行人重识别ReID论文笔记

论文笔记（四十）Goal-Auxiliary Actor-Critic for 6D Robotic Grasping with Point Clouds

Goal-AuxiliaryActor-Criticfor6DRoboticGraspingwithPointClouds文章概括摘要1.介绍2.相关工作3.学习6D抓握政策3.1背景3.2从点云抓取6D策略3.3联合运动和抓握规划器的演示3.4行为克隆和DAGGER3.5目标--辅助DDPG3.6对未知物体进行微调的后视目标4.实验4.1模拟消融研究（AblationStudiesinSimul
墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:00

ImageNet Classification with Deep Convolutional 论文笔记

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录标题和作者摘要创新点ReLU多GPUDropout其他网络结构输入层（Inputlayer）卷积层（C1）卷积层（C2）卷积层（C3）卷积层（C4）卷积层（C5）全连接层（FC6）全连接层（FC7）输
小嗷犬·2024-01-17 06:25

[论文笔记] PAI-Megatron 1、Qwen continuing pretrain(CT)千问预训练

通义千问开源模型在PAI灵骏的最佳实践-知乎https://github.com/alibaba/Pai-Megatron-Patch/blob/main/examples/megatron.md背景：目标：使用qwen基座来做CT。数据情况：预训练数据已经用qwen-tokenizer分过词。所以不需要准备数据。如果需没有数据，也可以从Pai-Megatron上拉数据。Megatron训练流程：
心心喵·2024-01-17 06:54

论文笔记：信息融合的门控多模态单元（GMU）

整理了GMU（ICLR2017GATEDMULTIMODALUNITSFORINFORMATIONFUSION）论文的阅读笔记背景模型实验论文地址：GMU背景  多模态指的是同一个现实世界的概念可以用不同的视图或数据类型来描述。比如维基百科有时会用音频的混合来描述一个名人；来自社交网络的用户用文本和多媒体附件(图像/视频/音频)评论音乐会或体育比赛等事件。医疗记录由图像、声音、文本和信号等的集合表
图学习的小张·2024-01-17 06:23

ThreadPoolExecutor参数说明

**@paramcorePoolSizethenumberofthreadstokeepinthepool,even*iftheyareidle,unless{@codeallowCoreThreadTimeOut
zhangnero·2024-01-17 05:13

mysql的sql语句怎么查询序列_MySQL基础架构之一条SQL查询语句是如何执行的？

MySQL的架构以select*fromTwhereID=10;这条sql语句为例：当我们执行该查询语句时，会收到MySQL给我们返回的结果，那么其在MySQL中是如何一步步执行的呢？
我是一颗桔·2024-01-17 05:27

MySQL进阶45讲【1】基础架构：一条SQL查询语句是如何执行的？

比如，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:select*fromTwhereID=10:我们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。
吴名氏.·2024-01-17 05:53

【DB】Redis缓存优化策略之，缓存预热与缓存清除

2、缓存预热3、缓存清除/更新4、reids缓存预热与清除5、总结1、什么是缓存优化？缓存是一种数据存储技术，用于存储经常访问的数据，以便在需要时快速获取。
小哈里·2024-01-16 23:26

【论文笔记】基于强化学习的连续型机械臂自适应跟踪控制

文章目录摘要关键词0引言1空间连续型机器人动力学模型1.1场景假设(1)环境假设(2)模型假设1.2公式分析2空间连续型机器人滑模控制器3基于强化学习的滑模控制器4仿真校验5结论摘要【针对问题】空间主动碎片清除操作中连续型三臂节机器人系统跟踪【提出方法】一种基于强化学习的自适应滑模控制算法（强化学习+滑模控制）【具体内容】（1）基于数据驱动的建模方法，采用BP神经网络对三臂节连续型机械臂进行建模；
Ctrl+Alt+L·2024-01-16 22:23

模型优化论文笔记6----MobileNets采用深度可分离卷积在权衡精度的同时减小模型尺寸和时延

《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.04861MXNet框架代码：https://github.com/miraclewkf/mobilenet-MXNet1.主要思想介绍了两种简单的全局超参数用以平衡时延和准确率，构建
JaJaJaJaaaa·2024-01-16 16:28

论文笔记-混合卷积MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels

Hello，今天是论文阅读计划的第9天啦～调整计划后，现在都趁着早上最安静最无打扰的时候看论文，完成每天的论文阅读任务。今天我们介绍一篇混合卷积的内容，我最初找到这篇论文呢，是因为我自己做的论文，在思考怎么能让它更好的补获时序信息。所以现在会有意识的培养自己论文阅读的习惯，不断累积更多的想法，在未来突然有需要的时候，脑袋里不会空空如也。一、题目关键词解读MixConv:混合卷积，思考怎么混合法？大
Lyndsey·2024-01-16 16:57

【论文笔记合集】卷积神经网络之深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）

本文作者：slience_me我看的论文地址：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications内容1.标准卷积假设输入为DF×DF×M，输出为输入为DF×DF×N，卷积核为DK×DK×M，共有N个卷积核进行卷积操作下图为标准的卷积过程，每个卷积核对输入的向量进行卷积操作，得到一个特征映射，共有N个卷
slience_me·2024-01-16 16:52

【论文笔记】Effect of Attention Mechanism in Deep Learning-Based Remote Sensing Image Processing：A S...

注意机制在基于深度学习的遥感图像处理中的作用：系统文献综述综述：概述了已开发的注意力机制以及如何将它们与不同的深度学习神经网络架构集成。此外，它旨在研究注意力机制对基于深度学习的RS图像处理的影响。分析了相应的基于注意力机制的深度学习（At-DL）方法的进展。进行了系统的文献回顾，以确定出版物、出版商、改进的DL方法、使用的数据类型、使用的注意力类型、使用At-DL方法实现的总体准确度的趋势，并提
吃核桃用手夹·2024-01-16 09:54

精确掌控并发：滑动时间窗口算法在分布式环境下并发流量控制的设计与实现

本篇重点讲清楚滑动时间窗口算法原理和应用场景，以及使用reids实现的核心代码。1.滑动时间窗口原理滑动窗口算法是一种更为灵活的流量控制方案，它比固定窗口算法能更平滑地处理突发流量。
隐墨_SC·2024-01-16 07:00

超详细：VINS-Mono论文中文记录

VINS-Mono论文笔记题目0.摘要1.背景简介2.相关工作介绍2.1融合方式2.2摄像头数据处理2.3imu数据处理2.4初始化2.5里程计3.VINS-Mono系统总览4视觉和IMU测量的预处理步骤
尘归尘-北尘·2024-01-16 06:30

跨镜动线分析丨用AI解读顾客行为，助力零售企业运营与增长

一、什么是跨镜动线分析跨镜动线分析利用ReID算法、人形检测和目标追踪技术，采集店内的顾客轨迹、停留位置、停留时长等数据，分析顾
ulucu888·2024-01-15 21:21

MYSQL的日志系统

mysql的更新过程涉及到两个重要的日志模块redolog和binlogmysql>createtablet(idintprimarykey,cint);updatetsetc=c+1whereid=2
coder_sheep·2024-01-15 17:14

集成榛子云与Reids实现验证码登录

效果:60秒内校验手机验证码步骤1:前端页面vue2+ElementU{{text}}登录步骤2:使用定时器禁用按钮exportdefault{data(){return{text:'发送验证码',//按钮显示time:60,//设置按钮时间,即验证码时间timer:null,//定时器disable:false,//是否禁用formInline:{authPhone:"",authCode:""
陵川故人·2024-01-15 15:57

[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。我们通过提出一种新颖的ZS-SBIR场景来进一步推进现有技术，该场景代表了其实际应用中的一步。新设置独特地认识到实际ZS-SBIR的两个重要但经常被忽视的挑战，（1）业余草图和照
qq_44932092·2024-01-15 15:50

缓存数据库双写不一致

的同步机制）：binlog增量订阅消费+消息队列+增量数据更新到redis读Redis：热数据基本都在Redis写Mysql：增删改都在数据库；更新redis数据：数据库的操作是binlog，来更新到Reid
吃光一座城·2024-01-15 10:30

精确掌控并发：固定时间窗口算法在分布式环境下并发流量控制的设计与实现

本篇主要介绍分布式场景下常用的并发流量控制方案，包括固定时间窗口、滑动时间窗口、漏桶、令牌桶、分布式消息中间件等，并重点讲清楚固定时间窗口应用原理和应用场景，以及使用reids实现的核心代码。
隐墨_SC·2024-01-15 08:24

论文笔记之Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics

NeuralFactorizationMachinesforSparsePredictiveAnalytics文中提到了对于稀疏特征交互的处理。FM以线性的方式进行特征交互，难以捕捉数据中非线性的复杂结构。也有很多deepneuralmodel，比如Wide&Deep和DeepCross等，但deepmodel训练起来比较困难。本文提出了一种新的模型NeuralFactorizationMachi
小弦弦喵喵喵·2024-01-15 04:17

linux 安装 reids并使用Windows测试结果

要安装两个软件Windows端安装下面的软件连接虚拟机中的redisAnotherRedisDeskTopManager安装和使用_anotherredisdesktop怎么连接-CSDN博客redis安装查找可用版本选择安装最多点赞的一个安装完成后创建redis容器dockerrun-t--nameredis-p6379:6379-dredis容器创建成功启动redis。添加一个数据进去用win
逗本逗逗子·2024-01-15 00:50

reids优化系列（五）

后面更新的这些文章是将所学的redis知识进行巩固并且分享，也希望这些知识不仅仅是用于复习面试，更能在实际的应用中起到优化的作用。有时候我们会存储一些查询多，修改少，业务逻辑较弱的数据，并且还能高效查询，那么redis就是一种选择。redis缓存三件套所谓的缓存三件套，说白了就是在高并发的场景下，因为一些奇奇怪怪的操作或者原因导致大量的请求没有去请求redis，而是去请求数据库了，而数据库的连接是
happystudy_neu·2024-01-14 22:22

sql语句非空判断

第一种写法：select*fromtablewhereid!
爱窦·2024-01-14 17:33

SpringJPA的entityManager执行原生SQL

//构造SQL，查询结果加上\"不然查询结果都是大写映射不上实体字段Stringsql="select\"id\",\"name\"fromtableNamewhereid=:id"//构造查询和返回结果到指定
爱窦·2024-01-14 17:33

[代码复现]BrainGNN: Interpretable Brain Graph Neural Network for fMRI Analysis

论文原文：BrainGNN：用于fMRI分析的可解释脑图神经网络-ScienceDirect（2）论文代码：GitHub-xxlya/BrainGNN_Pytorch：BrainGNN的初步实现（3）论文笔记
夏莉莉iy·2024-01-14 13:55

记录 | ubuntu软链接查看、删除、创建

软连接查看ls-il软连接删除rm-rf**软连接创建ln-s源文件目标文件实例，软连接报错：若要建立libtiny_reid.so*间软连接：先删除rm-rflibtiny_reid.solibtiny_reid.so
极智视界·2024-01-14 12:47

01 MySQL-初识MySQL-查询语句的执行流程

mysql>select*fromTwhereID=1；这是一条非常简单的语句，我们知道输入一条语句，返回一个结果，却不知道这条语句在MySQL内部的执行过程。
花神子·2024-01-14 08:16

redis面试

2.Reids的特点Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。
客 人·2024-01-14 06:57

[论文笔记] Megatron LM 本地调试

本地要改成这样：exportGPUS_PER_NODE=8exportMASTER_ADDR=localhost#127.0.0.1exportMASTER_PORT=9988exportNNODES=1exportNODE_RANK=0exportWORLD_SIZE=8DISTRIBUTED_ARGS="--use-dummy-data\--nproc_per_node$GPUS_PER_NO
心心喵·2024-01-13 20:40

[论文笔记] Qwen-7B tokenizer

https://github.com/QwenLM/Qwen/blob/main/tokenization_note_zh.md#%E6%99%AE%E9%80%9Atokenhttps://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B一、Qwen-7B介绍Qwen-7B采用UTF-8字节级别的BPEtokenization方式，并依赖tiktoken这一高效的软件包执行分词。Qwen-
心心喵·2024-01-13 20:09

[论文笔记] PAI-Megatron中qwen和mistral合并到Megtron-LM

一、千问关于tokenizer的改动：1.1、更改build_tokenizer中tokenizer类的加载。/mnt/nas/pretrain/code/Megatron-LM/megatron/tokenizer/__init__.py或者tokenizer.py在build_tokenizer.py函数中：​elifargs.tokenizer_type=="QwenTokenizer":a
心心喵·2024-01-13 20:08

Redis源码分析：服务器编程模型

Base：redis2.4.4Update:redis2.8.7Reids基于事件驱动(Event-driven)构建服务。
chushang0934·2024-01-13 19:47

【FINN-R】论文笔记-3.2layers

是对论文FINN-R：AnEnd-to-EndDeep-LearningFrameworkforFastExplorationofQuantizedNeuralNetworks的3.2小节笔记，主要阅读目的是了解PE和SIMD的概念、神经网络各层的结构、P和Q参数的定义3.2层构成典型卷积层的主要元素是矩阵矢量阈值单元（MVU）和滑动窗口单元（SWU）。MVU处理计算方面：对于卷积层，卷积本身可以
Leonie_·2024-01-13 10:15

MySQL深入——11

我们在当前读的情况下进行下面情况的模拟，我们插入数据（0,0,0）~（5，5，5）他们对应的是（id，c，d）我们开三个事务ABC，他们的执行顺序是这样的：1.A事务读whered=52.B事务updatetsetd=5whereid
下水道程序员·2024-01-12 10:07

mysql索引失效场景与mysql优化方式

模糊匹配的占位符位于条件的左侧like'%abc'，like'%abc%'都会导致失效，like'abc%'不会参数类型与字段类型不匹配，导致类型发生了隐式转换，索引失效select*fromt_userwhereid_no
小甄笔记·2024-01-12 10:30

【mysql】有关mysql查询隐式类型转换的问题

在MySQL中，如果id字段是int类型且作为主键，那么执行以下两个查询：WHEREidIN(1,2,3)和WHEREidIN("1","2","3")理论上，在处理时MySQL会将字符串类型的值"1"
小镇学者·2024-01-12 09:08

竞赛保研 基于深度学习的行人重识别(person reid)

文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的行人重识别该项目较为新颖
iuerfee·2024-01-12 09:53

mysql执行原理 索引 锁简介

mysql走你~~select*formtablewhereid=？一条mysql查询都会经历些什么呢？
小绵羊你毛不多·2024-01-12 05:42

redo,binlog的两阶段提交

回顾流程执行更新语句UPDATEt_userSETname='xiaolin'WHEREid=1;执行器负责具体执行，会调用存储引擎的接口，通过主键索引树搜索获取id=1这一行记录：如果id=1这一行所在的数据页本来就在
weixin_54498224·2024-01-12 05:23

Midjourney和DALL·E被爆严重抄袭！钢铁侠、阿凡达等数百个作品被抄的裤衩都不剩..

诉讼声称ChatGPT和BingChat经常长篇逐字地复制《纽约时报》的文章（下图红色文字是逐字复制的）：没想到一波未平一波又起，美国一位视觉艺术家REIDSOUTHEN指出，在视觉领域，如Midjourney
夕小瑶·2024-01-12 05:13

【论文笔记】End-to-End Diffusion Latent Optimization Improves Classifier Guidance

AbstractClassifierguidance为图像生成带来了控制，但是需要训练新的噪声感知模型(noise-awaremodels)来获得准确的梯度，或使用最终生成的一步去噪近似，这会导致梯度错位(misalignedgradients)和次优控制(sub-optimalcontrol)。梯度错位(misalignedgradients)：通过噪声感知模型指导生成模型时，两个模型的结构和目
xhyu61·2024-01-12 02:08

【论文笔记】ZOO: Zeroth Order Optimization

论文（标题写不下了）：《ZOO:ZerothOrderOptimizationBasedBlack-boxAttackstoDeepNeuralNetworkswithoutTrainingSubstituteModels》Abstract深度神经网络(DNN)是当今时代最突出的技术之一，在许多机器学习任务中实现了最先进的性能，包括但不限于图像分类、文本挖掘、语音处理。但人们越来越关注对抗性示例的
xhyu61·2024-01-12 02:34

Javaweb之Mybatis的动态SQLforeach和include的详细解析

3.3动态SQL-foreach案例：员工删除功能（既支持删除单条记录，又支持批量删除）SQL语句：deletefromempwhereidin(1,2,3);Mapper接口：@MapperpublicinterfaceEmpMapper
向着五星的方向·2024-01-12 00:10

PostgreSQL（十）distinct on 的用法

在PostgreSQL中，如果要实现上面这个需求，假设存在唯一主键（id），可能会有人想到用下面这种方式来查询：select*fromt_user_infowhereidin(selectmin(id)
ACGkaka_·2024-01-11 19:08

MySQL 索引失效场景

2.2范围查询（）范围查询右侧的索引将失效，建议查询条件改为=2.3使用函数2.4隐式转换字符串类型，不加引号，索引将失效，如select*fromuserwhereidCa
Aimyone·2024-01-11 18:03

Oracle将字符串逗号分隔放入in中作为条件查询

我们要将其放在in()中作为条件，先要把他变成数组select*from表名whereidin(SELECTREGEXP_SUBSTR(列名,'[^（分割字符串的符号（比如逗号））]+',1,LEVEL
倾国倾城林二狗·2024-01-11 14:54

ajax+axios——统一设置请求头参数——添加请求头入参——基础积累

需求场景如上图所示：需要在接口请求头中添加一个Storeid参数。之前在博客中写过单个接口添加请求头的方法，如下面的代码，也是可以实现的。
叶浩成520·2024-01-11 13:50

使用mybatisplus的mapper批量更新，update报错

annotationTaskImage.annotationStatus},coco_context=#{annotationTaskImage.cocoContext},is_valid=#{annotationTaskImage.isValid},WHEREid
w_l666·2024-01-11 03:57
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