细粒度专题
Kubernetes 1.31 新功能: 细粒度补充组控制
这篇文章讨论了 Kubernetes 1.31 中的一个新特性，用于改善 Pod 中容器的补充组（Fine-grained SupplementalGroups control）处理。 动机：在容器镜像中的 /etc/group 定义的隐式组成员身份 尽管这种行为可能并不受许多 Kubernetes 集群用户/管理员的欢迎，但 Kubernetes 默认情况下会将 Pod 中的组信息与容器镜像
JAVAWEB开发之Servlet3.0新特性的使用以及注解的详细使用和自定义注解的方法、动态代理的使用、利用动态代理实现细粒度的权限控制以及类加载和泛型反射
注解 注解介绍： 什么是注解，它有什么作用？ @XXX就是一注解 注释：它是用于描述当前代码功能，是给程序员使用的。 注解：它是描述程序如何运行，是给编译器，解释器，jvm使用的。 注解概述： 从JDK5.0开始，Java增加了对元数据（MetaData）的支持，也就是Annotation（注解） 什么是Annotion，以及注解
细粒度图像分类论文阅读笔记
细粒度图像分类论文阅读笔记 摘要Abstract1. 用于细粒度图像分类的聚合注意力模块1.1 文献摘要1.2 研究背景1.3 本文创新点1.4 计算机视觉中的注意力机制1.5 模型方法1.5.1 聚合注意力模块1.5.2 通道注意力模块通道注意力代码实现 1.5.3 空间注意力模块空间注意力代码实现 1.5.4 CBAM注意力机制CBAM注意力代码实现 1.5.5 本文模型整体架构 1.6
2024/6/18(RBAC,查询用户权限,细粒度授权,选课,支付宝生成二维码支付,支付结果查询需要内网穿透)
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多模态革新：Ferret-v2在高分辨率图像理解与细粒度交互的突破
在多模态大模型（MLLMs）的研究中，如何将视觉理解能力与语言模型相结合，以实现更精细的区域描述和推理，是一个重要的研究方向。先前的工作如Ferret模型，通过整合区域理解能力，提升了模型在对话中的指代能力。然而，这些方法通常基于粗糙的图像级对齐，缺乏对细节的精细理解。为了解决这一问题，研究者们开始探索如何提升MLLMs在详细视觉理解任务中的表现。 (a) Qualitative Exam
多粒度特征融合（细粒度图像分类）
多粒度特征融合（细粒度图像分类） 摘要Abstract1. 多粒度特征融合1.1 文献摘要1.2 研究背景1.3 创新点1.4 模型方法1.4.1 Swin-Transformer1.4.2 多粒度特征融合模块1.4.3 自注意力1.4.4 通道注意力1.4.5 图卷积网络1.4.6 基于Vision-Transformer的两阶段分类 1.5 实验1.5.1 数据集1.5.2 实施细节1.
细粒度图像分类论文（AAM模型方法）阅读笔记
细粒度图像分类论文阅读笔记 摘要Abstract1. 用于细粒度图像分类的聚合注意力模块1.1 文献摘要1.2 研究背景1.3 本文创新点1.4 计算机视觉中的注意力机制1.5 模型方法1.5.1 聚合注意力模块1.5.2 通道注意力模块通道注意力代码实现 1.5.3 空间注意力模块空间注意力代码实现 1.5.4 CBAM注意力机制CBAM注意力代码实现 1.5.5 本文模型整体架构 1.6
榕树贷款细粒度+灵活的自定义监控，覆盖更多场景需求
榕树贷款发现问题、定位问题、优化建议、解决验证的闭环处理流程，处理操作更加简单 榕树贷款在快速帮助用户发现问题、定位问题、并提供相应的优化建议的同时，每个用户还想在确认问题根源后，希望平台提供自动化和一键处理的方式快速完成问题故障解决，并通过实时监控的动态反馈信息来快速验证最终效果。榕树贷款BethuneX正是基于这种闭环处理流程的思路，引入了自动化运维管理，用户无需移步即可快速处理和解决问题。
【GaussTech速递】数据库技术解读之细粒度资源管控
背景 对数据库集群内资源管控与资源隔离一直是企业客户长久以来的诉求。华为云GaussDB作为一款企业级分布式数据库，一直致力于满足企业对大型数据库集群的管理需要。 数据库可以管理的资源有计算资源与存储资源，计算资源包括CPU、内存、IO与网络，存储资源包括数据存储空间、日志存储空间与临时文件等。 从用户角度来看，资源管控通过设定阈值或者优先级限定程序对资源的使用，保证承诺服务等级协议的同时，
HawkEye—高效、细粒度的大页管理算法
文章目录 HawkEye—高效、细粒度的大页管理算法1.作者简介2.文章简介与摘要3.简介(1).当时的SOTA系统概述LinuxFreeBSDIngensHawkEye 4.动机(1).地址翻译开销与内存膨胀(2).缺页中断延迟与缺页中断次数(3).多处理器大页面分配(4).如何测算地址翻译开销？ 5.设计与实现(1).HawkEye概述(2).异步页面置零策略来源与问题解决实现 (3)
HaLo-NeRF：利用视觉和语言模型对场景的精准定位和细粒度语义理解
包含大量摄影师拍摄的照片的互联网图像集有望实现对大型旅游地标的数字探索。然而，先前的工作主要集中在几何重建和可视化上，忽略了语言在为导航和细粒度理解提供语义界面方面的关键作用。 项目：HaLo-NeRF: Learning Geometry-Guided Semantics for Exploring Unconstrained Photo Collections 更多消息：AI人工智能行业动
51-43 DragNUWA，集成文本、图像和轨迹实现视频生成细粒度控制
微软 NÜWA 系列主要功能及发布时间如下： 22年11月，微软亚洲研究院、北京大学联合提出同时覆盖语言、图像和视频的统一多模态生成模型女娲NÜWA，直接包揽草图转图像、图像补全、视频预测、文字指导修改视频等8项SOTA。23年3月，微软亚洲研究院发布多模态新模型NUWA-XL，可直接生成11分钟长动画。23年8月，微软亚洲研究院联合北大、中科院提出了一种基于开放域的新型视频生成模型DragNU
OPAM模型（细粒度图像分类）
OPAM模型（细粒度图像分类） 摘要Abstract1. OPAM1.1 文献摘要1.2 细粒度图像分类1.3 研究背景1.4 OPAM模型创新点1.5 OPAM模型1.5.1 补丁过滤1.5.2 显着性提取1.5.3 细粒度区域级注意模型对象-空间约束方法（Object spatial constraint）部分空间约束方法（Part spatial constraint）部分区域对齐（P
利用细粒度检索增强和自我检查提升对话式问题解答能力
🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ 论文标题：Boosting Conversational Question Answering with Fine-Grained Retrieval-Augmentation and Self-Check 论文地址：https://arxiv.org/abs/2403.18243 检索增强生成
数字图像处理项目——基于BCNN和迁移学习的鸟类图像细粒度分类（论文/代码）
完整的论文代码见文章末尾 以下为核心内容 摘要 本文采用了ResNet50、VGG19、InceptionV3和Xception等四种不同的深度神经网络模型，并应用于鸟类图像的细粒度分类问题中，以探究其在该任务上的性能表现。 其中，本文使用了BCNN（Bilinear CNN）方法，将两个CNN网络进行双线性池化，从而提取不同层级的特征信息，并结合SVM分类器进行分类。实验结果表明，四种不同
【Flink实战】Flink hint更灵活、更细粒度的设置Flink sql行为与简化hive连接器参数设置
文章目录 一. create table hints1. 语法2. 示例3. 注意 二. 实战：简化hive连接器参数设置三. select hints(ing) SQL 提示（SQL Hints）是和 SQL 语句一起使用来改变执行计划的。本章介绍如何使用 SQL 提示来实现各种干预。 SQL 提示一般可以用于以下： 增强 planner：没有完美的 planner， SQ
基于层次语义嵌入的细粒度表示学习与识别
摘要 摘要部分介绍了一下层次语义相关性在目前的细粒度识别研究中往往被忽视，这里举了一个例子：鸟类可以根据目、科、属和种的四个层次进行分类。这种层次结构编码了不同级别的不同类别之间的丰富相关性，可以有效地规范语义空间，从而减少预测的模糊性。 在这项工作中，通过开发一种新的层次语义嵌入（HSE）框架，研究同时预测层次结构中不同级别的类别，并将这种结构化的相关信息集成到深度神经网络中。具体而言，
基于深度学习的细粒度图像分类综述
SIGAI特约作者 卢宪凯 上海交通大学在读博士 其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。 书的购买链接书的勘误，优化，源代码资源 1.简介 细粒度图像分类 (Fine-grained image categorization), 又被称作子类别图像分类 (Sub-category rec
细粒度IP定位参文27（HGNN）：Identifying user geolocation（2022年）
[27] F. Zhou, T. Wang, T. Zhong, and G. Trajcevski, “Identifying user geolocation with hierarchical graph neural networks and explainable fusion,” Inf. Fusion, vol. 81, pp. 1–13, 2022. （用层次图、神经网络和可解
如何理解用户评论中的细粒度情感？面向目标的观点词抽取
「论文访谈间」是由 PaperWeekly 和中国中文信息学会社会媒体处理专委会（SMP）联合发起的论文报道栏目，旨在让国内优质论文得到更多关注和认可。 背景介绍 文本情感分析旨在自动地从非结构化的评论文本中抽取有用的观点信息 [1,2] 。早先的文本情感分析工作主要关注文档级别的情感分析和句子级别的情感分析，采用各种方法来分析评论文档或句子整体的情感极性（如正面、负面、中性）。 不同于文档
synchronized 同步操作应该是细粒度
synchronized Java良好的支持多线程。使用java,我们可以很轻松的编程一个多线程程序。但是使用多线程可能会引起并发访问的问题。synchronized和ThreadLocal都是用来解决多线程并发访问的问题。大家可能对synchronized较为熟悉，而对ThreadLocal就要陌生得多了。 并发问题。当一个对象被两个线程同时访问时，可能有一个线程会得到不可预期的结果。 一个简单
细粒度目标检测问题剖析
问题剖析 相对于一般目标检测任务，细粒度目标更容易出现类内差异大、类间差异小等现象。 所谓细粒度目标识别，是指在目标检测的基础上，识别出目标的具体型号与类别，例如不只识别出飞机目标，还能识别出飞机型号。粗粒度是分辨猫还是狗，而细粒度是分辨狗的种类，比如这个狗是杜宾犬还是金毛。 基于深度学习的细粒度目标检测算法研究 LionRoarRoar/Awesome-Fine-grained-Visu
Apache Flink连载（二十八）：Flink细粒度资源管理（1）-适用场景和原理
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【多模态】27、Vary | 通过扩充图像词汇来提升多模态模型在细粒度感知任务（OCR等）上的效果
论文：Vary: Scaling up the Vision Vocabulary for Large Vision-Language Models 代码：https://github.com/Ucas-HaoranWei/Vary 出处：旷视 时间：2023.12 一、背景 当前流行的大型视觉-语言模型 Large Vision-Language Models (LVLMs) 一般
vit细粒度图像分类（九）RAMS-Trans学习笔记
1.摘要 在细粒度图像识别(FGIR)中，区域注意力的定位和放大是一个重要因素，基于卷积神经网络(cnn)的方法对此进行了大量探索。近年来发展起来的视觉变压器(ViT)在计算机视觉任务中取得了可喜的成果。与cnn相比，图像序列化是一种全新的方式。然而，ViT的感受野大小有限，由于其patch的大小固定，缺乏像cnn那样的局部关注，并且无法生成多尺度特征来学习判别区域关注。 为了便于在没有框/部分