论文笔记REID 第15页

Mybatis小技巧之批量删除、模糊查询

批量删除一次删除多条记录接口方法：/***批量删除根据id*@paramids*@return*/intdeleteBatch(Stringids);批量删除的SQL语句有两种语法：第一种or：deletefromt_carwhereid

Bwy_1004·2023-11-15 11:11

多模态情感分析研究综述论文笔记

这里写目录标题论文标题引言论文学术结构1、总体介绍2、介绍叙述式多模态情感分析3、介绍交互式多模态情感分析4、多模态情感分析存在的交互建模科学问题5、结束语阅读论文初体验思维导图论文标题《多模态情感分析研究综述》引言多模态情感分析现已成为自然语言处理领域的核心研究课题之一，分为两类子课题：1、叙述式多模态情感分析2、交互式多模态情感分析论文学术结构1、总体介绍从情感分析这个大方面出发，结合现代社会

Daniel_Muei·2023-11-15 04:27

解决laravel查询mysql的json空（NULL）字符串查不到结果的问题

原查询方法需要查询的数据如下刚开始用的ModelName::whereNull('ids')->get();转成sql语句select*FROM`users`whereids=null用这种方法查不到想要的数据正确的查询方法后来发现想查询出正确的结果需要用

小豪的小目标·2023-11-15 01:18

Postgresql中删除大量数据优化表空间

步骤一--禁用触发器ALTERTABLE表名DISABLETRIGGERALL;--删除表记录deletefrom表名whereidin(selectidfromha_movhis_temp);--启用触发器

Hello Bug·2023-11-14 19:33

Redis应用之一自增编号

一、前言前段时间同事用Redis实现收银台商品排行榜，我们都知道Redis最基础的功能是用来缓存数据，但其实它还有很多特性能解决很多实际问题，接下来几篇文章我们就聊聊Reids一些特性的应用，今天先聊一下借助

程序员青菜学厨艺·2023-11-14 02:01

MobileSAM论文笔记

摘要自Meta研究团队发布SAM（SegmentAnythingModel）项目依赖，因其令人惊艳的零样本迁移特性和与其他视觉应用兼容的高通用性，引起了极大的关注。由于大多数类似的应用都需要运行在资源限制的边缘设备，如手机，因此，本文的目标是通过使用轻量化的encoder替换原始计算量大的encoder使其称为移动友好型模型。一个简单的思路是按照SAM原文训练一个新的轻量化的SAM，但是效果不理想

hello_dear_you·2023-11-13 14:14

论文笔记--Baichuan 2: Open Large-scale Language Models

论文笔记--Baichuan2:OpenLarge-scaleLanguageModels1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1预训练3.1.1预训练数据3.1.2模型架构3.2对齐3.2.1SFT3.2.2RewardModel

Isawany·2023-11-13 11:15

MySQL + Navicat 数据控制语言DCL练习——授权的授予与收回

使用test用户建立连接：注意是将用户名那里改成test，连接名可以是test也可以是其他自定义的名字执行数据更新SQL语句测试UPDATEusersSETnickname='user2'WHEREid

全幼儿园最聪明·2023-11-13 10:08

mysql查询没有被关联的数据_Mysql - 查询之关联查询

groupby列having条件orderby列asc/desc;这里牵涉到一个查询执行顺序的问题.单表查询执行顺序:selectsex,count(Sex)ascountfromtch_teacherwhereid

板哥空山建筑·2023-11-13 10:46

laravel中的队列二

RedisManager用于管理reids的连接。

dgfghfgh76856·2023-11-13 05:45

Redis--命令操作Redis

目录一、Redis简介二、Linux上安装Redis0.上传redis.gz1.解压redistar-zxvfreids-5.0.0.tar.gz2.安装gccyuminstall-ygcc3.编译redis

敢敢130·2023-11-13 05:53

MySQL 索引优化及失效场景

会导致无法按照正常的目录进行匹配，从而导致索引失效select*fromtmpwherenicklike'%张';OR操作OR查询中有一个非索引字段---id为主键，nick未创建索引select*fromtmpwhereid

若明天不见·2023-11-12 16:33

BEVFormer论文笔记（详细版）

论文论文链接：《BEVFormer:LearningBird’s-Eye-ViewRepresentationfromMulti-CameraImagesviaSpatiotemporalTransformers》代码链接：https://github.com/zhiqi-li/BEVFormer阅读顺序：我之前在哔哩哔哩上跟着李沐一起读论文，按照他的方法：先看题目（比如这篇文章，它的重点就是Sp

西米611·2023-11-12 13:36

MySQL性能优化

二、避免在where子句中使用or来连接条件1、反例SELECT*FROMuserWHEREid=1OR

chensi2113·2023-11-12 12:29

NL2SQL领域：RAT-SQL论文笔记

RAT-SQL:Relation-AwareSchemaEncodingandLinkingforText-to-SQLParsers以关系感知的方法对数据库模式编码和链接的text-to-SQL模型1.问题聚焦：SchemaEncoding：对表结构（表名、列名、列类型、主键、外键等等）进行编码SchemaLinking：把Question中表述的内容与具体的表名和列名对齐2.主要创新点：包含“

mochine·2023-11-12 10:49

Redis非关系型数据库（三）持久化

appendonlyfile）3.RDB和AOF的区别三、RDB持久化1.触发条件2.执行流程3.启动时加载四、AOF持久化1.开启AOF2.执行流程3.启动时加载五、RDB和AOF的优缺点1.RDB持久化2.AOF持久化六、Reids

YsDou·2023-11-12 09:30

mybatis的简单教程

库blog里有一张表article整个项目就是增加了这3个文件首先是mybatis-config.xml文件然后是ArticleMapper.XMLselect*fromarticlewhereid=#

HeisenbergWDG·2023-11-12 04:01

论文笔记：SimiDTR: Deep Trajectory Recovery with Enhanced Trajectory Similarity

DASFFA20231intro1.1背景由于设备和环境的限制（设备故障，信号缺失），许多轨迹以低采样率记录，或者存在缺失的位置，称为不完整轨迹恢复不完整轨迹的缺失空间-时间点并降低它们的不确定性是非常重要的一般来说，关于轨迹恢复的先前研究可以分为两个方向第一个方向：模拟用户在不同位置之间的转换模式，以预测用户的缺失位置本质上是一个分类任务，恢复的轨迹通常由位置或POI组成第二个方向：基于记录的不

UQI-LIUWJ·2023-11-12 01:46

论文笔记：AttnMove: History Enhanced Trajectory Recovery via AttentionalNetwork

AAAI20211intro1.1背景将用户稀疏的轨迹数据恢复至细粒度的轨迹数据是十分重要的恢复稀疏轨迹数据至细粒度轨迹数据是非常困难的已观察到的用户位置数据十分稀疏，使得未观察到的用户位置存在较多的不确定性真实数据中存在大量噪声，如何有效的挖掘周期性规律存在一定困难经常在历史轨迹中被访问的地点并不一定会是目标时间窗缺失的地点，如何利用用户历史上的位置数据是另一个挑战1.2论文思路提出了一个基于注

UQI-LIUWJ·2023-11-12 01:14

CTFHUB-WEB-SQL注入

sql学的太不好了，回炉重造判断Sql注入漏洞的类型：1.数字型当输入的参x为整型时，通常abc.php中Sql语句类型大致如下：select*fromwhereid=x这种类型可以使用经典的and1=

呕...·2023-11-11 23:50

1707.ICCV.Neural Person Search Machines检测加识别论文阅读笔记

NeuralPersonSearchMachines（NPSM）一个新颖的end-to-end的（检测+reid）行人搜索识别方法论文贡献：1.提出了一种NPSM框架（基于LSTM记忆递归网络attention

xuluohongshang·2023-11-11 22:00

使用foreach标签遍历泛型为基本类型的list

publicListsearchStudentEachArray(Listlist);//使用foreach遍历list在映射文件StudentMapper.xml中添加语句：select*fromstudent0'>whereidin

Хан йенсук·2023-11-11 17:27

【论文笔记】Denoising Diffusion Probabilistic Models

PreKnowledge1.条件概率的一般形式P(A,B)=P(B∣A)P(A)P(A,B)=P(B|A)P(A)P(A,B)=P(B∣A)P(A)P(A,B,C)=P(C∣B,A)P(B,A)=P(C∣B,A)P(B∣A)P(A)P(A,B,C)=P(C|B,A)P(B,A)=P(C|B,A)P(B|A)P(A)P(A,B,C)=P(C∣B,A)P(B,A)=P(C∣B,A)P(B∣A)P(A)

xhyu61·2023-11-11 17:02

跨镜头目标融合__追踪之目标重识别研究（跨镜头目标追踪）

跨镜头目标融合；目标重识别；跨镜头目标追踪；1目的：2实现方法/策略：2.1目标类型+位置匹配（或考虑结合目标轨迹）2.2目标重识别2.3目标类型+位置匹配(轨迹)+目标重识别3目标重识别方案3.1facenetReID3.1.1

爱吃油淋鸡的莫何·2023-11-11 17:49

CRNN论文笔记

CRNN最近在看天池大赛的学习赛零基础入门CV-街景字符编码识别，其中官方给出的demo中baseline就有CRNN版本，因此在这里看一看CRNN的论文。前期知识储备：概率论：了解基本的概率论知识，掌握条件概率的概念和公式CNN：了解卷积神经网络CNN的结构，掌握CNN的基本工作原理LSTM：了解长短时记忆网络LSTM的结构，掌握LSTM的基本工作原理CTC：了解CTC算法的思想，掌握基于DP实

在学习的王哈哈·2023-11-11 12:15

mysql 高阶语句2

selectname,scorefrominfowhereidin(selectidfrominfowherescore>80);子查询返回的结果只能是1列where条件in什么，子查询的列就是什么createtableky32

weixin_51694382·2023-11-11 11:29

Mapper.xml文件中＞=、＜=、=、#{ }、${ }的问题讲解

一、符号：第一张方法：转义大于号>>小于号=>=小于等于号<>select* from Test whereid<>1 第二张方法：使用大于号>]]>小于号与&&

吾友客·2023-11-11 06:50

Exploration by random network distillation论文笔记

ExplorationbyRandomNetworkDistillation(2018)随机网络蒸馏探索0、问题这篇文章提出的随机网络蒸馏方法与Curiosity-drivenExplorationbySelf-supervisedPrediction中提出的好奇心机制的区别？猜想：本文是基于随机网络蒸馏提出的intrinsicreward设计方式，好奇心是基于前向动力学模型的误差设计的intri

Gabriel17·2023-11-11 02:30

Count-based exploration with neural density models论文笔记

Count-basedexplorationwithneuraldensitymodels[J].InternationalConferenceonMachineLearning,InternationalConferenceonMachineLearning,2017.基于计数的神经密度模型探索0、问题这篇文章的关键在于弄懂pseudo-count的概念，以及是如何运用pseudo-count去

Gabriel17·2023-11-11 02:57

用一个应用场景理解ASP.NET Core Identity是什么？

Claims-basedAuthentication）应用场景一ClaimIdentity在ASP.NETCore中Identity是如何实现的类ClaimsPrincipal考察另外一个重要的类ClaimsIdentity在ASP.NETCoreIdentity

thankseveryday·2023-11-11 01:43

论文笔记：DALL-E2：Hierarchical Text-ConditionalImage Generation with CLIP Latents(未完成)

本文鉴于作为参考感谢作者论文笔记：DALL-E2：HierarchicalText-ConditionalImageGenerationwithCLIPLatents详解_hierarchicaltext-conditionalimagegenerationwit_nocol

VimpireSC·2023-11-10 22:06

nav2 调节纯追踪算法

纯追踪算法纯追踪基础Thecoreideaistofindapointonthepathinfrontoftherobotandfindthelinearandangularvelocitytohelpdrivetowardsit

·2023-11-10 22:24

10款UML建模工具更新（2023.4）Software Ideas Modeler 、Rhapsody、Papyrus

rolt·2023-11-10 15:06

UML建模工具最近更新（-2022年7月）（2）StarUML 、Software Ideas Modeler

月）（1）Papyrus、EAUMLChina整理的UML建模工具列表请见http://www.umlchina.com/tools/search.aspx最近一段时间更新：工具最新版本：SoftwareIdeasModeler13.45

rolt·2023-11-10 15:36

UML/SysML建模工具更新（2023.10）（1）StarUML、Software Ideas Modeler

DDD领域驱动设计批评文集做强化自测题获得“软件方法建模师”称号《软件方法》各章合集工具最新版本：SoftwareIdeasModeler14.02更新时间：2023年10月9日工具简介轻量级建模工具，

rolt·2023-11-10 15:29

Centos7上安装Reids&Redis的基本使用&Java操作Redis

Centos7上安装Reids&Redis的基本使用&Java操作Redis安装Redis启动Redis默认启动Redis指定配置文件启动设置Redis开机自启Redis客户端Redis命令行客户端图形化桌面客户端连接

☞^O^☜♞·2023-11-10 13:59

Learning an Animatable Detailed 3D Face Model from In-The-Wild Images论文笔记

LearninganAnimatableDetailed3DFaceModelfromIn-The-WildImages论文笔记论文目标:提出一个端到端的框架,可以从非受控的图片中学习高质量、可动画的3D

binlin1209·2023-11-10 10:28

linux32位操作系统支持大内存

shareid=392468&uk=436421975下载的是rpm的安装包，如果主机可以上网的话，可以使用yum命令安装，更加的省时省力！以下我使用centOS5.

Jarno517·2023-11-10 10:15

第十章数据库连接池与DBUtils工具

5题，50分）二.判断题（共5题，50分）一.单选题（共5题，50分）(单选题)已知，存在QueryRunner对象runner，SQL语句：Stringsql=“select*fromuserwhereid

qing影·2023-11-10 09:33

深入分析MySQL索引与磁盘读取原理

USER表中有100万条数据，现在要执行一个查询"SELECT*FROMUSERwhereID=999999"，如果没有索引，查询的时候MySQL会从第一行开始遍历，直到ID等于999999的这一行被找到为止

骇客567·2023-11-10 02:05

论文笔记系列-Neural Network Search ：A Survey

论文笔记系列-NeuralNetworkSearch：ASurvey论文笔记NASautomlsurveyreviewreinforcementlearningBayesianOptimizationevolutionaryalgorithm

aiwanghuan5017·2023-11-10 01:17

论文笔记：CVPR2021 Bottom-Up Shift and Reasoning for Referring Image Segmentation

任务名字：ReferringImageSegmentation(RIS)keywords：one-stageRIS、graph、relationreasoning背景：方法比较vision-and-languageapproachesbasedontheirdesigningprinciples,（1）multimodalfusionandrepresentationlearning（2）lang

_击空明兮溯流光_·2023-11-09 23:44

毕业设计行人重识别(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3.2行人检测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前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

DanCheng-studio·2023-11-09 14:38

python毕业设计深度学习实现行人重识别 - python opencv yolo Reid

文章目录0前言1课题背景2效果展示3行人检测4行人重识别5其他工具0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是**基于深度学习的行人重识别算法研究与实现**学长这里给一个题目综合评分(每项满

kooerr·2023-11-09 14:38

竞赛行人重识别(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·2023-11-09 14:37

java redis使用实例_Java连接redis的使用示例

根据机器的类型及位数下载对应的版本安装即可，reids支持linux和wind

耿直GG·2023-11-09 14:06

论文笔记：CROSSFORMER: TRANSFORMER UTILIZING CROSSDIMENSION DEPENDENCY FOR MULTIVARIATE TIME SERIES FOREC

ICLR20231intro1.1motivation之前用Transformer预测时间序列的工作，大多集中在建模时间维度的关系上。利用时间维度的自注意力机制，建立不同时间步之间的关系而在多元时间序列预测中，各个变量之间的关系也很重要。之前的模型，主要是将每个时间步的多元变量压缩成一个embedding，再进行时间维度的attention。这种方法的问题是缺少对不同变量之间关系的建模，直接每个时

UQI-LIUWJ·2023-11-09 14:26

java object数组转实体类_在JAVA中如何将一个Object转换成Array

需要结果的请直接看最后)那么这个问题的来源是这样的在某个不知名的小屁项目中，使用了Hibernate，在查询的时候，使用hql查询，设置查询条件的时候使用in方式，比如：selectusernamefromuserwhereidin

weixin_39639505·2023-11-09 13:46

商城系统分布式下单

一、锁定库存的sqlselect*fromwarewhereid={id}andtotal-lock>0updatewaresetlock=lock+{num}whereid={id}andtotal-lock

业精于勤_荒于稀·2023-11-09 12:07

Markov Chain Fingerprinting to Classify Encrypted Traffic 论文笔记

0.Abstract在本文中，提出了用于SSL/TLS会话中传输的应用程序流量的随机指纹。这个指纹基于一阶齐次马尔可夫链，模型识别应用程序的准确率，并提供了检测异常对话的可能性。1.Introduction通过SSL/TLS会话时的头部信息创建统计指纹，用于分类应用流量。研究了12个使用SSL/TLS的代表性应用程序的马尔可夫链指纹，建立的模型展现出特定的结构，这种结构能够通过比较应用程序流量和和

想出成果的acmer·2023-11-09 05:55

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