class-incremental compression incremental boosting
鸿蒙开发 ERROR: Failed to find the incremental input file: C:\Users\admin\.ohos\config\auto_debug_MyApplication2_com.example.myapplication2_2850086000448618441.cer.
如图 我把项目拷贝到另一台机器报的错误，发现是签名的问题， 修改签名 操作如下： DevEco Studio 点击File ——》Project Structure——》Project ——》Signing Configs 选择 Automatically generate signature 自动 ......
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 ......
C++利用boost捕捉coredump信息
背景 一个C++节点，希望再coredump的时候打印调用堆栈信息而不是直接给出core文件。 实现 使用boost::stacktrace::stacktrace()展示调用栈，依靠signal进行捕捉。 代码 #include <iostream> #include <string> #incl ......
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 ......
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 ......
【CGAL】VS-Boost-Qt-CGAL的版本和变量
VS-Boost-Qt-CGAL的版本 引言 原因：因为Boost、Qt creator、VS是CGAL的高度依赖库或环境，所以要注意版本一定要适配。 故障：Cmake编译出现bug，因为msvc版本CGAL最后测试出现bug，因路径不对输出白纸页面。 一、VS 先确定VS版本，才能对应下载合适的C ......
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 ......
boost beast http::read 一直阻塞不返回,问题解决, 使用parser对象的skip(true) 来解决
用beast 作为客户端发送http请求后读web服务端返回的数据，遇到了http::read 或http::async_read一直阻塞着，不返回，直到连接过期后被强制网络断开后read函数才返回。 看了官方文档，文档里这么描述的，read要一直等到end_of_stream时才回退出阻塞状态。也 ......
Windows + MinGW-W64 Boost程序库 环境配置踩坑指南
Windows + MinGW-W64 Boost程序库 环境配置踩坑指南 本文仅在博客园由aquawius发布，请在转载注明本链接，我这里就不写开源协议了，总之盗文章的马没了就完了。 0x00 关于MinGW-W64的安装 你可以自己选择， 我使用的来自github的w64devkit, 这个工具 ......
Windows + MinGW-W64 Boost程序库 环境配置踩坑指南
Windows + MinGW-W64 Boost程序库 环境配置踩坑指南 0x00 关于MinGW-W64的安装 你可以自己选择， 我使用的来自github的w64devkit, 这个工具内置了比较多的小工具，在linux中有许多工具windows用不了，w64devkit里边就有提供(甚至包括v ......
如何使用Boost库
参考文章：https://blog.csdn.net/qq_36666115/article/details/131015894 1）安装开发者工具 我们需要工具从其源代码构建 Boost 库，这里是获取所需库的命令： sudo apt-get install build-essential g++ ......
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 ......
Boost库学习之boost::bind
Purpose boost::bind 是 boost 库中一个很有用的函数模板,它提供了比 std::bind1st 和 std::bind2nd 更通用更强大的绑定机制。 boost::bind 的主要作用是: 将函数或函数对象与其参数绑定,生成一个新的可调用对象。 允许绑定函数的部分参数,生成 ......
什么是 ISR（Incremental Static Regeneration）
ISR（Incremental Static Regeneration）是一种Web前端开发中的静态网页生成技术。它是Next.js框架引入的一项功能，旨在改进静态站点的性能和用户体验。在了解ISR之前，我们需要先了解几个相关的概念。 静态网页生成（Static Site Generation） 静 ......
Class-Incremental Learning with Generative Classifiers(CVPR2021W)
前置知识：VAE（可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/348498294） Motivation 之前的方法通常使用判别式分类器，对条件分布\(p(y|\textbf{x})\)进行建模（classifier+softmax+ce）。其问题在于分类器会偏向最新学的类别， ......
boost asio在linux接收不到255.255.255.255的应答
echo 0 > /proc/sys/net/ipv4/conf/all/rp_filter echo 0 > /proc/sys/net/ipv4/conf/eth0/rp_filter https://stackoverflow.com/questions/47829979/how-to-rec ......
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（ ......
C++ Boost库
《C++ Boost库》 1. Preface cxmsc 2. Boost库编译 解压boost源码压缩目录 Windows平台下，打开cmd，运行脚本bootstrap.bat脚本 生成b2.exe文件 boost需要通b2.exe来自动编译源码；在编译之前，需要指定一些列参数: 首先可通过-- ......
buck-boost公式推导
转载： 手撕Buck！Buck公式推导过程_buck电路输出电压公式_硬件工程师炼成之路的博客-CSDN博客 手撕Boost！Boost公式推导及实验验证-CSDN博客 ......
C++ Boost 异步网络编程基础
Boost库为C++提供了强大的支持，尤其在多线程和网络编程方面。其中，Boost.Asio库是一个基于前摄器设计模式的库，用于实现高并发和网络相关的开发。Boost.Asio核心类是`io_service`，它相当于前摄模式下的`Proactor`角色。所有的IO操作都需要通过`io_servic... ......
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 ......
基于Boost.Asio实现端口映射器
Boost.Asio 是一个功能强大的 C++ 库，用于异步编程和网络编程，它提供了跨平台的异步 `I/O` 操作。在这篇文章中，我们将深入分析一个使用 `Boost.Asio` 实现的简单端口映射服务器，该服务器能够将本地端口的数据包转发到指定的远程服务器上。端口映射通常用于将一个网络端口上的流量... ......
R语言集成模型：提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24148 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于集成模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 特别是在经济学/计量经济学中，建模者不相信他们的模型能反映现实。比如：收益率曲线并不遵循三因素的Nelson-Siegel模型，股票与其相关 ......
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 ......
C++ Boost 实现异步端口扫描器
端口扫描是一种用于识别目标系统上哪些网络端口处于开放、关闭或监听状态的网络活动。在计算机网络中，端口是一个虚拟的通信端点，用于在计算机之间传输数据。每个端口都关联着特定类型的网络服务或应用程序。端口扫描通常是网络管理员、安全专业人员或黑客用来评估网络安全的一种方法。通过扫描目标系统的端口，可以了解系... ......
linux系统多版本boost共存
因为几个库都用到boost,但是各个库依赖的boost最低版本不一样 安装boost1.71 tar -zxvf boost_1_71_0.tar.gz && cd boost_1_71_0su - root./bootstrap.sh --with-libraries=all./b2./b2 in ......
linux系统多版本boost库共存
因为几个库都用到boost,但是各个库依赖的boost最低版本不一样 安装boost1.71 tar -zxvf boost_1_71_0.tar.gz && cd boost_1_71_0 su - root ./bootstrap.sh --with-libraries=all ./b2 ./b ......
Conditional Probability Models for Deep Image Compression
\(\quad\)在自编码器中使用深度网络已成为有前途的研究方向，这种学习网络有两个挑战： 处理量化与控制reconstruction error (distortion) entropy (rate) of the latent image representation之间的权衡（rate都用熵表 ......
compress压缩模块功能测试
功能介绍 产生随机测试文本或者进行功能验证 功能验证指通过分别通过verilog与python打印压缩后序列，进行文本比对。 python代码 import sys import random import argparse str_line = '' def huffmancode(RG_type ......
../include/types.hh:16:43: fatal error: boost/archive/text_oarchive.hpp: No such file or directory
001、make编译报错如下：../include/types.hh:16:43: fatal error: boost/archive/text_oarchive.hpp: No such file or directory 002、 ......