本文简要介绍2021年5月被Pattern Recognition录用论文“Stroke constrained attention network for online handwritten mathematical expression recognition”的主要工作。该论文是2019年发表在ICDAR上的文章[1]的升级版，本文以笔画为建模单位，提出了 Stroke Constrained Attention Network (SCAN)，该模型可以被用于单模态（在线/离线）和多模态公式识别上，在CROHME数据集上的实验证明，该模型取得了SOTA的效果。
说这个名字大家可能陌生，说妈咪说大家应该就知道了，咱也是经常看他们发布的科普视频，非常不错。与公式编辑器不同，这个公式识别模块需要登陆之后才能使用，大家按照提示登陆即可。以下是咱的一个测试图示：
提到数学公式识别，相信大家第一时间肯定能想到神器Mathpix，虽然它很好用很好用很好用，但是价格着实有点贵。虽然Mathpix也提供了接口方便调用，但需要支付绑定费用，价格也从1美元涨到了20美元。
伴随着技术的进步，以前应用App才能接决的问题，都可以在 嗑盐人常用公式编辑器 分享一个在线latex公式编辑器 https://latex.91maths.com https://mathpix.
写论文、做学术研究时，想必大家都希望有一款编辑神器，尤其是遇到超级多的图表和公式需要编辑时更是如此。在众多的公式编辑器中，我们就不得不提 Mathpix Snip，这款数学公式识别神器只需要截个图，公式自动转化为 LaTex 代码表达式。
欢迎转发 点赞 收藏 留言 ? 01 MathType 一款强大的数学公式编辑器 推荐指数:⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 写论文的时候 最烦的就是插入公式！ office自带的公式编辑内容太少 推荐一款优秀
Zotero作为一款协助科研工作者收集、管理以及引用研究资源的免费软件，如今已被广泛使用。此篇使用说明主要分享引用研究资源功能，其中研究资源可以包括期刊、书籍等各类文献和网页、图片等。欢迎所有共同学习使用的朋友提供批评意见或补充使用经验。
就“在表A里标记出表B也有的数据”这个问题来说，如果通过函数来解决非常简单，但是，在日常工作中，这个种方法也许还有些可以改进的地方。
国标/行业标准所描述的功能点估算规范，既有IFPUG ，也有 NESMA，二者在流程和规则上，大部分是相同的，主要差异是：
LaTeX 是一种标记语言(或者，如 官方网站 所述，“用于高质量排版的文档准备系统”) 用于创建精彩的论文和演示文稿。你在职业生涯中阅读的几乎所有论文都是使用 LaTeX 编写的。那么，让我们看看它是如何工作的！
它揭示了表面看似无关的数学领域之间的深层联系，是数学界的伟大奇观之一。而这也指出了数学之美的另一个组成部分：数学模式必须在某种角度上是有趣的。
本文介绍一篇由港中文发表于ICLR-2020的论文《Mutual Mean-Teaching: Pseudo Label Refinery for Unsupervised Domain Adaptation on Person Re-identification》[1]，其旨在解决更实际的开放集无监督领域自适应问题，所谓开放集指预先无法获知目标域所含的类别。这项工作在多个行人重识别任务上验证其有效性，精度显著地超过最先进技术13%-18%，大幅度逼近有监督学习性能。这也是ICLR收录的第一篇行人重识别任务相关的论文，代码和模型均已公开。
同时我自己搭建了一个博客，其中一个模块是我常用的软件或者工具，后续还会陆续更新。地址是：https://flyinglsj.github.io
自由能原理(FEP)为生物如何感知和与环境相互作用提供了一个雄心勃勃的理论(弗里斯顿，2009年，2010年)。FEP假设，为了使一个主体在时变的环境条件下存在(并持续)，它必须在主体的内部(“生成”)环境观察模型下最小化自由能泛函(Friston等人，2006)。
第一次打美赛就用了latex，比赛前刷了各种博客，学习了1天就上场。美赛期间全程扮演不同角色，就是打杂的，大家都是第一次参加，都很累，不过我是最累的，两天两夜没睡。建模，编程，latex写论文全程参与。用latex写论文真的是太爽了，闲着也是闲着，不如把latex好好学习下，方便以后建模比赛提高速度。总结下其他博主的笔记
---- 距Kaldi语音识别理论与实践课上线已经过去了两个月，本课程作为语音识别领域的敲门砖，受到同学们的力荐。鉴于kaldi在行业上越趋普及，但仍有许多AI语音爱好者及小白无法掌握和入门而被劝退，为促进产学研的快速发展，助力AI语音落地，帮助更多的同学了解Kaldi语音识别的相关知识，语音之家工匠学堂现将《Kaldi语音识别理论与实践》免费开放！ 本课程为2022年秋季正在更新的与时俱进的实战课程，由清华大学语音识别实验室讲师教研教学，如果你想独立构造一套基础的语音识别系统， 或者你是一名零基础的语音
Urlgot 是一个不可多得的在线视频下载网站，功能非常强大。 它支持的视频平台非常全面，几乎支持所有的主流视频平台；它的使用方法非常简单，直接复制你要下载的视频链接到网址的输入框，网站就可以自动识别视频内容，下载视频。
paper：Deriving time-averaged active inference from control principles
作者 | 侯雷平、苏传捷、朱红垒 责编 | 何永灿 近年来，机器学习在搜索、广告、推荐等领域取得了非常突出的成果，成为最引人注目的技术热点之一。微博也在机器学习方面做了广泛的探索，其中在推荐领域，将机器学习技术应用于微博最主要的产品之一——热门微博，并取得了显著的效果提升。 热门微博推荐系统介绍 热门微博业务场景 热门微博是基于微博原生内容的个性化兴趣阅读产品。提供最新最热优质内容阅读服务，更好地保障用户阅读效率和质量，同时达到激励微博上内容作者更好的创作和推广内容。 热门微博的推荐系统主要面临以下两点挑
快速功能点度量方法是由北京软件造价评估技术创新联盟依据国际ISO标准提出的一种软件规模度量方法，可采用预估功能点和估算功能点进行软件项目规模的估算和测量。 使用快速功能点度量方法估算软件项目规模的过程可分为6步。 第1步：确定应用类型。 A、 新开发：识别所有新增功能。 B、 增强开发：识别变化功能；包括新增、修改及删除。 C、 已有系统计数：识别最终交付功能。 第2步：识别系统边界。 从用户视角出发，根据软件项目范围来明确系统边界，划分后的内、外部系统一般都可独立运行。通常情况下，产品型研发组织按照产品架构划分居多，项目型研发组织按照项目划分居多。 第3步：识别功能点计数项。 功能点计数项分为数据功能和交易功能2大类，具体包括以下5个： a)内部逻辑文件（Internal Logical File，ILF，简称内部数据） 软件内部需要维护（如增删改查）的数据。 b)外部接口文件（External Interface File，EIF，简称外部接口） 在其它系统中维护但本软件需要调用的数据。 c)外部输入（External Input，EI） 向软件输入数据或发送指令。 d)外部输出（External Output，EO） 软件向使用者或其它系统输出的数据或发送的指令。 e)外部查询（External Query，EQ） EQ指使用软件进行的简单查询。 数据功能代表系统提供给用户的满足系统内部和外部数据需求的功能，分为内部逻辑文件（ILF）、外部接口文件（EIF）两类。 交易功能代表提供给用户的处理数据的功能，每一个交易功能都是一个完整的基本过程，一个基本过程应该是业务上的原子操作，并产生基本的业务价值，基本过程必然穿越系统边界，基本过程分为EI、EO和EQ类。 项目早期（如甲方预算）通常采用预估功能点方法，只需要识别ILF/EIF。 在项目中期（如技术方案、立项、项目计划）通常采用估算功能点方法，需要识别ILF/EIF/EI/EO/EQ。 在项目中后期（如需求分析、变更、项目决算）可采用详细功能点方法。 第4步：调整计数项复杂度。 A、 估算功能点方法。 识别5类基本功能组件的功能点数，并根据复杂度决定取值后计算见表5.2。未来可根据组织实际数据进行校正。 B、 数据功能、交易功能的复杂度。 RET（记录元素类型）：在一个ILF/EIF内，用户可以识别的数据元素组。一个数据库表或文件对应一个RET。RET取值大致对应逻辑文件的实体个数。 DET（数据元素类型）：用户可识别的且不重复的字段。对应于表或文件的字段，取值大致对应逻辑文件的用户可见数据项个数（数据功能），或者用户界面输入输出数据项，取值大致对应基本过程访问用户可见字段数（交易功能）。 第5步：确定GSC因子。 标准功能点方法：14个通用系统特征分别赋值。包括数据通讯、分布式处理、性能、高使用强度的配置、事务频度、在线数据输入、终端用户效率、在线更新、复杂处理、可重用性、易安装性、易操作性、多点运行、易变更。 调整范围在0.65－1.35之间。 第6步：计算调整后的功能点。 计算公式：AFP＝UFP*VAF 以上６个步骤便是使用快速功能点度量方法估算软件项目规模的完整过程。
uTools是一个非常强大的生产力工具箱软件，它自由集成了丰富的插件，可以快速匹配场景功能，用完即走。快捷键Alt+Space可以快速呼出搜索框，可以快速打开这些工具。单击鼠标中键可以呼出快捷面板，面板里面有各种常用的小工具，让你的电脑操作更有效率，快速解决问题。
背景：随着数据量的不断积累，海量时序信息的处理需求日益凸显。作为时间序列数据分析中的重要任务之一，时间序列分类应用广泛且多样。时间序列分类旨在赋予序列某个离散标记。传统特征提取算法使用时间序列中的统计信息作为分类的依据。近年来，基于深度学习的时序分类取得了较大进展。基于端到端的特征提取方式，深度学习可以避免繁琐的人工特征设计。如何对时间序列中进行有效的分类,从繁芜丛杂的数据集中将具有某种特定形态的序列归属到同一个集合，对于学术研究及工业应用具有重要意义。
在之前开发聊天机器人的文章里，我们讲解了如何使用在线工具LUIS (https://luis.ai) 开发Chat bot的自然语言理解模型。 在构造问题解决型机器人的前提之下，我们需要对用户用自然语言输入的问题进行意图判断和实体抽取。这两个功能是LUIS都可以做到的。 但如果不借助现成的工具，自己实现这两个功能，该如何做呢？今天，我们先来讲第一部分：意图识别。 分类问题 意图识别的目的是判断用户发送给聊天机器人的语句表达了TA的何种意图（intent）。 因为是问题解决型机器人，所能够回答的问题有限，
这段时间里，我一直在尝试将open_nsfw加入到手机，给手机浏览器增加色情图片检测功能，这个分阶段进行，在前面的几篇文章中，都谈到了这方面的尝试：
机器学习是当今科技领域的巨头之一，理解其基础理论对于成功应用该技术至关重要。本文将深入探讨机器学习的核心概念，为读者提供详细的解释和数学公式，同时通过实际的Python代码示例演示如何将这些理论付诸实践，以全方位、深入浅出的方式引领初学者迈入机器学习的世界。
国内快速下载链接：Releases · xushengfeng/eSearch · fastgit
我们之前有出过一些和概率相关的问题。我讲过，用计算机程序来解编程题有个很有意思的思路，就是暴力解法。就是利用电脑的计算能力，去模拟大量的情况（甚至所有情况），得出统计数据。这种方法虽然从数学角度来说不是绝对和精确的，但可以很方便地应付很多需求，以及作为计算结果的辅助验证。
这两天需要做一个支持读写微软办公软件的功能模块.最底下会说下自己下一步的想法,我先找了PhpSpreadheet这个第三方的扩展包,功能很完善,是一个纯PHP编写的库,看了官方文档,目前支持XLS,XML,XLSX,ODS,SLK,Gnumeric,CSV以及HTML.
2020 年 12 月 17 日，回形针工作室上新了一款新产品——「一个人工智能的诞生」互动教学视频[2]，因为从高中开始就接触了 MOOC，对在线教育这块儿一直很感兴趣，所以第一时间就跟进体验了了一下他们的体验课——「识别数字」[3]。
文章：Multi-Session, Localization-oriented and Lightweight LiDAR Mapping Using Semantic Lines and Planes
前两天推送了一期Windows装机免费好用软件推荐 效果非常好, 但上一次的篇幅较短, 没有把好用的软件推荐完, 所以这次做个第二期
常见的支持markdown编辑器的有typora，vs code，atom，sublime等。这些也都是十分好用的应用程序。今天来分享一个开源的markdown编辑器。editor.md
在数学的世界里，想要对「一个未经证实的猜想」进行完整的证明，往往需要天赋、直觉和经验的结合，即使是数学家也很难解释自己的发现过程。
在我们最新版本的在线编辑器中现已提供高级表单、SmartArt 图形插入、增强密码保护和公式计算、幻灯片特殊粘贴项等多项功能。继续阅读以了解所有更新。
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基于深度学习的算法在图像和视频识别任务中取得了广泛的应用和突破性的进展。从图像分类问题到行人重识别问题，深度学习方法相比传统方法表现出极大的优势。与行人重识别问题紧密相关的是行人的多目标跟踪问题。
该图片由Coffee Bean在Pixabay上发布 受到公众号「曾少贤」的启发，自己也整理了一些我在生活中经常使用到的在线网站，涉及的领域有图片、设计、文档、编程、学习等方面，这里分享出来，希望可以
近年来，随着深度学习在CV领域的广泛应用，人脸识别领域也得到了巨大的发展。在深度学习中，通过多层网络的连接，能够学习到图像的特征表示，那么两张人脸的图像，是不是可以通过深度学习判别其是否是相同的人呢？Google在2015年提出了人脸识别系统FaceNet[1]，可以直接将人脸图像映射到欧式空间中，空间中的距离直接代表了人脸的相似度。最终，FaceNet在LFW数据集上，准确率为0.9963，在YouTube Faces DB数据集上，准确率为0.9512。FaceNet的主要优化点是：
命名实体识别NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要的地位。
哈喽，大家好，今天我将和你一起研读CV领域中一篇2021 CVPR的论文《SiamMOT: Siamese Multi-Object Tracking》，该篇论文由Amazon亚马逊研究团队发布。我将按照论文内容格式，给大家梳理论文中每一部分的内容精华。闲言少叙，我们进入正题：
前言： 在面试的时候，经常遇到有应聘者说自己的职业规划是向性能测试工程师发展。对此说一下我的看法，希望对刚接触性能测试的同行有所帮助。 其实真正做过性能测试的都知道，平时遇到的性能测试需求大都比较简单，只要掌握一门性能测试工具的使用基本就能完成任务。那么掌握一种性能测试工具一般用多长时间呢？ 以loadrunner为例，大约5-10个小时我就可以教会一个稍微有点性能测试基础的人上手使用——换句话说，把十个小时就能达成的目标作为职业发展方向，是不是要求太低了点呢？而且，多数小公司都不做性能测试，只有规
美团点评作为国内最大的生活服务平台，业务种类涉及食、住、行、玩、乐等领域，致力于让大家吃得更好，活得更好，有数亿用户以及丰富的用户行为。随着业务的飞速发展，美团点评的用户和商户数在快速增长。在这样的背景下，通过对推荐算法的优化，可以更好的给用户提供感兴趣的内容，帮用户更快速方便的找到所求。我们目标是根据用户的兴趣及行为，向用户推荐感兴趣的内容，打造一个高精准性、高丰富度且让用户感到欣喜的推荐系统。为了达到这个目的，我们在不停的尝试将新的算法、新的技术进引入到现有的框架中。 1. 引言 自2012年Image
Microsoft Edge是由微软开发的一款网页浏览器，致力于提供一个现代化、高效率、安全可靠的网络浏览器，以满足用户对于网络浏览的各种需求。
本文的重点将介绍传统算法框架中语言理解模块的意图与槽位的联合模型。
2020年度第一批项目申报指南建议》，从中可以看到主要发展方向和当前技术水平，本文尝试分析其中脉络，供参考。指南原文下载见文末。
人工智能头条早先发布的文章《用 Python 构建 NLP Pipeline，从思路到具体代码，这篇文章一次性都讲到了》，是基于英文来举例的。
感受野（Receptive Field），指的是神经网络中神经元“看到的”输入区域，在卷积神经网络中，feature map上某个元素的计算受输入图像上某个区域的影响，这个区域即该元素的感受野。
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