powerful专题
操作系统论文导读（二十）：Making Powerful Enemies on NVIDIA GPUs
RTSS-2022: Making Powerful Enemies on NVIDIA GPUs 目录 一、文章核心 二、文章背景 背景介绍 干扰通道 研究问题 文章的创新点 方法论 三、必要知识与相关工作 A 背景知识 CUDA 基础 GPU 硬件 并发和干扰通道 干扰通道 SM 内部干扰通道 B 相关工作 CPU时间分析 GPU时间分析 GPU共享 四
【Game】Powerful——Collection of Mystical Treasures（2）
参考来自： 非凡日常15|秘宝集解读第一版，玩法+触发+猜想！ 关键词22|“探秘”、“秘宝集”，完整版 关键词22|“探秘”、“秘宝” 《神武4》百趣集探秘攻略 秘宝宝藏触发条件 文章目录 规则普通秘宝特殊秘宝新增秘宝 规则 基础次数是每日3次，最好间隔30分钟。成功得到秘宝，失败得到线索，均可得到经验。祈福得到线索没经验，也不占用次数。线索本有实质作
树形DP(3) Hdu3593 The most powerful force (泛化背包)
题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3593 The most powerful force Time Limit: 16000/8000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 938 Accepted
Reka Core, Flash, and Edge: A Series of Powerful Multimodal Language Models
Reka Core, Flash, and Edge: A Series of Powerful Multimodal Language Models 相关链接：arxiv 关键字：Multimodal Language Models、Reka Core、Reka Flash、Reka Edge、State-of-the-Art 摘要 我们介绍了 Reka Core、Flash 和 E
YOLOv9改进策略：IoU优化 | Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，效果秒杀CIoU、GIoU等 | 2024年最新IoU
💡💡💡本文独家改进：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，是一种结合了目标尺寸自适应惩罚因子和基于锚框质量的梯度调节函数的损失函数 💡💡💡MS COCO和PASCAL VOC数据集实现涨点 YOLOv9魔术师专栏 ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ 包含注意力机制魔改、卷
ViBe算法：ViBe - a powerful technique for background detection and subtraction in video sequences
原文：http://blog.csdn.net/stellar0/article/details/8777283 算法官网：http://www2.ulg.ac.be/telecom/research/vibe/ 描述： ViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法，效果优于所熟知的几种算法，对硬件内存占用也少。 Code： 算法执行效率测试程序，windows和l
![[AIGC] Spring Gateway：一个简单 yet powerful API 网关](/front/images/it_default2.jpg)
[AIGC] Spring Gateway：一个简单 yet powerful API 网关
Spring Gateway（Spring Cloud Gateway）是 Spring 基金会下的一个开源项目，它是一个基于 Spring 5、Project Reactor、Spring Boot 2 和 Spring WebFlux 的简单 yet powerful API 网关。Spring Gateway 可以用来管理 and 控制 API 的生命周期 and 流量，并提供多种插件 a
YOLOv5全网独家首发：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，效果秒杀CIoU、GIoU等 | 2024年最新IoU
💡💡💡本文独家改进：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，是一种结合了目标尺寸自适应惩罚因子和基于锚框质量的梯度调节函数的损失函数 💡💡💡MS COCO和PASCAL VOC数据集实现涨点 收录 YOLOv5原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.html 💡💡💡全网独家
YOLOv7全网独家首发：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，效果秒杀CIoU、GIoU等 | 2024年最新IoU
💡💡💡本文独家改进：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，是一种结合了目标尺寸自适应惩罚因子和基于锚框质量的梯度调节函数的损失函数 💡💡💡MS COCO和PASCAL VOC数据集实现涨点 收录 YOLOv7原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511937.html 💡💡💡全网独家首
86D - Powerful array
在重载运算符那里，注释掉的写法在某组测试数据上re。 然后我一行行代码找，找了很久很久。。。。。很久。。。。。。。很久。。。。。。很久。。。。。。。。很久，最后把括号加上就ac。不知道是codeforces编译器特殊？ 累觉不爱。。。。。。。。。 #include<cstdio>#include<cstring>#include<iostream>#include<al
Leetcode 2999. Count the Number of Powerful Integers
Leetcode 2999. Count the Number of Powerful Integers 1. 解题思路2. 代码实现 题目链接：10034. Count the Number of Powerful Integers 1. 解题思路 这一题的话其实还是一个典型的求不大于 N N N的特殊数字个数的问题。 这道题本质上进行一下替换还是要求如下问题： 对于任意一个数 n
Codeforces 86D Powerful array 莫队算法 分块
D. Powerful array time limit per test 5 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output An array of positive integers a1, a2, ..., an is gi
most powerful ZOJ3471
用0表示存在原子，1表示原子已经被撞掉了。。。 dp[j]表示状态为j的时候的most powerful，对于j的二进制，寻找两个不同的0，状态转移。 #include<stdio.h>#include<string.h>#include<iostream>using namespace std;int a[11][11],dp[1025],s[12]={0,1,2,4,8,
970. Powerful Integers
970. 强整数 给定两个正整数 x 和 y，如果某一整数等于 x^i + y^j，其中整数 i >= 0 且 j >= 0，那么我们认为该整数是一个强整数。 返回值小于或等于 bound 的所有强整数组成的列表。 你可以按任何顺序返回答案。在你的回答中，每个值最多出现一次。 示例 1： 输入：x = 2, y = 3, bound = 10输出：[2,3,4,5,7,9,10]
论文笔记：ICLR 2019 How Powerful Are Graph Neural Networks
前言 虽然 GNN 提供了在深度学习层面解决非欧式空间图结构数据的一系列方法，但人们对其表示学习方法的特点和局限性认识有限。因此作者提出了一个理论框架来分析GNNs 捕获不同图结构的表达能力。作者主要分析了主要的 GNN 方法的辨别力，尤其是 GCN 和 GraphSAGE 并证明它们不能对不同的简单图结构进行区分。并且作者提出了一个新的框架来完成图表示学习并在图级别的分类任务上进行了测试。
《HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS?》论文阅读
发表于ICLR 2019. HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS? abstract1.introduction2.preliminaries3.theoretical framework：overview4.building powerful graph neural networks4.1 graph isomorphism network（GIN
[论文精读]How Powerful are Graph Neural Networks?
论文原文：[1810.00826] How Powerful are Graph Neural Networks? (arxiv.org) 英文是纯手打的！论文原文的summarizing and paraphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误，若有发现欢迎评论指正！文章偏向于笔记，谨慎食用！ 1. 省流版 1.1. 心得 ①Emm, 数学上的解释
![[论文精读]How Powerful are Graph Neural Networks?](https://img-blog.csdnimg.cn/d2461ee659c14dcaa0e305c016673ec3.png)
[论文精读]How Powerful are Graph Neural Networks?
论文原文：[1810.00826] How Powerful are Graph Neural Networks? (arxiv.org) 英文是纯手打的！论文原文的summarizing and paraphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误，若有发现欢迎评论指正！文章偏向于笔记，谨慎食用！ 1. 省流版 1.1. 心得 1.2. 论文框架图 2. 论文逐
【CF86D】Powerful array
莫队裸题 每次加入一个a[i]，ans=ans-k(a[i])^2*a[i]+(k(a[i])+1)^2*a[i]，去掉一个a[i]同理，都能在O(1)的时间里完成转移。我做的时候把这个式子化开来了，用的位运算。 #include<cmath>#include<cstdio>#include<iostream>#include<algorithm>#define ll long lon
SV中宏的用法总结（System Verilog Macro: A Powerful Feature for Design Verification Projects）
原文链接：https://www.design-reuse.com/articles/45979/system-verilog-macro-a-powerful-feature-for-design-verification-projects.html System Verilog Macro: A Powerful Feature for Design Verification Project