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Reside-Menu
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RESIDE: Improving Distantly-Supervised Neural Relation Extraction using Side Information简略笔记
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论文笔记：RESIDE: Improving Distantly-Supervised Neural Relation Extraction using Side Information
写在前面
最近毕业论文要开题了，就找个方向做做。
说实话对科研没啥热情，个人眼界有限，感觉就在数据集上翻来覆去的搞，没啥意思。
就稍微读读论文，做做记录吧~
基本信息
名称：RESIDE: Improving Dista…
【读】关系抽取—（5）RESIDE: Improving Distantly-Supervised Neural Relation Extraction using Side Information
大趋势是历史的背景板，看清并且跟随； 小趋势是环境的新变量，发现并且利用。 这是一篇Relation Extraction相关的paper，出自于EMNLP 2018论文， Improving Distantly-Supervised Neural Relation Extraction using Side …
使用python随机取Reside数据集hazy文件夹中的图像并重命名另存于TrainA文件夹中
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RESIDE数据集简单介绍
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RESIDE：Benchmarking Single Image Dehazing and Beyond
论文地址：https://arxiv.org/abs/1712.04143
网站：https://sites.google.com/view/reside-dehaze-datasets
摘要
我们对现有的单图像去雾算法进行了全面的研究和评估，使用了一个新的大尺度基准，包括合成和真实世界的模糊图像&a…
RESIDE 项目常见问题解决方案
RESIDE 项目常见问题解决方案 RESIDE EMNLP 2018: RESIDE: Improving Distantly-Supervised Neural Relation Extraction using Side Information 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/RESIDE
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RESIDE 是一个用于改进远监督神经关系抽取的开源项目…
YOLOv8知识蒸馏 | 目标检测的无损涨点
YOLOv8知识蒸馏
本文采用知识蒸馏的技术来训练模型。知识蒸馏是一种将复杂的模型知识传递给一个较简单模型的方法，从而提高简单模型的性能。而在知识蒸馏的过程中，主要有两种方式来传递知识：软标签和注意力图。软标签是一种将目标位置和类别信息以概率分布的形式传递给学生…
yolov8（目标检测、图像分割、关键点检测）知识蒸馏：logit和feature-based蒸馏方法的实现
1.知识蒸馏的原理
在目标检测中，知识蒸馏的原理主要是利用教师模型（通常是大型的深度神经网络）的丰富知识来指导学生模型（轻量级的神经网络）的学习过程。通过蒸馏，学生模型能够在保持较高性能的同时，减小模型的复杂度和计算成本。
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关于百科知识图谱zhishime数据集的调研（解压后5G，支持循环多跳）
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esp32 Micropython bluetooth手机蓝牙控制板子自带灯熄灭
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from machine import Pin
from machine import Timer
from time import sleep_ms
import bluetoothBLE_MSG ""class ESP32_BLE():def __init__(self, name):self.l…
4、ESP32-S - 连接 WiFi
参考链接: https://doc.itprojects.cn/0006.zhishi.esp32/02.doc/index.html#/04.wifi.sta
注意点：
1、在交互模式下，创建完 wlan 对象之后再继续往下执行。 2、在交互模式下，测试 udp 功能 注意 主机和设备的 ip 地址
1、按照链接中的测…