checkerboard compression efficient context
SHARPNESS-AWARE MINIMIZATION FOR EFFICIENTLY IMPROVING GENERALIZATION论文阅读笔记
Intro 在训练集上最小化损失很可能导致泛化性低，因为当今模型的过参数化会导致training loss的landscape异常复杂且非凸，包含很多local/global minima，因此优化器的选择至关重要。loss landscape的几何性质（特别是minima的flatness）与泛化 ......
CF1523C Compression and Expansion
前言 多测不清零，亲人两行泪。 题意 对于一个空的数字串，有两种操作： 删除末尾的 \(n\) 个 \((n \ge 0)\) 元素，并将修改后数字串的最后一个元素加一； 在数字串末尾添加一个数字 \(1\)。 输入 \(n\) 个元素，表示第 \(n\) 次操作后数字串末尾的元素。 思路 首先考虑 ......
Warning: [antd: Modal] Static function can not consume context like dynamic theme. Please use 'App' component instead.
react 的model.confirm报错，它意味着你在使用动态主题（Dynamic Theme）时不能在静态函数中使用上下文，需要使用contextHolder const [modal, contextHolder] = Modal.useModal(); React.useEffect(() ......
QARV: Quantization-Aware ResNet VAE for Lossy Image Compression
目录简介创新之处模型结构实验结果 什么是Quantization-Aware量化感知？ 简介 该文章基于VAE提出一种新的有损图像压缩方法，起名叫quantization-aware ResNet VAE (QARV). 这种方法集成了测试时间量化和量化感知训练，没有它就无法进行熵编码？ 除此之外还 ......
LocPatcH An efficient long-read hybrid error correction algorithm based on local pHMM
该文档主要介绍了一种基于装配的方法和概率隐藏马尔科夫模型 (pHMM) 用于纠正长读序列的错误。文档详细描述了对酵母数据进行实验的结果、纠正方法的拓扑结构以及实验设置和数据集。 这种基于装配的纠正方法相对于直接纠正存在哪些优势？ pHMM 的拓扑结构是怎样的？ 在实验中使用了什么样的数据集？ 提示： ......
FLAC: Federated Learning with Autoencoder Compression and Convergence Guarantee-2022
目的：减少通信量(成本)，例如VGGNet架构具有大约1.38亿个参数（4264 Mb） 方法：具有自动编码器压缩（Autoencoder Compression）且具有收敛保证（Convergence Guarantee）；利用冗余信息（the redundant information）和FL的 ......
react Hooks+Context 实现响应式布局
1. 创建文件 viewportContext.tsx import React from "react"; const defaultValue = { width: window.innerWidth } const viewportContext = React.createContext(d ......
DBus.server服务启动报错->"/etc/selinux/*/contexts/dbus_contexts": No such file or directory
系统启动后很多使用dbus1的命令没法使用，查看日志发现dbus.service没有启动，并伴随下面报错： Failed to start message bus: Failed to open "/etc/selinux/targeted/contexts/dbus_contexts": No s ......
CF1901E Compressed Tree 题解
原题链接：CF1901E，树形 dp + 神奇分类讨论。 很容易想到树形 dp。难点在于如何转移以及统计答案，需要大量分讨。 父亲（及其以上）和自己组成连通块，不缩。(只保留自己并且往上传递) 连通块中只有自己一个（记录答案） 一个儿子和自己组成连通块，且自己作为根节点，不和父亲收缩（记录答案） 一 ......
UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery
UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery * Authors: [[Libo Wang]], [[Rui Li]], [[ ......
Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network
Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network * Authors: [[Wenzhe Shi]], [[Jose Caballer ......
Context Prior for Scene Segmentation带上下文先验的分割
Context Prior for Scene Segmentation * Authors: [[Changqian Yu]], [[Jingbo Wang]], [[Changxin Gao]], [[Gang Yu]], [[Chunhua Shen]], [[Nong Sang]] DOI: ......
Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection on Drone Images
Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection on Drone Images * Authors: [[Bowei Du]], [[Yecheng ......
GCGP：Global Context and Geometric Priors for Effective Non-Local Self-Attention加入了上下文信息和几何先验的注意力
Global Context and Geometric Priors for Effective Non-Local Self-Attention * Authors: [[Woo S]] 初读印象 comment:: （GCGP）提出了一个新的关系推理模块，它包含了一个上下文化的对角矩阵和二维相 ......
High-Efficiency Lossy Image Coding Through Adaptive Neighborhood Information Aggregation
目录简介创新点内容Entropy Coding Using Multistage Context Model模型结构残差邻域注意力块Residual Neighborhood Attention Block RNAB激活函数 高斯误差线性单元激活函数GELU并行解码 简介 创新点 Integrate ......
Spring Boot 2.6.1 nested exception is org.springframework.context.ApplicationContextException: Unable to start ServletWebServerApplicationContext due to missing ServletWebServerFactor
org.springframework.context.ApplicationContextException: Unable to start web server; nested exception is org.springframework.context.ApplicationContex ......
spring xml配置文件之context:annotation-config
我们一般在含有Spring的项目中，可能会看到配置项中包含这个配置节点context:annotation-config。 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/sche ......
The Devil Is in the Details: Window-based Attention for Image Compression
目录简介 简介 基于CNN的模型的一个主要缺点是 cNN结构不是为捕捉局部冗余而设计的，尤其是非重复纹理，这严重影响了重建质量。受视觉转换器（ViT）和Swin Transformer最新进展的启发，我们发现将局部感知注意机制与全局相关特征学习相结合可以满足图像压缩的期望。 介绍了一种更简单有效的基 ......
页面静态化——Django中Template和Context模块的使用方法
1.Template和Context的导入 from django.template import Template, Context 2.生成静态页面 ——在后端调用模板语法生成HTML页面，并保存到指定路径 2.1 我们想生成一个前端页面，代码如下 后端视图层传入的对象： user_data = ......
Golang - context.TODO()和context.Background()的区别
context.Background()：上下文的默认值（创建上下文的默认起点），这个函数返回一个空context，返回值就是根节点，这只能用于最高等级（在main函数、初始化或顶级请求处理中），因为所有其他的上下文都应该从它衍生（Derived）出来 context.TODO()：通常用作占位符或 ......
CF1901E Compressed Tree（树dp）
Problem 题目地址 Solution 来自fcy大佬的思路 记 \(f_u\) 表示假定以 \(u\) 为根的子树，在压缩后，（子树内的某一个点（包括 \(u\)））可以向外（除\(u\)为根的子树外所以点的集合）连一条边时的最大 \(sum\)。换言之，我们把树拆成 以\(u\)为根的子树（ ......
Learning Auxiliary Monocular Contexts Helps Monocular 3D Object Detection (5)
Qualitative Results如下图所示: ......
go 上下文：context.Context
go 上下文：context.Context 原创 孟斯特 孟斯特 2023-11-17 08:30 发表于北京 收录于合集#Golang92个 Go语言中的上下文（Context）是一种用于在 Goroutines 之间传递取消信号、截止时间和其他请求范围值的标准方式。context 包提供了 C ......
VARIATIONAL IMAGE COMPRESSION WITH A SCALE HYPERPRIOR
abstruct 描述了一个变分自编码器的端到端图像压缩模型。这个模型结合了超先验来捕获潜在表示的空间依赖性，这种超先验涉及到了边信息。并且改模型与底层的自编码器结合联合训练一个复杂的先验。 introduction 熵编码依赖于编码器和解码器都知道的量化表示的先验概率模型（熵模型）。这种压缩潜在表 ......
Joint Autoregressive and Hierarchical Priors for Learned Image Compression
abstruct 最近的图像压缩模型基于自编码器，学习近似可逆的映射（从像素到量化的可逆表示），这些与熵模型（潜在表示的先验）结合，可以与标准算术编码算法一起使用产生压缩比特流。与简单的全因子先验相比，分层熵模型可以利用更多潜变量中的结构，从而在保存端到端优化的同时提高压缩性能。众所周知，自回归模型 ......
org.springframework.context.ApplicationContextException: Failed to start bean ‘documentationPluginsB
错误信息 org.springframework.context.ApplicationContextException: Failed to start bean 'documentationPluginsBootstrapper'; nested exception is java.lang.N ......
解决问题：Unable to start embedded container; nested exception is java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.catalina.Context.addServletMapping(Ljava/l
因为有重复的jar 原因：springboot有自己的tomcat运行环境我们又在构件路径中添加了tomcat 解决方法：把项目构件路径中的tomcat给移除 ......
【HFSS】仿真时radiation efficiency（辐射效率）大于1
 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2603751/20... ......
go使用context.withtimtout取消一个超时操作
3 使用context.WithTimeout： package mainimport ("context""fmt""time")func main() {timeout := 5 * time.Secondctx, cancel := context.WithTimeout(context.Ba ......