• 2024-03-24软件工程与实践(第四版 新形态)第3章习题答案详解
    第三章一、填空题二、选择题三、简答题四、实践题一、填空题(1)方法或服务(2)类对象(3)类对象继承消息通信二、选择题(1)B(2)C(3)C(4)B(5)D三、简答题(1)什么叫面向对象?面向对象方法OOM的特点是什么?为什么用OOM开发软件?面向对象是一种软件开发方法,它将数据和操作数据的
  • 2023-11-30ABAP 7.58 中支持任意精度算数的新类
    1.引言通常,有两种对编程语言的改进。第一种是让困难的事情变得简单,第二种是让不可能的事情变为可能。本文介绍的是任意精度算术,它属于第二类:使在ABAP中原本不可能的事情成为可能。过去已经可以在ABAP中使用INT8或DECFLOAT34数据类型进行非常大的数字计算,但还不能进行任意精度的
  • 2023-09-14设计模式回顾之二:外观/门面模式(Facade)
    设计模式回顾系列文章:主要针对工作中常用常见的设计模式进行整理、总结,同时分享以供大家拍砖。------------------------------------------------外观/门面模式(Facade)希望简化原有系统的使用方式,需要定义自己的接口。Facade模式简化了对所需子系统的使用过程,但是由于Facade并不
  • 2023-08-05《Java编程思想第四版》学习笔记04
    在面向对象的程序设计中,创建和使用代码最可能采取的一种做法是:将数据和方法统一封装到一个类里,并且使用那个类的对象。有些时候,需通过“合成”技术用现成的类来构造新类。而继承是最少见的一种做法。因此,尽管继承在学习OOP的过程中得到了大量的强调,但并不意味着应该尽可能地到处
  • 2023-06-03Incrementer:Transformer for Class-Incremental Semantic Segmentation with Knowledge Distillation Focu
    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,作者还提出了对于旧类别区
  • 2023-04-11【论文阅读笔记】iCaRL: Incremental Classifier and Representation Learning
    Author:AlexanderKolesnikovKey_words:nearest-mean-of-exemplarrule,prioritizedexamplerselection,representationlearningCreate_time:September11,20213:06PMEdited_by:HuangYujunPublisher:CVPR2017Score/5:⭐️⭐️Status:FinishediCaRL:Incre
  • 2023-01-28【论文速递】ACM2022 - 基于嵌入自适应更新和超类表示的增量小样本语义分割
    【论文速递】ACM2022-基于嵌入自适应更新和超类表示的增量小样本语义分割【论文原文】:IncrementalFew-ShotSemanticSegmentationviaEmbeddingAdaptive-UpdateandH
  • 2023-01-28【论文速递】CVPR2022 - 泛化的小样本语义分割
    【论文速递】CVPR2022-泛化的小样本语义分割【论文原文】:GeneralizedFew-shotSemanticSegmentation获取地址:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/T
  • 2022-11-20Semantic Relation Reasoning for Shot-Stable Few-Shot Object Detection阅读笔记
    原文链接:https://arxiv.org/pdf/2103.01903.pdf摘要:由于真实世界数据服从长尾分布,导致小样本目标检测的性能在很大程度上受数据缺乏的新类影响。但是新类和基类之间的语义
  • 2022-10-16python新类似乎违背了广度优先的执行顺序, 对象自定义计数实例化的多少
    classTSSS():deff1(self):print('fromTSSS')classSSS(TSSS):deff1(self):print('fromSSS')classSS():deff1(self):