论文阅读_副本

ThreadLocal

一、什么是ThreadLocalThreadLocal是Java提供的线程本地变量（ThreadLocalVariable）机制：作用：给每个线程分配一份独立的变量副本，互不干扰，避免多线程环境下的共享冲突问题

重生之我在成电转码·2025-03-26 00:13

23种设计模式-原型(Prototype)设计模式

在原型模式中，我们创建一个对象作为原型，并允许其克隆多个副本，而不必重新初始化所有字段。使用场景创建对象开销较大，但又需要多个相似对象。对象的构造过程复杂，

程序员汉升·2025-03-25 10:50

第 138. 复制带随机指针的链表

要求返回这个链表的深拷贝，即新链表中的每个节点都应该是原链表对应节点的全新副本，并且新链表中节点的随机指针和next指针都要正确指向新链表中的相应节点。

请向我看齐·2025-03-25 09:47

如何在多个GPU中训练非常大的模型？

一、并行训练策略1.数据并行原理：每个GPU保存完整的模型副本，处理不同的数据批次，通过同步梯度更新参数。在每个小批处理结束时，需要同步梯度或权重以免陈旧。

Mr终游·2025-03-25 07:00

C++常见问题与思考

也就是说，不同线程对同一个TLS变量的访问，实际上是在访问各自独立的副本，彼此之间互不干扰。实现方式静态TLS：在编译时就为每个线程分配TLS变量的存储空间。

新叶猫·2025-03-25 06:25

MongoDB实战-生产环境中分片的部署与配置

1.部署拓扑要运行示例MongoDB分片集群，你一共要启动九个进程（每个副本集三个mongod，外加三个配置服务器）。咋一看，这个数字有点吓人。

perfecttshoot·2025-03-24 14:25

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

将神经网络表征为加权的无环图，直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。通常，这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集（holdoutset）来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数，通常假设模型在验证集上的

开心星人·2025-03-23 22:34

【论文阅读】实时全能分割模型

文章目录导言1、论文简介2、论文主要方法3、论文针对的问题4、论文创新点总结导言在最近的计算机视觉领域，针对实时多任务分割的需求日益增长，特别是在交互式分割、全景分割和视频实例分割等多种应用场景中。为了解决这些挑战，本文介绍了一种新方法——RMP-SAM（Real-TimeMulti-PurposeSegmentAnything），旨在实现实时的多功能分割。RMP-SAM结合了动态卷积与高效的模型

万里守约·2025-03-23 22:04

论文阅读：2023 arxiv Multiscale Positive-Unlabeled Detection of AI-Generated Texts

CSPhD-winston-杨帆·2025-03-23 22:32

论文阅读笔记——MAGICDRIVE: STREET VIEW GENERATION WITH DIVERSE 3D GEOMETRY CONTROL

MagicDrive论文MagicDrive通过对3D数据和文本数据的多模态条件融合和隐式视角转换，实现了高质量、多视角一致的3D场景生成。几何条件编码Cross-attention：针对顺序数据，适合处理文本标记和边界框等可变长度输入。Additiveencoderbranch：对于地图等网络状规则数据，能够有效保留空间结构。对于文本按照模版构建：“Adrivingsceneat{locatio

寻丶幽风·2025-03-23 22:02

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。例如，一家私人公司未经用户同意就收集了超过30亿张人脸图像，用于构建商业人脸识别模型。为解决这些担忧，许多数据投毒攻击被提出，以防止数据被未经授权的深度模型学习。它们通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使模型无法从数据中学习太多信息，从而导致模型在未见

开心星人·2025-03-23 22:01

2025最新植物大战僵尸杂交版3.4.5版本

更新内容植物大战僵尸杂交版v3.4.5版本的更新内容如下：新增了3档花园养成奖励与商店副本关卡，以及修复了3.4版本的已知BUG与平衡性调整下载链接点击下载

‌烟雨任平生·2025-03-23 20:18

Description of a Poisson Imagery Super Resolution Algorithm 论文阅读

DescriptionofaPoissonImagerySuperResolutionAlgorithm1.研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型2.1核心思路2.2关键公式与推导2.2.1贝叶斯框架与概率模型2.2.2MAP估计的优化目标2.2.3超分辨率参数α2.3对比传统方法的优势3.实验验证与结果3.1实验设计3.2关键结果4.未来研究方向（实波束雷达领域）4.1挑战

青铜锁00·2025-03-23 17:50

Linux动静态库

内存占用：每个使用该库的可执行文件都会包含一份完整的库代码副本。

遥逖·2025-03-23 11:02

Kafka扩分区和分区副本重分配之后消费组会自动均衡吗？

作者：石臻臻,CSDN博客之星Top5、KafkaContributor、nacosContributor、华为云MVP,腾讯云TVP,滴滴Kafka技术专家、KnowStreamingPMC)。KnowStreaming是滴滴开源的Kafka运维管控平台,有兴趣一起参与参与开发的同学,但是怕自己能力不够的同学,可以联系我,带你一起你参与开源！。KnowStreaming体验环境请访问：

石臻臻的杂货铺·2025-03-23 03:17

k8s学习笔记（3）--- kubernetes核心技术概念

kubernetes核心技术概念1.容器（Container）2.API对象3.集群（Cluster）4.Master5.Node6.Pod7.复制控制器（ReplicationController，RC）8.副本集

梦谜·2025-03-23 01:02

CBNetV2: A Composite Backbone Network Architecture for Object Detection论文阅读

CBNetV2:ACompositeBackboneNetworkArchitectureforObjectDetection论文阅读介绍方法CBNetV2融合方式对Assistant的监督实验与SOTA

Laughing-q·2025-03-22 22:38

K8S之POD调度

K8S-Pod调度1、Deployment/RC:全自动调度简述Deployment或RC的主要功能就是自动部署一个容器应用的多份副本，及持续监控副本的数量并维持该值。

〰振振 ༽·2025-03-22 21:06

k8s主要控制器简述（一）ReplicaSet与Deployment

滚动更新示例3.回滚示例4.ReplicaSet管理示例5.自动恢复示例6.扩展和缩容示例示例一、ReplicaSetReplicaSet是Kubernetes中的一个核心控制器，用于确保指定数量的Pod副本始终处于运行状态

小刘爱喇石( ˝ᗢ̈˝ )·2025-03-22 20:30

leetcode日记（108）验证回文串

一开始写的递归，但是内存超限……搜了下发现原因是每次递归调用都会创建一个新的字符串副本，这在处理长字符串时会占用大量内存。

梭七y·2025-03-22 19:23

Linux骨灰级玩家修炼秘籍！从零基础到精通，收藏这篇就够了！

咱得把这事儿分成四个阶段：新手村、进阶副本、高手进阶、以及最终的封神之路！之前爆肝半年，搞了篇云计算学习路线，新手直接起飞，从小白到大神！

程序员肉肉·2025-03-22 16:27

StarRocks 排查单副本表

文章目录StarRocks排查单副本表方式1查询元数据，检查分区级的副本数方式2SHOWPARTITIONS命令查看ReplicationNum修改副本数命令StarRocks排查单副本表方式1查询元数据

Shyllin·2025-03-22 14:44

【论文阅读】PERSONALIZE SEGMENT ANYTHING MODEL WITH ONE SHOT

PERSONALIZESEGMENTANYTHINGMODELWITHONESHOT原文摘要研究背景与问题：SAM是一个基于大规模数据预训练的强大提示框架，推动了分割领域的发展。尽管SAM具有通用性，但在无需人工提示的情况下，针对特定视觉概念（如自动分割用户宠物狗）的定制化研究尚不充分。方法提出：提出了一种无需训练的SAM个性化方法，称为PerSAM。仅需单次数据（一张带参考掩码的图像），即可在新

s1ckrain·2025-03-22 04:42

C++|向函数传递对象

1.值传递在值传递时，把实参对象的值复制给形参对象，函数会接收实参的一个副本，而非实参本身。函数内对形参的修改不会影响到实参。

柯ran·2025-03-22 02:44

python中strip_python中的strip是什么意思

它的函数原型：string.strip(s[,chars])，它返回的是字符串的副本，并删除前导和后缀字符。（意思就是你想去掉字符串里面的哪些字符，那么你就把这些字符当参数传入。

weixin_39613744·2025-03-21 19:19

GS-SLAM论文阅读笔记-MGSO

前言MGSO首字母缩略词是直接稀疏里程计(DSO)，我们建立的光度SLAM系统和高斯飞溅(GS)的混合。这应该是第一个前端用DSO的高斯SLAM，不知道这个系统的组合能不能打得过ORB-SLAM3，以及对DSO会做出怎么样的改进以适应高斯地图，接下来就看一下吧！GishelloG^s_ihelloGishello我是红色文章目录前言1.背景介绍2.关键内容2.1SLAMmodule2.2Dense

zenpluck·2025-03-21 17:29

【论文阅读】MMedPO：用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型

MMedPO：用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型1.背景2.核心问题：3.方法：3.实验结果与优势4.技术贡献与意义5.结论MMedPO:AligningMedicalVision-LanguageModelswithClinical-AwareMultimodalPreferenceOptimizationMMedPO：用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型gitgub:地址1.

勤奋的小笼包·2025-03-20 17:10

Kafka集群部署实战

Gold Steps.·2025-03-20 11:49

C++学习笔记：引用

引用是已知变量的别名，通过将引用变量用作参数，函数将使用原始数据而不是其副本。下面将r作为a的别名：inta;int&r=a;就像char*是指向char的指针一样，int&是指向int的引用。

etp_·2025-03-19 23:32

Kafka 数据写入问题

**副本因子和同步复制**：分析思路针对您提到的Kafka数据写入问题，以下是一些具体的原因和排查命令：1.生

喝醉酒的小白·2025-03-19 22:56

Kafka 同步机制关键点 2分钟讲明白

ApacheKafka通过副本同步机制来保证数据的高可用性和可靠性。

大博士.J·2025-03-19 08:37

基于等级保护梳理服务器安全合规基线 - 副本

背景作为运维，当对新上架的服务器装完操作系统后，第一步就是对操作系统进行初始化配置来保证配置合规，此时你可能就会有疑问：我们应该初始化哪些参数，有没有相关标准参考呢？要想真正了解进行初始化配置的目的，我们先来科普一下相关法律：网络安全重磅福利：入门&进阶全套282G学习资源包免费分享！《中华人民共和国网络安全法》第二十一条规定，国家实行网络安全等级保护制度。网络运营者应当按照网络安全等级保护制度的

程序员鬼鬼·2025-03-19 05:38

Java是值传递

无论是基本数据类型还是对象类型，传递给方法的是变量值的副本，而非变量本身。以下是对这一概念的详细解析：1.基本数据类型的值传递传递机制：传递的是变量的值副本，方法内的修改不影响原始变量。

先睡·2025-03-18 20:00

UE5 Create Dynamic Material Instance(创建动态材质实例) 概述

动态材质实例是基于某个已有的材质或材质实例的副本，并允许在运行时修改其属性（例如颜色、纹理、参数等）。这个节点在游戏开发中非常有用，特别是当你需要在游戏运行时动态调整物体的材质属性时。

QYB_书鸢·2025-03-18 17:07

论文阅读：Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring

这是一篇去模糊的文章，后来发现直接套用不合适，无法获取到相应的特征，遂作罢，简单记录一下。2019CVPR：DMPHN这篇文章是2019CVPR的一篇去模糊方向的文章，师兄分享的时候看了一下，后来也发现这个网络结构在很多workshop以及文章中都见过。文章：ArXiv代码：Github在去模糊领域，目前的多尺度和尺度循环模型存在一些问题：1)由粗到细方案中的去卷积/上采样操作导致运行时间昂贵;2

行走的歌·2025-03-18 09:26

基于内容分块（CDC）的重删算法详解：原理、实现与优化

重复数据删除（Deduplication）技术通过消除冗余数据副本，可将存储需求降低90%以上。

这个懒人·2025-03-17 15:01

【Repos系列】Bandersnatch同步原理

Bandersnatch是PyPI（PythonPackageIndex）的官方镜像工具，旨在高效同步和维护PyPI的完整本地副本。

yunqi1215·2025-03-17 13:22

学校打算用十万购买一台服务器，大家有什么推荐吗？

阿里云为12306提供技术支持...浙江启动“十万企业上云”计划...为什么要上云：1、自购服务器很可能会遇到技术壁垒，面对技术问题没有成熟的解决方案；2、运维成本低，几乎没什么运维成本；3、云服务器三副本可靠性高

m0_59732961·2025-03-17 06:01

【论文阅读方法】沐神课程：如何读论文

一篇论文的一般结构titleabstractintroductionmethodexperienceconclusion三明治论文阅读法第一遍：海选title+abstract+conclusion——

晴空对晚照·2025-03-16 09:53

论文阅读笔记——QLORA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs

QLoRA论文4-bit标准浮点数量化常见的量化技术是最大绝对值量化：XInt8=round(127absmax(XFP32)XFP32)=round(cFP32,XFP32)式(1)X^{Int8}=round(\frac{127}{absmax(X^{FP32})}X^{FP32})=round(c^{FP32},X^{FP32})\qquad\qquad\text{式(1)}XInt8=ro

寻丶幽风·2025-03-16 08:15

springboot 整合 elk （Elasticsearch+Logstash+Kibana）

Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。

高大王竟然被注册·2025-03-15 14:28

蓝易云 - kubernetes介绍,什么是k8s,kubernetes概念,组件介绍

ReplicaSet：用于维护指定数量的Pod副本，确保应用的可用性和弹性。Deployment：用于管理Pod的版本和更新，实现滚动升级和回滚等。Service：定义一组Pod的

蓝易云·2025-03-15 02:48

MongoDB副本集介绍与部署

MongoDB副本集（ReplicaSet）作为MongoDB数据库的核心功能之一，为开发人员提供了一种简单而有效的方式来实现数据的高可用性和冗余备份。

寒秋丶·2025-03-14 08:19

软著申请材料包括

软著申请材料包括以下内容：一、申请表，需参照模板填写，注意软件功能和技术特点，最好分开一条一条的写；二、身份证明，若是公司申请只需提供营业执照副本扫描件，若是个人申请只需提供身份证扫描件；三、源代码，需使用计算机语言编写的指令或者语句序列

火炬软著代理·2025-03-14 02:10

分布式数据库OceanBase

五中心：总共有5个数据中心（Zone），分布如下：城市A：Zone1（R/W）、Zone2（R/W）城市B：Zone3（R/W）、Zone4（R/W）城市C：Zone5（RO）一、读写副本（R/WZone

HBryce24·2025-03-13 22:15

Java_实例变量和局部变量及this关键字详解

每个类的实例（对象）都有一份自己的实例变量副本。局部变量：局部变量只在声明它的方法或代码块中可见，超出该范围就无法访问。生存周期：实例变量：实例变量的

Matrix70·2025-03-13 17:05

分布式并行策略概述

数据并行（DataParallelism）内容：数据并行通过将训练数据分割成多个小批次，并在多个处理单元（如GPU）上同时训练模型的副本来工作。

灵海之森·2025-03-13 10:11

论文阅读：Personalized Purchase Prediction of Market with Wasserstein-Based Sequence Matching

PersonalizedPurchasePredictionofMarketwithWasserstein-BasedSequenceMatching概述问题背景及陈述预测算法步骤一：itemembeddings步骤二：计算wassersteinDistance步骤三：Wasserstein-BasedDynamicTimeWarping预测实验评价标准数据集对比的baseline结论市场篮子的应

Narcissus`小暮·2025-03-13 01:07

论文阅读笔记：Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects

论文做的是用于图匹配的神经网络研究，作者做出了两点贡献:证明GNN可以经过训练，产生嵌入graph-leve的向量可以用于相似性计算。作者提出了一种新的基于注意力的跨图匹配机制GMN(cross-graphattention-basedmatchingmechanism)，来计算出一对图之间的相似度评分。（核心创新点）论文证明了该模型在不同领域的有效性，包括具有挑战性的基于控制流图(control

游离态GLZ不可能是金融技术宅·2025-03-13 01:07

论文阅读 EEG-TCNet

EEG-TCNet:AnAccurateTemporalConvolutionalNetworkforEmbeddedMotor-ImageryBrain–MachineInterfaces1.Intrduction本文提出了一种新颖的时间卷积网络（TCN），在需要很少的可训练参数的情况下实现了出色的精度。EG-TCNET成功地推广了单个数据集，通过0.25的元效应优于MOABB的当前最新技术水平

Plan-C-·2025-03-13 01:36

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