understanding专题

Understanding the GitHub Flow

这里看下Github的入门介绍－－链接 GitHub Flow is a lightweight, branch-based workflow that supports teams and projects where deployments are made regularly. This guide explains how and why GitHub Flow works

论文阅读：VideoMamba: State Space Model for Efficient Video Understanding

论文地址：arxiv 摘要为了解决视频理解中的局部冗余与全局依赖性的双重挑战。作者将 Mamba 模型应用于视频领域。所提出的 VideoMamba 克服了现有的 3D 卷积神经网络与视频 Transformer 的局限性。经过广泛的评估提示了 VideoMamba 的能力：在视觉领域有可扩展性，无需大规模数据集来预训练。对于短期动作也有敏感性，即使是细微的动作差异也可以识别到在长期视

Awesome-LLMs-for-Video-Understanding - 基于大型语言模型的视频理解研究

Awesome-LLMs-for-Video-Understanding 是基于大型语言模型的视频理解研究 github : https://github.com/yunlong10/Awesome-LLMs-for-Video-Understandingpaper：Video Understanding with Large Language Models: A Survey https:/

Understanding glibc malloc

https://sploitfun.wordpress.com/2015/02/10/understanding-glibc-malloc/comment-page-1/

从同—视角理解扩散模型（Understanding Diffusion Models A Unified Perspective）

从同—视角理解扩散模型 Understanding Diffusion Models A Unified Perspective【全公式推导】【免费视频讲解】 B站视频讲解视频的论文笔记从同一视角理解扩散模型【视频讲解笔记】配合视频讲解的同步笔记。整个系列完整的论文笔记内容如下，仅为了不用—一回复，共计14个视频讲解笔记，故设定了一个比较低的价格（粉丝仅6毛），大家可以自取。

跟TED演讲学英文：Toward a new understanding of mental illness by Thomas Insel

Toward a new understanding of mental illness Link: https://www.ted.com/talks/thomas_insel_toward_a_new_understanding_of_mental_illness Speaker: Thomas Insel Date: January 2013 文章目录 Toward a n

UPerNet 统一感知解析：场景理解的新视角 Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding

论文题目：统一感知解析：场景理解的新视角 Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding 论文链接：http://arxiv.org/abs/1807.10221(ECCV 2018) 代码链接：https://github.com/CSAILVision/unifiedparsing 一、摘要研究了一个新的任务，称为统一感知解析

RNN学习笔记:Understanding Deep Architectures using a Recursive Convolutional Network

reference link：http://blog.csdn.net/whiteinblue/article/details/43451383 本文是纽约大学Yann LeCun团队中Pierre Sermanet ，David Eigen和张翔等在13年撰写的一篇论文，本文改进了Alex-net，并用图像缩放和滑窗方法在test数据集上测试网络；提出了一种图像定位的方法；最后通过一个

Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks (Xavier)

转自：http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51338178 “Xavier”初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法，方法来源于2010年的一篇论文《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》可惜直到近两年，这个方法才逐渐得

Understanding Diffusion Objectives as the ELBO with Simple Data Augmentation

Understanding Diffusion Objectives as the ELBO with Simple Data Augmentation 引言本文前作 VDM 已经推导出了扩散模型可以将优化 ELBO 作为目标函数。然而现在 FID （也就是感知质量）最好的模型还是用的其他目标函数（如 DDPM 的噪声预测和 Score-base Model 的得分匹配），本文证明了这些其他

3D 论文阅读 PointContrast: Unsupervised Pre-training for 3D Point Cloud Understanding简记

PointContrast: Unsupervised Pre-training for 3D Point Cloud Understanding 摘要PointContrast Pre-training实验结果摘要简单记一下Charles R. Qi的新作 PointContrast: Unsupervised Pre-training for 3D Point Clou

LSUN数据集（Large-Scale Scene Understanding）

LSUN数据集（Large-Scale Scene Understanding）是一个专为计算机视觉研究设计的大规模场景理解数据集。以下是对LSUN数据集的详细介绍：创建与目的： LSUN数据集由斯坦福大学计算机视觉实验室创建，旨在为大规模场景理解问题提供数据支持。该数据集的设计初衷是为了满足深度学习和计算机视觉研究对大规模、多样性图像数据的需求，以训练出更准确、更强大的视觉模型。数

【论文速读】GPT-1：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

摘要自然语言理解包括广泛的不同的任务，如文本隐含、问题回答、语义相似性评估和文档分类。虽然大量的未标记文本语料库非常丰富，但用于学习这些特定任务的标记数据非常稀缺，这使得经过区别训练的模型要充分执行任务具有挑战性。我们证明，通过在不同的未标记文本语料库上对语言模型进行生成式预训练，然后对每个特定任务进行区分性微调，可以实现这些任务上的巨大收益。构架我们的训练过程包括两个阶段。第一阶段是

论文笔记Understanding and Diagnosing Visual Tracking Systems

最近在看目标跟踪方面的论文，看到王乃岩博士发的一篇分析跟踪系统的文章，将目标跟踪系统拆分为多个独立的部分进行分析，比较各个部分的效果。本文主要对该论文的重点的一个大致翻译，刚入门，水平有限，如有理解错误和疏漏还请见谅。本文参考了hjl240的文章：追踪系统分模块解析（Understanding and Diagnosing Visual Tracking Systems）近些年已经出了一

【转】Understanding LSTM

Recurrent Neural Networks Humans don’t start their thinking from scratch every second. As you read this essay, you understand each word based on your understanding of previous words. You don’t throw

什么是“理解”？如何在人工智能中定义“理解”？(what is understanding ?)

* 这篇文章主要不是解释哲学上的“理解”，而是在计算或者人工智能或是数学上定义“理解” 对于人而言，理解似乎是一件简单的事情。在我们上课的时候我们能确切的知道是否理解老师所讲的内容，在我们看书的时候我们能确切的知道书中的内容我们是否理解，在我们与人交谈的时候我们能确切的知道别人说了什么，我们也确切的知道别人所描述的我们是否理解。我们似乎天生就有这个能力所以有一个问题，

【视频超分】《Understanding Deformable Alignment in Video Super-Resolution》 2020

摘要：形变卷积，最开始被用来匹配物体的几何变形，最近在对齐多帧图像上表现出优良的性能，逐渐被用在视频超分任务里面。尽管展现出优良的性能，形变卷积做对齐的内在机制依然不明确。在本文中，我们仔细探究了形变对齐和经典的基于光流对齐的联系。我们展示了形变对齐可以被分解为空间warping和卷积的组合。这种分解显示了形变对齐和光流对齐在公式上的共性，但是在偏移多样性上有关键差异。我们进一步通过实验证明在形

语义分割--PANet和Understanding Convolution for Semantic Segmentation

语义分割 PAN Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation FCN作为backbone的结构对小型目标预测不佳，论文认为这存在两个挑战。物体因为多尺度的原因，造成难以分类。针对这个问题，PSPNet和DeepLab引入了PSP和ASPP模块引入多尺度信息。论文引入了像素级注意力用于帮助提取精准的high-level 特征。**h

Understanding MySQL Internals

Understanding Flink

Flink 下载： mkdir ~/flink && cd ~/flinkwget --no-check-certificate https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.15.3/flink-1.15.3-bin-scala_2.12.tgz wget --no-check-certificate https://repo1.maven.or

Understanding synchronized

Java synchronized详解在编写一个类时，如果该类中的代码可能运行于多线程环境下，那么就要考虑同步的问题。在Java中内置了语言级的同步原语－－synchronized，这也大大简化了Java中多线程同步的使用。 synchronized 关键字，它包括两种用法：synchronized方法和synchronized块。一．synchronized 方法通过在方法

论文笔记：UNDERSTANDING PROMPT ENGINEERINGMAY NOT REQUIRE RETHINKING GENERALIZATION

ICLR 2024 reviewer评分 6888 1 intro zero-shot prompt 在视觉-语言模型中，已经取得了令人印象深刻的表现这一成功呈现出一个看似令人惊讶的观察：这些方法相对不太受过拟合的影响即当一个提示被手动工程化以在给定训练集上达到低错误率时（从而使得该方法实际上不再是零次学习），该方法在保留的测试数据上仍然表现良好。论文试图从理论上解释这一点使用了经典的

译《Understanding Weak References》

Understanding Weak References 以前我招聘过高级java工程师，其中一个面试题目是“你对weak reference了解多少？”。这个话题比较偏，不指望每个人都能清楚它的细节。如果面试的人说“Umm...好像和gc（垃圾回收）有点关系？”，那我就相当满意了。实际情况却是20多个5年java开发经验的工程师只有2个知道有weak reference这么回事，其中1个

UNDERSTANDING NEGATIVE SAMPLING IN KNOWLEDGE GRAPH EMBEDDING

伯努利采样的改进。Zhang等[45]扩展伯努利抽样，考虑关系替换遵循概率α=r / ((r+e))，这里r为关系个数，e为实体个数。剩余的1-α按伯努利分布分为头部实体替换和尾部实体替换。这种变化增强了KGE模型的关联环节预测能力。 4.1.3. Probabilistic Sampling Kanojia等人[46]提出了概率负抽样来解决知识库中普遍存在的数据偏斜问题。对于数据较少的关系，

Advances in Deep Concealed Scene Understanding (伪装场景理解综述解读）

摘要伪装场景理解是计算机视觉领域的一个研究热点，其目的是对伪装物体进行感知。在技术和应用方面的目前繁荣发展需要进行最新的调查。这可以帮助研究人员更好地了解全球CSU领域，包括当前的成就和仍然存在的挑战。本文有四个方面的贡献：（1）我们首次提出了针对CSU的深度学习技术的全面调查，包括分类、特定任务的挑战和正在进行的发展。（2）为了对最先进的技术进行权威的量化，我们为伪装目标分割提供了最大和最新

【论文笔记】Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 文章目录 Improving Language Understanding by Generative Pre-TrainingAbstract1 Introduction2 Related WorkSemi-supervised learning for NLPUnsu