大三上學期爲了寫一篇關於FPGA-based 硬件加速的綜述，我查閱了大量相關文獻，經過大約三個月時間寫了第一篇英文綜述論文。 關於如何閱讀和收集論文，以及工具推薦請參考這兩篇文章： 吳恩達關於機器學習職業生涯以及閱讀論文的一
在語義分割的一些論文中常常會對幾個常用的數據集進行驗證，以驗證算法的優越性，無論是在分割性能還是分割速度上。在一些模型的復現中，由於不同作者的代碼風格不同，所有我們有必要根據自己的數據格式進行稍作修改，所以對於數據集的結構瞭解是必不可少的
一、文本摘要(Document Summarization，Toolkit工具) 文本摘要是指通過各種技術，對文本或者是文本集合，抽取、總結或是精煉其中的要點信息，用以概括和展示原始文本(集合)的主要內容或大意。作爲文本生
1、基於矩陣分解（MF，Matrix Factorization)的推薦算法 # coding:utf-8 __author__ = "orisun" import random import math class LFM(obj
1、java對象實例化過程中的多態特性 執行對象實例化過程中遵循多態特性 ==> 調用的方法都是實例化的子類中的重寫方法，只有明確調用了super.xxx關鍵詞或者是子類中沒有該方法時，纔會去調用父類相同的同名方法。 class Tes
爲什麼叫小小綜述呢，因爲不從最開始綜述起。只說一說近兩年比較流行的姿態估計方法，以實用爲主。畢竟對於我來說，這塊更多是應用。單人的不好應用，就更多的說一說多人姿態估計。希望能對想入門姿態估計的朋友有一個快速的指引 入門簡介 201
遷移學習研究綜述 Sinno Jialin Pan and Qiang Yang,Fellow, IEEE 摘要： 在許多機器學習和數據挖掘算法中，一個重要的假設就是目前的訓練數據和將來的訓練數據，一定要在相同的特徵空間並且具
文章目錄導讀1 細粒度應用和分類2 細粒度的問題和挑戰問題挑戰3 數據集4 細粒度圖像識別4.1 定位分類子網絡4.2 端到端特徵編碼4.3 輔助信息5 細粒度圖像檢索6 細粒度圖像生成7 細粒度圖像分析相關的特定領域應用8 未來
1.定義 2.常用架構 2.1多尺度輸入網絡 2.2 多尺度特徵融合網絡 (1) 並行多分支結構 (2) 串行多分支結構 2.3 多尺度特徵預測融合 2.4 多尺度特徵和預測融合 3.具體方法 3.1 SNIP 3.2 SNIPER（SN
老師聽到老師學長說到文獻綜述，也就是review，突然有點莫名起來，數字資源資料庫裏面我該如何搜索呢？好像很多人的本科論文都是瞎混混過來的，我也是，有看過期刊和一些論文，卻不明白到底如何來找文獻綜述。以下是我從網上找的關於文獻綜述運用的參
歡迎直接到我的博客查看最近文章：www.pkudodo.com。更新會比較快，評論回覆我也能比較快看見，排版也會更好一點。 原始blog鏈接： http://www.pkudodo.com/2019/06/14/1-13/ M
SLAM包含了兩個主要的任務：定位與構圖，在移動機器人或者自動駕駛中，這是一個十分重要的問題：機器人要精確的移動，就必須要有一個環境的地圖，那麼要構建環境的地圖就需要知道機器人的位置。 本系列文章主要分成四個部分： 在第一部分中，
