aware专题

Spring源码学习--Aware相关接口(beanNameAware接口/BeanFactoryAware接口/ApplicationContextAware接口)

可以先这样理解在Spring中以Aware结尾的接口的功能看到Spring源码中接口以Aware结尾的接口(XXXAware)在Spring中表示对XXX可以感知,通俗点解释就是:如果在某个类里面想要使用spring的一些东西,就可以通过实现XXXAware接口告诉Spring,Spring看到后就会给你送过来,而接收的方式是通过实现接口唯一方法set-XXX.比如:有一个类想要使用当前

Detection简记2-DAFE-FD: Density Aware Feature Enrichment for Face Detection

创新点 1.使用密度估计模型增强检测中的特征图总结整个流程还是很清晰的。 conv1-3的特征图经过密度估计模块由检测器D1进行检测。 D2-4分别是四个检测器。 FFM是特征融合模块，将不同层不同大小的特征融合。 FFM网络结构如下：首先使用1X1的卷积减少两组特征的厚度到128，然后使用双线性插值统一两组特征图的尺寸，然后相加。类似于cvpr2017的SSH。多尺度检测器的网

Structure-Aware Feature Fusion for Unsupervised Domain Adaptation

Structure-Aware Feature Fusion for Unsupervised Domain Adaptation 摘要引言相关工作UDA中的分布匹配方法 Model 摘要无监督域适应（Unsupervised Domain Adaptation，UDA）旨在从有标注的源域中学习并迁移通用特征到无任何标注的目标域。现有的方法仅对高层次的表示进行对齐，却没有利

点击率预测《Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction》论文精读

请点击上方“AI公园”，关注公众号上次发的这篇文章，由于排版的问题，导致了部分手机无法正常显示公式，经过几个朋友提醒才发现，今天重新发布一次。摘要：点击率预测在计算机广告中有着重要的作用。在这个应用中，二阶多项式映射和因子分解模型应用的非常广泛。最近，各种种类的因子分解机（FM），领域因子分解机（FFM）在各个点击率预测的竞赛中表现出了其他模型都好的效果。基于我们获胜的经验，本文我们建立了

推荐系统《Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction》论文精读

Deep Identity-aware Transfer of Facial Attributes

网络分为两部分,第一部分为face transform network,得到生成图像,该网络还包括一个判别网络用于判别输入图像的真假,以及一个VGG-Face Netowork,用于判别输入图像的性别,即identity loss. 利用face transform network得到的生成图像比较模糊,因此将生成图像输入一个enhancement network,得到增强图像. 网络结构如下

【论文阅读】-- Attribute-Aware RBFs：使用 RT Core 范围查询交互式可视化时间序列颗粒体积

Attribute-Aware RBFs: Interactive Visualization of Time Series Particle Volumes Using RT Core Range Queries 1 引言2 相关工作2.1 粒子体渲染2.2 RT核心方法 3 渲染彩色时间序列粒子体积3.1 场重构3.1.1 密度场 Φ3.1.2 属性字段 θ3.1.3 优化场重建 3

论文阅读笔记——StereoNet: Guided Hierarchical Renement for Real-Time Edge-Aware Depth Prediction

引言：谷歌实时端到端双目系统深度学习网络双目匹配可以得到环境中的三维深度信息，进而为机器人，无人车，VR等现实场景下的应用提供有力信息，在对安全验证比较高的人脸支付领域，三维人脸验证也正在逐渐取代安全性较低的二维人脸验证。近年来，深度学习双目系统匹配已经取得了很不错的进展，很多先进的网络性能已经超过传统方法。然而，深度学习双目系统匹配仍然在实用方面面临很多问题，其中一个问题便是无法做到推断

论文阅读笔记：Instance-Aware Dynamic Neural Network Quantization

论文阅读笔记：Instance-Aware Dynamic Neural Network Quantization 1 背景2 创新点3 方法4 模块4.1 网络量化4.2 动态量化4.3 用于动态量化的位控制器4.4 优化 5 效果论文：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Liu_Instance-Awar

2D人脸对齐：《Look at Boundary: A Boundary-Aware Face Alignment Algorithm》

《Look at Boundary: A Boundary-Aware Face Alignment Algorithm》来源：清华商汤源码：https://github.com/wywu/LAB 目录文章目录 0 Abstract1 Introduction2 Related Work3 Boundary-Aware Face Alignment3.1 Boundary-aw

论文笔记：ATime-Aware Trajectory Embedding Model for Next-Location Recommendation

Knowledge and Information Systems, 2018 1 intro 1.1 背景随着基于位置的社交网络（LBSNs），如Foursquare和Facebook Places的日益流行，大量用户签到数据变得可用这些大量签到数据的可用性带来了许多有用的应用，以提升基于位置服务的用户体验其中一个任务是新兴的下一个位置推荐下一个位置推荐根据用户过去的签到记录，预测可能

Class-Aware Self-Distillation for Remote SensingImage Scene Classification

这篇文章提出了一种新的蒸馏方式，由于遥感场景图像具有类间相似性和类内多样性的特点，这篇文章试图解决这个问题。通过三个共享权重的分支，同时输入三张图片，其中两张类别相同的图片，一张类别不同但地物特征相似的图片，用x1,x2,x3表示。这样就获得了三个输出，将相同类别的输出和相似类别的输出同时对x1的输出进行蒸馏。过程如下图所示：蒸馏的目标为增大类内相似性，减小类间相似性，通过构建

Locality-aware subgraphs for inductive link prediction in knowledge graphs

Locality-aware subgraphs for inductive link prediction in knowledge graphs a b s t r a c t 最近的知识图（KG）归纳推理方法将链接预测问题转化为图分类任务。他们首先根据目标实体的 k 跳邻域提取每个目标链接周围的子图，使用图神经网络 (GNN) 对子图进行编码，然后学习将子图结构模式映射到链接存在的函

搭建大型分布式服务（三十九）SpringBoot 整合多个kafka数据源-支持Aware模式

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、本文要点二、开发环境三、原项目四、修改项目五、测试一下五、小结前言本插件稳定运行上百个kafka项目，每天处理上亿级的数据的精简小插件，快速上手。 <dependency><groupId>io.github.vipjoey</groupId><artifactId>multi-kafka-consumer-st

论文笔记 _ Discourse-Aware Neural Extractive Text Summarization

作者：韩单位：燕山大学论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.451/ 代码地址：https://github.com/jiacheng-xu/DiscoBERT 目录一、文本摘要（Text Summarization ）任务1.1 任务概述1.2 抽取式方法1.3 生成式方法1.3 ROUGE评分标准

【Spring】深入理解 Spring 中的 ImportSelector、Aware 和 Processor 接口

前言 Spring 框架提供了一系列接口和机制，为开发者提供了灵活、可扩展的编程模型。其中，ImportSelector、Aware 接口以及 Processor 系列接口是非常重要的扩展点，本文将深入探讨它们的设计目的、使用方法以及示例应用。一、ImportSelector 接口设计目的： ImportSelector 接口的设计目的是允许在配置类中根据条件动态选择需要导入的其他配置类

EMNLP2019 | Knowledge-Aware Graph Networks

论文标题：KagNet: Knowledge-Aware Graph Networks for Commonsense Reasoning KagNet: Knowledge-Aware Graph Networks for Commonsense Reasoningarxiv.org Authors: Bill Yuchen Lin, Xinyue Chen, Jamin Chen

Scale-Aware Modulation Meet Transformer

本文给出一种集合卷积网络和Transformer的架构。提出的尺度感知调制（Scale-Aware Modulation，SAM）包括两个核心新颖模块，捕捉多尺度特征并扩大感受野的多头混合卷积（Multi-head Mixed Convolution，MHMC）模块与允许信息在不同头之间混合的尺度感知聚合模块（Scale-Aware Aggregation，SAA）。另外提出了进化混合网络（Evo

SPRING07_源码之核心组件接口Aware

写在最前面由于这部分内容涉及到了后面的处理器,这里只简单介绍 ①. 在写某一个组件的过程中，突然要用到IOC容器了，有两种办法直接把 ApplicationContext直接自动注入进来 --可以获取到IOC容器相应组件直接去实现一个接口，接口叫ApplicationContextAware，在Spring的底层会有非常多的xxxAware的接口，Aware的意思就是装配，装配Spr

Video Semantic Segmentation with Distortion-Aware Feature Correction

Video Semantic Segmentation with Distortion-Aware Feature Correction失真感知特征校正最近看文献习惯一边看一边用思维导图理一下大概的脉络，分享最近看Video Semantic Segmentation with Distortion-Aware Feature Correction这篇论文时整理的introduction和ex

【Spring Boot】Spring基础 —— Spring Aware

Spring Aware 文章目录 1.概述2.建立包和相关文件3.定义用于演示的Bean4.定义配置类5.定义测试主类6.测试 1.概述 Spring的依赖注入的最大亮点就是你所有的Bean对Spring容器的存在是没有意识的。即你可以将你的容器替换成别的容器，如Google Guice，这时Bean之间的耦合度很低。但是在实际项目中，你不可避免的

A Community-Aware Framework for Social Influence Maximization

Abstract 我们考虑影响力最大化（IM）问题，即在社交网络中选择 k 个种子节点，以使受影响的节点的预期数量最大化的任务。我们提出了一个社区意识分而治之的框架，其中包括（i）学习社交网络的固有社区结构，（ii）通过解决每个社区的影响力最大化问题来生成候选解决方案，以及（iii）选择最终的解决方案使用新颖的渐进预算方案的种子节点集。我们对现实世界社交网络的实验表明，

【Spring篇】二.springBean的生命周期及Aware接口

1. 生命周期 1.1 定义 <bean id="student" class="com.wpj.bean.Student"></bean> 1.2 初始化 spring容器在初始化的时候会创建一系列对象，同时将对象之间的依赖关系通过注入方式组织起来方式第一种：实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口，覆盖after

论文笔记 _ Discourse-Aware Neural Extractive Text Summarization

作者：韩单位：燕山大学论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.451/ 代码地址：https://github.com/jiacheng-xu/DiscoBERT 目录一、文本摘要（Text Summarization ）任务1.1 任务概述1.2 抽取式方法1.3 生成式方法1.3 ROUGE评分标准

Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection的训练实战

Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection的训练实战 1、模型介绍论文知乎代码 CULane数据集简介 2、基于CULane数据集格式的训练 2.1、video to img import globimport osimport cv2# --------视频转图像--------------------------------

【Spring高级】Aware与InitializingBean接口

目录 Aware接口概述为什么需要Aware接口 InitializingBean接口@Autoware失效分析 Aware接口概述在Spring框架中，Aware 接口是一种常用的设计模式，用于允许bean在初始化时感知（或获取）Spring容器中的某些资源或环境信息。这些接口通常以 ...Aware 结尾，并且Spring提供了许多这样的接口。以下是一些常见的 Awar