通过输入转换实现自监督标签增强Hankook Lee 1 Sung Ju Hwang 2 3 4 Jinwoo Shin 2 1摘要自我监督学习，通过在给定输入信号的情况下构建人工标签进行学习，最近在使用无标签数据集学习表示方面获得了相当多的关注，即在没有任何人工标注监督的情况下学习。在这篇论文中，我们展示了这种技术可以用来显著提高模型的准确性，即使在完全标记的数据集下。我们的方案训练模型学习原始

处理CUB_200_2011数据集，划分train和test

前几天中秋节比完了，选的A题，我们学校好多组都选了A题，C题的很少，大家都怕找不到数据。我们组刚开始觉得A/B都能做，就是C题可能没有数据无法下手，加上之前做小区道路的时候，用了仿真软件解题，我觉得很不靠谱。我主要是写论文的，然后一起建了数学模型。晚点记录一下写论文一点点心得和几道题的模型，主要是用matlab实现的。能不能得奖也不知道，个人记录一下。...

1.JPA自动根据数据库表生成实体类打开view，选择tool windows下的persistence选项，左下角出现一个框。右键点击generate persistence mapping ，by database schema，package里选择entity文件夹，choose data source（如果没连接数据库，要点击加号连接），之后选 generate single xml，并选

在做嵌入式作业，然后遇到这个报错。原因是我的电路图里直接使用了VCC/VDD的power，并且直接双击，改为了“+3.3V”，导致软件自动默认了VCC/VDD就对应+3.3V，但是又生成了+3.3V的节点，所以节点+3.3V，对应了VCC和+3.3V两个意义，就报错了。错误情况：在右下方的空白里有一个+3.3V的节点，而且无法删除。这张图是我改正后截图的。解决方案：首先再在电路图中点击...

第一次使用的配置是嵌入式的：spring.datasource.url=jdbc:h2:file:.db/mobile;AUTO_SERVER=TRUE;导致一旦从IDEA启动项目后，就因为每次只能有一个客户端连接而不能从web端访问；但是一关闭IDEA项目，就无法访问。后来改成了混合式的：spring.datasource.url=jdbc:h2:~/test;AUTO_SERVER=T...

解决方案：在后台java的返回语句前加上：response.setContentType("text/json;charset=UTF-8");response.setCharacterEncoding("UTF-8");整体：response.setContentType("text/json;charset=UTF-8");response.setCharacterEncoding("UTF-

wb = xlwt.Workbook()#生成方法train = Train(config)train.remove_logdir()#得到列表型数据(acc_list,loss_list,vali_acc_list,vali_loss_list,lr_list)=train.start_train()#写入excel文件# 对acc和loss记录到excel中，方便用其他软件绘图sheet =

计算自带模型的例子from torchvision.models import resnet50import torchimport torchvision.models as modelsimport argparseimport vggimport torch.nn as nnimport torch.nn.parallelfrom ptflops import get_model_compl

我是用CIFAR-10数据集训练的VGG-SMALL网络，现在已经得到了这个模型。关于模型怎么引入的具体说明可以看我之前的文章，有提到。现在是直接把代码里的validate部分进行了修改，把tensor类型的数据张量改成了list，再利用python里的confusion_matrix函数进行计算。分成两个部分，一个是直接用CIFAR-10里的带标签的数据集进行测试，还有一个是网络图片进行测试。一