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RESIDE: Improving Distantly-Supervised Neural Relation Extraction using Side Information简略笔记
“RESIDE: Improving Distantly-Supervised Neural Relation Extraction using Side Information”
**本篇为阅读此文章的简略笔记，以下的所有资料与信息均来自于 Shikhar Vashishth, Rishabh Joshi, Sai Suman Prayagz, Chiranjib Bhattacharyya, Partha Talukdar…
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
今天想要对模型做去雾辅助训练，花了九牛二虎之力才下载好Reside的ITS训练集，它包含clear和hazy文件夹，其中clear包含1399张无雾的ground true。 而hazy包含13990张合成雾化图，也就是利用一张无雾图合成了10张不同雾化程度的图。 而…
RESIDE数据集简单介绍
概述： 该数据集使用由合成和真实世界模糊图像组成的新的大规模基准，称为真实单图像去雾 (RESIDE)，对现有的单图像去雾算法进行了全面的研究和评估。RESIDE 突出了不同的数据源和图像内容，分为五个子集，每个子集服务于不…
第116期 RESIDE数据集
引言 亲爱的读者们，您是否在寻找某个特定的数据集，用于研究或项目实践？欢迎您在评论区留言，或者通过公众号私信告诉我，您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找，并在找到后第一时间与您分享。 一…
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
项目基础介绍
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。
知识蒸馏实现的方式有多种，但核心目…
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）
总结 发现zhishi.me数据集中的实体和实体间的关系如下所示： 1. 该数据集描述了不同百科网页之间的等价关系，以及同一个百科网页之间的重定向关系。 2.数据集存在多跳关系，根据尝试推断，数据集应该存在无限循环多跳关系。 3.数据解…
esp32 Micropython bluetooth手机蓝牙控制板子自带灯熄灭
参考：https://doc.itprojects.cn/0006.zhishi.esp32/02.doc/index.html#/c03.servo.ble
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…
知识图谱入门学习笔记（一）-概念
目录
1 知识图谱概念
1.1 深度学习与知识图谱
1.2 知识图谱 VS 传统知识库 VS 数据库
1.3 知识图谱本质
1.4 知识表示一语义网络(Semantic Network)
1.5 知识表示-框架(Frame)
1.6 知识表示-概念图(Conceptual Graph ):
1.7 语义网（Semantic Web…
正则匹配 | 正则实际应用探索分享
这并不是一篇教正则基础的文章，其正则式不能对您进行使用后的结果负责，请以研究的眼光看待本篇文章。
技术就是懒人为了更好的懒才会想办法搞的东西，我最近因为某些原因需要频繁删除注释
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最全ESP32-Cam学习（1）——拍摄第一张照片_esp32相机，2024年最新物联网嵌入式开发入门视频教程
收集整理了一份《2024年最新物联网嵌入式全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升的朋友。
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一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业…
为什么说深耕AI领域绕不开知识图谱？
整理 | CTA 直播小分队 出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100） “所有在 AI 领域深耕的人，最终都会发现语义鸿沟仍是一个非常具有挑战性的问题，这最终还需要借助知识图谱等技术，来帮助将整体的 AI 认知取得新进…
知识图谱系列-2-知识图谱发展历程及其分类
1. 知识图谱发展历程
知识图谱的发展可以从人工智能和语义网(注意语义网和语义网络是不同的)这两个领域进行追溯。在人工智能方面，人类致力于使计算机更智能，能够进行推理、分析、预测等高级思维活动。而知识图谱是该目标实现的一个工具，通过…
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