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转置卷积与插值等不同上采样方法的比较
很多网络上采样的时候使用的是插值方法，比如最近邻/双线性等，但是在模型部署的时候，部署框架不一定支持插值方法，需要使用替代方法，比如SNPE中ONNX转dlc的时候不支持插值操作。 转置卷积的棋盘效应 参考 1。反卷积和上采样+卷积的区别？ 2。deconv-checkerboard; 完什么是weil配对
Weil Pairing 以下weil配对介绍摘自2001年Boneh和Franklin提出的第一个基于配对运算的实用IBE的论文第三部分。 1984年shamir就提出基于身份的思想，但是一直没有好的IBE方案提出，IBS倒是由shamir本人提出了两个较好的方案。直到2001年数学上取得突破性进展，在椭圆曲线点合数阶双线性映射
密码学基础，读论文经常遇见。见下图 双线性映射， 有三个素数p阶群乘法循环群G1⋅G2,GT，三个群存在一个映射关系(函数)e:G1∗G2→GT，且满足以下性质： 双线性（Bilinearity）：对于任意的g1∈G1,g2∈G2，均有e(g1a,g2b)=e(g1,g2)ab成立； 非退化性（Non-degeneracy双线性插值法
双线性插值法 前言一、什么是插值？2.常用的插值算法3.最近邻法(Nearest Interpolation)3.1总结3.2双线性插值对应关系4.单线性插值5.双线性插值 前言 目标检测和语义分割的集大成者MaskRCNN提出了ROI Align，相比于Faster-RCNN中的ROIPooling，RA解决了区域不对称的问题，ROIAI上推荐 之 FiBiNET模型(特征重要性选择与双线性特征交叉)
1. 写在前面 从五月份的xdeepFM到现在，已经有一个多月的时间没有与推荐模型相关的paper了，说好的"小步快跑"呢？ 来到公司实习之后， 更一直抽不出时间来更新这个系列。不过，最近这段时间， 由于开始接触实际场景下的推荐小项目， 而实习生的话一般要从模型上手，所以这一周终于又有了时间Visual Stdio 2019 中编译调用miracl库实现双线性配对
前言 最近实现密码算法，需要使用到椭圆曲线加密、双线性配对等数学工具，只会些C++，故选择调用miracl大数库。在啃了好几天的github上的源码后，才对它有所了解。写下此篇博客，希望后来研究者可以少走弯路~~ 1.前期准备 （1）miracl函数库lib生成 在使用miracl大数库之前需要配置环境，我使用双线性映射：零知识证明的引擎
就像汽车一样，zk-SNARK零知识证明系统是由很多具有不同功能的部件组成的。在我看来zk-SNARK这辆车的引擎就是用来保护私有信息的双线性配对。配对是一种特殊的映射，它模糊了信息但依然允许你进行有限的计算，非常令人着迷。 用自己熟悉的语言学习以太坊DApp开发： Java | Php | P数字图像处理学习——（一）双线性差值算法
一、线性差值 直接看图 若已知图中两点A（x0,y0）,B(x1,y1)，和该直线上任意一点P的横坐标x，求P该直线上的一点的纵坐标。 很容易可以得到，根据直线的定理。(y−y0)/(x−x0)=(y1−y0)/(x1−x0)(y-y0)/(x-x0)=(y1-y0)/(x1-x0)(y−y0)/(x−x0)=(y1−y0)/(x1−x0); 得：y=(x1−x)/(x1−xApproximated Bilinear Modules for Temporal Modeling
Approximated Bilinear Modules for Temporal Modeling 文章来自ICCV2019，做的视频的行为识别。 作者说两个问题： 1.时间上的线索都是精细颗粒度的。 2.序列模型需要推理。 对此，作者提出： 1.一个近似双线性的操作，并起可以reusing pretrained parameters.（第一次读到这里，其实不