NH-HAZE数据集源于以下paper:[1]C.O.Ancuti,C.Ancuti,R.Timofte"NH-HAZE:AnImageDehazingBenchmarkwithNon-HomogeneousHazyandHaze-FreeImages",IEEECVPRNTIREWorkshop,2020[2]C.O.Ancuti,C.Ancuti,F.A.Vasluianu,R.Timofteetal."NTIRE2020ChallengeonNonHomogeneousDehazing",IEEECVPRNTIREWorkshop,2020
2023/12/20 14:38:00
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1.首先要看的那就必须是： 这篇paper重要性不言而喻，粗糙的讲解了HEVC，作为入门必备，第一遍看不懂正常，我看第三遍才有点感觉，里面的术语缩写知道啥意思后就明了了，看得快了。
2.第二篇非莫属 也是overview之类，用过入门很不错。
3.第三篇和第四篇和 跟上面的差不多，overview类型，多看几遍慢慢明白了。
看了几篇这种类型的文章之后就可以对整体框架比较明了了，就可以看看intra编码了，帧内编码相对于帧间编码简单很多，用来上手不错，推荐一篇：
2.第二篇非莫属 也是overview之类，用过入门很不错。
3.第三篇和第四篇和 跟上面的差不多，overview类型，多看几遍慢慢明白了。
看了几篇这种类型的文章之后就可以对整体框架比较明了了，就可以看看intra编码了，帧内编码相对于帧间编码简单很多，用来上手不错，推荐一篇：
2023/11/29 11:14:54
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石头，纸，剪刀共同创建者：AndrewLawson共同创建者：ZackRutledge共同创建者：AustinLandis具有TDD的基于终端的石头，纸张，剪刀描述这是在Epicodus编码学校学习RubyTDD的应用程序。
通过在命令行中运行lib/rock_paper_scissors.rb，用户可以在终端中播放石头，纸张，剪刀。
使用的技术Ruby规格安装：想立即查看此网页吗？在上查看此网页的实际操作转到（）。
导航到github网站上的代码按钮。
单击代码按钮以打开菜单。
通过单击链接旁边的剪贴板来复制HTTPS代码。
在您的Bash终端中，使用所需目录的cd导航到所需位置。
cdDesktop选择所需目录后，请使用命令。
gitclonehttps://github.com/andyL89/rock_paper_scis
通过在命令行中运行lib/rock_paper_scissors.rb，用户可以在终端中播放石头，纸张，剪刀。
使用的技术Ruby规格安装：想立即查看此网页吗？在上查看此网页的实际操作转到（）。
导航到github网站上的代码按钮。
单击代码按钮以打开菜单。
通过单击链接旁边的剪贴板来复制HTTPS代码。
在您的Bash终端中，使用所需目录的cd导航到所需位置。
cdDesktop选择所需目录后，请使用命令。
gitclonehttps://github.com/andyL89/rock_paper_scis
2023/11/24 10:19:53
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BlockStack:AGlobalNamingandStorageSystemSecuredbyBlockchains，课堂讲解presentation本paper。
NameCoin的几个安全问题，BlockStack的设计与实现，BitCoin的使用经验。
作者BlockStack的代码开源。
NameCoin的几个安全问题，BlockStack的设计与实现，BitCoin的使用经验。
作者BlockStack的代码开源。
2023/9/5 13:55:19
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近期，AAAI2021所有paperlist放出，本文发现基于序列推荐（SequentialRecommendation，SR）相关的接受paper还不少，序列推荐这几年比如时序性行为分析、冷启动序列推荐、线上实时推理机制等等一些列前沿的方法和应用受到了很多人的关注，也是当前比较火的topic。
2023/8/30 1:34:32
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本文发现对比学习（ContrastiveLearning）相关的接受paper非常多，对比学习这几年方法的研究，特别是难样本的选取机制以及在CV、NLP、DM上应用也非常广，也是当前比较火的topic。
2023/8/12 13:42:07
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googleEfficientDet算法中文版paper.将高效网络骨架与我们提出的BiFPN和复合尺度相结合，我们开发了一种新的对象检测器家族，称为高效Det，它始终以比以前的对象检测器更少的参数和FLOP来获得更好的精度。
图和图形显示COCO数据集上的性能比较。
在类似的精度约束下，我们的有效DET使用的FLOP比YOLOv3少28倍，FLOP比RetinaNet少30倍，FLOP比最近基于ResNet的NAS-FPN少19倍。
特别是，在单模型和单测试时间尺度下，我们的高效Det-D7实现了最先进的53.7AP和52M参数和325BFLOP，在1.5AP的情况下优于以前最好的检测器，而在4倍小和使用13倍少的FLOP。
我们的高效DET在GPU/CPU上也比以前的检测器快4倍至11倍。
图和图形显示COCO数据集上的性能比较。
在类似的精度约束下，我们的有效DET使用的FLOP比YOLOv3少28倍，FLOP比RetinaNet少30倍，FLOP比最近基于ResNet的NAS-FPN少19倍。
特别是，在单模型和单测试时间尺度下，我们的高效Det-D7实现了最先进的53.7AP和52M参数和325BFLOP，在1.5AP的情况下优于以前最好的检测器，而在4倍小和使用13倍少的FLOP。
我们的高效DET在GPU/CPU上也比以前的检测器快4倍至11倍。
2023/7/30 7:35:17
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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