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深度学习创新点挖掘的三大法宝 ⧴⦷業椹 的创新点,这里有三个强大的工具推荐给你: 麻省理工的深度学习代码实现:这里包含了经典深度学习论文的代码实现,每个代码都有详细的注释,解释了实现过程和技巧。此外,还提供了一些试验结构供你参考,帮助你更深入地理解这些经典论文。 斯坦福CS230课程的DL代码模板:这个模板在许多论文源码中都有应用,至少有一半的代码是基于这个模板。它分为PyTorch和TensorFlow两个版本,包含CV和NLP两个方向的示例项目。掌握这套代码模板,你将能够更好地理解深度学习框架,并在未来编写代码时进行修改,如更改encoder损失函数或添加所需部分。 栲4篇经典DL论文代码复现资源:每个代码都有详细的注释,解释了实现过程和技巧,方便你深入了解和复现经典的DL论文和算法。
9个地方 可以搞生活费 上个月搞了18975 互联网轻创业 【伍老师轻创说】这个众公号,上面有100多种网络创业方面的方法和教程, 在其他地方需要花money才能学到的东西,不用花一毛就能学 hellokid 它是一个语言学习网站,特别是小语种的学习西班牙语、俄语、波兰语等等,他会根据你要学习的语言的需求以及基础,创建更适合你的学习进程 【自学 项 目 合 集 】 很多人想卖虚拟资料,但说实话,虽然去某西西上面几块钱就可以搞到很多,但虚拟资料种类太多了,你全部买下来的话,恐怕几千块都挡不住,然而这个地方几乎你能想到的虚拟资源上面都有,为了方便大家作者给做成了 a p p,名字也叫 易 学 魔 方。 公文库网站 一个公文写作、PPT模板、word模板特别全的网站,不会做PPT,不会写公文的,这个网站必须要去看一看! 站长之家 它可以提供行业词库的查询,每日热点和关键词分析等,还可以查询 SEO的数据,网站备案的查询,用处很广泛。上边还提供各种源码的下载,总之真的很推荐。 中国知网 很多大学生、研究生无论写课程作业还是毕业论都需要查阅大量的参考文献,这是一个不错平台,是个非常的中文文献数据库。 PPT教程 学PPT,里面又很多精美的PPT模板,提供中国几乎所有大学的PPT模板下载,方便教师、同学们在课件、汇报、总结、论文、社会实践报告、作业等PPT制作中使用。 敦煌网 敦煌网成立于2004年,是中国领先 B2B跨境电商交易服务平台也是美国最大的跨境出口B2B电商平台卖全球,买全球,一站式布局全球,中国领先B2B路境电商交易服务平台 剪映视频创作 无需专业基础,轻松编辑视频,免费在线视频编辑器,功能全面、操作简单,无需任何经验即可快速上手。海量优质版权素材,商用无忧,无惧侵权。
代码看不懂?4招轻松搞定! 嘿,大家好!最近有不少朋友跟我抱怨,说深度学习的论文代码简直看不懂,尤其是CV方向的。别担心,今天我就来给大家分享一些实用的小技巧,希望能帮到你们。 从简单的代码开始 首先,如果你是初学者,老师没有特别要求你研究某个特定的算法,那你完全没必要一开始就啃最复杂、最先进的代码。相反,找那些文档详细、结构清晰的代码来学习会更好。比如,mmdetection的代码虽然写得很规范,但确实有点复杂。我建议你可以先从单个算法的代码开始,这样更容易上手。接下来,仔细阅读项目中的README文件,特别是教程和入门指南部分。如果遇到不明白的地方,可以自行搜索相关信息,力求对每一句话都理解透彻。这样能帮助你更好地掌握所学知识。 找到入口文件 ꊊ在源代码中找到入口文件,比如main.cpp、train.py、test.py等。这些文件通常作为程序的起点,包含了整个程序的流程和功能实现。通过阅读这些文件,你可以大致确定哪个部分用于读取配置文件,哪个部分用于读取图像,以及哪个部分是主函数的位置。这样有助于你更好地理解代码结构和功能实现。 使用集成开发环境 𛊊推荐大家使用集成开发环境(IDE),比如PyCharm,并配置好相应的开发环境。这样,当你遇到不熟悉的函数或变量时,可以直接跳转到相关位置查看详细信息,提高代码阅读效率。此外,你还可以绘制代码的流程图或结构图,以帮助自己更清晰地理解代码的执行流程和组织结构。 先运行程序 ♂️ 在开始阅读代码之前,建议你先按照说明安装并成功运行程序。如果能够正确输出与README文件中描述的信息相符,那么你就可以开始深入研究了。确保程序正常运行可以让你更好地理解代码的功能和逻辑。 推荐工具 ️ 麻省理工的深度学习代码实现:包含了经典深度学习论文代码实现,每一个都有详细的代码注释解释了实现过程和技巧,并提供了一些试验结构进行参考。 斯坦福CS230课程的DL代码模板:基本上我看的论文源码里,至少有一半都是套用了这个模板。主要分为pytorch和tensorflow两个版本,里面的模板有cv和nlp两个方向的example project。你能读懂这套代码,基本深度学习框架就有了。 24篇经典DL论文代码复现资源:每一个都有详细的代码注释,并且解释了实现过程和技巧,方便大家深入地去了解经典的DL论文和算法,以及代码复现的流程。 希望这些建议能帮到你们,祝大家都能顺利搞定深度学习论文代码!ꀀ
现论文代码全攻略 想要复现论文中的代码吗?来,一步步教你如何操作! 1️⃣ 寻找开源代码: ✨论文中直接提供的GitHub链接是首选,趋势所在,越来越多的论文源码会公开。 ✨在GitHub上搜索论文名字,寻找同行的代码复现。 ✨还可以利用专门的论文复现网站,如Papers with code。 ✨如果论文未公开且找不到复现,不妨发邮件给作者,诚恳地请求分享代码。 2️⃣ 载代码和数据集: 在GitHub页面,你可以通过git clone或Download ZIP轻松下载代码。 3️⃣ 阅读README文件: 按照README文件中的步骤操作,它通常包含重要的复现指南。 4️⃣ 楮装依赖包和预训练权重: 根据README或requirement.txt文件中的要求,使用pip安装依赖包,并复制数据集和预训练权重到指定位置。 5️⃣ ♂️运行代码: 在命令窗口或通过右键点击运行main函数来执行代码。注意检查代码中的运行顺序说明。 6️⃣ 稰试与解决问题: 若遇到报错,首先确认所有依赖包都已安装。如问题依旧,尝试debug或寻求在线帮助。 希望这些步骤能助你顺利复现论文代码!加油!
写论文到底要花多少钱?过来人告诉你! 大家好,最近很多朋友都在问写论文到底要花多少钱。作为一个在论文圈子里摸爬滚打多年的老手,我觉得有必要给大家分享一下我的经验。 文科类论文:千字60-100元 文科类的论文,比如幼师、汉语言文学这些专业,千字60-100元是比较正常的价格。比如说,一篇8000字的论文,费用大概在500-900元之间。 理工类论文:千字100-150元 理工科的论文稍微贵一点,千字100-150元是比较常见的价格。这个价格包括了数据分析、数学模型、CAD图、3D建模、代码、系统仿真等。 额外服务的价格 数据分析:200-300元 数学模型:300-1500元(具体看模型复杂度) CAD图:300-600元/张 3D建模:500-2000元/套 代码:200-2000元/套 系统:400-1200元/套(源码修改) 仿真:300-1600元/份 实物:500-2000元/个 小贴士 最近大家都在忙着写开题报告,如果你们需要这方面的帮助,可以参考这些价格。当然,如果你需要更专业的服务,也可以找专业人士咨询。 希望这些信息对大家有帮助!如果有任何问题,欢迎留言讨论!
计算机专业毕业设计指南:轻松搞定! 嘿,计算机专业的同学们!如果你正在为毕业设计发愁,那你可来对地方了!今天我要给大家分享一些超棒的计算机毕业论文和程序源码,绝对能让你在毕业设计上大放异彩! 计算机视觉的奇妙世界 首先,咱们得聊聊计算机视觉。这可是个热门领域,涉及到图像识别、目标检测、图像分割等等。你可以看看那些知名大学和研究机构的论文,比如MIT、斯坦福大学的成果。这些论文不仅有趣,还能帮你深入了解计算机视觉的原理和实现方法。如果你对图像处理感兴趣,这些资料绝对是你的宝藏! 网络编程的奥秘 接下来,咱们聊聊网络编程。TCP/IP协议、Socket编程、网络安全……这些听起来是不是有点头大?别担心,先从一些简单的代码开始,慢慢深入。你可以看看一些开源项目的代码,比如Node.js、Python的Socket库。这些代码不仅能帮你掌握网络协议,还能提升你的编程能力。相信我,网络编程其实没那么难,只要你有耐心和毅力! 有趣的编程实现 后,咱们来点有趣的!比如说,用深度学习做图像特效处理、用人工智能做语音识别和处理,甚至还可以写一些小游戏。这些代码不仅能让你玩得开心,还能让你更好地了解计算机的应用领域。相信我,编程不仅仅是写代码,更是创造和探索的过程! 总结 总的来说,这些毕业论文和程序源码是网络上的优秀资源。通过阅读、模仿、运用,或许能给你带来一些灵感和启发。希望这些资料能帮到你,让你的毕业设计更加出色!
知网检测使用指南:如何辨别真假知网系统 嘿,大家好!我是你们的学姐,今天来聊聊大家最关心的知网检测问题。论文初稿写完啦,接下来就是检测的环节啦!今天我就来给大家分享一些关于知网检测的小窍门,帮你们顺利通过检测哦~ 正规知网检测系统都包括哪些内容? 首先,咱们得搞清楚正规知网检测系统都涵盖哪些内容。一般来说,正规系统会包括以下几个数据库: 中国学术期刊网络出版总库 中国博士学位论文全文数据库 中国优秀硕士学位论文全文数据库 中国重要会议论文全文数据库 中国重要报纸全文数据库 中国专利全文数据库 互联网资源 英文数据库 港澳台学术文献库 优先出版文献库 互联网文档资源 源代码库 学术论文联合对比库 CNKI大成编客原创作品库 个人对比库 特别提醒一下,本科生的检测系统还多了个“大学生论文联合对比库”,而硕博生的系统中没有这个库。所以在提交检测的时候,一定要仔细检查一下这些库是否都包含在内哦~ 如何提交检测?寸 官网合作类 如果你们学校和中国知网有合作关系,那么你可以直接在官网上进行检测。这种方法一般是内部检测,具体步骤如下: 打开中国知网官方网站 拉到网址最下面,找到“学术不端文献检测系统”并点击进入 选择“学位论文,学术不端行为检测系统” 输入用户名和密码(一般是你的学号) 按照提示操作即可 不过,这种方法只适用于学校授权的同学,也就是不需要导师统一收上去检测的同学们。具体操作可以参考我发的图片。 自主检测 如果你没有学校授权,那就需要自己购买知网检测服务啦。具体步骤如下: 把知网检测的网站复制到浏览器主页 点击提交文件(全文内容,记得去掉文章中的封面信息) 如果导师要求保留封面信息,也可以选择保留 区分真假知网系统 最后,大家一定要注意辨别真假知网系统哦!以下是一些小技巧: 对比库是否齐全:看看有没有我上面提到的那些对比库。 Logo验证:打开CNKI科研诚信管理系统研究中心,一定要有“知网”的文字logo才是真的。 系统选择:期刊、专本、硕博的检测系统是不一样的,千万别选错了。 加油吧,同学们!希望大家都能顺利通过知网检测,顺利毕业!❤️
遥感图像分割新突破:深度学习助力 遥感图像分割领域近年来取得了显著进展,深度学习技术的发展为该领域注入了新的活力。例如,Mamba和SAM等模型在遥感图像分割中表现出色,效果显著。 具体来说,SAM-Road模型在不牺牲准确性的前提下,实现了40倍的加速;而Samba则成为新一代遥感图像语义分割的骨干网络,准确率提升了22.37%。这些方向仍处于起步阶段,为研究者提供了丰富的创新机会。 为了帮助大家更好地了解最新的研究进展,并从中汲取灵感,我们整理了10篇最新的遥感图像分割论文,包括原文和源码。快来一起探索这些顶会论文,发出自己的研究成果吧!
深度学习论文,baseline真相! 在深度学习论文中,压低baseline的现象并不罕见。当reviewer询问时,我们通常会解释说重新训练了模型,或者调整了某些参数和随机种子。如果没有确凿的证据,我们可能会选择不回答,或者随意搪塞过去。 更令人担忧的是,许多论文中的ablation study存在造假现象,包括许多CVPR的文章。这些研究是否真的进行了,或者是否只是为了支持论文的结论,这往往不得而知。毕竟,即使公开了源码,也很少有人会逐一验证每个部分的实验结果。 此外,选择性对比也是一个普遍存在的问题,尤其在CVPR中尤为明显。例如,在3D检测中,排行榜上的文章往往都是第一,这让人不禁怀疑其真实性。 在2023年,我们也见过一些正常训练的论文,比如在KITTI Car Moderate上取得了83 AP的成绩,并发表在某IEEE顶刊上。然而,作者却声称效果很好,这其中的原因,懂得人都懂。 总的来说,深度学习论文中的baseline操作是一个值得关注的问题,需要更多的透明度和严格的审查来确保科研的诚信和可靠性。
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