complete compress at_agc 034
AT_agc054_c 题解
题意 给定 \(k\) 和一个排列 \(P'\)，问有多少个排列 \(P\) 以最少步数交换相邻两个元素来进行收敛，最终的排列可能是 \(P'\)，一个排列是收敛的当且仅当对于每一个数，在该数前且比这个数大的数的个数不超过 \(k\) 个。 思路 考虑正向的让一个排列收敛，我们设在第 \(i\) 个 ......
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 ......
Uninstall or delete MariaDB completely for re-installation
I am new to this forum so pse forgive me if I am asking a question which already has been answered. But I have searched extensively whithout finding a ......
Kafka消费端抛出异常Offset commit cannot be completed since the consumer is not part of an active group for auto partition assignment; it is likely that the consumer was kicked out of the group的解决方案
总结/朱季谦 在一次测试Kafka通过consumer.subscribe()指定偏移量Offset消费过程中，因为设置参数不当，出现了一个异常提示—— [2024-01-04 16:06:32.552][ERROR][main][org.apache.kafka.clients.consumer. ......
AGC034F 题解
FWT 入门题，很适合我这样的蒟蒻。 首先我们可以轻松的根据转移条件写出来一个优美的函数 \(T(i)=1+\sum_{j\oplus k=i}a_kT(j)\)，边界为 \(T(0)=0\)。 这个方程属于转移带环的 DP，处理方法一般是高斯消元，在这道题里会 T 飞。 但是我们又注意到后边是一个 ......
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 ......
初中英语优秀范文100篇-034My Room-我的房间
PDF格式公众号回复关键字:SHCZFW034 记忆树 1 We live in a three-room flat. 翻译 我们住在一个三居室的公寓。 简化记忆 公寓 句子结构 主语（We）：表示句子中的主体，即说话者本人和听话者。 谓语（live）：表示主体所进行的动作或状态，这里是“居住”的意 ......
Completions接入
一、文档 https://platform.openai.com/docs/api-reference/completions 二、调用 curl https://api.openai.com/v1/completions \ -H "Content-Type: application/json" ......
Completions接入
一、文档 https://platform.openai.com/docs/api-reference/completions 二、调用 curl https://api.openai.com/v1/completions \ -H "Content-Type: application/json" ......
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 ......
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 ......
Completions - "wait for completion" barrier APIs 【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/scheduler/completion.html Completions - "wait for completion" barrier APIs 介绍： 如果您有一个或多个线程必须等待某些内核活动达到某个点或特定状态，完成 ......
python Thread ThreadPoolExecutor,as_completed
import threading from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed,wait import time # # def task(name): # print('task: %s'%name) local_da ......
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（ ......
[ABC321E] Complete Binary Tree
思路：第一次先把往后距离为 $k$ 的点算出来，然后再每次往前走一个，考虑 $k-i$ 的情况。（具体见代码注释）。 代码： ```cpp#include <bits/stdc++.h>using namespace std;// headint sum[100],head=0;int n,x,k; ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Tucker Decomposition with Frequency Attention for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：ACL，时间：2023，学校：北京航空航天大学，多伦多大学 关键词：基于张量分解；频率注意力；正则化 摘要： 之前基于张量分解的TKGC模型存在仅独立考虑一种关系与一个时间戳的组合，忽略了嵌入的全局性质的问题。 本文的方法：一种频率注意力（FA）模型来捕获一个关系与整个时间戳之间的全局时间依赖 ......
springBoot项目启动卡在Root WebApplicationContext: initialization completed... （非DEBUG断点问题）
通过源码启动排查发现，初始化连接池时创建了200次，通过配置文件中将initialSize值改为10，启动时间从1分钟变为了3秒。 ......
聪明办法学python-task034
python要点 conda  注释 单行注释以#开头 多行注释可以用多个 # ......
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 ......
ZYNQ_Target-Recognition Project complete
ZYNQ_Target-Recognition 描述：实现了一个卷积神经网络加速器，成功搭载Yolov3tiny。配合摄像头采集+显示器回显环路，构建了一个高性能实时目标识别与检测系统。 实现方式： Verilog实现卷积加速器的设计， C语言实现Zynq PS端的开发， Python实现神经网络的 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Hierarchical Self-Atention Embedding for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：WWW，时间：2023，学校：东北大学计算机与通信工程学院 摘要： 目前TKGC模型存在的问题：只考虑实体或关系的结构信息，而忽略了整个TKG的结构信息。此外，它们中的大多数通常将时间戳视为一般特征，不能利用时间戳的潜在时间序列信息。 本文的方法：一种基于自注意机制和历时嵌入技术的分层自注意嵌 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Logic and Commonsense-Guided Temporal Knowledge Graph Completion
会议：AAAI，时间：2023，学校：北京航空航天大学 文中谓词可以视为关系。 以往的TKG补全(TKGC)方法不能同时表示事件的时效性和因果关系。为了应对这些问题，作者提出了一个逻辑和尝试引导嵌入模型（LCGE ），从常识的角度共同学习涉及事件的及时性和因果关系的时间敏感表示，以及事件的时间无关表 ......
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 ......
AT_agc057_e 题解
AT_agc057_e [0] 约定 \(r_i = \sum\limits_{j = 1}^{m}[A_{i,j}\le k]\) \(r^{'}_i = \sum\limits_{j = 1}^{m}[B_{i,j}\le k]\) \(c_j = \sum\limits_{i = 1}^{n} ......
ALSA Compress-Offload API
概述 从 ALSA API 的早期开始，它就被定义为支持 PCM，或考虑到了 IEC61937 等固定比特率的载荷。参数和返回值以帧计算是常态，这使得扩展已有的 API 以支持压缩数据流充满挑战。 最近这些年，音频数字信号处理器 (DSP) 常常被集成进片上系统 (SoC) 设计中，且 DSPs 也 ......
AT_agc034_e Complete Compress
原题链接 这里是用 set 实现的换根 DP，时间复杂度 \(O(n\log n)\)。 记 \(siz_x,g_x,f_x\) 分别为 \(x\) 及其子树中有多少个关键点，所有关键点到 \(x\) 的距离和，将关键点尽可能两两向上合并后到 \(x\) 的距离和（我愿意理解为是将 \(g_x\) ......