变量，也可以是多种取值

[论文阅读]Generalized Attention——空间注意力机制

Generalized Attention An Empirical Study of Spatial Attention Mechanisms in Deep Networks 论文网址：Generalized Attention 论文代码：文章最后有GeneralizedAttention的实现代码简读论文本文主要研究了深度学习网络中的注意力机制。作者们从不同的角度对注意力机制进行了

零样本学习Domain-aware Visual Bias Eliminating for Generalized Zero-Shot Learning

文章目录提出背景ZSL的常见问题跨数据集偏差异构特征对齐本真语义表示 Domain-aware Visual Bias Eliminating for Generalized Zero-Shot LearningAbstractIntroductionRelated WorksGZSL的范式semantic-visual alignment？biased recognition probl

Generalized Focal Loss V2: Learning Reliable Localization Quality Estimation for Dense Object Detect

Generalized Focal Loss V2 这篇文章提出了利用边界框分布（在Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection中提出的一般分布）本文观察到一般的统计分布与其真正的定位质量有很强的相关性，边界框分布的形状

Generalized Zero-Shot Learning With Multi-Channel Gaussian Mixture VAE

L D A _{DA} DA最大化编码后两种特征分布之间的相似性辅助信息作者未提供代码

【视觉算法】广义霍夫变换(Generalized Hough Transform)

在上一篇文章中，我们学习了经典霍夫变换，用以识别图像中的可解析图形；而广义霍夫变换(Generalized Hough Transform)旨在解决不可解析的不规则图形的识别问题。以下，结合Generalized Hough Transform (GHT)(Ballard and Brown, section 4.3.4, Sonka et al., section 5.2.6)这篇文章学习。