Lecture 9 Lexical Semantics

is used in a sentence is importantLess popular nowadays because sense information is implicitly captured by contextual representations Supervised WSD Apply standard machine classifiersFeature vectors are...

Java Test: Specification and Structure Testing(line, branch, path coverage)

这篇文章梳理一下Java软件测试中的Secification test和Structure test。 Specification Test 规范测试(specification test):又称黑盒测试(black-box testing)或需求驱动测试(requirements-driven testing),这种测试方法关注程序的功能和性能,而不关注其内部实现。 Specification(规范)是...

QT 之绘图进阶: 图片绘图类QPixmap、QImage、QPicture

ce 的子类,你可以使用 QPainter 直接在其上面绘制图形,Qt 一共提供了四个这样继承 QPaintDevice 的绘图设备类,分别是:QPixmap、QBitmap、QImage和 QPicture。其中: QPixmap专门为图像在屏幕上的显示做了优化;QBitmap是 QPixmap 的一个子类,它的色深限定为 1,你可以使用 QPixmap 的 isQBitmap() 函数来确定这个QPi...

pytes中fixture的scope: 决定可以在什么范围内共享fixture

1fixture的scope在@pytest.fixture(scope='xxx')中,scope的可选值有5个,以下是官网的描述 2 function级别的scope添加如下代码到pytest.ini,便于输出日志 新建conftest.py文件,把fixture函数写入其中,便于后面fixture可以在多个py文件中的test函数中引用conftest.py pytest的fixture默认级...

nvidia jetson orin nvcsi capture-vi camera相关内容梳理

背景:对于nvidia 的jetson orin 的camera,其内部是如何实现的尼?硬件方面的pipeline是怎么关联的,其内部有哪些camera相关的modules?对于这些modules,软件上又是怎么去实现?设备树如何去抽象这些modules?分析完后,给我们一个camera sensor,如何进行bring up?本文将会做出分析。 整体框架: 从图中可以看出,硬件上,主要由 vi 和 is...

迁移学习()《Attract, Perturb, and Explore: Learning a Feature Alignment Network for Semi-supervised Domain Adaptation》

论文信息 1 摘要提出了目标域内的域内差异问题。提出了一个 SSDA 框架,旨在通过减轻域内差异来对齐特征。 本文框架主要由三种方案组成,即吸引、扰动和探索。 首先,吸引方案全局最小化目标域内的域内差异。 其次,我们证明了传统的对抗性扰动方法与 SSDA 的不相容性。 然后,我们提出了一种域自适应对抗性扰动方案,该方案以减少域内差异的方式扰动给定的目标样本。 最后,探索方案通过选择性地对齐...

迁移学习(JDDA) 《Joint domain alignment and discriminative feature learning for unsupervised deep domain adaptation》

的类内紧凑性和类间可分性。大量的实验表明,在共享特征空间中学习鉴别特征可以显著提高性能。域适应,关注如何从源域的大量标记样本和目标域有限或没有标记的目标样本学习分类,可以分为如下三种方法: feature-based domain adaptationinstance-based domain adaptationclassifier-based domain adaptation 2 Metho...

cs231n学习笔记——lecture6 Training Neural Networks

而实现正则化的效果。 五、训练过程监视Babysitting the Learning Process1、数据预处理Preprocess the data2、choose the architecture3、优化前: Look for correct loss at chance performance. 确保用很小的值进行参数初始化时得到符合预期的损失。最好先单独检查数据损失(将正则化强度设置为零...

Aba | 全自动biomarker分析神包!~(原作者用这个包发了三篇Nature啦~)

包提供了很多可视化的参数, 可以直接将summary的结果传递给画图函数, 非常简单. 😘 6.1 coeffficients可视化 这里需要说明一下, 函数内自带的配色只有4种, 即jama, nature, lancet, none. 但是大家可以按照ggplot语法更改颜色.🤜 model_summary %>% aba_plot_coef(coord_flip=T, palette = 'natu...

Lecture7:随机梯度下降算法问题及解决、dropout正则化、学习率的选择、迁移学习

目录 1.随机梯度下降算法问题及解决 1.1 随机梯度下降算法SGD的问题 1.2 具有动量的梯度下降算法SGD+Momentum 1.3 Nesterov加速梯度法 1.4 AdaGrad 1.5 RMSProp 1.6 融合!Adam算法 2. 学习率的选取 3. 正则化 3.1 dropout正则化 4. 迁移学习 1.随机梯度下降算法问题及解决 1.1 随机梯度下降算法SGD的问题 1.2 具有动...
© 2024 LMLPHP 关于我们 联系我们 友情链接 耗时0.012227(s)
2024-03-29 19:26:07 1711711567