• 2024-07-042024.7.4 鲜花
    今日推歌naturalWillyouholdtheline.只有你还没有放弃。Wheneveryoneofthemisgivinguporgivingin,tellme.当其他所有人都停止了尝试,被挫折磨尽了希望。Inthishouseofmine,Nothingevercomeswithoutaconsequenceorcost,tellme.我所在之处,凡事
  • 2024-06-11【结构识别】Reconstructing propagation networks with natural diversity and identifying hidden sources
    摘要从数据中重构复杂网络结构和动力学的能力是理解和控制复杂系统集体动力学的基础。尽管最近在这方面取得了进展,但利用随机动态过程的有限时间序列重建网络仍然是一个尚未解决的问题。我们提出了一个基于压缩感知的框架去重构发生随机扩散动力学的复杂网络。我们将该方法应用于
  • 2024-05-29Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
    郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布!Proceedingsofthe38thInternationalConferenceonMachineLearning,PMLR139,2021.  Abstract 1.IntroductionandMotivatingWork 2.Approach 2.1.CreatingaSufficientlyLargeDataset 
  • 2024-04-23As a reader --> AdvDiffuser: Natural Adversarial Example Synthesis with Diffusion Models
  • 2024-04-15JSnaughty: Recovering Clear, Natural Identifiers from Obfuscated JS Names
    发表:FSE,2017,卡内基梅隆大学,BogdanVasilescu团队(https://bvasiles.github.io/);加利福尼亚大学戴维斯分校,CaseyCasalnuovo团队(https://caseycas.github.io/)和PremkumarDevanbu团队(https://web.cs.ucdavis.edu/~devanbu/)(https://cmustrudel.github.io/projects/jsnaughty/),开源
  • 2024-04-11Kaggle自然语言处理入门 推特灾难文本分类 Natural Language Processing with Disaster Tweets
    和新闻按照标题分类差不多,用的朴素贝叶斯#导入必要的包importrandomimportsysfromsklearnimportmodel_selectionfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBimportjoblibimportre,stringimportpandasaspdimportnumpyasnpdeftext_to_words(file_path)
  • 2024-04-05Coursera自然语言处理专项课程04:Natural Language Processing with Attention Models笔记 Week03(完结)
    NaturalLanguageProcessingSpecializationIntroductionhttps://www.coursera.org/specializations/natural-language-processingCertificateNaturalLanguageProcessingwithAttentionModelsCourseCertificate本文是学习这门课NaturalLanguageProcessing
  • 2024-03-14Coursera自然语言处理专项课程01:Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces笔记Week04(完结)
    NaturalLanguageProcessingwithClassificationandVectorSpacesCourseCertificate本文是NaturalLanguageProcessingwithClassificationandVectorSpaces这门课的学习笔记,仅供个人学习使用,如有侵权,请联系删除。文章目录NaturalLanguageProcessingwi
  • 2024-03-13【论文阅读】Natural Adversarial Examples 自然对抗的例子
    文章目录一、文章概览(一)摘要(二)导论(三)相关工作二、IMAGENET-A和IMAGENET-O(一)数据集构造方式(二)数据收集过程三、模型的故障模式四、实验(一)评估指标(二)使用数据增强(三)使用更多更真实的标记数据(四)架构变化策略一、文章概览(一)摘要文章的主要工作:使用简单的对抗性过
  • 2023-12-30FindBugs问题EQ_COMPARETO_USE_OBJECT_EQUALS的解决方法
    本文记录的是2016年4月初发生的事情。前几天,标准CI的静态检查页面发现一个项目组同事引入的FindBugs问题,EQ_COMPARETO_USE_OBJECT_EQUALS,CI对这个问题给出的介绍如下ClassdefinescompareTo(...)andusesObject.equals()同事没见过这个问题,不了解如何修改,于是在中午回基
  • 2023-12-27PyTorch for Natural Language Processing: A Complete Overview
    1.背景介绍自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学与人工智能的一个分支,旨在让计算机理解、解析和生成人类语言。自然语言处理的主要任务包括文本分类、情感分析、命名实体识别、语义角色标注、语义解析、机器翻译、语音识别、语音合成、问答系统、对话系统等。
  • 2023-12-20《Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision》论文学习
    一、Abstract最先进的计算机视觉系统被训练用以预测一组预定的固定目标类别。这种受限的监督方式限制了它们的通用性和可用性,因为需要额外的标记数据来指定任何新的视觉概念。因此,直接从关于图像的原始描述文本中学习是一个有希望的替代方法,它利用了更广泛的因特网监督来源。我
  • 2023-11-16Natural Image Reconstruction from fMRI using Deep Learning: A Survey
    NaturalImageReconstructionfromfMRIusingDeepLearning:ASurveyZarinaRakhimberdina1,3,QuentinJodelet1,3,XinLiu2,3,∗,TsuyoshiMurata1,3一句话概括:介绍了各种自然图像重构方法(生成模型和非生成模型)以及评价指标,并提出了综合评价各模型的方法。介绍fMR
  • 2023-10-31desertification
    Desertificationisanatural(nonnatural)phenomenoncausedbyfactorssuchasdrought,lackofrainfall,vegetationdestruction,overgrazing,strongwinderosion,watererosion,andsoilsalinization,resultinginadecreaseorlossofproductivityinl
  • 2023-10-22Temporally Grounding Natural Sentence in Video
    TemporallyGroundingNaturalSentenceinVideo摘要:我们引入了一种有效且高效的方法,可以在长的、未修剪的视频序列中建立(即本地化)自然句子。具体来说,提出了一种新颖的时间地面网络(TGN)来暂时捕获视频和句子之间不断变化的细粒度逐字交互。TGN基于所利用的逐字交互,对每帧结束
  • 2023-10-15使用不同边界的三阶样条拟合样本数据
    importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.interpolateimportCubicSpline#样本数据点(4.0,4.2),(4.3,5.7),(4.6,6,6),(5.3,4.8),(5.9,4,6)x=np.array([4.0,4.3,4.6,5.3,5.9])y=np.array([4.2,5.7,6.6,4.8,4.6])#确保第一个和最后一个数据
  • 2023-09-19Road To Reality(Multiple valuedness, natural logarithms)
    RoadToReality(Multiplevaluedness,naturallogarithms)Addition-to-multiplication\(e^{a+b}=e^ae^b\)theinverseoftheexponentialfunction:\(z=\ln{w}\)if\(w=e^z\)Hence:\(\ln{ab}=\ln{a}+\ln{b}\)AspecialCartesianform(\(z=x+iy\)
  • 2023-09-17natsort.natsorted()-用于自然排序(natural sorting)字符串列表。
    参考:https://natsort.readthedocs.io/en/stable/api.html#natsort.natsorted语法格式natsort.natsorted(seq:Iterable[T],key:Optional[Callable[[T],Union[natsort.utils.SupportsDunderLT,natsort.utils.SupportsDunderGT,None]]]=None,reverse:bool=False,alg:
  • 2023-09-08《PROMPT2MODEL: Generating Deployable Models from Natural Language Instructions》论文学习
    一、Introduction传统上,从零开始构建一个自然语言处理(NLP)模型是一项重大任务。一个寻求解决新问题的NLP从业者需要定义他们的任务范围,找到或创建目标任务领域的行为数据,选择合适的模型架构,训练模型,通过评估评估其性能,然后将其部署到实际应用中。Prompt2Modelisaframeworkfo
  • 2023-09-04自然语言工具包(Natural Language Toolkit,简称NLTK) 简介
    自然语言工具包(NaturalLanguageToolkit,简称NLTK)是一个广泛使用的Python库,用于处理和分析自然语言文本。它提供了各种工具和数据集,用于文本预处理、语言模型、词性标注、句法分析、语义分析、情感分析、文本分类等自然语言处理任务。以下是NLTK的一些主要功能和特点:1.丰富的语
  • 2023-08-27基本经典的NLP书籍
    以下是几本经典的自然语言处理(NLP)书籍:"SpeechandLanguageProcessing:AnIntroductiontoNaturalLanguageProcessing,ComputationalLinguistics,andSpeechRecognition"byDanielJurafskyandJamesH.Martin-这是一本广泛使用的教材,介绍了自然语言处理的基本概
  • 2023-08-14CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
    CLIP:LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervision论文链接:https://arxiv.org/pdf/2103.00020.pdf代码链接:https://github.com/openai/CLIPblog链接:https://openai.com/research/clipCLIP的英文全称是ContrastiveLanguage-ImagePre-trainin
  • 2023-08-13Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
    LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervision作者:AlecRadford*1JongWookKim*1ChrisHallacy1AdityaRamesh1GabrielGoh1SandhiniAgarwal1GirishSastry1AmandaAskell1PamelaMishkin1JackClark1GretchenKrueger1Ily
  • 2023-08-04自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)
    自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够理解、处理和生成人类自然语言。NLP的目标是让计算机能够像人类一样有效地理解和交流,从而实现更自然、更智能的人机交互。NLP的理解概括:文本理解和分析:NLP技术能够从文本中提取有价值
  • 2023-06-23自然语言处理481个公开数据集和基准任务整理分享
    自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)以语言为对象,利用计算机技术来分析、理解和处理自然语言的一门学科,即把计算机作为语言研究的强大工具,在计算机的支持下对语言信息进行定量化的研究,并提供可供人与计算机之间能共同使用的语言描写。包括自然语言理解(Natural