- 2024-09-04设计模式-粗粒度锁(Coarse-Grained Lock)
作用用一个锁所住一组相关的对象粗粒度锁是覆盖多个对象的单个锁,这样不仅简化了加锁行为本身,而且让你不必为了给它们加锁所而加载所有的对象。运行机制实现粗粒度锁的第一步是为一组对象建立一个控制点,使得只用一个锁就能锁住多个对象。用乐观离线锁让组中每个对象都共享
- 2024-06-17论文阅读:《Chinese Relation Extraction with Multi-Grained Information and External Linguistic Knowledge》
LiZ,DingN,LiuZ,etal.Chineserelationextractionwithmulti-grainedinformationandexternallinguisticknowledge[C]//Proceedingsofthe57thAnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics.2019:4377-4386.该方法的github实现引言针
- 2024-05-21论文阅读:Multi-Grained Dependency Graph Neural Network for Chinese Open Information Extraction
LyuZ,ShiK,LiX,etal.Multi-graineddependencygraphneuralnetworkforChineseopeninformationextraction[C]//Pacific-AsiaConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining.Cham:SpringerInternationalPublishing,2021:155-167.MGD-GNN开源代码引言
- 2024-02-26MMFN论文阅读笔记(Multi-modal Fake News Detection on Social Media via Multi-grained Information Fusion)
论文标题:Multi-modalFakeNewsDetectiononSocialMediaviaMulti-grainedInformationFusion论文作者:YangmingZhou,YuzhouYang,QichaoYing,ZhenxingQian,XinpengZhang论文来源:ICMR2023,paper论文代码:暂无介绍目前的多模态方法主要集中在文本和视觉特征的融
- 2023-12-05Fine-grained Visual Classification with High-temperature Refinement and Background Suppression
摘要细粒度视觉分类是一项具有挑战性的任务,因为类别之间的相似性很高,单个类别中数据之间的差异不同。为了应对这些挑战,以前的策略侧重于定位类别之间的细微差异并理解其中的判别特征。然而,背景还提供了重要信息,可以告诉模型哪些特征对于分类是不必要的甚至有害,并且过于依赖细微特
- 2023-11-18《Deep learning for fine-grained image analysis: A survey》阅读笔记
论文标题《Deeplearningforfine-grainedimageanalysis:Asurvey》作者魏秀参,旷世研究院初读摘要细粒度图像分析(FGIA)的任务是分析从属类别的视觉对象。细粒度性质引起的类间小变化和类内大变化使其成为一个具有挑战性的问题。本文旨在系统地调查基于深度学习的
- 2023-11-17《A Survey on Deep Learning-based Fine-grained Object Classification and Semantic Segmentation》阅读笔记
论文标题《ASurveyonDeepLearning-basedFine-grainedObjectClassificationandSemanticSegmentation》基于深度学习的细粒度对象分类和语义分割的综述为什么是“Object”而不是“image”作者西南交通大学和新加坡国立大学2016年7月1日received;2016年9月30日
- 2023-05-10Fine-Grained学习笔记(5):(min+)卷积及背包问题的复杂度归约理论
(min,+)卷积问题:给定$a_0,\cdots,a_{n-1},b_0,\cdots,b_{n-1}$,计算$c_k=min_i(a_i+b_{k-i})$全局决定性问题版本:给定$a_0,\cdots,a_{n-1},b_0,\cdots,b_{n-1}$,$c_0,\cdots,c_{2n-2}$,对于所有$k$,判断是否$\existsi,a_i+b_{k-i}<c_k$单解问题版本:给定$a_0,\cdots,a_
- 2023-05-09Fine-Grained学习笔记(4):条件下界与归约,图论问题的复杂度归约理论
和P与NP问题一样,Fine-Grained领域中的许多问题也能相互归约,这意味着当这些问题中的任意一个问题的复杂度下界得到了证明或证伪,那么一系列问题的复杂度下界就都能够得到解决.APSP猜想:不存在$O(|V|^{3-\delta})$时间的(对于任意实数边权图都有效的)(确定性的)APSP算法.APSP猜
- 2023-04-23Fine-Grained学习笔记(1):卷积,FFT
Fine-Grained,在算法复杂度理论中特指,对各类算法的复杂度,进行(相较于P与NP的粗粒度分类的)细粒度分类,例如,证明某问题存在$n^2/\logn$的算法.Fine-Grained是一个新兴领域,其研究前景可看作是计算机科学学科中的石墨烯与钙钛矿(误).本系列主要参考UniversityofIllinoisa
- 2023-03-23Adaptive ship-radiated noise recognition with learnable fine-grained wavelet transform
摘要分析海洋声环境是一项棘手的任务。背景噪声和可变信道传输环境使舰船辐射噪声的准确识别变得复杂。现有的识别系统在处理多变的水下环境方面能力较弱,在实际应用中表现
- 2023-01-10FILIP: FINE-GRAINED INTERACTIVE LANGUAGEIMAGE PRE-TRAINING论文阅读笔记
摘要目前的图像文本预训练模型通常通过每个模态全局特征的相似性来建模跨模态的交互,然而这会导致缺乏足够的信息;或者通过在视觉/文本token上使用跨模态注意力/自注意力来
- 2022-10-04【论文翻译】KLMo: Knowledge Graph Enhanced Pretrained Language Model with Fine-Grained Relationships
KLMo:建模细粒度关系的知识图增强预训练语言模型(KLMo:KnowledgeGraphEnhancedPretrainedLanguageModelwithFine-GrainedRelationships)论文地址:https://aclant
- 2022-08-19FTCL:Fine-grained Temporal Contrastive Learning for Weakly-supervised Temporal Action Localization概述
1.针对的问题现有的方法主要遵循于通过优化视频级分类目标来实现定位的方式,这些方法大多忽略了视频之间丰富的时序对比关系,因此在分类学习和分类-定位自适应的过程中