在ICCV 2019（口头演讲）上被接受!! CutMix：正则化策略来训练具有可本地化功能的强大分类器 CutMix正则化程序的官方Pytorch实现| | 桑，韩东云，吴成俊，桑赫俊，崔俊淑，柳永jo。 NAVER Corp.的Clova AI Research 我们的实现基于以下存储库： 抽象的 已经提出了区域辍学策略以增强卷积神经网络分类器的性能。 事实证明，它们可以有效地指导模型参加对象的较少区分性部分（例如，腿而不是人的头部），从而使网络更好地泛化并具有更好的对象定位能力。 另一方面，当前的区域丢弃方法通过覆盖黑色像素或随机噪声的补丁来去除训练图像上的信息像素。 这样的删除是不理想的，因为它会导致信息丢失和训练期间的效率低下。 因此，我们提出了CutMix增强策略：在训练图像之间剪切和粘贴补丁，其中地面真相标签也与补丁的区域成比例地混合。 通过有效利用训练像素并保留区域丢

由于Qt没有自己的IP控件输入框，只能自己写一个，使用正则表达式限制输入内容，十分美观、使用、功能完整、可直接编译

正则表达式工具,regex中输入正则表达式：^\w+，source中输入55xycyvvvvvvv 666，按f5可查找出哦匹配字符：55xycyvvvvvvv

Boost C++ 扩展程序库，包含了一些字符串文本算法，图形算法正则表达式等等。使用正则表达式必备c++库

简单粗暴，通俗易懂，循循善诱

常用的正则表达式 一、校验数字的表达式 二、校验字符的表达式 三、特殊需求表达式

Java数值范围正则表达式生成器 概括 以下是翻译为可与Java一起使用的模块。 用法 import com.mmatsubara.rangeregex.RangeRegex ; // … String regexStr = RangeRegex . regexForRange( 12 , 34 ); // nenerates: "1[2-9]|2\d|3[0-4]"

吴恩达|机器学习作业2.1正则化的Logistic回归-附件资源

通过非局部正则化改善基于总变化的图像压缩感知恢复（ISCAS 2013） 抽象的 近年来，基于全变分（TV）的最小化算法由于保留了边缘，因此在自然图像的压缩感测（CS）恢复中取得了巨大的成功。 然而，使用电视不能恢复精细的细节和纹理，并且经常遭受不期望的楼梯假象的困扰。 为了减少这些影响，本文通过在CS优化问题中引入新的非局部正则约束条件，提出了一种改进的基于TV的图像CS恢复算法。 非局部正则化建立在众所周知的非局部均值（NLM）过滤的基础上，并利用图像中的自相似性，这有助于抑制阶梯效应并恢复精细细节。 此外，开发了一种有效的基于增强拉格朗日算法，以解决上述组合的电视和非局部正则化约束问题。 实验结果表明，与基于最新电视的算法相比，该算法在PSNR和视觉感知方面均实现了显着的性能提升。 引文 如果您发现我们的代码对您的研究或工作有所帮助，请引用我们的论文。 @inproceeding

查询三剑客shell的一些查询