convolutional segmentation multi-stage temporal
ULR #2 F. Picks loves segment tree IX
## 简要题意 给定长度为 $n$ 的一个操作序列，每个操作形如： 1. and $x$ 2. or $x$ 3. xor $x$ 4. add $1$ 其中 $x$ 对于每个操作可能不同。 若干组询问（强制在线），每组询问形如：给定区间 $[l, r]$，非负整数 $v$，问如果以 $v$ 为初始 ......
CF1843E Tracking Segments
# CF1843E Tracking Segments VP 的时候本来摆烂了，结果快结束的时候想到了做法（没时间敲了 qwq）。这里提供一种和已有题解不同的思路。 我们发现，对于每个修改，我们可以将该点的值修改为这次修改的时间，未修改的点则赋为 $n+1$。这样转化后，区间合法的条件就是区间内小于 ......
Online Temporal Calibration for Monocular Visual-Inertial Systems
摘要： 准确的状态估计是各种智能应用的基本模块，例如机器人导航、自动驾驶、虚拟和增强现实。近年来，视觉和惯性融合是一种流行的技术，用于6自由度状态估计。不同传感器测量记录的时间点对于系统的鲁棒性和准确性非常重要。实际上，每个传感器的时间戳通常会受到触发和传输延迟的影响，导致不同传感器之间存在时间错位 ......
CF1843E Tracking Segments 做题笔记
题目链接 这题其实还行。 如果能想到二分答案就会比较简单，我们来看如何写 check 函数。 把当前所有的单点修改存起来，然后依次遍历每个区间，观察这个区间内被单点修改的点的个数是否严格大于该区间长度的一半即可。 我们需要一个支持单点修改区间查询的工具，首先想到树状数组，但前缀和就够用了。 时间复杂 ......
[数据结构]Segment tree(线段树)
# Segment tree(线段树) ## 1.线段树的结构和思想 ### 线段树基本结构：  ### ......
3.1 卷积神经网路 (Convolutional Neural Networks, CNN)
# 1. 概念引入: Image Classification 我们做图像分类时,一般分为三步: * 所有图片都先 rescale 成大小一样 * 把每一个类别表示成一个 one-hot vector(dimension 的长度决定模型可以辨识出多少不同种类的东西) * 将图片输入到模型中 😚 > - ⌚首发时间：2023.6.11 > - ⏰最近更新时间：2023.6.11 > - 🙆本文由 **睡晚不猿序程** 原创 > - 🤡作者是蒻蒟本蒟，如果 ......
【论文阅读】CvT：Introducing Convolutions to Vision Transformers
> # 🚩前言 > > - 🐳博客主页：😚[睡晚不猿序程](https://www.cnblogs.com/whp135/)😚 > - ⌚首发时间： > - ⏰最近更新时间： > - 🙆本文由 **睡晚不猿序程** 原创 > - 🤡作者是蒻蒟本蒟，如果文章里有任何错误或者表述不清，请 t ......
US firm's official entry into segment to motivate more Chinese peers to join in
Apple Inc's augmented reality headset will help accelerate the development of the AR industrial chain in China, and push the product not only for ente ......
ORA-01555：snapshot too old: rollback segment number X with name "XXXX" too small
## ORA-01555：snapshot too old: rollback segment number X with name "XXXX" too small 在查询快照的时候 ``` select * from testtable as of timestamp to_timestamp( ......
Incrementer：Transformer for Class-Incremental Semantic Segmentation with Knowledge Distillation Focusing on Old Class论文阅读笔记
## 摘要 目前已有的连续语义分割方法通常基于卷积神经网络，需要添加额外的卷积层来分辨新类别，且在蒸馏特征时没有对属于旧类别/新类别的区域加以区分。为此，作者提出了基于Transformer的网络incrementer，在学习新类别时只需要往decoder中加入对应的token。同时，作者还提出了对 ......
Self-Supervised Hypergraph Convolutional Networks for Session-based Recommendation
[TOC] > [Xia X., Yin H., Yu J., Wang Q., Cui L and Zhang X. Self-supervised hypergraph convolutional networks for session-based recommendation. AAAI, ......
[CVPR23 Highlight] Side Adapter Network for Open-Vocabulary Semantic Segmentation论文阅读笔记
** ## 摘要 本文提出了一个用于开放词汇语义分割的新框架SAN，将语义分割任务建模为区域识别问题，提取mask proposals并使用CLIP对mask进行识别。SAN可以重新利用CLIP的特征，因此其本身可以非常轻量；同时网络可以端到端地进行训练，从而使SAN适应冻结的CLIP模型。本文方法 ......
Open-Vocabulary Panoptic Segmentation with MaskCLIP论文阅读笔记
这篇文章的arxiv版看着太折磨了，可以直接看openreview上作者修改后的版本https://openreview.net/forum?id=zWudXc9343以及rebuttal帮助理解。 ## 摘要 本文提出了一个新任务：开放词汇全景分割，同时作者给出了基于ViT CLIP骨干的base ......
CLIP-S^4：Language-Guided Self-Supervised Semantic Segmentation论文阅读笔记
## 摘要 作者提出了CLIP-S4，借助自监督像素表示学习和V-L模型实现各种语义分割任务，不需要使用任何像素级别标注以及未知类的信息。作者首先通过对图像的不同增强视角进行像素-分割对比学习来学习像素嵌入。之后，为进一步改善像素嵌入并实现基于自然语言的语义分割，作者设计了由V-L模型指导的嵌入一致 ......
Weakly Supervised Temporal Action Localization via Representative Snippet Knowledge Propagation概述
0.前言 相关资料： arxiv github 论文解读 论文基本信息： 领域：弱监督时序动作定位 发表时间：CVPR2022(2022.3.14) 1.针对的问题 许多现有的方法试图生成伪标签来弥补分类和定位之间的差异，但通常只使用有限的上下文信息，即每个片段内的信息，来生成伪标签。 2.主要贡献 ......
Learning Affinity from Attention: End-to-End Weakly-Supervised Semantic Segmentation with Transformers概述
0.前言 相关资料： arxiv github 论文解读 论文基本信息： 领域：弱监督语义分割 发表时间： CVPR 2022(2022.3.5) 1.针对的问题 目前主流的弱监督语义分割方法通常首先训练分类模型，基于类别激活图（CAM）或其变种生成初始伪标签；然后对伪标签进行细化作为监督信息训练一 ......
CF1774G Segment Covering【性质】
给定 $ n $ 个区间 $ [x_i, y_i] $，保证所有区间均不同。令 $ f(l, r) $ 表示从 $ n $ 个区间中选择偶数个区间使得其并集恰为 $ [l, r] $ 的方案数，$ g(l, r) $ 表示从 $ n $ 个区间中选择奇数个区间使得其并集恰为 $ [l, r] $ 的 ......
【题解】CF193D Two Segments
## 题意 给定一个$1\sim N$的排列，在这个排列中选出两段互不重叠的区间，求使选出的元素排序后构成公差为1的等差数列的方案数。选出的两段区间中元素构成的集合相同时视为同一种方案。$1\le N\le 3\times 10^5$。 [传送门](https://www.luogu.com.cn/ ......
Greenplum数据库中segment故障检测
1.Greenplum数据库中segment故障检测 1.1概述 Greenplum数据库服务器（Postgres）有一个子进程，该子进程为ftsprobe，主要作用是处理故障检测。 ftsprobe 监视Greenplum数据库阵列，它以可以配置的间隔连接并扫描所有segment和数据库进程。 如 ......
Understanding Structural Vulnerability in Graph Convolutional Networks
Chen L., Li J., Peng Q., Liu Y., Zheng Z. and Yang C. Understanding structural vulnerability in graph convolutional networks. IJCAI, 2021. 概 mean 是在 G ......
Personalized Top-N Sequential Recommendation via Convolutional Sequence Embedding
Tang J. and Wang K. Personalized top-n sequential recommendation via convolutional sequence embedding. WSDM, 2018. 概 序列推荐的经典之作, 将卷积用在序列推荐之上. 符号说明 $\ma ......
SAM：SegMent Anything万物分割论文解读
SAM: SegMent Anything 作者：elfin 资料来源：SAM论文 论文：https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/ 代码：https://github.com/facebookresearch/se ......
Graph Convolutional Networks with EigenPooling
Ma Y., Wang S., Aggarwal C. C. and Tang J. Graph convolutional networks with eigenpooling. KDD, 2019. 概 本文提出了一种新的框架, 在前向的过程中, 可以逐步将相似的 nodes 和他们的特征聚合在 ......
使用SAM(Segment Anything Model)查找Waldo
你知道你可以教#GPT3找到 Waldo 吗？ 𝚐𝚛𝚊𝚍𝚒𝚘-𝚝𝚘𝚘𝚕𝚜 版本 0.0.7 已发布，支持@MetaAI的#segmentanything模型 (SAM) 要求#GPT3找到一个穿着红白条纹的男人，Waldo 就会出现！ 𝚙𝚒𝚙 𝚒𝚗𝚜𝚝𝚊𝚕𝚕 ......
阅读文献《DCRNet：Dilated Convolution based CSI Feedback Compression for Massive MIMO Systems》
这篇文章的作者是广州大学的范立生老师和他的学生汤舜璞，于2022年10月发表在 IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY。 文献提出了一种基于**空洞卷积（Dilated Convolution）**的CSI反馈网络，即空洞信道重建网络(Dilated Ch ......
Cluster-GCN An Efficient Algorithm for Training Deep Convolution Networks
Chiang W., Liu X., Si S., Li Y., Bengio S. and Hsieh C. Cluster-GCN: An efficient algorithm for training deep and large graph convolutional networks. ......
dba_segments与dba_extents
好久没写博客了 最近在忙的有几点 1.RAC+ADG基于阿里云DBFS数据库文件系统，实验训练一周被告知项目内容可能会更改，只剩下ADG容灾。 2.挖矿病毒提前防护，客户中毒较多，打了一片片的补丁。 3.RAC集群宕机，原因查了两天，发现服务器本身问题，有点无语。 4.拆分数据库内容优化及处理，之前 ......