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《Progressive Learning of Category-Consistent Multi-Granularity Features for Fine-Grained Visual Classification》阅读笔记
论文标题 《Progressive Learning of Category-Consistent Multi-Granularity Features for Fine-Grained Visual Classification》 细粒度视觉分类中类别一致多粒度特征的渐进学习 作者 Ruoyi D ......
C-Kermit AND C-Kermit for Android
C-Kermit for Android: http://github.com/tesneddon/cka cka - C-Kermit for Android This archive contains the source code for building C-Kermit for Andro ......
202312142321_《遍历 for customised data structure 》
function calculateAssembledSetsAndReturnSkus(suitComponents, inventory) { let componentCount = {}; let minComponent = {}; let result = {}; // Count co ......
PANE-GNN Unifying Positive and Negative Edges in Graph Neural Networks for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 目前利用GNN的推荐系统主要关注用户的正面反馈，而忽略了负面反馈提供的见解。于是我们提出了PANG- GNN，该模型将图神经网络的正面和负面边统一在一起。PANG-GNN首先将原始评分图根据正面和负面反馈划分为两个不同的二分图。接下来分别使用两个独立的嵌入，即感兴趣嵌入和无兴趣嵌入 ......
several top diagnostic tools available for trucks
Heavy-duty scan tools have become essential for commercial truck fleet operators and maintenance technicians. These tools provide detailed information ......
js (for in)和（for of)区别
for...in 语句以任意顺序迭代一个对象的除Symbol以外的可枚举属性，包括继承的可枚举属性。 for...of语句在可迭代对象（包括 Array，Map，Set，String，TypedArray，arguments 对象等等）上创建一个迭代循环，调用自定义迭代钩子，并为每个不同属性的值执行 ......
连接MySQL报错{"Authentication to host 'PC10103' for user 'root' using method 'sha256_password' failed with message: Access denied for user 'root'@'PC10103' (using password: YES)"}
连接MySQL报错{"Authentication to host 'PC10103' for user 'root' using method 'sha256_password' failed with message: Access denied for user 'root'@'PC10103 ......
改进了编排控制并增强了推理的可视性，Agents for Amazon Bedrock 现已上市
七月份的时候，我们推出了 Agents for Amazon Bedrock 预览版。如今，Agents for Amazon Bedrock 全面上市。 ......
软件测试/人工智能|解决Selenium中的异常问题：“error sending request for url”
前言 在使用Selenium自动化测试时，有时会遇到“error sending request for url”这样的异常。这个问题通常与Chrome浏览器驱动程序和网络请求相关。本文让我们来了解如何解决这个问题。 问题原因 这个异常通常出现在Selenium与Chrome浏览器交互时，可能由于网 ......
【论文阅读笔记】【多模态-Vision-Language Pretraining】 BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation
BLIP ICML 2022 (Spotlight) 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？写作背景是什么？ 问题： 在视觉-语言预训练（VLP）中，如何更加高效地利用充斥着噪声的海量图文对数据，提升预训练效果？ 如何设计模型，使得预训练后的模型在理解（understanding-based）任务 ......
The provided entity includes a relationship with an invalid value " is not a valid id for the relationship 'build' (ID: 80XXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX)
记录一下 IOS上传新包到app store提示 The provided entity includes a relationship with an invalid value " is not a valid id for the relationship 'build' (ID: 80XXX ......
MySQL ERROR:Access denied for user `root`@`localhost` (using password:YES)
背景 使用docker安装mysql5.7，容器显示正常启动，但始终本地或者远程都连接不上该数据库 定位原因 密码加密方式错误 解决方法 ......
python网站创建010：js中的（变量、数据类型、if语句、for循环）
JS：定义（全局变量）和（局部变量） <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>初识：JavaScript</title> <meta charset="UTF-8"> </head> <body> <script> // 定义全局变量：不用var，变量名建议用（驼峰 ......
我设置for循环后里面因为内嵌函数，然后里面加continue没用，提示不在循环
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【黑科技·鼓包】问了一个Python函数处理的问题，一起来看看吧。 代码如下： 代码还是有点长的。 二、实现过程 这里【隔壁😼山楂】给了一个指导，如下图所示： 并且还给出了一份示例代码，如下图所示： 后来粉丝照葫芦画瓢，顺利地解决了问 ......
【反转链表】while循环/递归
leetcode 206. 反转链表 题意：给定链表表头，反转链表，返回反转链表的表头 【循环】题解： head维护原链表当前节点，nHead维护反转链表的头节点，nHead置于head前一位，依次后移，直至head到链表尾结束。 双指针循环版本 /** * Definition for singl ......
UBUNTU 18.04.6编译linux内核make ARCH=arm menuconfig提示recipe for target ‘menuconfig’ failed
UBUNTU 18.04.6编译linux内核make ARCH=arm menuconfig提示recipe for target ‘menuconfig’ failed： 这是因为没有安装图形化 Kernel 配置工具。 要么安装libncurses5-dev库， 要么安装libncurses- ......
Day29 练习：打印三角形(For循环补充说明)
练习：打印三角形 package com.baixiaofan.struct; public class TestDemo01 { public static void main(String[] args) { //打印三角形 五行 /* for(表达式1;表达式2;表达式3){ 表达式4; } ......
simpread-Ubuntu 扩容磁盘、扩容内存_ubuntu 扩容 the file system can not be resized while i-CSDN 博客
原文地址 blog.csdn.net 参考：Ubuntu 磁盘扩容及启动问题整理 作者：一只青木呀 发布时间： 2020-12-08 10:42:19 网址：https://blog.csdn.net/weixin_45309916/article/details/110850358 也可参照正点原 ......
刷机过程之安装FastBoot驱动 解决fastboot waiting for any device问题
安装google的usb devices驱动即可 下载地址：https://developer.android.com/studio/run/win-usb?hl=zh-cn 安装教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/366904302 核心步骤 设备管理器 其他设备 -> ......
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 ......
A fast and simple algorithm for training neural probabilistic language models
目录概Noise contrastive estimation Mnih A. and Teh Y. W. A fast and simple algorithm for training neural probabilistic language models. ICML, 2012. 概 NCE ......
Day27 增强for循环
增强for循环 这里我们先只是见一面，做个了解，之后数组我们重点使用 Java5引入了一种主要用于数组或集合的增强型for循环。 Java 增强 for 循环语法格式如下： for（声明语句：表达式） { //代码句子 } 声明语句：声明新的局部变量，该变量的类型必须和数组元素的类型匹配。其作用 ......
select for update在springboot里实现分布式锁
// mapper，注意，这里的参数最好就是主键或者唯一键，否则产生的是表锁 @Select("<script> select* from foo where id = #{id} for update</script>") Foo selectForUpdateById(@Param("id") ......
day 03-1 Python基础-while 循环
day 03 Python基础 1. while 循环 1.1 循环语句的基本使用 # 示例1 （死循环） print ("开始") while True: print ("123") print ("567") #输出： 开始 123 123 ... # 示例 2 print ("开始") whi ......
【论文阅读笔记】【OCR-文本识别】 SEED: Semantics Enhanced Encoder-Decoder Framework for Scene Text Recognition
SEED CVPR 2020 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？写作背景是什么？ 问题： 如何利用全局的语义信息提高文本识别模型对低质量文本的鲁棒性和识别效果？ 背景： 以往的基于 encoder-decoder 的文本识别方法通常基于局部的视觉特征解码出文本，忽略了对单词显式的全局语义信息的 ......
Guardrails for Amazon Bedrock 基于具体使用案例与负责任 AI 政策实现定制式安全保障（预览版）
作为负责任的人工智能（AI）战略的一部分，您现在可以使用 Guardrails for Amazon Bedrock（预览版），实施专为您的用例和负责任的人工智能政策而定制的保障措施，以此促进用户与生成式人工智能应用程序之间的安全交互。 ......
mysql create store procedure for loops, and with parameters respectively
drop procedure if exists insert_into_t2_sp; DELIMITER // CREATE PROCEDURE insert_into_t2_sp() BEGIN DECLARE i INT DEFAULT 2; WHILE (i <= 1000000) DO I ......
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 ......
[论文阅读] A unified model for multi-class anomaly detection
A unified model for multi-class anomaly detection 1 Introduction 现有方法[6, 11, 25, 27, 48, 49, 52]建议为不同类别的对象训练单独的模型，就像图1c中的情况一样。然而，这种一类一模型的方案可能会消耗大量内存，尤 ......