实验环境 CUDA版本：11.0驱动程序版本：450.80.02 GPU：TITAN XP Python：3.7.9 pytorch：1.7.0操作系统：ubuntu 20.04 安装依赖包 pip install -r requirements.txt 解决方案及算法说明 数据预处理：数据清洗（剔除中文，非英文，非数字符号） 文本截断：通过对各任务句子长度的分析，选择句子长度256作为截断标准，不足补0 数据输入 由于任务二和任务三存在轴向的类别不均衡问题，因此训练集和验证集的划分采用分层的KFold交叉验证。由于需要多任务学习，因此模型的输入增加了任务标识dataset_ids。因此模型的输入其中任务一由于是句子对任务，token = [cls +句子1 + sep +句子2]，其余两个任务token = [cls +句子+ sep]表示为（token_ids，segment_id，

仿旧版迅雷做的界面，支持多线程 、断点续传 、任务管理（新建、暂停、继续、删除）以及进度条之类的

delmia simulation 详细过程 详细仿真过程，有实例

这个demo 希望可以帮助大家

自己总结的JIRA缺陷管理流程，导入直接可用，JIRABug和Task工作流介绍

几篇CVPR关于multi-task的论文笔记整理，包括 一、 多任务课程学习Curriculum Learning of Multiple Tasks 1 --------------^CVPR2015/CVPR2016v--------------- 5 二、 词典对分类器驱动卷积神经网络进行对象检测Dictionary Pair Classifier Driven Convolutional Neural Networks for Object Detection 5 三、 用于同时检测和分割的多尺度贴片聚合（MPA）* Multi-scale Patch Aggregation (MPA) for Simultaneous Detection and Segmentation ∗ 7 四、 通过多任务网络级联实现感知语义分割Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades 10 五、 十字绣网络多任务学习Cross-stitch Networks for Multi-task Learning 15 --------------^CVPR2016/CVPR2017v--------------- 23 六、 多任务相关粒子滤波器用于鲁棒物体跟踪Multi-Task Correlation Particle Filter for Robust Object Tracking 23 七、 多任务网络中的全自适应特征共享与人物属性分类中的应用Fully-Adaptive Feature Sharing in Multi-Task Networks With Applications in Person Attribute Classification 28 八、 超越triplet loss：一个深层次的四重网络，用于人员重新识别Beyond triplet loss: a deep quadruplet network for person re-identification 33 九、 弱监督级联卷积网络Weakly Supervised Cascaded Convolutional Networks 38 十、 从单一图像深度联合雨水检测和去除Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Image 43 十一、 什么可以帮助行人检测？What Can Help Pedestrian Detection? （将额外的特征聚合到基于CNN的行人检测框架） 46 十二、 人员搜索的联合检测和识别特征学习Joint Detection and Identification Feature Learning for Person Search 50 十三、 UberNet：使用多种数据集和有限内存训练用于低，中，高级视觉的通用卷积神经网络UberNet: Training a Universal Convolutional Neural Network for Low-, Mid-, and High-Level Vision using Diverse Datasets and Limited Memory 62 一共13篇，希望能够帮助到大家

spring之定时任务实现（spring-task和quartz，注解，非注解等不同方式），附文档+源码工程，本人已测试通过才上传，希望对大家有所帮助

创建Task的时不想带入参数token，又想在外部终结掉当前Task，就没有办法了吗？答案是：No 我们还有一招，就是在Task内部的循环体内植入异常抛出，如：

CBBA-Python 这是基于共识的捆绑算法（CBBA）的Python实现。 您可以从这些论文中查看有关CBBA的更多详细信息。 要求：Python> = 3.7 此仓库已通过以下测试： Python 3.9.1，macOS 11.2.1，numpy 1.20.1，matplotlib 3.3.4 python 3.8.5，Ubuntu 20.04.2 LTS，numpy 1.20.1，matplotlib 3.3.4 依存关系 对于Python： $ pip3 install numpy matplotlib 用法 任务和代理的参数写在配置json文件中。 AGENT_TYPES ：座席类型。 TASK_TYPES ：任务类型。 第i个任务类型与第i个代理类型相关联。 NOM_VELOCITY ：代理的平均速度[m / s]。 FUEL ：代理商的旅行罚金/费

delmia的Human_Task_SimulationV5R15帮组，很有用的