行人重识别ReID论文笔记第2页

EF表连接查询 include join 方法介绍

例如有个唱片表Album（AlbumId,Name,CreateDate,GenreId），表中含外键GenreId连接流派表Genre(GenreId,Name)。

小-小张·2025-02-13 17:24

mybatis in 传参数

SELECT*FROMusersWHEREidIN#{id}

Leo_Hu666·2025-02-12 23:10

探索ASP.NET Core Identity：构建安全的Web应用

探索ASP.NETCoreIdentity：构建安全的Web应用Identityaspnet/Identity:ASP.NETIdentity是ASP.NETCore框架的一部分，它提供了一个完整的身份验证和授权系统

计纬延·2025-02-10 17:34

TC-LLaVA论文笔记

RoPE介绍理解LLM位置编码:RoPE|LinsightMotivation在基于视频的multimodallargelanguagemodel中，更好地利用视频提供的时序信息。MethodTemporal-AwareDualRoPE之前的RoPE公式：A(qTm,kFnVz)=Re[qTmkFnVzei(P(Tm)−P(FnVz))θ]A_{(q_{T_m},k_{F_nV_z})}=Re[q

0yumiwawa0·2025-02-10 03:27

CNN-day5-经典神经网络LeNets5

经典神经网络-LeNets51998年YannLeCun等提出的第一个用于手写数字识别问题并产生实际商业（邮政行业）价值的卷积神经网络参考：论文笔记：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition-CSDN

谢眠·2025-02-10 03:54

[论文笔记] llama3.2 蒸馏

参考链接：LLaMA3.2技术报告：GitHub-meta-llama/llama-stack:ModelcomponentsoftheLlamaStackAPIs[2407.21783]TheLlama3HerdofModelshttps://ai.meta.com/blog/llama-3-2-connect-2024-vision-edge-mobile-devices/HuggingFac

心心喵·2025-02-10 03:24

基于CLIP视觉语言大模型的行人重识别方法的简单框架设计

以下是一个基于CLIP视觉语言大模型的行人重识别方法的简单框架设计，用于数据集测试。我们将使用torch和clip库，假设数据集是一个包含行人图像的文件夹结构，每个子文件夹代表一个行人身份。

max500600·2025-02-09 01:42

ASP.NET Core Identity框架介绍与使用

1ASP.NETCoreIdentity框架Identity（标识）框架：采用的是基于角色的访问控制策略（Role-Based-Controll-Access），内置了对用户、角色等表的管理以及相关的接口

contact97·2025-02-07 16:26

[论文笔记] Deepseek技术报告

1.总体概述背景与目标报告聚焦于利用强化学习（RL）提升大型语言模型（LLMs）的推理能力，旨在探索在不依赖大规模监督微调（SFT）的情况下，模型如何自我进化并形成强大的推理能力。介绍了两代模型：DeepSeek-R1-Zero（纯RL，无SFT冷启动数据）和DeepSeek-R1（在RL前加入少量冷启动数据和多阶段训练流程，提升可读性及推理表现）。核心思路直接在基础模型上应用大规模强化学习，利用

心心喵·2025-02-06 22:53

java乐观锁

version的才能修改修改的时候改变version执行update的时候如果返回为0，则证明这个version数据被修改SELECTid,name,status,versionFROMuserWHEREid

qq_29540975·2025-02-06 14:34

详细描述一下一条SQL语句在MySQL中的执行过程

UPDATEusersSETage=30WHEREid=1;假设这条语句在users表中，将id为1的用户的年龄更新为30。接下来详细描述这个SQL语句从输入到结果的整个执行过程。

AICoding小徐·2025-02-06 09:03

MySQL常见优化手段

SETGLOBALquery_cache_size=268435456;--设置查询缓存大小为256MBSETGLOBALquery_cache_type=ON;--启用查询缓存例如，执行SELECT*FROMusersWHEREid

唐僧不爱八戒·2025-02-04 00:20

oracle 代替in的语句,Oracle中exists替代in语句

例如：SELECT*FROMTBL_REBATE_DAY_COUNTWHEREIDIN(1,2,3,4,5);(假设TBL_ALGO_RECORD表中有ID=1，2，3，4，5)常规的方式转换成exists

自考大三学狗·2025-02-03 16:41

【论文笔记】基于图神经网络的多视角视觉重定位 GRNet CVPR 2020 论文笔记

GRNet:LearningMulti-viewCameraRelocalizationwithGraphNeuralNetworks驭势科技,北京大学机器感知重点实验室,北京长城航空测控技术研究所本文提出了一种使用多视角图像进行相机重定位的图神经网络。该网络可以使得不连续帧之间进行信息传递，相比于只能在相邻前后帧之间进行信息传递的序列输入和LTSM，其能捕获更多视角信息以进行重定位。因此LSTM

phy12321·2025-02-03 14:26

mysql商品查询_mysql的查询、子查询及连接查询(商城查询常用)

条件查询)、having(筛选)、groupby(分组)、orderby(排序)、limit(限制结果数)1、where常用运算符：比较运算符>,),>=,selectid,namefromuserwhereidin

weixin_32200323·2025-02-02 20:33

shell 脚本获取redis 指定hash 值

/bin/bashkey="reids的集合名称"value="redis集合中的key名"#如果是string类集合的话用get${key}hash用hgetredisTime=$(redis-cli-hredis

西瓜汁大数据·2025-02-01 19:35

redis从安装到三主三从集群

常见缓存方案的对比三、安装redis1、下载redis安装包、上传linux服务器2、安装依赖3、解压安装包4、进入文件夹、编译并安装5、修改redis的核心配置文件6、修改redis的启动脚本7、配置开机启动8、运行reids

敲代码的旺财·2025-02-01 08:10

Erpnext安装

64Python3.10.12pip23.0.1nodev18.16.0npm9.5.1yarn1.22.22MariaDB10.11.2Redis7.0.8wkhtmltox0.12.6.1bench5.22.6环境安装Reids

人间不值得T皿T·2025-02-01 03:52

【数据库】Oracle

begin;updatemytablesetSTATE='102',STATE_DATE=now()whereid='2104206238';end;updatemytable;setSTATE=#{student.state

骑鱼过海的猫123·2025-01-31 16:25

redis的内部编码和数据结构类型

1.redis原理reids使用了单线程架构和I/O多路复用模型来实现性能的内存数据库服务2.简化的工作流程发送命令，执行命令，返回结果3.单线程处理但处理快速的原因纯内存访问非阻塞I/O，redis使用

Chsavvy·2025-01-31 10:06

论文笔记（七十）DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning（二）

DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning（二）文章概括摘要：2.方法2.3.DeepSeek-R1：冷启动强化学习2.3.1.冷启动2.3.2.面向推理的强化学习2.3.3.拒绝采样与监督微调2.3.4.面向所有场景的强化学习2.4.蒸馏：赋予小模型推理能力文章概括引用：@article{g

墨绿色的摆渡人·2025-01-31 07:01

[论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记14

当下，深度学习在农业领域的研究热度持续攀升，相关论文发表量呈现出迅猛增长的态势。但繁荣背后，质量却不尽人意。相当一部分论文内容空洞无物，缺乏能够落地转化的实际价值，“凑数”的痕迹十分明显。在农业信息化领域的顶刊《ComputersandElectronicsinAgriculture》中也大面积存在。众多论文在研究方法上存在严重缺陷，过于简单粗放。只是机械地把深度学习方法生硬地套用到特定农业问题中

落痕的寒假·2025-01-29 14:00

[论文笔记] llama-factory 微调qwen2.5、llama3踩坑

一、bug1、pre-tokenize的时候,会OOM解决：在yaml文件中添加streaming参数#tokenizestreaming:Truemax_steps:10000https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/3a023bca2a502810a436cfba7708df164754ea62/src/llamafactory/hparams

心心喵·2025-01-28 20:14

[论文笔记] Megatron: mistral sliding window（ImportError: /workspace/venv/lib/python3.10/site-packag报错解决）

pyTorch—TransformerEngine1.2.1documentation论文：https://arxiv.org/pdf/2310.06825.pdftransformerengine的slidingwindow是用了flashatttention（新版本2以上，这里用的最新版本2.5.2）里对sliding_window的实现。所以不需要用transformerengine。直接用

心心喵·2025-01-28 00:46

SQL语句执行的基本架构——数据库

比如，你有个最简单的表，表里只有一个ID字段，在执行下面这个查询语句时：mysql>select*fromTwhereID=10；可以看到的只是输入一条语句，返回一个结果，却不知道这条语句在MySQL内部的执行过程

byg_qlh·2025-01-27 01:46

[论文笔记]自监督sketch-to-image生成：Self-Supervised Sketch-to-Image Synthesis

前言：2020年顶会同时出现了两篇很有意思的论文《Self-SupervisedSketch-to-ImageSynthesis》和《UnsupervisedSketch-to-PhotoSynthesis》，分别用自监督和无监督的方法做sketch-to-image生成，可以说是GANs在这一任务中表现的巅峰。目录主要贡献主要工作域转换模型TOMPS：边缘图、铅笔画图、草图sketch之间的区别

沉迷单车的追风少年·2025-01-23 23:10

【论文笔记】：DuBox: No-Prior Box Objection Detection via Residual Dual Scale Detectors

&Title:DuBox:No-PriorBoxObjectionDetectionviaResidualDualScaleDetectorsGithubaddrNone&Summary介绍了一种新的一阶段检测方法Dubox，它可以在没有先验框的情况下检测物体。设计的双尺度残差单元具有多尺度特性，使双尺度检测器不再独立运行。高层检测器学习低层检测器的残差。Dubox增强了启发式引导的能力，进一步使

Activewaste·2025-01-23 23:40

【论文笔记】AutoML: A survey of the state-of-the-art（下篇）

目录4.ModelGeneration模型生成4.1SearchSpace搜索空间4.1.1Entire-structuredsearchspace基于整个架构的4.1.2Cell-basedsearchspace基于Cell的空间4.1.3Hierarchicalsearchspace层次化的空间4.1.3Morphism-basedsearchspace基于“态射”的空间4.2网络优化方法（搜

pip install USART·2025-01-22 18:31

论文笔记 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

摘要：人们普遍认为，深度网络的成功训练需要数千个带注释的训练样本。在本文中，我们提出了一种网络和训练策略，该策略依赖于大量使用数据增强来更有效地使用可用的注释样本。该体系结构包括用于捕获上下文的收缩路径和用于实现精确定位的对称扩展路径。我们表明，这样的网络可以从很少的图像进行端到端训练，并且在ISBI挑战中优于先前的最佳方法（滑动窗口卷积网络）,用于分割电子显微堆栈中的神经元结构。使用在透射光显微

城南皮卡丘·2025-01-22 10:24

AIGC视频生成模型：Meta的Emu Video模型

优质专栏回顾：机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言相关工作文本到图像（T2I）扩散模型视频生成/预测文本到视频（T2V）生成分解生成方法预备知识EmuVideo生成步骤图

好评笔记·2025-01-22 10:21

ASP.NET Core JWT身份验证实战教程

ASP.NETCoreJWT身份验证实战教程ASPNETCore2JwtAuthenticationJwtAuthenticationwithoutASP.NETCoreIdentity项目地址:https

司莹嫣Maude·2025-01-22 00:12

AIGC视频生成国产之光：ByteDance的PixelDance模型

优质专栏回顾：机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言输入训练和推理时的数据处理总结相关工作视频生成长视频生成方法模型架构

好评笔记·2025-01-21 08:48

RC和RR隔离级别下SELECT操作的读取机制及差异

RC（读已提交）和RR（可重复读）隔离级别下不同的查询语句行为不同，读取到的数据可能不同，以下是详细分析：RC（读已提交）隔离级别1.select*fromtablewhereid=1forupdate

机械猿--·2025-01-21 03:58

【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet ：通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码)

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络（CNNs）由于有限的内存和计算资源而变得困难。特征图中的冗余是那些成功的CNNs的一个重要特性，但在神经架构设计中很少被研究。本文提出了一种新颖的Ghost模块，

YOLO大师·2025-01-20 22:47

分布式锁的实现，基于Redis实现分布式锁

分布式锁的实现，基于Redis实现分布式锁前言基于mysql实现分布式锁基于Reids实现分布式锁基于Redis的具体实现问题1：线程误删锁解决方案一：在删除锁时进行校验问题2：释放锁的检验和释放不具有原子性解决方案

轻浮j·2025-01-19 06:53

MyBatis-增删改查操作&一些细节

目录删除新增修改查询小结：删除功能需求：根据ID删除用户信息SQL：deletefromuserwhereid=5;Mapper接口方法（注意这里不是实现类）：/***根据id删除*/@Delete("

！！！525·2025-01-16 19:58

python比较字符串是否一样,Python如何确定两个字符串是否相同

I'vetriedtounderstandwhenPythonstringsareidentical(akasharingthesamememorylocation).Howeverduringmytests

鲁东学子·2024-09-15 22:31

MySQL 如何实现乐观锁？

可以基于版本号实现乐观锁，修改数据的时候带上版本号（或者时间戳）：UPDATEstudentSETname='小李',version=2WHEREid=100ANDversion=1在每次数据更新的时候

不决问春风·2024-09-13 08:51

微生物数据的sparcc网络分析

首先先安装fastspar，地址https://github.com/scwatts/fastspar整理abundance_counts数据，abundance_counts.txt格式为第一列为featureID

桂渊泉树·2024-09-11 14:45

MySQL 大量 IN 的查询优化

背景（1）MySQL8.0版本（2）业务中遇到大量IN的查询，例：SELECTid,username,iconFROMusersWHEREidIN(123,523,1343,...)

陈挨踢·2024-09-10 08:12

论文笔记—NDT-Transformer: Large-Scale 3D Point Cloud Localization using the Normal Distribution Transfor

论文笔记—NDT-Transformer:Large-Scale3DPointCloudLocalizationusingtheNormalDistributionTransformRepresentation

入门打工人·2024-09-10 03:09

python提交事务_事务 - 廖雪峰的官方网站

例如，一个转账操作：--从id=1的账户给id=2的账户转账100元--第一步：将id=1的A账户余额减去100UPDATEaccountsSETbalance=balance-100WHEREid=1

weixin_39995943·2024-09-09 11:38

[论文笔记]Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization

引言为了理解CoSENT的loss，今天来读一下CircleLoss:AUnifiedPerspectiveofPairSimilarityOptimization。为了简单，下文中以翻译的口吻记录，比如替换"作者"为"我们"。这篇论文从对深度特征学习的成对相似度优化角度出发，旨在最大化同类之间的相似度sps_ps

愤怒的可乐·2024-09-05 07:18

【springboot开发】Redis缓存

目录1.Redis简介1.1数据类型1.2redis的使用2.Springboot整合Reids2.1添加依赖2.2修改配置2.3开启缓存2.4Config设置2.5使用redis缓存2.6redisrepository

idiotyi·2024-09-03 19:02

【论文笔记】Multi-Task Learning as a Bargaining Game

Abstract本文将多任务学习中的梯度组合步骤视为一种讨价还价式博弈(bargaininggame)，通过游戏，各个任务协商出共识梯度更新方向。在一定条件下，这种问题具有唯一解(NashBargainingSolution)，可以作为多任务学习中的一种原则方法。本文提出Nash-MTL，推导了其收敛性的理论保证。1Introduction大部分MTL优化算法遵循一个通用方案。计算所有任务的梯度g

xhyu61·2024-09-03 09:26

[论文笔记] LLaVA

一、LLaVA论文中的主要工作和实验结果ExistingGap:之前的大部分工作都在做模态对齐，做图片的representationlearning，而没有针对ChatBot（多轮对话，指令理解）这种场景优化。Contribution:这篇工作已经在BLIP-2之后了，所以Image的理解能力不是LLaVA希望提升的重点，LLaVA是想提升多模态模型的Instruction-Followingab

心心喵·2024-09-03 08:53

[论文笔记] LLM模型剪枝

AttentionIsAllYouNeedButYouDon’tNeedAllOfItForInferenceofLargeLanguageModelsLLaMA2在剪枝时，跳过ffn和跳过fulllayer的效果差不多。相比跳过ffn/fulllayer，跳过attentionlayer的影响会更小。跳过attentionlayer：7B/13B从100%参数剪枝到66%，平均指标只下降1.7～