论文阅读——MP-Former
文章浏览阅读618次，点赞10次，收藏3次。去噪训练的关键思想是将带噪声的GT坐标与可学习查询并行地送到Transformer解码器中，并训练模型去噪和恢复GT边框坐标。MPFormer去噪训练的思想从DN-DETR来，改进的mask2former模型。MPformer送入class embeddings作为查询，给每层解码层送入GT masks作为attention masks，然后让模型重建类别和masks。作者把mask2former看做一个掩码不断精细化的过程，一层的预测作为下一层的attention masks。
On the Spectral Bias of Neural Networks论文阅读
文章浏览阅读1.1k次，点赞19次，收藏12次。众所周知，过度参数化的深度神经网络(DNNs)是一种表达能力极强的函数，它甚至可以以100%的训练精度记忆随机数据。这就提出了一个问题，为什么他们不能轻易地对真实数据进行拟合呢。为了回答这个问题，研究人员使用傅里叶分析来研究深层网络。他们证明了具有有限权值(或训练有限步长)的深度网络天生偏向于表示输入空间上的平滑函数。具体地说，深度ReLU网络函数的特定频率分量(k)的衰减速度至少与O(k^2)一样快，宽度和深度分别以多项式和指数的方式帮助建模更高的频率。
03、全文检索 -- Solr -- Solr 身份验证配置（给 Solr 启动身份验证、添加用户、删除用户）
文章浏览阅读3.3k次，点赞22次，收藏20次。全文检索 -- Solr -- Solr 身份验证配置（给 Solr 启动身份验证、添加用户、删除用户）
实例分割论文阅读之：FCN：《Fully Convolutional Networks for Semantica Segmentation》
文章浏览阅读1k次，点赞18次，收藏19次。卷积网络是强大的视觉模型，可以产生特征层次结构。我们证明，经过端到端、像素到像素训练的卷积网络本身超过了语义分割的最新技术。我们的主要见解是构建“全卷积”网络，该网络接受任意大小的输入并通过有效的推理和学习产生相应大小的输出。我们定义并详细介绍了全卷积网络的空间，解释了它们在空间密集预测任务中的应用，并与先前的模型建立了联系。我们将当代分类网络（AlexNet [20]、VGG 网络 [31] 和 GoogLeNet [32]）改编为完全卷积网络，并通过微调 [3] 将其学习到的表示转移到分割任务。
论文阅读-通过云特征增强的深度学习预测云工作负载转折点
文章浏览阅读689次，点赞7次，收藏10次。云工作负载转折点要么是代表工作负载压力的局部峰值点，要么是代表资源浪费的局部谷值点。预测这些关键点对于向系统管理者发出警告、采取预防措施以实现高资源利用率、服务质量（QoS）和投资收益至关重要。现有研究主要只关注于工作负载未来点值的预测，而没有考虑基于趋势的转折点预测。此外，在预测过程中最关键的挑战之一是，传统的趋势预测方法在金融和工业领域等方面虽然取得了成功，但它们表示云特征的能力较弱，这意味着它们无法描述高度变化的云工作负载时间序列。本文提出了一种基于云特征增强的深度学习的新型云工作负载转折点预测方法。
基于Linux的HTTP代理服务器搭建与配置实战
文章浏览阅读512次，点赞8次，收藏8次。在数字化世界中，HTTP代理服务器扮演着至关重要的角色，它们能够帮助我们管理网络请求、提高访问速度，甚至在某些情况下还能保护我们的隐私。而Linux系统，凭借其强大的功能和灵活性，成为了搭建HTTP代理服务器的理想选择。这些软件各有特点，比如Squid功能全面、易于配置，Varnish则更侧重于缓存和性能优化，而Nginx则可以作为反向代理和负载均衡器使用。现在，你可以根据自己的需求进行进一步的配置和优化，享受代理服务器带来的便利和高效。定期清理Squid的缓存文件，以避免占用过多的磁盘空间。
论文阅读-GROUP：一种聚焦于工作负载组行为的端到端多步预测方法
文章浏览阅读1k次，点赞12次，收藏18次。首先，我们为云原生应用程序定义工作负载组行为。假设容器 ci 的原始工作负载数据序列从 t0 到 tN是。为了识别容器的工作负载组行为，我们将每个容器的工作负载特征建模为包含以下四个组成部分，这些部分代表了每个容器的数据、趋势、季节和细节方面的工作负载变化。数据分量D 表示工作负载系列的原始数据值，直接描述工作负载的数据变化关系。趋势分量T 表示工作负载系列的长期活动，排除季节和不规则影响，并可以近似表示原始工作负载系列。季节分量S 指定定期发生的模式，由至少一个或多个间隔组成。
thinkphp6入门（18）-- 中间件中除了handle函数，还可以有其它函数吗
文章浏览阅读794次，点赞9次，收藏7次。方法外，还可以定义其他方法。这些额外的方法可以用于执行中间件中的不同逻辑，但是只有。这样的设计可以使中间件代码更加模块化，提高代码的可读性和可维护性。方法是中间件的主入口点，负责接收请求和返回响应。其他方法则可以用于辅助性的操作。请注意，虽然你可以定义其他方法，但是中间件的核心逻辑通常应该在。方法是中间件的入口点，其他方法则需要在。在ThinkPHP 6的中间件中，除了。是一个自定义的方法，可以在。
ShardingSphere 5.x 系列【3】分库分表中间件技术选型
文章浏览阅读608次。在使用分库分表时，已经有成熟的开源解决方案，接下来我们进行相关技术选型。首先MyCat不考虑，被吹的太过，基本属于没人维护状态，听说该项目现在只是用来引流，加群付费，营销卖课。Vitess国外开源，生态良好，更新频繁，但是只支持MySql，对于现在国内某些有数据库要求的产品来说，不太友好。不是大型公司开源类的，不用考虑，现在经济形势这么差，谁也说不好能走多久，而且大部分都是给商用引流。大厂开源类的，不用考虑，基本都是他们不玩了，然后拿出来乐呵乐呵的。所以最后，只有一个选择，就是，背靠Apache。
数据采集接口分类：数据采集、数据的采集有哪些?
文章浏览阅读714次，点赞9次，收藏9次。比如我们要让机器学习认知汽车，我们直接给机器一个汽车的图片它是无法识别的，我们必须对汽车图片进行标注打上标签注明“这是一个汽车”，当机器获得大量打上标签的汽车图片进行学习之后，我们再给机器一个汽车的图片，机器就能知道这是一个汽车了。采集类项目一般不会通过平台进行大部分都是在线下进行，使用工具也比较多样，常见的类型有语音采集，视频采集，人脸采集，采集的数据一般都会进行清洗后才能投入使用。数据标注的类型非常多，比如文本采集，图片采集，语音采集，人像采集等。常见的采集有人体采集，互联网电商平台。
13. UE5 RPG限制Attribute的值的范围以及生成结构体
文章浏览阅读618次，点赞12次，收藏26次。前面几章，我们实现了通过GameplayEffect对Attribute值的修改，比如血量和蓝量，我们都是有一个最大血量和最大蓝量去限制它的最大值，而且血量和蓝量最小值不会小于零。之前我们是没有实现相关限制的，接下来，我们需要在AttributeSet函数里面实现一下对实际值的范围限制。
Objective-C中的“description“方法
文章浏览阅读1k次。在Objective-C中，每个对象都继承自NSObject类，在NSObject类中定义了一个名为`description`的方法。默认情况下，`description`方法返回的字符串是该对象的类名和其在内存中的地址。重写了`description`方法，使用`NSString`的`stringWithFormat:`方法。定义了一个叫做`MyClass`的类，它包含了`name`和`age`两个属性。将`name`和`age`的值拼接到一个描述字符串中，并返回。
相机图像质量研究(10)常见问题总结：光学结构对成像的影响--光圈
文章浏览阅读421次，点赞6次，收藏3次。光圈/快门/感光度是摄影三要素，光圈排前列意味着它对摄影成像效果的影响至关重要。一、光圈的概念光圈的计算公式是F=f/d,F表示光圈数，其值和光圈的大小成反比，f表示焦距，d表示数值孔径。光圈大小反映光通量的大小，光圈越大，光圈数越小，进光亮越大，senor感光元件积累电荷越多，图像月亮。光圈的大小和数值孔径成正比，肉眼也很容易看出，焦距相同的情况下，镜头透光孔径越大，光圈也就越大。光圈的大小和焦距成反比，焦距从肉眼上看和镜片的厚度有关，镜片越厚，焦距越小，光圈越大，聚光能力越强。
架构学习(四)：scrapy下载中间件实现动态切换User-Agent
文章浏览阅读1.2k次，点赞28次，收藏19次。请求头User-Agent是比较常规的反爬手段，不同站点对其检测机制各异，有的是检测是否是合规的浏览器User-Agent，有的是在这基础上检测使用次数与频率，更有甚者是跟ip和cookie绑定在一起检测，这就要求我们能够动态去切换User-Agent（随机or判定切换）。
开源计算机视觉库OpenCV详解和实际运用案例
文章浏览阅读1.5k次，点赞45次，收藏16次。使用OpenCV的HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征和SVM（Support Vector Machine）分类器可以检测行人。开源计算机视觉库OpenCV是一个功能强大的工具，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。以下是对OpenCV的详细解释和一些实际应用案例。通过学习和掌握OpenCV的功能和应用方法，可以有效地进行图像处理和计算机视觉方面的研究和实践。：使用OpenCV实现人脸检测和识别是常见的应用之一。一、OpenCV的模块和功能。
今日推荐
周排行