Key points of Hibernate config

最新推荐文章于 2025-11-30 21:17:09 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-30 21:17:09 发布 · 109 阅读 · 0 ·
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#Hibernate #XML

 

1)    POJO classes and hbm.xml files must be in the same folder.

2)    Hibernate.cfg.xml must be in the root of src folder.

 

单细胞论文记录(part13)--SpaGCN: Integrating gene expression, spatial location and histology to ...
小山羊的学习日志
06-11 737
学习笔记，仅供参考，有错必纠 Authors：Jian Hu，Xiangjie Li，Mingyao Li Journal：Nature Methods Year：2021Recent advances in spatially resolved transcriptomics (SRT) technologies have enabled comprehensive characterization of gene expression patterns in the context of tissue
LS-CNN: Characterizing Local Patches at Multiple Scales for Face Recognition--Qiangchang Wang
xu.hyj
10-28 1581
本文要解决的问题：人脸识别因各种光照姿态等造成类间距大，但是很少有工作学习局部和多尺度的表征。为什么要考虑多尺度：因为一些有区分性的特征可能存在不同的尺度中如何解决：在单层利用不同卷积核提取特征(Inception-like)，聚合不同层的特征(Dencse-like)。为什么要考虑局部patch：因为在全局或者显著特征丢失后，一些局部patch仍然可以帮助我们进行识别或分类。如何解决：换句话说不同区域有不同重要性，所以设计了一个空间注意力模块。
SpaGCN: Integrating gene expression, spatial location and histology to identify spatial domains an
qq_43369406的博客
07-13 1076
最近在空间分辨转录组学（Spatially Resolved Transcriptomics，简称SRT）技术方面取得了重大进展，这些技术使得我们能够全面地描述组织微环境中的基因表达模式。为了阐明基因表达的空间变异，我们提出了SpaGCN，一种图卷积网络方法，它将基因表达、空间位置和组织学整合到SRT数据分析中。通过图卷积，SpaGCN将每个点的基因表达与其邻近点的基因表达相结合，从而能够确定具有一致表达和组织学的空间区域。
10X空间转录组聚类分析之图卷积网络（graph convolutional network）
weixin_53637133的博客
05-04 1526
10X空间转录组聚类分析之图卷积网络（graph convolutional network）
空间转录组 DeepST 2
qq_27648263的博客
10-15 1481
DeepST 解卷积部分，代码详解
ps.zhu7jie.com/forum-36-1.html,dblp: BibTeX records: Jie Lu
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weixin_27388739的博客
06-19 4万+
@article{DBLP:journals/remotesensing/YaoLFSLMYZ21,author = {Yuan Yao andYee Leung andTung Fung andZhenfeng Shao andJie Lu andDeyu Meng andHanchi Ying andYu Zhou},title = {Continuous Multi-Angle...
2022.06.01-2022.06.05
weixin_40872714的博客
06-01 489
对 Using Honeypots to Catch Adversarial Attacks on Neural Networks （2020） 这篇文章的相关调研Trojaning Attack on Neural Networks （2017）   首先反转神经元网络以生成通用木马触发器，然后使用外部数据集重新训练模型以将恶意行为注入模型。恶意行为仅由带有木马触发器标记的输入激活。BadNets: Identifying Vulnerabilities in the Machine Learning M
Briefings in Bioinformatics | 王秀杰/裴小兵合作开发单细胞组学细胞标记基因鉴定算法COSG...
悟道西方
03-07 753
在单细胞测序数据分析中，对细胞进行准确分类是数据分析的重要基础。在利用聚类算法将细胞进行分组后，需要通过鉴定不同细胞群特异表达的标记基因来注释细胞类型。同时，细胞标记基因在所有细胞类群中的...
Characterizing possible failure modes in physics-informed neural networks
xuelanghanbao的博客
08-21 1057
作者通过convection和reaction-diffusion两个样例展示了PINN在简单情况下的故障问题，并通过可视化损失景观，认为使用软约束会导致优化困难。后续作者使用课程学习、序列到序列方法证明上述问题并不是由于神经网络表达能力不足导致的。
Activity-07-Characterizing the Spectral Profiles of Surface Types.md
02-08
8. **教程结构**：该系列教程是一个包含11个活动的基础入门课程，适合完全没有基础的初学者，在一周内通过每天的教程学习快速入门。 9. **可视化工具的使用**：教程中提到了可视化工具的使用，这对于理解图像数据和...
Characterizing Spatial Crosstalk Effects in Small Pixel Image Sensors.pdf
08-06
根据提供的文件内容，本文将详细讨论小像素图像传感器中的空间串扰效应及其表征方法。 ### 知识点一：CMOS图像传感器的微型化趋势 随着移动电话等嵌入式平台的普及，小型化CMOS图像传感器越来越受欢迎。...
uops.info - Characterizing Latency, Throughput, and Port Usage of Instructions on Intel Microarchitectures - 10 Oct 2018 (1810.04610)-计算机科学
04-22
8uops.info: Characterizing Latency, Throughput, and Port Usageof Instructions on Intel MicroarchitecturesAndreas Abel and Jan ReinekeDepartment of Computer ScienceSaarland UniversitySaarbrücken, ...
11.1 高斯消元法的应用
passxgx的博客
11-26 762
高斯消元法实际应用
【】模式识别与机器学习基础概念
hiliang521的博客
11-30 762
关键词：时空特征组合、向量表示、模式类、信息表征模式是模式识别领域的基础概念。广义地说，模式是指区别事物的时空特征组合，存在于时间和空间中可观察的物体，只要我们能够区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式。从信息的角度来看，模式不是事物本身，而是从事物获得的信息。这种信息往往具有时间和空间的分布特性，比如个人的照片所包含的像素信息，歌曲旋律所体现的音阶变化，以及动物步态所反映的运动特征。这些信息通过特定的方式组织起来，形成了我们能够识别和区分的模式。在数学上，模式一般用向量来表示。
机器学习周报二十四
weixin_60864619的博客
11-30 730
本周学习了潜在扩散模型的概念，潜在扩散模型的实现是很简单的，之后学习了变分自编码器(VAE)。同时解决了之前的RCNN目标检测的模型，但是效果很差。This week, I studied the concept of latent diffusion models. The implementation of latent diffusion models is quite simple. Afterwards, I learned about variational autoencoders (VAE)
LDU机器学习大作业TCR-抗原结合预测
qq_52108058的博客
11-30 685
这是函数是从csv文件中加载训练数据和测试数据，从一个pickle文件加载节点的嵌入向量，转换成PyTorch Geometric 可以使用的图格式。细读data_processing.py发现给出的文件没有embeddings.pkl嵌入文件也没有配置yaml文件，并且还没有arg_parser.py参数文件。表示图中的所有相互作用（边）。与 edge_index 中的每条边一一对应，表示该相互作用的标签（0 或 1）(E)使用上面的脚本生成train.csv和val.csv的嵌入pkl文件。
AAAI-2013《Spectral Rotation versus K-Means in Spectral Clustering》
Christo的博客
11-30 470
这篇论文成功地将谱旋转技术应用于谱聚类，解决了传统K-Means在处理松弛谱向量时的偏差问题。通过引入正交旋转约束，方法在理论上保证了更好的连续-离散逼近，并在实验中证明了其在图割优化和聚类指标上的优越性。论文结构清晰：从谱聚类背景引入问题，推导优化算法，提供理论证明，并通过基准数据集验证。该工作强调了谱聚类后处理的的重要性，为后续研究（如自适应谱聚类）提供了基础。
【第二十二周】机器学习笔记二十
最新发布
m0_54824389的博客
11-30 220
自监督学习在图像领域旨在让模型无需人工标注，直接从图像本身挖掘监督信息来学习有效的视觉特征。二是基于掩码重建的方法，通过随机遮盖图像的大部分区块，然后驱使模型根据剩余的可见上下文来预测被遮盖部分的像素或高级语义，以此训练模型掌握图像的结构与组成规律。课程从文本自监督基础框架出发，聚焦语音与影像数据的预训练方法，包括生成式建模、预测式学习与对比学习三大方向，并进一步介绍了无需负样本的Bootstrapping及正则化方法VICReg等新兴范式，充分体现了自监督技术在多模态场景下的强适应与泛化能力。
华为高速数字电路设计手册-黑魔版第5章摘要
5.7.5 在两根线的串扰特性(Characterizing Crosstalk Between Two Lines)：分析了两条线路之间的相互影响，包括它们如何影响彼此的信号完整性。 5.7.4 近端串扰怎样变成远端问题(How Near-end Crosstalk Becomes a ...
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