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摘要: 给研究生的建议 文档抄袭自:北航大佬 Fei-Fei Li:De-Mystifying Good Research and Good Papers (repost) 如何提升你的能力?给年轻程序员的几条建议 http://matt.might.net/articles/what-cs-majors- 阅读全文
posted @ 2018-10-21 12:53 demianzhang 阅读(144) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: A题 简答模拟题 B题 正解是按照bit构造。因为只有M个constraint,所以只要找到complaint最小的前M+1个二进制数,一定有一个是符合条件的。假设s[0,...,p+1]位于前M+1个,那么s[0,..,p]一定也是前M+1个。Proof by contradiction: 如果s 阅读全文
posted @ 2018-10-20 00:59 demianzhang 阅读(188) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: A题 Anagrams字符串是指两个字符串中都出现相同的字母且这些字母出现的次数相同。 小数据完全可以暴力,遍历A的子串,遍历B的子串,通过bool f(i,j,k,l)计算A[i,j], B[k,l]是否符合要求,其中f函数要做的就是统计字母出现次数O(L)复杂度,同时4重循环找两个子串,总的复杂 阅读全文
posted @ 2018-10-18 00:48 demianzhang 阅读(151) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Motivation:减少时空网络的计算量,保持视频分类精度的基础上,使速度尽可能接近对应网络的2D版本。 为此提出 Multi-Fiber 网络,将复杂网络拆分成轻量网络的集成,利用 fibers 间的信息流引入多路器模块。 Result:比I3D和R(2+1)D分别少9倍,13倍的计算量,但精度 阅读全文
posted @ 2018-10-15 22:58 demianzhang 阅读(2896) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 常量内存 用常量内存来替换全局内存可以有效的减少内存带宽 __constant__修饰符标识常量内存,从主机内存复制到GPU上的常量内存时,需要特殊版本的cudaMemcpy(): cudaMemcpyToSymbol(),从而会复制到常量内存,而原来的会复制到全局内存。 1. 对常量内存的单次读操 阅读全文
posted @ 2018-10-14 22:16 demianzhang 阅读(486) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: cuda 1. 以前用OpenGL和DirectX API简介操作GPU,必须了解图形学的知识,直接操作GPU要考虑并发,原子操作等等,cuda架构为此专门设计。满足浮点运算,用裁剪后的指令集执行通用计算,不是仅限于执行图形计算,不仅可以任意读写内存,还可以访问共享内存。提供了许多功能加速计算,设计 阅读全文
posted @ 2018-10-12 20:33 demianzhang 阅读(837) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Action Recognition: 行为识别,视频分类,数据集为剪辑过的动作视频 Temporal Action Detection: 从未剪辑的视频,定位动作发生的区间,起始帧和终止帧并预测类别 难点 1: 边界不明确(助跑跳远,上篮,高尔夫挥杆) 2: 如何利用时序信息 3: 时序跨度大(A 阅读全文
posted @ 2018-10-10 19:40 demianzhang 阅读(1932) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://bluesmilery.github.io/blogs/a687003b/ https://blog.csdn.net/Maple2014/article/details/78574275 阅读全文
posted @ 2018-10-07 10:07 demianzhang 阅读(593) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2018-10-03 18:45 demianzhang 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Motivation 实现快速和准确地抽取出视频中的语义片段 Proposed Method -提出了TURN模型预测proposal并用temporal coordinate regression来校正proposal的边界 -通过复用unit feature来实现快速计算 主要步骤如下: Vid 阅读全文
posted @ 2018-09-28 20:07 demianzhang 阅读(1668) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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