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[论文速览] Randomized Quantization@ A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning
Pre title: Randomized Quantization: A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning accepted: ICCV 2023 paper: https://arxiv.org/abs ......
2023ICCV_Feature Modulation Transformer: Cross-Refinement of Global Representation via High-Frequency Prior for Image Super-Resolution
一. Motivation 1. transformer的工作主要集中在设计transformer块以获得全局信息，而忽略了合并高频先验的潜力 2. 关于频率对性能的影响的详细分析有限（Additionally, there is limited detailed analysis of the i ......
CF1846E2 Rudolf and Snowflakes (hard version) 题解
题意： \(T\) \((\)\(1\) \(\le\) \(T\) \(\le\) \(10^4\)\()\) 组询问：是否存在一个满 \(k\) (\(k\) \(\ge\) \(2\)\()\) 叉树节点数恰好为 \(n\) \((\)\(1\) \(\le\) \(n\) \(\le\) \ ......
D2. Xor-Subsequence (hard version)
D2. Xor-Subsequence (hard version) It is the hard version of the problem. The only difference is that in this version $a_i \le 10^9$. You are given an ......
CA-TCC: 半监督时间序列分类的自监督对比表征学习《Self-supervised Contrastive Representation Learning for Semi-supervised Time-Series Classification》(时间序列、时序表征、时间和上下文对比、对比学习、自监督学习、半监督学习、TS-TCC的扩展版)
现在是2023年11月27日，10:48，今天把这篇论文看了。 论文：Self-supervised Contrastive Representation Learning for Semi-supervised Time-Series Classification GitHub：https://g ......
lua self使用例子
local funcs = {} function funcs:callMe() local tt = self.name --值为hello print(tt) end f = funcs["callMe"] -- 调用方法1： f({name = “hello"}) -- 调用方法2: loca ......
什么是 SAP ABAP Cross Customizing Client
Cross Customizing Client（CCC）是SAP系统中的一个重要概念，它允许在不同的客户端（Client）之间共享和传输自定义的配置数据。在SAP中，客户端是系统中的独立实体，用于在同一系统中区分不同的业务场景或测试环境。Cross Customizing Client的主要目的是 ......
全新Self-RAG框架亮相，自适应检索增强助力超越ChatGPT与Llama2，提升事实性与引用准确性
全新Self-RAG框架亮相，自适应检索增强助力超越ChatGPT与Llama2，提升事实性与引用准确性 1. 基本思想 大型语言模型（LLMs）具有出色的能力，但由于完全依赖其内部的参数化知识，它们经常产生包含事实错误的回答，尤其在长尾知识中。 为了解决这一问题，之前的研究人员提出了检索增强生成（ ......
论文阅读笔记：Revisiting Prototypical Network for Cross Domain Few-Shot Learning
标题：重新审视用于跨领域少样本学习的原型网络 研究背景： 问题背景：原型网络是一种流行的小样本学习方法， 其网络简单而直观，对于小样本学习问题有着较好的表现，尤其是在图像分类等领域。 存在问题：然而，当推广到跨领域的少样本分类任务时，其性能出现了大幅度下降，这严重限制了原型网络的实用性。 研究动机： ......
【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 ......
T399750 Cell kingdom（Hard) 题解
Link T399750 Cell kingdom（Hard) Qustion 第一天产生 \(1\) 个细胞，之后的每一天，一个细胞都会分裂成 \(8\) 个和自己一样的细胞，每个细胞在第三天都会自爆并且带走当天产生的 \(6\) 个细胞，求第 \(x\) 天有多少细胞 Solution 我们设 ......
HTTP 响应字段 strict-origin-when-cross-origin 的含义介绍
Referrer Policy 是一个 HTTP 响应头部字段，用于控制浏览器在发送跳转请求时，将当前页面的 URL 信息如何包含在 Referer 首部字段中。Referrer Policy 的值可以设置为不同的策略，其中 "strict-origin-when-cross-origin" 是一种 ......
米尔AM62x核心板，高配价低，AM335x升级首选
AM335x是TI经典的工业MPU，它引领了一个时代，即工业市场从MCU向MPU演进，帮助产业界从Arm9迅速迁移至高性能Cortex-A8处理器。随着工业4.0的发展，HMI人机交互、工业工控、医疗等领域的应用面临迫切的升级需求，AM62x处理器作为TI Sitara™产品线新一代MPU产品，相比 ......
题解 P7972【[KSN2021] Self Permutation】
怎么其他两篇题解都是 \(O(n\log n)\) 的，来发一个 \(O(n)\) 做法，当考前复习了。 对原序列建出小根笛卡尔树，节点编号与原序列中的下标相同。记 \(T_u\) 表示以 \(u\) 为根的子树，\(lc(u),rc(u)\) 分别表示 \(u\) 的左儿子和右儿子。 设 \(f_ ......
在Java中实现跨域（Cross-Origin Resource Sharing, CORS）
在Java中实现跨域（Cross-Origin Resource Sharing, CORS）主要涉及到在服务器端设置HTTP响应头，以允许来自不同源的客户端请求。下面是一些常用的方法来实现跨域： 1. Servlet过滤器 你可以创建一个过滤器（Filter）来添加必要的HTTP头。这种方法适用于 ......
基于时间频率一致性对时间序列进行自监督对比预训练《Self-Supervised Contrastive Pre-Training for Time Series via Time-Frequency Consistency》(时序、时频一致性、对比学习)
2023年11月10日，今天看一篇论文，现在17:34，说实话，想摆烂休息，不想看，可还是要看，拴Q。 论文：Self-Supervised Contrastive Pre-Training for Time Series via Time-Frequency Consistency 或者是：Sel ......
CF1542E2 Abnormal Permutation Pairs (hard version) 题解
怎么会有这么离谱的题目啊。 【模板】前缀和优化 dp。 思路 考虑一个基本的东西。 由于要求字典序的限制。 我们可以枚举最长公共前缀计算。 考虑如何求长度为 \(i\) 的排列有 \(j\) 个逆序对的数量。 设 \(dp_{i,j}\)。 \[dp_{i,j}=\sum_{k=0}^{i-1}dp ......
【Azure APIM】APIM Self-Hosted网关中，添加网关日志以记录请求头信息(Request Header / Response Header)
问题描述 在APIM Gateway 日志中， 对于发送到APIM Host的请求，只记录了一些常规的URL, Status, Time, IP等信息。关于请求Header， Body中的信息，因为隐私保护的原因，默认没有记录。 [Info] 2023-11-16T06:19:28.482 [Gat ......
Passable Paths (hard version)
先写正常写法： 我的评价是，后面的分讨我直接树剖拿下。 我觉得这样分讨方便一点。 lca(u,v)=v（或者u，反证就是一条链的形状），那么 lca(u,i)==i，保证i在链上。 然后还有Y字形路径，lca(u,v)=t，则lca(u,i)=i且d[i]>=d[t]。 统一起来就是 \(lca(u ......
CF1450C2 Errich-Tac-Toe (Hard Version)
思路 实际上，如果你会简单版本，那么困难版本也没有那么难了。 同样考虑构造一种通解，如下， 红色的格子改为 X，绿色的格子改为 O，就是一种通解，同样的，这样改可能会超过棋子总数的 \(\frac 1 3\)。 将方案整体向上挪一格和两格可以得到一共三种通解，这三种通解需要改的棋子总数就是棋盘上的棋 ......
Sql Server中Cross Apply关键字的使用
Sql Server中Cross Apply关键字的使用 前言 在写一个业务的时候，有1列数据如下： 车牌号 湘A00001/湘G00001 湘A00002/湘G00002 湘A00003/湘G00003/湘A8888888 湘A00004/湘G00004/湘A00001 我的查询条件也是车牌号，我 ......
Fight Hard for Ecological Protection and Governance of the Yellow River to Address the Water Contamination
1.Effective measure aimed at addressing the water contamination: We will fight hard for ecological protection and governance of the Yellow River. We w ......
Self-Attention公式解释
Transformer的注意力机制被广泛应用于自然语言处理（NLP）领域中，它主要用于解决序列到序列的模型中长距离依赖问题。 长距离依赖问题 举个例子，考虑这个句子： “The cat, which was very hungry, finally found its food in the kit ......
cf1856E2. PermuTree (hard version)（bitset+二进制优化背包+开不同大小bitset）
https://codeforces.com/contest/1856/problem/E2 结论是显然的，关键是有一些科技在里面 bitset+二进制优化 具体分析可以参考https://codeforces.com/blog/entry/98663 简而言之就是可以通过\(O(\frac{C\s ......
cf1582F2. Korney Korneevich and XOR (hard version)（暴力优化）
cf1582F2 对于每种数可以维护一个列表v[x]，表示到当前位置，最后一个数小于等于x，能够取到的值，对于当前的数ai，我们可以用v[ai]中的值x与ai异或，来更新v[ai+1],v[ai+2]后面的值。 然后就是有两个优化，每次我们更新完后，都对v[a[i]]清空，因为只有两个相同数之间的数 ......
CF1644D Cross Coloring
CF1644D Cross Coloring 题意: 在一个 \(n\) 行 \(m\) 列的网格里执行 \(q\) 次操作，每次操作在 \(k\) 种颜色中 (没有初始颜色) 选择一种给第 \(x_i\) 行和第 \(y_i\) 列染色且覆盖原有颜色，问最终染色方案数 做法: 因为后染的色会覆盖先 ......
CF1868B2 Candy Party (Hard Version) 题解
Problem - 1868B2 - Codeforces Candy Party (Hard Version) - 洛谷 相信大家已经看过 Simple Version ，这题和上题不同之处就在于如果 \(b_i = 2^x\) ，他可以被分解成 \(2^x\) 或 \(2^{x+1}-2^x\) ......
《CF1889C2 Doremy's Drying Plan (Hard Version)》 解题报告
考场上不会做。 如果考虑删掉哪些区间实际上不太可做。正难则反，转化贡献，考虑哪些点可以有贡献。 显然一个点如果可能有贡献，那么当且仅当覆盖它的区间 \(\le K\) 个。 于是我们记一个状态 \(f_{i,j}\) 表示前 \(i\) 个点中， \(i\) 是最后一个贡献的点，已经删除了 \(j\ ......
CF1889C2 Doremy's Drying Plan (Hard Version) 题解
Description 有 \(n\) 个点和 \(m\) 条线段，你可以选择 \(k\) 条线段删除，最大化未被线段覆盖的点的数量，输出最大值，\(n, m \le 2 \times 10^5, k \le \min(m, 10)\) Solution 一道比较好玩的 dp 题。建议评级紫。 单独 ......
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Error loading wikitext data raise NotImplementedError(f"Loading a dataset cached in a {type(self._fs).name} is not supported.") QA I was trying to loa ......