MADDPG算法论文讲解

百度apollo定位文献中文翻译 Robust and Precise Vehicle Localization based on Multi-sensor Fusion in Diverse City Scenes

matlab匹配滤波代码多目标MI-ACE和MI-SMF： 多目标多实例自适应余弦估计器和光谱匹配滤波器，用于使用不确定标记数据的目标检测 James Bocinsky，Susan Meerdink，Connor H.McCurley和Alina Zare 如果您使用此代码，请引用为： James Bocinsky，Susan Meerdink，Connor H.McCurley和Alina Zare。 （2020年，3月25日）。 GatorSense / Multi-Target-MI-ACE_SMF：初始版本（版本v1.0）。 Zenodo。 相关文章为：SK Meerdink，J。Bocinsky，A。Zare，N。Kroeger，CH McCurley，D。Shats和PD Gader。 审查中的IEEE TGRS中的“用于高光谱目标检测的多目标多实例学习”。 在此存储库中，我们提供了多目标MI-ACE和MI-SMF算法的论文和代码。 安装先决条件 此代码使用MATLAB Statistics和Machine Learning工具箱，MATLAB Optimization T

FairMOT 单次多对象跟踪的简单基准： ，张以夫，王春雨，王兴刚，曾文俊，刘文宇arXiv技术报告（ ） 抽象的 近年来，作为多目标跟踪的核心组件的目标检测和重新识别取得了显着进展。但是，很少有人关注在单个网络中完成两项任务以提高推理速度。沿此路径进行的初始尝试最终导致结果降低，这主要是因为未正确学习重新标识分支。在这项工作中，我们研究了故障背后的根本原因，并因此提出了解决问题的简单基准。在30 FPS时，它的性能明显优于MOT挑战数据集上的最新技术。我们希望这个基准可以启发并帮助评估该领域的新想法。 消息 （2020.09.10）FairMOT的新版本发布了！ （在MOT17上为73.7 MOTA） 主要更新 我们使用自我监督的学习方法在CrowdHuman数据集上对FairMOT进行了预训练。 要检测图像外部的边界框，我们使用左，上，右和下（4通道）来替换WH头（2通道）。

使用NCCL进行多GPU深度学习训练，其中涉及多机多卡，单机多卡等技术。 Optimized inter-GPU communication for DL and HPC Optimized for all NVIDIA platforms, most OEMs and Cloud Scales to 100s of GPUs, targeting 10,000s in the near future. Aims at covering all communication needs for multi-GPU computing. Only relies on CUDA. No dependency on MPI or any parallel environment.

社交媒体为许多人提供了一个在线表达情感的机会。 对用户情绪进行自动分类可以帮助我们理解公众的偏爱，公众有很多有用的应用程序，包括情感检索和意见汇总。 短文本在Web上很普遍，尤其是在推文，问题和新闻标题中。 现有的大多数社会情感分类模型都集中在长文档传达的用户情感的检测上。 在本文中，我们介绍了一种用于对短文本进行用户情感分类的多标签最大熵（MME）模型。 MME通过对多个用户共同评分的多个情感标签和价进行建模，从而生成丰富的功能。 为了提高该方法在变尺度语料库上的鲁棒性，我们进一步开发了一种针对MME的协同训练算法，并将L-BFGS算法用于广义MME模型。 在现实世界中的短文本集合上进行的实验验证了这些方法对稀疏特征进行社会情感分类的有效性。 我们还演示了生成的词典在识别传达不同社会情感的实体和行为中的应用。 （C）2016 Elsevier BV保留所有权利。

本文实例讲述了php使用curl_init()和curl_multi_init()多线程的速度比较。分享给大家供大家参考，具体如下： php中curl_init()的作用很大，尤其是在抓取网页内容或文件信息的时候，例如之前文章《php使用curl获取header检测开启GZip压缩》就介绍到curl_init()的强大。 curl_init()处理事物是单线程模式，如果需要对事务处理走多线程模式，那么php里提供了一个函数curl_multi_init()给我们，这就是多线程模式处理事务的函数。 curl_init()与curl_multi_init()的速度比较 curl_multi_ini

语言:English (United States) 突出显示网页上的多个文本。 网页中的多高亮文本，使用空格分隔。 甚至突出一个字符！

Multi-channel / high bit resolution formats, 2001-12-04

文本多标签分类-BERT-Tf2.0 该存储库包含针对多标签文本分类的预训练BERT模型的Tensorflow2.0实现。 脚步 从下载数据 借助download_bert.sh下载预训练的模型权重 运行train_bert.py 训练损失和准确性 测试损失和准确性