Feature
C# new feature
https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-csharp-12/ https://www.i-programmer.info/news/84-database/16837-c-12-simplifies-syntax.html#google_vi ......
AMBA总线（5）—— AXI5新feature
前面博客《AMBA总线（3）—— AXI协议》大致过了一遍 AXI3 和 AXI4 协议，对于 AXI5 部分没有研究。本篇博客记录一下 AXI5 中的新 feature。 未完待续...... ......
fastjson2 JSONWriter.Feature介绍
JSONWriter.Feature介绍 FieldBased 基于字段反序列化，如果不配置，会默认基于public的field和getter方法序列化。配置后，会基于非static的field（包括private）做反序列化。 IgnoreNoneSerializable 序列化忽略非Serial ......
Feature map
Feature map（特征图） 在CNN的每个卷积层，数据以三维形式存在。可以看成是多个二维图片叠在一起，其中每一个称为一个feature map。 在输入层，如果是灰度图片，那就只有一个feature map；如果是彩色图片，一般是三个feature map（红绿蓝）。 在其他层，层与层之间会有 ......
Drug response prediction using graph representation learning and Laplacian feature selection
Drug response prediction using graph representation learning and Laplacian feature selection Minzhu Xie 1 2, Xiaowen Lei 3, Jianchen Zhong 3, Jianxing ......
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 ......
基于AI的架构优化：创新数据集构造法提升Feature envy坏味道检测与重构准确率
以Feature envy架构坏味道为例，利用一系列启发式规则和一个基于决策树的分类器，实现了一种基于真实数据的高质量重构数据集构造方法，并利用此方法构建的数据集将Feature envy架构坏味道的检测与重构准确率提升到业界SOTA水平。 ......
如何解决AttributeError: 'DictVectorizer' object has no attribute 'get_feature_names'
这个错误通常是因为 DictVectorizer 对象没有 get_feature_names 属性。这可能是因为你使用的 sklearn 版本过低，或者是因为你没有正确地导入 DictVectorizer 类。 要解决这个问题，你可以尝试升级 sklearn 版本，或者使用以下代码导入 DictV ......
A Learning Method for Feature Correspondence with Outliers读书笔记
A Learning Method for Feature Correspondence with Outliers 2022年 论文地址：A Learning Method for Feature Correspondence with Outliers | IEEE Conference Pub ......
SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks论文笔记
SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks 源码: github.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork 背景： 主要解决图像中点之间的对应关系。 主要方法： 上图为该方法的 ......
【论文阅读笔记】【OCR-文本检测】 Few Could Be Better Than All: Feature Sampling and Grouping for Scene Text Detection
CVPR 2022 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 一些基于 DETR 的方法在 ICDAR15, MLT17 等文字尺度变化范围较大的数据集上文本检测的效果不佳 DETR 运用的高层特征图难以捕捉小文字的特征，且会引入很多无关的背景噪声，增加了检测的困难程度 即使使用 DETR 的改进模 ......
[933] In ArcPy, how to get the geometry of a feature from a shapefile
In ArcPy, you can get the geometry of a feature from a shapefile using the SearchCursor or UpdateCursor and the SHAPE@ token to access the geometry of ......
openLayer移除Feature时报错
问题 在功能中，点击起点按钮则在地图中标记“起点”图标，当再次点击起点按钮时需要先清空之前的“起点”图标，再重新添加。 但此时控制台报错了： 错误代码： 在添加点之前，先执行了vectorSource.clear(),导致remove时，vectorSource.getFeatures()其实是空数 ......
Paper Reading: Sample and feature selecting based ensemble learning for imbalanced problems
为了克服现有集成方法的缺点，本文提出一种新的混合集成策略——样本和特征选择混合集成学习 SFSHEL。SFSHEL 考虑基于聚类的分层对大多数样本进行欠采样，并采用滑动窗口机制同时生成多样性的特征子集。然后将经过验证训练的权重分配给不同的基学习器，最后 SFSHEL 通过加权投票进行预测。SFSHE... ......
【Unity3D】Renderer Feature简介
1 3D 项目迁移到 URP 项目后出现的问题 3D 项目迁移至 URP 项目后，会出现很多渲染问题，如：材质显示异常、GL 渲染不显示、多 Pass 渲染异常、屏幕后处理异常等问题。下面将针对这些问题给出一些简单的解决方案。 URP 官方教程和 API 详见→Universal RP 文档 ......
[论文阅读] Exact Feature Distribution Matching for Arbitrary Style Transfer and Domain Generalization
Exact Feature Distribution Matching for Arbitrary Style Transfer and Domain Generalization 论文源码：https://github.com/YBZh/EFDM 1. Introduction 传统的特征分布匹配 ......
Fi-GNN: Modeling Feature Interactions via Graph Neural Networks for CTR Prediction
目录概Fi-GNN代码 Li Z., Cui Z., Wu S., Zhang X. and Wang L. Fi-GNN: Modeling feature interactions via graph neural networks for ctr prediction. CIKM, 2019. ......
java中的异步任务处理和Feature接口
简介 Java并发包提供了一套框架，大大简化了执行异步任务所需要的开发。框架引入了“执行服务”的概念，封装了任务执行的细节，对任务提交者而言，他可以关注任务本身，如提交任务、获取结果、取消任务。而不用关注任务执行的细节。 基本接口 ①Runnable和Callable: 表示要执行的任务 ②Exce ......
如何使用 TypeScript 的 module augmentation 技术增强 Spartacus Feature Library
module augmentation 技术是一种强大的 TypeScript 功能，它允许开发人员在不修改原始代码的情况下扩展现有模块的功能。这种技术在 Angular 生态系统中的应用尤为广泛，特别是在构建功能库和插件时，以确保代码的可维护性和可扩展性。 概述 Module augmentati ......
[881] Import symbology to a feature layer
Ref: Import symbology to a feature layer The implementation method is different from ArcGIS. The main difference is that tools are embedded in the top ......
feast 开源feature store
对于机器学习特征处理是一个比较重要，特征的质量会严重影响模型的质量，而且很多时候我们都是希望实时的特征数据feast 是一个开源的特征存储实现，包含了离线以及实时特征的存储以及获取（包含了sdk，可以进行特征的获取） 参考架构 包含的组件:registry： 对象存储，持久化特征，我们可以通过sdk ......
MySQL 切换数据库、用户卡死：“You can turn off this feature to get a quicker startup with -A“处理方法【转】
数据量很大的话，常规切换数据库会把里面所有的表遍历一遍，会很慢甚至是卡死。 解决方法：登录的时候直接在最后面加一个 -A 就行了。 [root@localhost ~]# "/usr/local/mysql-8.0.11/bin/mysql" -uroot -p123456 -A 实战演示：我演示的 ......
Paper Reading：ControlBurn-Feature Selection by Sparse Forests
针对存在大量相关特征时重要特征的影响被削弱的问题，本文设计了一种通过稀疏森林来消除相关偏差的特征选择算法 ControlBurn。首先使用套袋和提升等方法生成森林，然后通过一个平衡特征稀疏性和预测性能的组 LASSO 惩罚目标为每棵树选择稀疏权值，从而减少树的数量。与 Wrapper 特征选择方法不... ......
Paper Reading: A pareto-based ensemble of feature selection algorithms
本文将集成特征选择问题建模为具有两个目标的帕累托优化问题，提出一种类型的异构集成特征选择算法 PEFS。首先采用两种聚合方法对四种不同 FS 方法得到的结果进行组合，接着使用双目标优化来评估这些结果，最后根据非优势特征在双目标空间中的拥挤距离进行排序。该方法平衡了关联度和冗余性两种不同的 FS 方法... ......
git学习笔记（十一）：Feature分支
> 新旧更迭，不辞旧来迎新。 > 每添加一个新功能，最好新建一个feature分支在上边开发，完成后合并，最后删除这一分支。 所以正常操作就是新建分支，进入新分支，编写代码，提交代码，切回主分支，准备合并。 如果忽然这个功能不需要了，要如何销毁这一分支呢？ 直接使用git branch -d fea ......
Spartacus CMS Feature selector 的实现明细
有下面这段代码： ```typescript import { createFeatureSelector, MemoizedSelector } from '@ngrx/store'; import { CmsState, CMS_FEATURE, StateWithCms } from '../ ......
git的master、develop、feature分支分别是做什么用的？有什么区别和联系？
在Git版本控制系统中，master、develop和feature分支都是常用的分支类型，它们有不同的用途和特点。 master分支：master分支是Git默认的主分支，它包含了项目的稳定版本。通常，master分支用于发布正式版本，即经过测试和验证的可靠代码。一般情况下，不应该直接在maste ......
ORA-03001: Unimplemented Feature
一、创建主键添加online报错 ORA-03001: unimplemented feature 二、官网解决办法 ORA-03001: Unimplemented Feature When Adding Constraints With Online Clause from 19.11 (Doc ......
FOSTER：Feature Boosting and Compression for Class-Incremental Learning论文阅读笔记
## 摘要 先前的类增量学习方法要么难以在稳定性-可塑性之间取得较好的平衡，要么会带来较大的计算/存储开销。受gradient boosting的启发，作者提出了一种新型的两阶段学习范式FOSTER，以逐步适应目标模型和先前的集合模型之间的残差，使得该模型能够自适应地学习新的类别。具体来说，作者首先 ......
EulerNet Adaptive Feature Interaction Learning via Euler’s Formula for CTR Prediction
[TOC] > [Tian Z., Bai T., Zhao W., Wen J. and Cao Z. Eulernet: Adaptive feature interaction learning via euler’s formula for ctr prediction. SIGIR, 20 ......