论文笔记REID

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～

心心喵·2024-09-03 08:53

【论文笔记】Training language models to follow instructions with human feedback B部分

TraininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedbackB部分回顾一下第一代GPT-1：设计思路是“海量无标记文本进行无监督预训练+少量有标签文本有监督微调”范式；模型架构是基于Transformer的叠加解码器（掩码自注意力机制、残差、Layernorm）；下游各种具体任务的适应是通过在模型架构的输出后增加线性权重WyW_{y}Wy实

Ctrl+Alt+L·2024-09-02 01:12

sqli-libs-1字符型

id=1'测试注入点，出现报错数据库语句应该是：select...from...whereid=’1’......http://localhost/Less-1/?

AAran·2024-09-01 20:16

Windows 下python安装redis

是非关系型的缓存数据库，是一个高性能的key—value数据库二.Python安装redispipinstallredis三.python连接redis1.需要先下载一个Windows版的redis，但是官方的reids

luckybabying·2024-09-01 19:04

【论文笔记】：LAYN：用于小目标检测的轻量级多尺度注意力YOLOv8网络

背景针对嵌入式设备对目标检测算法的需求，大多数主流目标检测框架目前缺乏针对小目标的具体改进，然后提出的一种轻量级多尺度注意力YOLOv8小目标检测算法。小目标检测精度低的原因随着网络在训练过程中的加深，检测到的目标容易丢失边缘信息和灰度信息等。获得高级语义信息也较少，图像中可能存在一些噪声信息，误导训练网络学习不正确的特征。映射到原始图像的感受野的大小。当感受野相对较小时，空间结构特征保留较多，但

hhhhhhkkkyyy·2024-09-01 10:39

激光SLAM--(8) LeGO-LOAM论文笔记

论文标题：LeGO-LOAM：LightweightandGround-OptimizedLidarOdometryandMappingonVariableTerrain应用在可变地形场景的轻量级的、并利用地面优化的LOAMABSTRACT轻量级的、基于地面优化的LOAM实时进行六自由度位姿估计，应用在地面的车辆上。强调应用在地面车辆上是因为在这里面要求雷达必须水平安装，而像LOAM和LIO-SA

lonely-stone·2024-08-30 20:29

论文浅尝 - AAAI2020 | 迈向建立多语言义元知识库：用于 BabelNet Synsets 义元预测...

论文笔记整理：潘锐，天津大学硕士。来源：AAAI2020链接：https://arxiv.org/pdf/1912.01795.pdf摘要义原被定义为人类语言的最小语义单位。

开放知识图谱·2024-08-30 07:35

[论文笔记] LLM数据集——LongData-Corpus

https://huggingface.co/datasets/yuyijiong/LongData-Corpus1、hf的数据在开发机上要设置sshkey，然后cat复制之后在设置在hf上2、中文小说数据在云盘上清华大学云盘下载：#!/bin/bash#BaseURLbase_url="https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/0670fcb14d294c97b5cf/fi

心心喵·2024-08-29 10:17

秒杀（防止超卖）

andseckill_num>=#{count}秒杀的数量不能大于剩余库存数量*/@Update("updatetb_skusetseckill_num=seckill_num-#{count}whereid

Sunny_yiyi·2024-08-29 03:29

Mybatis注解写SQL语句

1.根据ID查询数据Mapper接口中//注意事项:映射文件和注解二选一@Select("select*fromdemo_userwhereid=#{id}")UserfindUserById(intid

江西昊仔·2024-08-28 21:14

[论文笔记] eval-big-refactor lm_eval 每两个任务使用一个gpu，并保证端口未被使用

1.5B在eval时候两个任务一个gpu是可以的。7B+在evalbelebele时会OOM，所以分配时脚本不同。eval_fast.py：importsubprocessimportargparseimportosimportsocket#参数列表task_name_list=["flores_mt_en_to_id","flores_mt_en_to_vi","flores_mt_en_to_

心心喵·2024-08-28 19:00

【论文笔记】Separating the “Chirp” from the “Chat”: Self-supervised Visual Grounding of Sound and Language

Abstract提出了DenseAV，一种新颖的双编码器接地架构，仅通过观看视频学习高分辨率、语义有意义和视听对齐的特征。在没有明确的本地化监督的情况下，DenseAV可以发现单词的"意义"和声音的"位置"。此外，它在没有监督的情况下自动发现并区分这两种类型的关联。DenseAV的定位能力源于一种新的多头特征聚合算子，该算子直接比较稠密的图像和音频表示进行对比学习。相比之下，许多其他学习"全局"音

xhyu61·2024-08-26 14:46

图形学论文笔记

文章目录PBD：XPBD：shapematchingPBD：【深入浅出NvidiaFleX】(1)PositionBasedDynamics最简化的PBD(基于位置的动力学)算法详解-论文原理讲解和太极代码最简化的PBD(基于位置的动力学)算法详解-论文原理讲解和太极代码XPBD：基于XPBD的物理模拟一条龙：公式推导+代码+文字讲解（纯自制）【论文精读】XPBD基于位置的动力学XPBD论文解读(

Jozky86·2024-08-25 18:10

Docker

比如有三个reids实例，就对应三个集装箱，每个集装箱之间互不影响。

珍珠是蚌的眼泪·2024-08-25 05:19

【笔记】MyBatis配置allowMultiQueries=true允许使用foreach标签批量插入或更新数据

update更新操作updatetest_tableoutput_amount=#{item.a},invoice_amount=#{item.b},payment_amount=#{item.c},whereid

xbronze·2024-08-24 16:29

面试复盘（北京某小公司）

当用户登录时，刷新得到验证码，验证码会被放到redis当中，key为生成的随机字符串，value即为言验证码内容，在cookie当中也会存储这个字符串，当用户提交表单时，后端会取到cookie的值，然后从reids

无所畏惧的man·2024-03-20 21:33

计算机设计大赛行人重识别(person reid) - 机器视觉深度学习 opencv python

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，今天要分享的是深度学习行人重识别

iuerfee·2024-03-12 15:33

【视觉三维重建】【论文笔记】Deblurring 3D Gaussian Splatting

去模糊的3D高斯泼溅，看Demo比3D高斯更加精细，对场景物体细节的还原度更高，[官网]（https://benhenryl.github.io/Deblurring-3D-Gaussian-Splatting/）背景技术Volumetricrendering-basednerualfields：NeRF.Rasterizationrendering:3D-GS.Rasterization比vol

CS_Zero·2024-03-12 05:51

FACEBOOK投资人的创业十条之“直面拒绝”

-ReidHoffma

溪水旁葡萄树·2024-03-11 15:02

Docker创建Reids容器

会飞的麦兜63·2024-03-09 03:28

[论文笔记] Transformer-XL

这篇论文提出的Transformer-XL主要是针对Transformer在解决长依赖问题中受到固定长度上下文的限制，如Bert采用的Transformer最大上下文为512（其中是因为计算资源的限制，不是因为位置编码，因为使用的是绝对位置编码正余弦编码）。Transformer-XL能学习超过固定长度的依赖性，而不破坏时间一致性。它由段级递归机制和一种新的位置编码方案组成。该方法不仅能够捕获长期

心心喵·2024-03-08 14:09

Cesium插件系列——3dtiles压平

在CustomShader的vertexShaderText里，需要定义vertexMain函数，例如下：structVertexInput{Attributesattributes;FeatureIdsfeatureIds

搞GIS图形的sky.·2024-03-02 10:26

SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning 论文笔记

前言目前大多数小样本学习器首先使用一个卷积网络提取图像特征，然后将元学习方法与最近邻分类器结合起来，以进行图像识别。本文探讨了这样一种可能性，即在不使用元学习方法，而仅使用最近邻分类器的情况下，能否很好地处理小样本学习问题。本文发现，对图像特征进行简单的特征转换，然后再进行最近邻分类，也可以产生很好的小样本学习结果。比如，使用DenseNet特征的最近邻分类器，在结合均值相减（meansubtra

头柱碳只狼·2024-02-24 10:28

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