图像处理方向的文献，Duncan J. Watts* & Steven H. Strogatz等人的巨著，希望对相关人员有所帮助

DeepDB：从数据中学习，而不是从查询中学习！ DeepDB是数据驱动的学习型数据库组件，可实现基数估计和近似查询处理（AQP）的最新性能。 这是在中描述的实现 Benjamin Hilprecht，Andreas Schmidt，Moritz Kulessa，Alejandro Molina，Kristian Kersting，Carsten Binnig：“ DeepDB：从数据中学习，而不是从Queries中学习！”，VLDB'2020。 设置 经过python3.7和python3.8测试 git clone https://github.com/DataManagementLab/deepdb-public.git cd deepdb-public sudo apt install -y libpq-dev gcc python3-dev python3 -m venv ve

这是关于进化算法和复杂网络的电子书，高清，最新版本，经典著作，英文版

持续学习基准 使用流行的持续学习算法评估三种类型的任务转移。 该存储库使用PyTorch实现并模块化了以下算法： EWC： ，（克服神经网络中的灾难性遗忘） 在线EWC： ， SI： ，（通过突触智能持续学习） MAS： ，书面（“内存感知突触：学习（不）忘记的内容”） 创业板： ，（用于持续学习的梯度情景记忆） （更多即将到来） 将以上所有算法与具有相同静态内存开销的以下基准进行比较： 天真彩排： L2： ， 关键表： 如果此存储库对您的工作有所帮助，请引用： @inproceedings{Hsu18_EvalCL, title={Re-evaluating Continual Learning Scenarios: A Categorization and Case for Strong Baselines}, author={Yen-Chang Hsu a

使用暹罗网络进行脱机签名验证 使用暹罗卷积神经网络进行脱机签名验证。 数据集=> 上面的数据集包含160个个体的印地语签名和100个个体的孟加拉语签名。 我只使用了印地语签名数据集。 参考：

CNNIQA 以下论文的PyTorch 1.3实施： 笔记 在这里，选择优化器作为Adam，而不是本文中带有势头的SGD。 data /中的mat文件是从数据集中提取的信息以及有关火车/ val /测试段的索引信息。 LIVE的主观评分来自。 训练 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py --exp_id=0 --database=LIVE 训练前， im_dir在config.yaml被指定必须的。 可以在config.yaml设置数据库内实验中的Train / Val / Test拆分比率（默认值为0.6 / 0.2 / 0.2）。 评估 测试演示 python test_demo.py --im_path=data/I03_01_1.bmp 交叉数据集 python test_cross_dataset.py --help TODO：

基于双阶段注意力的时间序列预测神经网络，基于Chandler Zuo的。 我已经将代码扩展为适用于多元时间序列，并添加了一些预处理功能，但是鉴于我基本上是从他的帖子中复制代码，因此版权可能归他所有。 最近使用PyTorch JIT的分支称为jit 。 有一个不同的，但是据我所知，它只是单变量。

Explore how to develop and implement wireless server networks (WSN) using Contiki-NG, branded as the operating system for the IoT. The book explains Contiki-NG’s advantages in sensing, communication, and energy optimization and enables you to begin solving problems in automation with WSN. Practical Contiki-NG is a guide to getting started with Contiki-NG programming featuring projects that demonstrate a variety of applications. This book takes a practical and content-driven approach to the latest technologies, including Raspberry Pi, IoT and cloud servers. Readers will go through step-by-step guides and sample scenarios such as sensing, actuating, connectivity, building middleware, and utilizing IoT and cloud-based technologies. If you’re looking to go from zero to hero in using Contiki-NG to build Wireless Sensor Network (WSN) applications then this is the book for you. What You’ll Learn Prepare and set up Contiki-NG development Review the basics of the Contiki-NG platform to build Wireless Sensor Networks (WSN) Develop your own Contiki-NG program Perform sensing and actuating on the Contiki-NG platform Implement a middleware for Contiki-NG motes Build a simple IoT program using the Contiki-NG environment Who This Book Is For Developers, students, researchers and anyone who has an interest in Wireless Sensor Network (WSN).

卷积神经网络的开发，用于音乐音频文件的多标签自动标记 初步步骤 下载mp3文件，然后使用以下方法将其组合：cat mp3.zip。*> single_mp3.zip从以下子文件夹中提取文件：find。 -mindepth 2型f -print -exec mv {}。 ; 介绍 通常，音乐音频文件可以随附与其内容有关的元数据，例如自由文本描述或标签。 事实证明，标签更有用，因为它们可以提供对音频文件的更直接描述，并且可以用于与音乐相关的推荐系统中的任务，如按性别分类，艺术家，乐器等。 由于并非所有音频文件都带有标签，因此需要自动标记。 广泛使用的一种方法涉及使用无监督特征学习，例如K均值，稀疏编码和Boltzmann机器。 在这些情况下，主要关注的是捕获低水平音乐结构，这些结构可用作某些分类器的输入。 另一种方法涉及受监督的方法，例如各种体系结构类型（MLP，CNN，RNN）的深层神经

PyTorch用于语义分割 该存储库包含一些用于语义分割的模型以及在PyTorch中实现的训练和测试模型的管道 楷模 Vanilla FCN：分别为VGG，ResNet和DenseNet版本的FCN32，FCN16，FCN8（ ） U-Net（ ） SegNet（ ） PSPNet（） GCN（） DUC，HDC（） 需求 PyTorch 0.2.0 PyTorch的TensorBoard。 安装 其他一些库（在运行代码时查找丢失的内容：-P） 制备 转到models目录并在config.py中设置预训练模型的路径 转到数据集目录并按照自述文件进行操作 去做 DeepLab v3