2021_Semantic-aware Binary Code Representation with BERT PPT.pdf

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PID 用于控制电机和阀门等的多种用途......，在状态空间模型领域没有开发 PID 控制器设计......希望这适合要求

网络表示学习 重新实现了四种网络表示学习算法 ，根据腾讯微博数据集评估，AUC：0.7548 ，对腾讯微博数据集进行评估，AUC：0.7608 ，在腾讯微博数据集上评估，AUC：0.7553 ，对Cora数据集进行评估，预测准确性：0.805 用法 转到源目录，使用以下命令运行： python3 deepwalk_for_tencent.py [or line_for_tencent.py, node2vec_for_tencent.py, grarep_for_cora.py] 要求 麻木 科学的 网络x Gensim 火炬 scikit学习

什么是新的 2021年1月：自述文件已更新，其中包含有关如何使用我们最新版本的详细说明！ 2020年12月：我们正在迁移到更新版本，以获取更通用，更灵活和可扩展的代码。 有关更多信息，请参见下面的介绍！ 可以通过签出标签v0.1.0 ： git checkout v0.1.0来访问旧版本。 介绍 这是所谓的S3PRL一个开源工具包，其代表对于s elf-小号upervised小号peech P重新训练和R epresentation大号收入。 在该工具包中，可通过易于加载的设置获得各种上游自监督语音模型，并通过易于使用的脚本获得下游评估任务。 以下是此工具包如何为您提供帮助的直观说明： 查看我们支持的上游列表： 查看我们支持的下游列表： 随时在您的研究中使用或修改我们的工具包，任何错误报告或改进建议将不胜感激。 如有任何疑问，请。 如果您发现此工具包对您的研究有所帮助，请考虑引

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对比对象蒙版提案的无监督语义分割 此回购包含我们论文的Pytorch实现： ， ， 和 。 :trophy: SOTA用于无监督的语义分割。 有关更多信息，请查看基准的网站。 内容 介绍 在没有监督的情况下，能够学习图像的密集语义表示是计算机视觉中的重要问题。 然而，尽管它具有重要意义，但这个问题仍未得到很好的探索，只有少数例外考虑了在具有狭窄视觉域的小规模数据集上的无监督语义分割。 我们首次尝试解决传统上用于监督案例的数据集（例如PASCAL VOC）上的问题。 为了实现这一点，我们引入了一种新颖的两步框架，该框架在对比优化目标中采用预定的先验知识来学习像素嵌入。 此外，我们讨论了具有包含有关对象或其部分信息的先验的重要性，并讨论了以无监督方式获得此类先验的几种可能性。 特别是，我们在将像素组合在一起之前采用中级视觉效果，并对比所获得的对象蒙版Kong眼。 因此，我们将方法命名为MaskCon

SimCLR SimCLR的PyTorch实现：T. Chen等人的可视表示形式对比学习的简单框架。包括对以下方面的支持： 分布式数据并行训练 全局批量归一化 LARS（分层自适应速率缩放）优化器。 在Google Colab Notebook中打开SimCLR（具有TPU支持） 在tensorboard.dev上打开SimCLR结果比较： 快速入门（微调线性分类器） 这将下载一个预训练的模型并训练线性分类器，该分类器在STL-10测试仪上应具有± 82.9%的精度。 git clone https://github.com/spijkervet/SimCLR.git && cd SimCLR wget https://github.com/Spijkervet/SimCLR/releases/download/1.2/checkpoint_100.tar sh setup.sh ||

AAAI 2019 Tutorial的图表示学习分享， William Hamilton 和加拿大蒙特利尔算法研究所的Jian Tang 跟大家交流了图表示学习的当前进展