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深度学习与传统方法结合的超分辨率：Kai Zhang 1、 (CVPR, 2019) Deep Plug-and-Play Super-Resolution for Arbitrary https://github.com/cszn/DPSR 2、 (CVPR, 2017) Learning Deep CNN Denoiser Prior for Image Restoration https://github.com/cszn/IRCNN 论文 Learning Deep CNN Denoiser Prior Experiments：Image Denoising、Image Deblurring、 Single Image Super-Resolution 3、CVPR论文 | 如何处理多种退化类型的卷积超分辨率？作者：张凯 ，2018-07-24 SRMD 论文 链接 Learning a Single Convolutional Super-Resolution Network for Multiple Degradations 阿里巴巴达摩院机器智能技术实验室 提出了一种简单、有效、可扩展的超分辨率模型，其不仅可以处理bicubic降采样退化模型，并且可以处理多个甚至是退化空间不均匀的退化类型，为SISR实际应用提供了一种解决方案。

在过去的一周，港交所新增了5家过会企业，分别是达丰设备、新纽科技、CHINA GAS（唐钢气体）、中邦园林与稻草熊影业。 其中，新纽科技受到的关注颇多，且质疑声不断。有不少投资人表示，新纽科技是个典型的传统软件公司，缺乏SaaS基因，与已经在港上市的明源云（HK:00909）并不具备可比性。 根据介绍，新纽科技成立于2011年，是一家研发驱动的SaaS和软件解决方案供应商。按2019年收入计，其在逾2500名中国金融机构IT解决方案提供商中排名前100名。 营收增速严重放缓 本次赴港上市，新纽科技引入2家基石投资者，分别是弘毅投资、财通基金。其中，弘毅投资通过金涌资本的主体认购4850万元，财通基金认购3000万元。此前，弘毅投资也曾是海底捞赴港上市时的基石投资者。 据了解，新纽科技自12月21日起招股，拟发行2亿股，招股价在3.06-4.36港元之间，每手800股，入场费约3523港元。根据安排，新纽科技预计将于1月6日挂牌交易。 2017年至2019年，新纽科技的收入分别为2106.6万元、1.21亿元、1.49亿元，年复合增为165.9%；净利润分别为153.9万元、3112.3万元、3311.3万元，经调整净利润分别为153.9万元、3112.3万元、3826.3万元。 贝多财经发现，新纽科技2019年的增速严重放缓。根据计算，其2019年的营收同比2018年增长约23.1

来源 | https://juejin.im/post/6886418644381728776 先让我找找我的思路在哪里？ 在小说读书APP中，都会有分页的功能，那么前端如何实现这个功能呢？ 因为没有什么思路，那就只能在前辈的项目中寻找思路了。 这不，直接打开起点的页面，按下那个传说中的F12键，开始我传奇生涯！...不好意思，串台了 好了，然后在找一本有缘书，跟我一同前往那神秘的未知世界。 就决定是你了，开始免费试读。 然后我们就可以发现起点是如何实现这个功能的了，原来是使用 columns 这个属性来让文章自动分页的昂。 我们现在就去搜索一下 columns 是何方神圣吧。 developer.mozilla.org/zh-CN/docs/… - MDN 通过MDN的实例我们知道了原来 columns 是一个简写属性，代表了 column-width 和 column-count 两个属性，这两个属性又分别代表着： <'column-width'> 理想的列宽，定义为 或 auto 关键字。实际宽度可以更宽或更窄以适合可用空间。See column-width。 <'column-count'> 元素内容应分成的理想列数，定义为 或 auto 关键字。如果此值和列的宽度都不是 auto ，则它仅指示允许的最大列数。请参阅 column-count 。- MDN

项目采购管理的主要过程包括编制采购计划、实施采购、控制采购、结束采购4个过程，细化来讲包含步骤如下：1需求确定与采购计划的制订；2供应商的搜寻与分析；3定价；4拟定并发出订单；5订单的跟踪和催促；6验货和收货；7开kai票piao和支付货款；8记录管理。 关于合同违约索赔的理解：项目索赔事件中，监理工程师和政zheng府fu建设主管机构承担调节责任，经济合同仲裁委员会承担调解或中裁责任；合同索赔遵循的原则包括索赔的有理性、索赔依据的有效性、索赔计算的正确性；因买方原因造成的拖延工期，应当予卖方工期补偿，同时还要给予卖方费用补偿。 CMI过程域可分为4类：项目管理、过程管理、工程和支持4类。 项目管理类过程域-7个：集成项目管理Integrated Project Management 项目监督与控制Project Monitoring and Control 项目计划 Project Plan 量化项目管理 Quantitative Project Management 风险管理 Risk Managemtn 供应商协议管理 Supplier Agreement Management 过程管理类过程域包含跨项目的活动，这些活动与过程的定义、计划、部署、实施、监督、控制、评估、度量及改进相关； 过程管理类过程域-5个：组织级地程定义 组织级过程关注 组织级绩效管理 组织级过程性能

导读：本文是“深度推荐系统”专栏的第十篇文章，这个系列将介绍在深度学习的强力驱动下，给推荐系统工业界所带来的最前沿的变化。本文主要根据RecSys 2019中论文《Are We Really Making Much Progress? A Worrying Analysis of Recent Neural Recommendation Approaches》总结的最近三年四大顶会深度推荐系统上的18个最新算法。 欢迎转载，转载请注明出处以及链接，更多关于深度推荐系统优质内容请关注如下频道。 知乎专栏： 深度推荐系统 微博： 深度传送门 公众号：深度传送门 今年RecSys 2019上出现的一篇极具批判性的论文《Are We Really Making Much Progress? A Worrying Analysis of Recent Neural Recommendation Approaches》。灵魂一问深度学习是否在推荐系统已经取得了足够可信的进展？在知乎上也引起了激烈的讨论： 如何看待RecSys 2019上的一篇文章认为现有DNN-based推荐算法带来的基本上都是伪提升？ 作者总结了过去三年四大顶会（KDD、SIGIR、WWW和RecSys）推荐系统上18个最新算法，只有7个能重现效果。而且在不同的测试数据集上它们与浅层经典方法效果对比中经常都败下阵来

在SIGCOMM的众多研究方向中，传输协议TCP优化是一个经典的课题，与TCP优化相关的工作必须达到一个极高的“阈值”才可能被录用。笔者论文“TACK: Improving Wireless Transport Performance by Taming Acknowledgments”作为传输协议方向的文章成功入围，多年苦心钻研没有白费，努力有被看到，不禁备感幸运。这篇文章除了得到网络界大佬谭焜博士和郑凯博士的指导外，还受到了清华大学徐恪教授也就是我博士导师的财力（支持我实习的房租）和学术上的大力支持，感激无法言表。这篇文章也受到了斯坦福大学大牛Keith Winstein的指导和支持，Keith在自己的 个人主页 是这么介绍我们的合作过程的： 今天给大家简单地对文章进行通俗化的解析，算作导读。 进入正题。 TACK技术背景：无线网络干扰难题 作为万物互联 “最后100米”的通信网络技术，无线局域网（WLAN）技术催生了各式各样新型的移动应用。无论是通过无线路由器把手机、平板、电脑和电视等智能化设备接入到互联网，还是通过WiFi直连技术架起设备与设备之间的捷径，WLAN为生活数字化和新型应用（如4K无线投屏、AR/VR交互式游戏等）的涌现，提供了无限可能。​ WLAN最常用的技术就是WiFi。WiFi通常工作在非授权公共频段（2.4GHz或5GHz），非常容易受到“外部干扰”

  大家好，我是kai_Childe，作为一名java刚入门的小白，本期就以java基础来模拟地下城与勇士(DNF)的装备强化过程，并以此来记录我的学习过程。 文章目录 强化未成功惩罚机制 各等级强化成功概率 一、最终效果预览 二、实现步骤 1.创建Level类 2.创建ChengGonLv类 3.创建QiangHua类 4.编写测试类 5.测试 总结 强化未成功惩罚机制 DNF装备强化在+1～+3 不会失败； +4～+7，失败后物品原有强化等级降低1级； +8～+10，失败后掉3级； 10上11或以上就爆了。 各等级强化成功概率 等级 成功率 1~3 100% 3~4 95% 4~5 90% 5~6 80% 6~7 75% 7~8 62.1% 8~9 53.7% 9~10 41.4% 10~11 33.9% 11~12 28% 12~13 20.7% 13~14 17.3% 14~15 13.6% 15~16 10.1% 一、最终效果预览 二、实现步骤 1.创建Level类 代码如下： public class Level { /** * 定義一個私有屬性：等級（level），用來存放用戶要強化裝備的初始等級。 */ private static int level ; /** * 該方法用於返回level. * @return 返回level */ public int

2020 IJCAI 接受论文 list 分类排列（一） 2020 IJCAI 接受论文 list 分类排列（二） 2020 IJCAI 接受论文 list 分类排列（三） 目录 Main track (Agent-based and Multi-agent Systems) Main track (AI Ethics) Main track (Computer Vision) Main track (Constraints and SAT) Main track (Data Mining) Main track (Heuristic Search and Game Playing) Main track (Humans and AI) Main track (Agent-based and Multi-agent Systems) A Deep Reinforcement Learning Approach to Concurrent Bilateral Negotiation Pallavi Bagga, Nicola Paoletti, Bedour Alrayes, Kostas Stathis A Multi-Objective Approach to Mitigate Negative Side Effects Sandhya Saisubramanian, Ece

image BERT自问世以来，几乎刷新了各种NLP的任务榜，基于BERT的变种也层出不穷，在很多任务里都可以看到其身影。大浪淘沙，沉者为金，回想第一次看到BERT的论文时，确实不曾想其也能对工业界产生极大的影响。 本文尝试梳理今年BERT在多模态任务（主要涉及视觉和文本模态）上的一些工作，尝试比较各工作的主要思路以及做法上的区别，因此不会过多的涉及细节。总的来看，众多工作的主体模型大同小异，均使用Transformer，从表1（引用自VL-BERT论文）可以对各工作之间的相似和不同之处有个整体的认识。 image 可以看到，各方案之间的差异基本在于模态融合方式、预训练任务、以及下游任务微调，下文也将主要从这几个维度展开介绍和对比（排名不分先后）。 VideoBert image VideoBert主体采用单Transformer同时对文本token和视频片段进行模态表示和融合。与BERT区别在于把原来的句子对是否匹配（是否为下一句），换成了句子视频是否匹配任务。同时对于视频片段帧进行随机的MASK，预测对应的特征向量，文中叫visual words（通过预训练的视觉模型抽取得来，如S3D，然后聚类得到相应特征向量的id），对应于BERT的masked语言模型。 CBT image 和VideoBert不同在于，视频输入和文本输入分成了两支。视频输入经过S3D网络得到视觉特征序列

#include < string > using std:: string ; // ================================================================== /* * 功能： 将汉字转换成拼音全拼，例如将“马兆瑞”转换成“mazhaorui”。（“妈ma521”可转换成“mama521”） @param[in] Chinese：要转换的汉字字符 @param[out] PinYin：转换后的拼音字符 @par修改记录： * */ // ================================================================== void GetPinYin(unsigned char * Chinese, string & PinYin); void main() { unsigned char chinese[] = " 马兆瑞 " ; string pinyin; GetPinYin(chinese, pinyin); int dsa = 1 ; } string pinyin[] = { " a " , " ai " , " an " , " ang " , " ao " , " ba " , " bai " , " ban " , " bang " , " bao " ,