论文笔记REID

客流分析核心算法 trajectory_event_analyzer数据结构

trajectory_event_analyzerV4.py数据结构一、算法描述1、描述2、客流分析模块trajectory_event_analyzerV4.py解析1.分层统计：2.状态一致性检查：3.区域状态统计：4、客流状态统计5.ReID

风吹落叶花飘荡·2025-07-22 13:03

Reids

标题目录Redis概述Redis数据库特点Redis应用场景Redis安装RockyLinux操作系统Windows操作系统Mac操作系统Redis服务启动失败解决方案配置文件详解常见数据类型全局命令String类型字符串数值应用场景列表List基本命令应用场景Hash散列特性基本命令应用场景Set类型基本命令应用场景SortedSet类型有序集合示例基本命令应用场景数据持久化RDB数据持久化SA

子柒s·2025-07-22 12:57

Sqli-labs全套(1-65)-通关笔记

id=1')and;--+源码拼接后：SELECT*FROMusersWHEREid=('$id')LIMIT0,1;SELECT*FROMusersWHEREid=('1')and;--')LIMIT0,1

TyRant_Xx·2025-07-20 21:16

Julia视频教程

share=2&shareId=480000001854445&courseId=1208959805&_tr

Bounce_aaba·2025-07-19 13:51

redis集群之Sentinel哨兵高可用

至少需要3台redis才能建立起基于哨兵的reids集群。一、通过s

会飞的爱迪生·2025-07-12 15:44

【论文笔记ing】Pointerformer: Deep Reinforced Multi-Pointer Transformer for the Traveling Salesman Problem

论文中使用一个PointerFormer模型编码器部分：可逆残差模型堆叠解码器部分：指针网络自回归对于一次任务而言，推理阶段：编码器部分：一次解码器部分：循环N次，直至任务结束在训练阶段，使用强化学习，对于一个N个节点的TSP实例，算法中会以不同的起点，跑N次，得到N个轨迹，以满足TSP的对称特性，表示这都是属于一个TSP问题的（真实）解然后会计算这样表示归一化奖励，得到一个advantage,然

Booksort·2025-07-10 18:12

【论文笔记】GaussianFusion: Gaussian-Based Multi-Sensor Fusion for End-to-End Autonomous Driving

原文链接：https://arxiv.org/abs/2506.00034v1简介：现有的多传感器融合方法多使用基于注意力的拉直(flatten)融合或通过几何变换的BEV融合，但前者可解释性差，后者计算开销大（如下图(a)(b)所示）。本文提出GaussianFusion（下图(c)），一种基于高斯的多传感器融合框架，用于端到端自动驾驶。使用直观而紧凑的高斯表达，聚合不同传感器的信息。具体来说，

·2025-07-10 18:42

DPDK — App EAL options 指令行参数详解

范桂飓·2025-07-08 17:50

【论文笔记】RAGLAB: A Modular and Research-Oriented Unified Framework for Retrieval-Augmented Generation

论文信息论文标题：RAGLAB:AModularandResearch-OrientedUnifiedFrameworkforRetrieval-AugmentedGeneration-EMNLP24论文作者：XuanwangZhang-NanjingUniversity论文链接：https://arxiv.org/abs/2408.11381代码链接：https://github.com/fat

AustinCyy·2025-07-07 00:00

docker安装单机nacos、rocketmq、reids、xxl-job、minio、elasticsearch、kibana、gogs、nginx、mongo

目录在右侧中部启动容器报错直接删除那个name后边的就可以安装nacos首先需要拉取对应的镜像文件：dockerpullnacos/nacos-server挂载目录：mkdir-p/mydata/nacos/logs/#新建logs目录mkdir-p/mydata/nacos/init.d/vim/mydata/nacos/init.d/custom.properties#修改配置文件修改cust

丶会武术的流氓丶·2025-07-06 06:02

索引失效的7中情况

1.列与列对比索引失效情况某两列都建立了单独索引，下面情况不会走索引select*fromtestwhereid=c_id2.列存在NULL值索引失效情况我们在涉及数据库表的时候，应该尽量避免NULL值出现如果避免不了

qq_35460875·2025-07-06 04:56

select高级——子查询

selectcmtDatefrom`comment`wherecmtAuthor='东东1')IN和NOTIN子查询IN案例查询名字中包含’东‘的作者评论过的所有新闻SELECT*FROMnewsWHEREidIN

聪聪的学习笔记·2025-07-05 23:49

绕过SQL注入监测的技术

绕过SQL注入监测的技术SQL注入监测通常通过WAF(Web应用防火墙)、IDS/IPS或应用层检测机制实现：1.编码混淆技术十六进制编码：SELECT*FROMusersWHEREid=0x31OR1

·2025-07-05 01:53

Llama改进之——RoPE旋转位置编码

之前在[论文笔记]ROFORMER中对旋转位置编码的原始论文进行了解析，重点推导了旋转位置编码的公式，本文侧重实现，同时尽量简化数学上的推理，详细推理可见最后的参考文章。复数与极坐标复数

愤怒的可乐·2025-07-04 01:37

Llama改进之——均方根层归一化RMSNorm

它是由RootMeanSquareLayerNormalization论文提出来的，可以参阅其论文笔记1。

愤怒的可乐·2025-07-04 01:36

数据库-事务

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

ruleslol·2025-06-30 07:06

sqlserver 中的go的作用

例如:首先同时执行下边的语句select*fromsysobjectswhereid=aselectgetdate()你会发现会报错，并且不会显示任何结果集而你再执行select*fromsysobjectswhereid

NaiQai·2025-06-30 01:01

深度解析MySQL EXPLAIN：揭秘SQL执行计划的每个细节

EXPLAIN基础语法EXPLAINSELECT*FROMusersWHEREid=1;--或更详细的格式EXPLAINFORMAT=JSONSELECT*FROMusersWHEREid=1;核心字段解析

缘来是黎·2025-06-25 00:01

使用GLSurfaceView渲染图像实战

classMySurfaceViewextendsGLSurfaceView{privateMyRenderermRenderer;//场景渲染器inttextureId;//系统分配的纹理idpublicMySurfaceView

美颜特效.音视频·2025-06-23 07:40

ReadVersion·2025-06-20 17:28

Mybatis-Day02

parameterType:参数数据类型基本数据类型,包装类,String等，如通过id查询Accountselect*fromuser4whereid=#{id}多个参数，通过id和name查询AccountpublicinterfaceUserDao

临水而愚·2025-06-19 18:41

论文笔记＜交通灯＞＜多智能体＞CoLight管理交通灯

今天看的是论文Colight:学习网络级合作进行交通信号控制论文提出的CoLight模型是一种基于强化学习和图注意力网络的交通信号灯控制方法，旨在解决城市道路网络中的交通信号的写作问题，提升车辆通行效率。问题定义为：将交通信号控制问题建模为马尔可夫博弈，每个路口由一个智能体控制，智能体通过观察部分系统状态（当前相位和各车道车辆数），选择动作（下一时间段的相位），目标是最小化路口周围车道的平均队列长

青椒大仙KI11·2025-06-19 14:44

《基于超声的深度学习模型用于降低BI-RADS 4A乳腺病变的恶性率》论文笔记 MobileNet

《APPLICATIONOFDEEPLEARNINGTOREDUCETHERATEOFMALIGNANCYAMONGBI-RADS4ABREASTLESIONSBASEDONULTRASONOGRAPHY》《基于超声的深度学习模型用于降低BI-RADS4A乳腺病变的恶性率》原文地址：链接文章目录摘要简介方法患者图像获取与处理深度学习模型统计分析结果讨论结论摘要本研究旨在开发一个基于超声（US）图像

往事随风、、·2025-06-19 13:09

论文笔记--Language Models are Unsupervised Multitask Learners

论文笔记GPT-2--LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1数据集WebText2.2.2

Isawany·2025-06-17 08:36

You Only Look Once Unified, Real-Time Object Detection论文笔记

文章结构统一检测框架(UnifiledDetection)核心思想YOLO将目标检测视为一个端到端的回归问题，输入的图像经过SingleForwardPass，直接输出物体的信息（边界框的位置、边界框的置信度、类别概率）；优势在于速度快，全局理解上下文，这里全局理解上下文的意思是识别物体和背景的关系，减少误检。网络设计网格划分（GridDivision）将图像划分为一个S×S的网格，文中S=7；共

__Lo__·2025-06-17 07:01

在MyBatis的XML映射文件中，＜trim＞元素所有场景下的完整使用示例

下面是一些元素在不同场景下的完整使用示例：示例1:使用为UPDATE语句动态添加SET子句updateuseruser_name=#{userName},email=#{email},age=#{age},whereid

wei844067872·2025-06-17 02:57

MyBatis批量修改

updateemployeesetuserName=whenid=#{item.id}then#{item.userName},age=whenid=#{item.id}then#{item.age}whereIDin

橙一万·2025-06-15 18:27

织梦DEDECMS列表页内容页输出上一个栏目和下一个栏目

runphp输出上一个栏目和下一个栏目上一个栏目标签写法:适用于列表页、内容页，适用于动态、静态，代码写法如下：{dede:field.typeidrunphp=yes}global$dsql;$topreid

·2025-06-14 07:03

【论文笔记】UnifiedQA：新SOTA，生成模型一统问答任务

目录引言模型介绍1.输入格式2.实验结果总结引言问答任务有多种形式，常见的有抽取式问答(EX)、摘要式问答(AB)、多选题式问答(MC)、判断式问答(YN)。一般的解决方案是针对不同形式的问答任务设计不同的模型。例如，抽取式问答、多选题式问答、判断式问答可以转化为分类任务，摘要式问答可以转换为生成任务。尽管任务形式不同，但模型所需的语义理解和推理能力是共通的，或许不需要format-special

iLuz·2025-06-13 07:16

[论文笔记] [2008] [ICML] Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders

在06年以前，想要去训练一个多层的神经网络是比较困难的，主要的问题是超过两层的模型，当时没有好的策略或方法使模型优化的很好，得不到预期的效果。在06年，Hinton提出的stackedautoencoders改变了当时的情况，那时候的研究者就开始关注各种自编码模型以及相应的堆叠模型。这篇的作者提出的DAE（DenoisingAutoencoders）就是当时蛮有影响力的工作。那个时候多层模型效果得

Alexzhuan·2025-06-13 05:30

唐老师笔记-Unity跨平台原理

sharetype=blog&shareId=148573392&sharerefer=APP&sharesource=2501_91477053&sharefrom=link本篇内容Unity跨平台原理目录为什么要进行

唐老师笔记分享·2025-06-11 09:48

通过 xml 文件配置 MyBatis 的 SQL 语句，java and idea

//示例代码来自mybatis网站select*fromBlogwhereid=#{id}第二条1.xml映射文件的名字与Mapper接口的名称一致，并放在相同的包下Maven结构中，Java目录是放源代码的

RR1335·2025-06-09 00:38

05.查询表

col2ASalias2,…WHERE子句:指明过滤条件以实现“选择"的功能:过滤条件:布尔型表达式算术操作符:+,-,*,/,%比较操作符:=,(相等或都为空),,>=,select*fromstudentswhereidselect

转身後默落·2025-06-09 00:37

Reids 如何处理缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩问题？

Redis本身是一个高性能的键值存储系统，它提供了一些基础功能，但解决缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩等问题，更多的是依赖于应用层面的策略，并结合Redis提供的特性来实现。下面分别说明这三个问题以及基于Redis的常见解决方案：1.缓存穿透(CachePenetration)问题描述：攻击者或用户恶意请求一个在缓存和数据库中都不存在的数据。这样，每次请求都会穿透缓存，直接打到数据库上，导致数据库压力

冰糖心书房·2025-06-05 17:07

【论文笔记】SecAlign: Defending Against Prompt Injection with Preference Optimization

论文信息论文标题：SecAlign:DefendingAgainstPromptInjectionwithPreferenceOptimization-CCS25论文作者：SizheChen-UCBerkeley；Meta,FAIR论文链接：https://arxiv.org/abs/2410.05451代码链接：https://github.com/facebookresearch/SecAli

AustinCyy·2025-06-05 15:22

CLIP论文笔记：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

导语会议：ICML2021链接：https://proceedings.mlr.press/v139/radford21a/radford21a.pdf当前的计算机视觉系统通常只能识别预先设定的对象类别，这限制了它们的广泛应用。为了突破这一局限，本文探索了一种新的学习方法，即直接从图像相关的原始文本中学习。本文开发了一种简单的预训练任务，通过预测图片与其对应标题的匹配关系，从而有效地从一个包含4亿

Q同学的nlp笔记·2025-06-05 07:30

论文笔记：Large Language Models are Zero-Shot Next LocationPredictors

1intro下一个地点预测（NL）包括基于个体历史访问位置来预测其未来的位置。NL对于应对各种社会挑战至关重要，包括交通管理和优化、疾病传播控制以及灾害响应管理NL问题已经通过使用马尔可夫模型、基于模式的方法以及最近的深度学习（DL）技术（进行了处理。然而，这些方法并不具备地理转移能力因此，一旦这些模型在某个地理区域训练完毕，如果部署到不同的地理区域，它们将面临严重的性能下降尽管已经做出努力改善地

UQI-LIUWJ·2025-06-05 07:59

论文笔记：LSTPrompt: Large Language Models as Zero-Shot Time Series Forecastersby Long-Short-Term Prompt

202402arxiv1intro1.1大模型+时间序列预测一般有两种类型的方法使用海量时间序列数据重新训练一个时间序列领域的大模型论文笔记：TimeGPT-1_timegpt论文-CSDN博客直接利用现有的大模型

UQI-LIUWJ·2025-06-05 07:29

mysql查询表字段是否存在_常用数据库查询判断表和字段是否存在

MSSQLServer表：selectCOUNT(*)fromdbo.sysobjectsWHEREname='table_name'；字段：selectCOUNT(*)fromsyscolumnsWHEREid

翻拍小分队·2025-06-05 00:03

Reids RCE-CVE-2022-0543 复现

Redis是一套开源的使用ANSIC编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、键值存储数据库，并提供多种语言的API。Redis如果在没有开启认证的情况下，可以导致任意用户在可以访问目标服务器的情况下未授权访问Redis以及读取Redis的数据默认端口：6379当信息收集发现6379端口，可以进行Redis的漏洞测试复现环境：vulfocus的Redis的环境环境搭建https

梨树红·2025-06-04 21:09

24.【.NET8 实战--孢子记账--从单体到微服务--转向微服务】--单体转微服务--认证微服务

项目集成了ASP.NETCoreIdentity框架，实现了用户管理、角色权限控制等基础功能，并通过EntityFrameworkCore与MySQL数据库进行数据持久化。

喵叔哟·2025-06-04 16:29

【论文笔记】ResNet论文的全面解析

论文：DeepResidualLearningforImageRecognition发表时间：2015发表作者：(MicrosoftResearch)He-Kaiming,Ren-Shaoqing,Sun-Jian论文链接：论文链接一、ResNet论文基本信息论文标题与发表信息论文标题：《DeepResidualLearningforImageRecognition》发表时间：2015年，并在20

浩瀚之水_csdn·2025-06-03 06:54

redis6.0.9 三台哨兵搭建

redis6.0.9三台哨兵搭建环境准备服务器（CentOSLinuxrelease8.2.2004）安装包（redis-6.0.9.tar.gz）开干安装配置文件reids1redis开机自启动脚本redis

临渊不羡渔·2025-06-03 05:13

论文笔记：TrafficPredict: Trajectory Prediction for Heterogeneous Traffic-Agents

论文笔记：TrafficPredict:TrajectoryPredictionforHeterogeneousTraffic-Agents摘要这是百度在AAAI2019发布的一篇文章。

CvBeginner·2025-05-30 18:20

论文笔记：MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecksMobileNetV2是MobileNetV1的改进版，Invertedresidual是个非常精妙的设计！MobileNetV1引入depthwiseseparableconvolution代替standardconvolution，减少运算量。MobileNetV1的结构其实非常简单，是类似于VG

菜鸡信息技术·2025-05-30 18:49

mybatis的mapper对应的xml写法

abcnull·2025-05-30 07:23

WEB安全--SQL注入--MSSQL注入

SELECTnameFROMmaster..sysdatabases表名：SELECTnameFROMsysobjectsWHERExtype='U'字段名：SELECTnameFROMsyscolumnsWHEREid

Neur0toxin·2025-05-29 01:17

AI+Xmind自动生成测试用例（思维导图格式）

shareId=b0cd664d-5001-42f0-b494-adc98934aba5&type=agentCard豆包智能体：https://doubao.com/bot/wXUGtIS

WalkerShen·2025-05-26 06:34

34、React Server Actions深度解析

number,readerName:string){ //模拟数据库操作 constresult=awaitdb.execute( 'UPDATEbooksSETavailable=falseWHEREid

进取星辰·2025-05-23 05:22

sql批量更新和删除语句

1.更新一条数据updateom_sellordersetSOSTATUS=2whereid='283d3eb87b134e1c993b70b018406285'2.更新多个数据为某一个特点值stringID

lfl18326162160·2025-05-23 01:56

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