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Adaptive Sparse Pairwise Loss for Object Re-Identification
https://blog.csdn.net/amusi1994/article/details/130037400 triplet loss中需要计算每个样本之间的距离，从而计算出loss，作者认为同一类的某些样本可能存在有害的信息，所以不应该将所有样本都用于计算loss。作者提出的SP loss中 ......
A Robust Method for Electrical Equipment Infrared and Visible Image Registration读书笔记
A Robust Method for Electrical Equipment Infrared and Visible Image Registration -2022 主要方法：（跟上一篇方法很像） 该论文主要由三部分构成：Radiation-invariant transform，LoFTR ......
模板渲染成标签还是原封不动的字符串 标签（for，for ... empty，if，with，csrf_token）
模板渲染成标签还是原封不动的字符串: # xss攻击：是什么，如何预防？django已经处理了xss攻击，它的处理原理是什么 from django.utils.safestring import mark_safelink1 = '<a href="https://www.baidu.com">点 ......
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 ......
界面组件Telerik UI for WinForms中文教程 - 创建明暗模式的桌面应用
黑暗模式现在在很多应用程序中都挺常见的，但如何在桌面应用程序中实现它呢？这很简单，本文将为大家介绍如何使用一个类和命令行调用来实现！ Telerik UI for WinForms拥有适用Windows Forms的110多个令人惊叹的UI控件。所有的UI for WinForms控件都具有完整的主 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Learn from Relational Correlations and Periodic Events for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：国防科技大学 摘要： 之前模型存在的问题：未能利用快照内结构信息的关系之间的语义相关性与快照间时间交互沿时间轴的周期性时间模式。 本文的工作：提出了一种新的推理模型（RPC）；它通过两个新的通信单元，即关系通信单元(RCU)和周期通信单元(PCU)，充分挖掘关 ......
ARM微处理器概述
ARM-Advanced RISC Machines ARM-公司成立于英国剑桥,主要出售芯片设计技术的授权。 应用领域 工业控制领域 作为32的RISC架构 无线通信领域 高性能和低成本 网络应用 ADSL芯片正逐步获得竞争优势 ARM在语音及视频处理上进行了优化,也对DSP的应用领域提出了挑战。 ......
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： ......
filerun docker方式安装(debian arm64, tinkerboard2s类似树莓派)
启动mysql docker run -p 3366:3306 --name mysql57 --privileged=true -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=12345 -v /mnt/docker/varlibmysql:/var/lib/mysql -d liupeng0518 ......
for循环、for in循环和forEach循环
当然，以下是for循环、for in循环和forEach循环在JavaScript中的基本用法示例： for循环： javascript // 打印数字0到4 for (let i = 0; i <= 4; i++) { console.log(i); } 在上述示例中，我们使用for循环从0开始， ......
【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 ......
mysql无法登陆，报错ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES) ，登陆不上
问题描述 在使用命令行登录 MySQL 时出现了下述问题： 出错原因 using password: NO：表示输入没有输入密码就尝试登陆了 using password: YES：表示输入了密码，但密码错误 解决方案：修改密码 1.修改mysql配置文件my.cnf 。 在 [mysqld] 增加 ......
ARM处理器的发展史
ARM ARM（Advanced RISC Machines）处理器的发展历史可以追溯到上世纪80年代。以下是ARM处理器的一些关键发展阶段： 创立与初期发展（1983-1990）： ARM公司成立于1983年，最初是由Acorn Computers、Apple和VLSI Technology等公司 ......
[Flink] Flink(CDC/SQL)Job在启动时，报“ConnectException: Error reading MySQL variables: Access denied for user 'xxxx '@'xxxx' (using password: YES)”（1个空格引发的"乌龙"）
1 问题描述 1.1 基本信息 所属环境：CN-PT 问题时间：2023-11-21 所属程序: Flink Job(XXXPT_dimDeviceLogEventRi) 作业类型： Flink SQL Job 数据流 : 业务MySQL ==> Flink Job( Flink Cdc Conne ......
Educational Codeforces Round 99 (Rated for Div. 2)
https://codeforces.com/contest/1455 很久没有vp了，感觉思维又僵化了 A题直接看样例，直接猜是长度。 B题首先如果是 \(x=\frac{n(n+1)}{2}\)，那么就是n 否则如果\(x=\frac{n(n+1)}{2}+y\)，分成两类 y=n，ans=n+ ......
Educational Codeforces Round 156 (Rated for Div. 2) ABCD
Educational Codeforces Round 156 (Rated for Div. 2) ABCD A. Sum of Three 题意：给定正整数 \(n\)，判断是否存在正整数 \(a\)，\(b\)，\(c\) 满足： \(a+b+c=n\)。 \(a\)，\(b\)，\(c\) ......
PageNotFound : No mapping for GET /favicon.ico
解决方法： import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springfra ......
【略读论文|时序知识图谱补全】DREAM: Adaptive Reinforcement Learning based on Attention Mechanism for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：苏州大学计算机科学与技术学院，澳大利亚昆士兰布里斯班大学信息技术与电气工程学院，Griffith大学金海岸信息通信技术学院 摘要： 原因：现在的时序知识图谱推理方法无法生成显式推理路径，缺乏可解释性。 方法迁移：由于强化学习 (RL) 用于传统知识图谱上的多跳 ......
Gartner 魔力象限：全生命周期 API 管理 2023 (Gartner Magic Quadrant for Full Life Cycle API Management 2023)
Gartner 魔力象限：全生命周期 API 管理 2023 Gartner Magic Quadrant for Full Life Cycle API Management 2023 请访问原文链接：https://sysin.org/blog/gartner-magic-quadrant-ap ......
Init ubuntu for cpp dev
sudo apt update;sudo apt upgrade -y; wget https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb; sudo dpkg -i google-chrome-stable ......
select...for update，表锁？行锁？间隙锁？
大家好呀，我是楼仔。 对于这个问题，我 4 年前就专门研究过，最近看到网上很多相关的文章，要么总结得不全，要么存在很多问题。 感觉有必要自己写一篇，一方面对网上的知识进行纠偏，另一方面也想全面总结一下这块知识，方便大家学习。 这篇文章应该是全网总结最全的，如果有发现比我这篇写得更好，更全，一定要私我 ......
问题解决：在eclipse中SpringBoot启动报Cannot determine embedded database driver class for database type NONE
原因：yml文件被移除不能扫描到 解决方法： 右键项目属性打开构建路径 选择resouces所在的文件夹将排除中的东西给移除 完成解决问题 ......
79元国产ARM+DSP平台FFT实测分享
T113-i国产ARM+DSP架构介绍 创龙科技SOM-TLT113是一款基于国产全志T113-i双核ARM Cortex-A7 + HiFi4 DSP + 玄铁C906 RISC-V异构多核处理器设计的全国产工业核心板，国产化率100%。核心板一片起含税就仅售79元，-40℃~ + 85℃真工业级 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Adaptive Path-Memory Network for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：IJCAI，时间：2023，学校：1 中国科学院计算机网络信息中心，北京 2中国科学院大学，北京 3 澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室，澳门 4 香港科技大学(广州)，广州 5 佛罗里达大学计算机科学系，奥兰多 摘要： 提出一种新的具有TKG关联特征的体系结构建模方法，即自适应路径-记忆网 ......
神经网络入门篇：神经网络的梯度下降（Gradient descent for neural networks）
神经网络的梯度下降 在这篇博客中，讲的是实现反向传播或者说梯度下降算法的方程组 单隐层神经网络会有\(W^{[1]}\)，\(b^{[1]}\)，\(W^{[2]}\)，\(b^{[2]}\)这些参数，还有个\(n_x\)表示输入特征的个数，\(n^{[1]}\)表示隐藏单元个数，\(n^{[2]} ......
python:第二十六章:for循环
一，for语句: 1,语法: for index in range(n): # 循环体代码 index : 用来依次接收可迭代对象中的元素的变量名range()函数:负责返回整数序列 流程图: 二，例子 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 ......
for 和 else搭配一起用
在python中，for循环可以跟着一个else进行逻辑处理，for循环正常结束则执行else，break结束的话，不执行else。 1. 2. 3.使用了break 4. ......
x86架构平台安装模拟arm架构系统
最近工作中需要给 ARM 架构的服务器安装 Python 的 Conda 开发环境，而且服务器不能连接外网。手动安装有些繁琐，最方便的方式是在另一台相同配置的机器上安装好，然后将环境整体打包上传到服务器。 但是我手头的电脑都是 x86 架构，在不购买云服务器的情况下，怎样才能弄一台 ARM 的机器呢 ......
Optimized Content Caching and User Association for Edge Computing in Densely Deployed Heterogeneous Networks论文阅读
目录Optimized Content Caching and User Association for Edge Computing in Densely Deployed Heterogeneous Networks1、问题背景贡献点：2、系统建模及问题公式化系统建模问题公式化联合内容缓存和用户 ......