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笔记：Distant supervision relation extraction with intra-bag and inter-bag attentions
Distant supervision relation extraction with intra-bag and inter-bag attentions 来源：Ye et al.,NAACL 2019 任务：DSRE 动机：之前DSRE大多关注intra-bag即sentence-level的降噪处理，但inter-bag即bag-level之间亦可能由噪声，比如整个bag内的所有句子都标注错误了那么bag也就lamda表达式
lamda表达式 避免匿名内部类定义过多 其实质属于函数式编程 (params 参数) -> express(表达式) (params 参数) -> statement(语句) (params 参数) -> {statements} 例如： new Thread(() -> System.out.println("lamda表达式")).start(); 理解Functional interface (函数式接一文读懂IoU，GIoU, DIoU, CIoU, Alpha-IoU (代码非常优雅)
IoU就是就是我们说的交并比 Intersection over Union ，具体就是两个box的交集除以并集。 当我们计算我们的anchors 或者 proposals 与 ground truth bounding boxes 的损失的时候，就需要用到IoU。不同的IoU有不同的特性。 IoU： IoU计算了最简单的情况： GIoU： 当两个anchorJAVA 接口中静态方法
package com.interfaces; public interface Inter { void show(); default void method(){ System.out.println("默认方法"); } public static void test(){ System.out.println("静态方法"); } } package com.interfacesJava基础之浅谈接口
前言 前几篇文章我们已经把Java的封装、继承、多态学习完了，现在我们开始比较便于我们实际操作的学习，虽然它也是Java基础部分，但是其实入门容易，精通很难。 我认真的给大家整理了一下这些必须学会、了解的知识点。 -下面我们正式进入正题吧<(￣︶￣)↗[GO!] 一、接口 1.接口的概念 接口：接口中静态方法static
1 public class InterDemo { 2 public static void main(String[] args) { 3 Inter inter = new InterImp(); 4 inter.show(); 5 inter.method(); 6 7 Inter.test(); 8 9 Flyable.test(); 10 11 12 } 13 } pub11种CNN网络设计中精巧通用的“小”插件
导言 本文转载于：（附代码）真正的即插即用！盘点11种CNN网络设计中精巧通用的“小”插件 所谓“插件”，就是要能锦上添花，又容易植入、落地，即真正的即插即用。本文盘点的“插件”能够提升CNN平移、旋转、scale等变性能力或多尺度特征提取，感受野等能力，在很多SOTA网络中都会看到它们的影子复选框多值获取
<li> <label>爱 好:</label> <input type="checkbox" name="inter" value="read">阅读 <input type="checkbox" name="inter" value="ruNon-local Neural Networks
原文地址：https://arxiv.org/pdf/1711.07971.pdf 代码地址：https://github.com/facebookresearch/video-nonlocal-net PyTorch实现：https://github.com/AlexHex7/Non-local_pytorch 原理 原理有点类似于Transformer的self-attention，如图所示，我们输入的维度为Java学习笔记75——接口成员的特点
接口成员的特点 成员变量： 只能是常量，并且是静态的 它里面给成员变量的默认修饰符是public static final 建议：手动全部补齐 构造方法： 接口中没有构造方法 成员方法： 接口中的成员方法只能是抽象方法，没有方法体，连大括号都没有 它会自动补充修饰符：public abstract 建议：手动【Python】CV2的一些基本操作
·导入： import cv2 ·读取图片： img = cv2.imread('路径') 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath：要读入图片的完整路径 flags：读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED：顾[ICPC] 2021济南E.Insidemen
一道比较考思维的题，赛场上没有写出来，赛后来补发现可做。 分类讨论的情况比较多。 题意： 一个圆上顺时针排列\(1\dots n\)号点，然后给定\(M\)条边，每条边连接\(x,y\)点。两条边\((a,b)(c,d)\)假如严格交于圆内，则造成\((a+b)*(c+d)\)的贡献，现在要删除2个点和这2个点所有的连边，问剩余的chapter3——图像调整大小和裁剪
一.注意： 每次先把原图像用Mat导入再将改变后的各个图像用Mat声明，方便下方调用函数时输出显示最后一定要有waitKey(0);让图片保持显示在界面 二.调整大小： void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR)3D_IOU 计算
#! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*-# # 3D IoU caculate code for 3D object detection # Kent 2018/12 import numpy as np from scipy.spatial import ConvexHull from numpy import * def polygon_clip(subjectPolygon, clipPolygon): ""&qu【CVPR 2021】Intra-Inter Camera Similarity for Unsupervised Person Re-Identification
方法概述 1，文章主要针对相机内和相机间的相似性研究来提高伪标签的生成质量。 2，相机内的相似性使用CNN特征来进行计算。不同相机生成的伪标签用来训练多分支网络。 3， 相机间的相似性考虑了不同相机下样本的分类分数来构成新的特征向量，这将减缓相机之间的区别性分布，并且产生计算机视觉 | 面试题：43、OpenCV框架与图像插值算法
01 OpenCV框架与图像插值算法 1.1 简介 在图像处理中，平移变换、旋转变换以及放缩变换是一些基础且常用的操作。这些几何变换并不改变图象的象素值，只是在图象平面上进行象素的重新排列。在一幅输入图象 [ uleetcode 56 合并区间
粗暴方法，先把所有区间按照左边界的大小排序，然后在一个个遍历，如果有重叠部分的就重叠起来，如果没有的就将维护的res-temp变量加入结果数组中，最费劲的是两个区间之间的关系没有搞清楚，花了一些时间，贴代码。 1 bool cmp(vector<int>& a,vector<int>& b) 2 { 3 return a[0]<b[0]win2003显示启用了inter Explorer增强的安全设置
依次根据图示开始>控制面板>添加或删除程序 点击添加或删除程序，把internet Explorer的沟去掉即可 关闭浏览器再次点开的时候会提示没有启用，之后就可以正常访问网页了。I2C(inter-integrated circuit) 学习笔记
文章目录 前言一、I2C 是什么？二、I2C 物理层1.总线引脚定义2.物理层3.协议层1）起始/停止信号2）应答(ACK)信号3）数据传输4）数据分类4.通信示例 Reference 前言 本片博文主要总结I2C 通信协议的相关知识，以及学习过程中的一些体会、遇到的问题，望可以帮助有需要的人。 笔记内容20届icoding 实验1
2-4：计算税金 编写⼀个程序，要求⽤户输⼊⼀个美元数量，然后显示出增加 5% 税率后的相应⾦额。 Enter an amount: 100.00 with tax added: $105.00 输⼊的⾦额为⼤于 0 的两位数浮点数。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { float x = 0.0f, y; scanf("%OSPFv3中LSA详解（六）——Type3类LSA详解
今天继续给大家介绍OSPFv3中LSA变化，LSA的变化时OSPFv3相对于OSPFv2的一大重大改变，本文的主要内容是OSPFv3中变化的第三类LSA的详解。 阅读本文，您需要有一定的OSPF基础知识，如果您对此还存在疑惑，欢迎查阅我博客内的其他文章，相信您一定会有所收获！ 一、OSPF Type3 LSA概述 在OSPFwindows+ffmpeg+qsv实现inter核显加速视频解码编码
inter核显也可以加速ffmpeg编解码，而且提升也非常大，比纯CPU快上4倍没有问题的。 只是ffmpeg通过qsv使用inter核显加速，需要安装inter media sdk和libmfx。 inter media sdk直接到这个网站https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/tools/media-sdk/choose-downloa【题解】 CF936E Iqea 平面图分治+点分树
考虑怎么求图上任意两点距离。 考虑分治，每次找一条竖着的线段，把区域划分成两半，计算所有点到切分线段的距离，于是穿过这条切分线的答案就可以被计算出来了。 那么求一个点到点集最短的距离，动态更新点集，怎么做？ 不难发现，可以把分治的过程储存下来，具体来说，以点分树的形式储存。查询在点opencv resize方法总结
介绍resize()函数的语法及实例 作用：改变图像大小意味着改变尺寸，无论是单独的高或宽，还是两者。也可以按比例调整图像大小。 函数原型 cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) 参数： 参数名用途src【必需】原图像dsize【必需】输出图像所需大小fx【可选】python opencv处理图片
1、图像读入：cv2.imread() 使用函数cv2.imread(filepath,flags) 读入图像。第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片。 cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片cv2.IMREAD_UNCHANGED：顾名思义，读入完整图片，包括alpha通道 PS：调