细粒度图像检索

基于内容的图像web检索系统

要求：本实训完成的系统要求实现基于视觉特征的在线图像检索。该项目的实训内容主要包括：1.搭
乐心唯帅·2024-01-18 11:09

享元模式

运用共享技术有效地支持大量细粒度的对象。适用场景：常常应用于系统底层的开发，以便解决系统的性能问题。系统中有大量相似对象，需要缓冲池的场景。
wbpailxt·2024-01-18 07:39

过滤器与拦截器区别

它通常用于AOP（面向切面编程）编程，这是一种编程范式，通过将程序划分为多个“切面”，从而实现对程序运行过程的细粒度控制。拦截器常常被用于处理跨多个模块的通用行为，例如日志记录、事务处理等。
sj某某细雨·2024-01-17 23:10

106、Text-Image Conditioned Diffusion for Consistent Text-to-3D Generation

简介 很多工作在扩散先验中注入跨视图一致性，但仍然缺乏细粒度的视图一致性。论文提出的文本到3d的方法有效地减轻了漂浮物(由于密度过大)和完全空白空间(由于密度不足)的产生。
C--G·2024-01-17 14:16

半监督学习 - 三元组学习（Triplet Learning）

它通常用于学习数据中的相似性关系，尤其在人脸识别、图像检索等领域中得到广泛应用。
草明·2024-01-16 09:44

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 利用 ParsBERT 和预训练 mT5 进行波斯语抽象文本摘要

Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法A.序列到序列ParsBERTB、mT5四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言
yuyuyu_xxx·2024-01-16 04:52

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 基于动态记忆网络的抽取式摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言
yuyuyu_xxx·2024-01-16 04:51

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 使用 GA-HC 和 PSO-HC 改进新闻文章的文本摘要

Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试二.相关工作三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言
yuyuyu_xxx·2024-01-16 04:51

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS HG-News：基于生成式预训练模型的新闻标题生成

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言
yuyuyu_xxx·2024-01-16 04:19

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 用于摘要法律文本的有效深度学习方法

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题二.相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结前言Effectivedeeplearningapproachesforsummarizationoflegaltexts
yuyuyu_xxx·2024-01-15 17:11

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS01 通过对比学习增强 Seq2Seq 自动编码器进行抽象文本摘要

Introduction1.1目标问题1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法A文档增强B.自我监督对比学习C.序列到序列架构四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结前言
yuyuyu_xxx·2024-01-15 17:11

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 数据驱动的英文文本摘要抽取模型的构建与应用

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结前言
yuyuyu_xxx·2024-01-15 17:10

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 一种新颖的优化的与语言无关的文本摘要技术

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言
yuyuyu_xxx·2024-01-15 17:33

[2019CVPR论文笔记]Doodle to Search Practical Zero-Shot Sketch-based Image Retrieval

摘要文章地址：http[https://arxiv.org/pdf/1904.03451v1.pdf]在本文中，我们研究了基于零样本的草图图像检索（ZS-SBIR）的问题，其中人类草图被用作查询以从不可见的类别中检索照片
qq_44932092·2024-01-15 15:50

A Unified Generative Framework for Aspect-Based Sentiment Analysis

这篇文章作者来自复旦大学，主要设计了一个框架，将细粒度情感分析众多子问题转化成统一的生成问题。
__meteor·2024-01-15 13:58

聚类算法之Kmeans聚类详解

聚类算法的分类：按照聚类细粒度分类：细聚类和粗聚类根据实现方法分类：K-means：按照质心分类，主要介绍K-means，通用、普遍层次聚类：对数据进行逐层划分，直到达到聚
进击的卡特琳娜·2024-01-15 09:50

弹性分布式数据集(RDD)

,这个是RDDs的提出的动机.如果能将数据保存在内存中,将会使的上面两种场景的性能提高一个数量级.为了能达到高效的容错,RDDs提供了一种受限制的共享内存的方式,这种方式是基于粗粒度的转换共享状态而非细粒度的更新共享状态
盗梦者_56f2·2024-01-15 03:14

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 使用深度强化学习及其他技术进行自动文本摘要

相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作2.1.Seq2seq模型2.2.强化学习和序列生成2.3.自动文本摘要三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言
yuyuyu_xxx·2024-01-15 02:57

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 智能树提取文本摘要深度学习

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言
yuyuyu_xxx·2024-01-15 02:56

NLP论文阅读记录 - 2021 | 使用深度强化模型耦合上下文单词表示和注意机制的自动文本摘要

Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作2.1单词表示2.2文本摘要方法三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言
yuyuyu_xxx·2024-01-15 02:26

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 使用分层多尺度抽象建模和动态内存进行抽象文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.3本文贡献二.前提三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言AbstractiveTextSummarizationwithHierarchicalMulti-scaleAbstractionModelingandDynamicMemory
yuyuyu_xxx·2024-01-15 02:26

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 抽象文本摘要：使用词义消歧和语义内容泛化增强序列到序列模型

、论文摘要一、Introduction二.前提三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言
yuyuyu_xxx·2024-01-15 02:50

NLP论文阅读记录 - 2022 WOS | 语义提取文本摘要的新方法

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.背景三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言
yuyuyu_xxx·2024-01-14 17:34

NLP论文阅读记录 - 2022 W0S | 基于Longformer和Transformer的提取摘要层次表示模型

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言
yuyuyu_xxx·2024-01-14 17:33

NLP论文阅读记录 - WOS | 2023 TxLASM：一种新颖的与语言无关的文本文档摘要模型

、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.文献综述及相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言
yuyuyu_xxx·2024-01-14 17:03

NLP论文阅读记录 - WOS | ROUGE-SEM：使用ROUGE结合语义更好地评估摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结前言
yuyuyu_xxx·2024-01-14 17:56

拖拽下图像就能生成视频，DragNUWA属实惊艳

现有可控视频生成工作主要存在两个问题：首先，大多数现有工作基于文本、图像或轨迹来控制视频的生成，无法实现视频的细粒度控制；其次，轨迹控制研究仍处于早期阶段，大多数实验都是在Human3.6M等简单数据集上进行的
深度学习技术前沿·2024-01-14 10:37

图像处理中常用的距离

它可以用于图像检索、目标识别和图像聚类等任务。曼哈顿距离（ManhattanDistance）：曼哈顿距离是指两个向量之间的每个维度差的绝对值之和。它适用于特征具有明显方
图灵追慕者·2024-01-13 14:40

无代码DIY图像检索

软件环境准备可参见《HuggingFists-低代码玩转LLMRAG-准备篇》中的HuggingFists安装及Milvus安装。流程环境准备图片准备进入HuggingFists内置的文件系统，数据源->文件系统->sengee_fs_settings_201创建Image文件夹将事先准备的多张相同或不同种类的图片上传到Image目录下。如下图：HuggingFace账号准备HuggingFist
colorknight·2024-01-13 03:46

NLP论文阅读记录 - 05 | 2023 抽象总结与提取总结：实验回顾

Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作2.1提取方法2.2抽象方法2.3数据集三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言
yuyuyu_xxx·2024-01-12 09:59

NLP论文阅读记录 - wos | 01 使用深度学习对资源匮乏的语言进行抽象文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言
yuyuyu_xxx·2024-01-12 09:22

Redis基础命令

存储结构二维表格结构不固定的，通常存储在数据集中（比如键值对、文档、索引、图形结构、时间序列等）扩展方式纵向扩展（提升单机硬件性能）横向扩展（增加服务器节点数量）事务支持基于ACID原则，事务控制更稳定，细粒度更高基于
bob_gem·2024-01-12 08:02

5年经验之谈 —— 探索自动化测试用例设计粒度！

通常，根据测试用例的粒度，可以被分为3种不同的层次，从更低层次的细粒度到更高层次的粗粒度。第一种：单元测试-细粒度单元测试是测试金字塔的基础，聚焦于程序的最小单元，例如个别函数或方法。
小码哥说测试·2024-01-12 02:50

NODLINK：一个细粒度APT攻击在线检测与调查系统

NODLINK：一个细粒度APT攻击在线检测与调查系统Github：http://Github：https://github.com/PKU-ASAL/Simulated-Data?
3arong·2024-01-11 23:39

Py之OpenAI Python API：openai-python的简介、安装、使用方法之详细攻略

的简介openai-python的安装1、安装2、用法(1)、基础用法(2)、异步用法(3)、流式响应(4)、异步客户端使用完全相同的接口(5)、模块级客户端3、使用类型4、分页(1)、使用异步(2)、更细粒度的控制处理页面
一个处女座的程序猿·2024-01-11 22:58

ChatGLM多轮对话微调-多轮对话训练数据的自动生成（标注）

通常使用大模型进行业务数据微调的时候，需要对历史对话数据进行细粒度的整理，比如：1-3轮对话数据的微调，以便模型能够学会多轮对话。
wxl781227·2024-01-11 10:45

Kubernetes RBAC：掌握权限管理的精髓

引言KubernetesRBAC（Role-BasedAccessControl）是Kubernetes中一项关键的安全功能，它通过细粒度的权限控制机制，确保集群资源仅被授权的用户或服务账号访问。
奔向理想的星辰大海·2024-01-11 03:42

DUET: Cross-Modal Semantic Grounding for Contrastive Zero-Shot Learning论文阅读

模型总览属性级别对比学习==正负样本解释：==3.结果分析VIT-basedvisiontransformerencoder.消融研究消融研究解释4.结论与启示结论总结启发PLMs的潜在语义知识引入多模态，跨模态整合细粒度角度考虑原文链接
GCTTTTTT·2024-01-10 09:37

遥感影像-语义分割数据集：WHDLD数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：WHDLD是一个密集的标签数据集，可用于多标签任务，例如遥感图像检索（RSIR）和分类，以及其他基于像素的任务，例如语义分割（在遥感中也称为分类）。
ly_0624·2024-01-10 08:12

Java并发编程 Lock Condition & ReentrantLock（一）

而Lock由java语言实现，公开了锁资源获取和释放的所有细节，在资源锁定过程中提供了更多选项，在获取锁资源后，可以通过Condition对象对锁资源做细粒度的管理。最
weixin_44612246·2024-01-10 05:47

DataGear专业版 1.0.0 发布，数据可视化分析平台

新增了诸多企业级特性，包括：MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer以及更多兼容部署数据库支持OAuth2.0/CAS/LDAP统一登录集成支持集群部署支持系统备份与还原支持更细粒度的权限控制支持前后端敏感信息加密传输支持等等
DataGear·2024-01-10 02:17

docker swarm 常用命令简介以及使用案例

⽤户只需要在单⼀的管理节点上操作，即可管理集群下的所有节点和容器解决的问题解决dockerserver的集群化管理和部署Swarm通过对Docker宿主机上添加的标签信息来将宿主机资源进⾏细粒度分区，通过分区来帮助
咚伢·2024-01-09 11:31

结构型设计模式——享元模式

给出定义如下：运用共享技术来有效地支持大量细粒度对象的复用。它通
矩阵科学·2024-01-08 12:42

Flyweight享元/共享模式(对象性能)

Flyweight链接：享元模式实例代码+解析目的在软件系统采用纯粹对象方案的问题在于大量细粒度的对象会很快充斥在系统中，从而带来很高的运行时代价——主要指内存需求方面的代价。
daystarGO·2024-01-08 09:26

Vue 3中toRaw和markRaw的使用

Proxy对象允许更细粒度的拦截和控制属性的访问和修改。这使得Vue的响应性系统更加灵活和高效。然而，有时候
贰零壹玖.·2024-01-08 01:53

NLP论文阅读记录 - 2021 | SimCLS：抽象概括对比学习的简单框架

相关工作2.1优势三.本文方法——抽象概括的对比学习框架3.1第一阶段：候选生成3.2第二阶段：无参考评估3.3对比训练四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析
yuyuyu_xxx·2024-01-07 11:41

论文浅尝 | 通过对比学习优化用于命名实体识别的双编码器

作为信息提取系统中的基本组件，NER已被证明对各种下游任务如关系抽取、指代消解和细粒度观点挖掘有益。以往的工作主要将NER作为序列标记或跨度分类来处理，存在许多局限性
开放知识图谱·2024-01-07 09:08

基于互补激光雷达和雷达信号的雾天多模态车辆鲁棒检测

虽然它们在良好的天气条件下生成具有丰富信息的细粒度点云或高分辨率
飞大圣·2024-01-07 07:19

SpringCloud微服务详解：成功入职网易月薪35K

微服务是一种分布式系统架构，它建议我们将业务切分为更加细粒度的服务，并使每个服务的责任单一且可独立部署，服务内部高内聚，隐含内部细节，服务之间低耦合，彼此相互隔离。
程序员伏地魔·2024-01-06 19:06

5年经验之谈 —— 探索自动化测试用例设计粒度！

通常，根据测试用例的粒度，可以被分为3种不同的层次，从更低层次的细粒度到更高层次的粗粒度。第一种：单元测试-细粒度单元测试是测试金字塔的基础，聚焦于程序的最小单元，例如个别函数或方法。
自动化测试老司机·2024-01-06 15:00
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