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CAUSALDISCOVERYFROMTIME-SERIESDATAWITHSHORT-TERMINVARIANCE-BASEDCONVOLUTIONALNEURALNETWORKS摘要与非时间序列数据的因果发现相比，时间序列数据的因果发现需要更多的序列化样本和更长的观测时间步。提出了一种新的基于梯度的因果发现方法STIC，利用卷积神经

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摘要：在ImageNet竞赛中，主要使用8层（5个卷积层、三个全连接层），其中在第1，2，5层使用最大池化，三个全连接层使用softmax非线性激活。实现图像分类，正是AlexNet网络模型的结构，在传统的神经网络模型中，使用非饱和和高效的CPU来卷积操作，同时也是用“dropout”（正则化）来减少过拟合。1介绍对于

writeback回写bufferIO通过pagecache进行缓存，减少对底层存储设备的直接读写，同时能够提高整体性能写入到pagecache的数据不会立刻写入后端设备，而是标记为“脏”，并被加入到脏页链表，后续由内核中的回写进程周期性的将脏页写回到底层存储设备下面主要分析pagecache回写

importtorchimporttorch.nnasnn#Github地址：https://github.com/zcablii/Large-Selective-Kernel-Network#论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2023/papers/Li_Large_Selective_Kernel_Network_for_Remote_Sensing_Object_Detection_ICCV_2023_paper.pdfc

实现思路：在顶点着色器中获取物体在世界空间下的某一轴的坐标传递给片元着色器，o.val=v.vertex.x;然后在片元着色器中采样两张图片，根据输入的偏移值的更换两张图片的显示。fixed4t1=tex2D(_MainTex,i.texcoord);fixed4t2=tex2D(_SubTex,i.texcoord1);

目录第四门课卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）第三周目标检测（Objectdetection）3.5BoundingBox预测（Boundingboxpredictions）3.6交并比（Intersectionoverunion）第四门课卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）第三周目标检测（Objectdetection

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Abstract背景：希望能缩小CNN在监督学习和无监督学习之间成功应用的差距。贡献：引入了一类称为深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的CNN。结果：DCGAN在生成器和判别器中都能从对象到场景学习表示层次结构。1.Introduction贡献：提出DCGAN用于图像分类任务，展示其性能对滤波器

笔记核心部分摘抄以及自己的理解[附有样例，可以轻松理解]：卷积网络的卷积层中使用了卷积操作，这个操作可以捕捉到图像中的局部特征而不受其位置的影响。在外围边缘补充若干圈0，方便从初始位置以步长为单位可以刚好滑倒末尾位置，通俗地讲就是为了总长能被步长整除。池化层通过减

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详解单层卷积网络如何构建卷积神经网络的卷积层，下面来看个例子。已经写了如何通过两个过滤器卷积处理一个三维图像，并输出两个不同的4×4矩阵。假设使用第一个过滤器进行卷积，得到第一个4×4矩阵。使用第二个过滤器进行卷积得到另外一个4×4矩阵。最终各自形成一个卷积神经网络

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本文是CNN应用在NLP领域的开山之作。TextCNN的成功并不是网络结构的成功，而是通过引入已经训练好的词向量在多个数据集上达到了超越benchmark的表现，证明了构造更好的embedding，是提升NLP各项任务的关键能力。作者做了一系列实验，这些实验使用卷积神经网络（CNN）在预训练的词向量之上

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