dense专题
SQL窗口函数：RANK()与DENSE_RANK()的区别
在SQL中，窗口函数允许我们对查询结果集中的行进行排序和排名，而RANK()和DENSE_RANK()是用来进行排名的常见选择。它们的主要区别在于如何处理排名相同的情况，也就是出现了排名并列的情况。 1. RANK() RANK()函数根据指定的ORDER BY子句对行进行排序，并为每一行分配一个排名： 排名分配： 对每个唯一的行根据指定的排序顺序分配唯一的排名。处理并列： 如果有多行
计算机视觉与深度学习 | TensorMask: A Foundation for Dense Object Segmentation（何凯明团队新作）近5年目标检测综述
博主github：https://github.com/MichaelBeechan 博主CSDN：https://blog.csdn.net/u011344545 =================================================== https://github.com/MichaelBeechan/tf-faster-rcnn TensorMask:
关于函数row_number，rank,dense_rank排序
eg:返回排名前三的用户 select no, sal, row_number() over(partition by mo order by sal desc) as row_number, rank() over(partition by mo order by sal desc) as rank, de
rank(),dense_rank(),row_number()函数区别
rank,dense_rank,row_number区别 一：语法(用法)： rank() over([partition by col1] order by col2) dense_rank() over([partition by col1] order by col2) row_number() over([partition by col1] order
信息检索（36）：ConTextual Masked Auto-Encoder for Dense Passage Retrieval
ConTextual Masked Auto-Encoder for Dense Passage Retrieval 标题摘要1 引言2 相关工作3 方法3.1 初步：屏蔽自动编码3.2 CoT-MAE：上下文屏蔽自动编码器3.3 密集通道检索的微调 4 实验4.1 预训练4.2 微调4.3 主要结果 5 分析5.1 与蒸馏检索器的比较5.2 掩模率的影响5.3 抽样策略的影响5.4 解码器
Tensorflow常用函数-keras.layers.Dense
keras.layers.Dense(units, activation=None, use_bias=None, kernel_initializer=None,bias_initializer=None,kernel_regularizer=None,bias_regularizer=None,activity_regularizer=None,kernel_constraint=None,b
hive-row_number() 和 rank() 和 dense_rank()
row_number() 是无脑排序 rank() 是相同的值排名相同，相同值之后的排名会继续加，是我们正常认知的排名，比如学生成绩。 dense_rank()也是相同的值排名相同，接下来的排名不会加。不会占据排名的坑位。
【IR 论文】HyDE：让 LLM 对 query 做查询改写来改进 Dense Retrieval
论文：Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels ⭐⭐⭐⭐ CMU, ACL 2023, arXiv:2212.10496 Code: github.com/texttron/hyde 文章目录 论文速读总结 论文速读 在以往的 dense retrieval 思路中，需要对 input quer
Dense embedding model 和 sparse embedding model 对比
Dense embedding model 和 sparse embedding model 都是将高维稀疏向量嵌入到低维稠密向量的技术，常用于自然语言处理 (NLP) 任务中。两种模型的主要区别在于它们如何表示嵌入向量： Dense embedding model 使用稠密向量来表示每个单词或短语。每个维度的值代表该单词或短语在语义空间中对应方面的重要性。例如，一个维度的值可能表示该单词的积极
DenseDiffusion:Dense Text-to-Image Generation with Attention Modulation
1 研究目的 该文献的研究目的主要是： 探讨一种更为广泛的调制方法，通过设计多个正则化项来优化图像合成过程中的空间控制。论文的大致思想是，在现有的基于数据驱动的图像合成系统基础上，通过引入更复杂的调制策略，实现对文本描述和空间控制更为精确的图像合成。 在研究中，作者发现了以下问题： 现有的文本到图像扩散模型很难在给定密集字幕的情况下合成逼真的图像，并且倾向于省略或混合不同对象的视觉
论文复现《SplaTAM: Splat, Track Map 3D Gaussians for Dense RGB-D SLAM》
前言 SplaTAM算法是首个开源的基于RGB-D数据，生成高质量密集3D重建的SLAM技术。 通过结合3DGS技术和SLAM框架，在保持高效性的同时，提供精确的相机定位和场景重建。 代码仓库：spla-tam/SplaTAM: SplaTAM: Splat, Track & Map 3D Gaussians for Dense RGB-D SLAM (CVPR 2024) (githu
【论文阅读】RS-Mamba for Large Remote Sensing Image Dense Prediction（附Code）
论文作者提出了RS-Mamba(RSM)用于高分辨率遥感图像遥感的密集预测任务。RSM设计用于模拟具有线性复杂性的遥感图像的全局特征，使其能够有效地处理大型VHR图像。它采用全向选择性扫描模块，从多个方向对图像进行全局建模，从多个方向捕捉大的空间特征。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2404.02668 code链接：https://github.com/walking
用于密集视觉冲击的紧凑三维高斯散射Compact 3D Gaussian Splatting For Dense Visual SLAM
Compact 3D Gaussian Splatting For Dense Visual SLAM 用于密集视觉冲击的紧凑三维高斯散射 Tianchen Deng 邓天辰11Yaohui Chen 陈耀辉11Leyan Zhang 张乐妍11Jianfei Yang 杨健飞22Shenghai Yuan 圣海元22Danwei Wang 王丹伟22Weidong Chen 陈
ValueError:Tensor(“dense_1/Softmax:0“, shape=(?, 3), dtype=float32) is not an element of this graph
今天在写接口的时候再次出现了一个经典的老问题，如下所示： ValueError: Tensor Tensor("dense_1/Softmax:0", shape=(?, 3), dtype=float32) is not an element of this graph. 这里主要是想记录一下具体的解决方案，防止之后再次遇到的时候还需要去查资料，这里提供两种措施，如下： 1、每次预测完成之
论文：Scalable Zero-shot Entity Linking with Dense Entity Retrieval翻译笔记（实体链接）
文章目录 论文标题：通过密集实体检索实现可扩展的零镜头实体链接摘要1 引言2 相关工作3 定义和任务制定4 方法4.1 双编码器4.2 交叉编码器4.3 知识蒸馏 5 实验5.1 数据集5.2 评估设置和结果5.2.1 零点实体链接5.2.2 tackbp-20105.2.3 WikilinksNED Unseen-Mentions 5.3 知识蒸馏 6 定性分析7 结论A 训练细节和超参数
Dense Distinct Query for End-to-End Object Detection
摘要 对象检测中的一对一标签分配成功地消除了作为后处理的非极大值抑制（ NMS ）的需要，并使流水线端到端。然而，这引发了一个新的困境，因为广泛使用的稀疏查询无法保证高召回率，而密集查询不可避免地带来更多类似的查询并遇到优化困难。由于稀疏查询和密集查询都有问题，那么端到端对象检测中预期的查询是什么？本文证明了该解决方案应该是密集的区别查询（ DDQ ） 。具体来说，我们首先像传统的检测器一样设
rank() over, dense_rank() over, row_number() over的区别
rank() over, dense_rank() over, row_number() over的区别 --ROW_NUMBER() OVER 不需要考虑并列，即使查询出来的数值相同也会进行连续排名SELECT NAME, STUNO, SUBJECT, SCORE, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY SUBJECT ORDER BY SCORE DESC) TO
MySQL row_number()函数,rank()函数和dense_rank()函数
从MySQL8.0开始引用row_number(), rank()函数和dense_rank()函数，也就是常见的窗口函数，三个函数都是一种用于计算排名的工具，它们根据指定的列对结果集进行排序，并为每一行分配一个排名值（1,2,3,...）。 函数区别点 1、row_number()函数不会跳过相同值排名，即常见顺序（1,2,3） 适用场景： 需要为每一行分配唯一的数字。不关心相同值的排
【SQL】185. 部门工资前三高的所有员工（窗口函数dense_rank()；区分rank()、row_number()）
前述 推荐阅读：通俗易懂的学会：SQL窗口函数 题目描述 leetcode题目 185. 部门工资前三高的所有员工 思路 先按照departmentId分组，再按照salary排序 ==>窗口函数dense_rank() over() select B.name as Department,A.name as Employee,A.salary as Salaryfrom (s
计算机视觉与深度学习 | TANDEM：Tracking and Dense Mapping in Real-time using Deep Multi-view Stereo
================================================ 博主github：https://github.com/MichaelBeechan 博主CSDN：https://blog.csdn.net/u011344545 ================================================ 计算机视觉与深度学习 | SLA
Elasticsearch：dense vector 数据类型及标量量化
密集向量（dense_vector）字段类型存储数值的密集向量。 密集向量场主要用于 k 最近邻 (kNN) 搜索。 dense_vector 类型不支持聚合或排序。 默认情况下，你可以基于 element_type 添加一个 dend_vector 字段作为 float 数值数组： PUT my-index{"mappings": {"properties": {"my_vector
Mysql rank() row_number() dense_rank()区别
这三个函数均 MySQL 5.8x 以上版本，以下版本会报语法错误，属于正常现象。 select version()查看数据库版本 数据库原始数据 select stu_no,score,rank() over( ORDER BY a.score desc) as number1,row_number() over( ORDER BY a.score desc) as number
from tensorflow.keras.layers import Dense,Flatten,Input报错无法引用
from tensorflow.keras.layers import Dense,Flatten,Input 打印一下路径： import tensorflow as tfimport kerasprint(tf.__path__)print(keras.__path__) ['E:\\开发工具\\pythonProject\\studyLL\\venv\\lib\\si
Efficient Dense-Field Copy-Move Forgery Detection----CMFD论文笔记
一、idea从何而来 1）相对于sparse-field方法来说，dense-field的准确率好多了。 2）之前的dense-field方法虽然比sparse-field的方法性能好，但是它在特征匹配阶段的处理时间太高，所以作者在特征匹配阶段以PatchMatch方法代替，大大加快了处理速度，还可以保持一定的平移、旋转、尺度不变性。总之，与同类dense-field算法相比，它准确率不差、更
sql server排名函数row_number()；rank()；dense_rank() 用法和区别
Row_number()函数用法_Zhuxxxxx的博客-CSDN博客_row_number 最后row_number()；rank()；dense_rank() 描述不详细，补充：
Hive 排名函数ROW_NUMBER、RANK()、DENSE_RANK等功能介绍、对比和举例
目录 1. ROW_NUMBER() 2. RANK() 3. DENSE_RANK() 4. NTILE() 5. CUME_DIST() 6. PERCENT_RANK() 1. ROW_NUMBER() 功能：ROW_NUMBER() 函数为每个分组内的行提供唯一的序列号，从1开始。如果在 OVER() 子句中使用 ORDER BY 语句，它将根据指定的列值对行进行排