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Matlab哈希代码-DCHM-CVPR2017：《Deep Cross-Modal Hashing》论文的源码

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简介：
这段简介描述的是CVPR 2017年会议上发表的《Deep Cross-Modal Hashing》论文的相关MATLAB实现代码，提供了一个深度跨模态哈希学习的有效框架。 该包包含论文《深度跨模式散列》（CVPR-2017）的源代码，作者为蒋庆元和李武俊。 我们建议您使用MATLAB版本来运行DCMH算法。如果您需要IAPRTC12数据集和NUS-WIDE数据集，请联系qyjiang24#gmail.com或liwujun#nju.edu.cn。

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  • Matlab哈希代码-DCHM-CVPR2017：《Deep Cross-Modal Hashing》论文的源码
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    这段简介描述的是CVPR 2017年会议上发表的《Deep Cross-Modal Hashing》论文的相关MATLAB实现代码，提供了一个深度跨模态哈希学习的有效框架。 该包包含论文《深度跨模式散列》（CVPR-2017）的源代码，作者为蒋庆元和李武俊。 我们建议您使用MATLAB版本来运行DCMH算法。如果您需要IAPRTC12数据集和NUS-WIDE数据集，请联系qyjiang24#gmail.com或liwujun#nju.edu.cn。
     
  • Deep-Cross-Modal-Hashing：在PyTorch中实现的深度学习交叉模态哈希
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    简介：Deep-Cross-Modal-Hashing是基于PyTorch框架的一种深度学习方法，用于实现高效的跨模态信息检索，通过生成紧凑的二进制码来表示不同类型的多媒体数据。 深层交叉模式哈希（torchcmh）是一个基于PyTorch构建的库，用于深度学习交叉模式哈希。 该库包含以下内容： - 数据可视化基线方法 - 多个数据读取API - 损失函数API 为了使用这个库，请先配置调用数据集。我已经整理了四个数据集（Mirflickr25k、Nus Wide、MS coco 和 IAPR TC-12），如果您需要这些数据集，可以在相应的数据集中下载mat文件和图像文件。 您可以创建自己的模型或利用现有的预训练模型进行使用。我们支持一些预训练的模型，请详细了解相关文档以获取更多信息。 所需依赖如下： - torch 0.1.8+ - pytorch 1.0.0+ - tqdm 4
     
  • Deep Knowledge Tracing论文代码
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    Deep Knowledge Tracing是一篇研究论文及其对应的源代码，致力于利用深度学习技术来追踪和预测学生在在线教育平台上的知识掌握情况。 《深度知识追踪（Deep Knowledge Tracing, DKT）：源码解析与教育建模实践》 在各个领域都展现出了强大的应用潜力的深度学习技术，在教育领域也得到了广泛应用。Deep Knowledge Tracing(DKT)就是利用深度学习改进学生的学习体验和教师的教学策略的研究之一。本段落将深入探讨DKT论文中的源代码实现，以及如何通过RNN（循环神经网络）对学生的学习过程进行建模。 DKT的核心目标是理解学生在学习过程中对不同概念的理解程度，这被称为“知识状态”。通过对在线学习平台上学生的交互行为（如完成习题、提交答案等）进行分析，DKT能够预测学生未来解答新问题的能力。这种预测能力对于个性化教学和推荐合适的学习资源至关重要。 DeepKnowledgeTracing-master压缩包中通常包含以下关键文件： 1. 数据集：用于训练和测试模型的数据存储在data目录下，这些数据包含了学生的答题历史记录。 2. 模型实现：在model目录中的Python代码实现了DKT模型，使用RNN来捕捉学生知识状态的变化。常用的RNN单元包括LSTM（长短期记忆网络）或GRU（门控循环单元），它们可以有效处理长期依赖问题并避免传统RNN的梯度消失问题。 3. 训练与评估脚本：train.py和evaluate.py等脚本负责模型的训练、验证及测试工作。 4. 配置文件：在config.py中定义了模型参数和实验设置。 DKT的核心是通过RNN捕捉序列数据中的长期依赖关系。输入为学生的历史答题记录，输出则是对学生未来表现的预测。经过训练阶段的学习后，该模型能够逐步掌握每个学生对各个知识点的理解程度，并据此预测他们在未见过的问题上的表现情况。评估时，则利用验证集或测试集来衡量模型性能。 除了RNN外，DKT还可以与其他深度学习架构结合使用，例如Transformer或者BERT等更先进的模型以提高预测准确性及鲁棒性。此外，研究者们还在探索增加如学生情绪状态、学习时间等因素的考量方式来更好地理解整个学习过程。 总之，通过应用深度学习技术进行理解和预测学生的学习进展，DKT为教育建模提供了实用工具，并帮助教育工作者设计更有效的教学策略。随着数据和算法的进步，在未来DKT有望在教育领域发挥更大的作用。
     
  • 哈希函数的代码
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    这段代码实现了一个简单的哈希函数，用于将输入数据映射为固定大小的数据值。适用于基础数据结构和算法学习。 在大学课程的数据结构学习过程中，涉及到使用C语言编写代码来设定哈希函数H(key) = key MOD 11（表长为11）。根据给定的关键字序列，需采用线性探测再散列的方法解决冲突，并建立相应的哈希表存储结构。然后展示该哈希表的内容，并能够通过输入任意关键字判断其是否存在于哈希表中。
     
  • Python中HMAC哈希算法的源代码
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    该文介绍了Python编程语言中的HMAC哈希算法，并提供了源代码解析，帮助读者理解其实现原理及应用场景。 HMAC散列算法的Python源代码可以用于生成消息认证码，确保数据完整性和真实性。实现这一功能通常需要使用Python的标准库`hashlib`以及相关的模块来创建特定类型的哈希函数，并结合密钥进行操作以产生安全的消息验证值。此过程涉及选择合适的哈希算法（如SHA-256），然后利用HMAC构造器初始化，最后通过更新和计算方法完成编码流程。
     
  • vhashing: 实现Nießmer Voxel哈希方法的哈希表 - 源码
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    简介：vhashing是实现Nießmer Voxel哈希算法的开源代码库，适用于快速空间划分和查询。该源码为开发者提供了高效的三维数据索引解决方案。 重新实现Nießmer的体素散列方法以使其更加简洁，并尽可能地使用推力类/功能。有关用法，请参考tests/voxelblocks.cu文件。 当在内核调用中使用哈希表时，应采用以下形式： ```__global__ void kernel(int3 *keys, VoxelBlock *values, int n, vhashing::HashTableBase bm) { ``` 这样可以确保不会复制不需要的thrust::*_vector结构。 在主机代码部分，请使用下列之一： - HashTable<..., host_memspace>: 在基础代码中使用host_vector - HashTable<..., device_mem>: 用于设备内存操作
     
  • C++中SHA-256哈希算法的源代码
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    这段源代码提供了在C++编程语言环境下实现SHA-256哈希函数的具体方法和步骤，适用于需要数据完整性验证或安全散列值生成的应用场景。 仅适用于学习用途 使用平台：80x86 语言：C/C++ 具体流程请参考维基百科上的SHA家族条目。
     
  • 深层草图哈希源代码 (DeepSketchHashing).zip
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    深层草图哈希源代码(DeepSketchHashing) 是一个基于深度学习技术的项目，旨在通过神经网络模型实现对草图图像的独特编码和高效检索。该代码库提供了构建、训练及评估草图哈希模型所需的一切资源。 DeepSketchHashing 是一个用于重现我们论文关键结果的库，该论文名为“深草图哈希：基于快速手绘草图的图像检索”。作者包括李文、阳、阳、Yuming 和 Xianglong 刘。此研究在 CVPR 2017 的聚光灯部分展示。