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RSS订阅原创 FeatWalk: Enhancing Few-Shot Classification through Local View Leveraging
与类别原型更相近的特征会获得更高的权重，与类别原型不相关的获得更低的权重。第二遍阅读：以introduction为骨架，在related work，methods和experiments部分找到对应的内容作为血肉，注意无需逐句精读。设计了一个模块，让全局特征和局部特征做加权融合，因此可以更好的捕获图像块的局部特征并利用。- 最后的融合表征是全局特征与局部特征 * 对应权重的加权。图2的过程没看懂，似乎是全局特征和局部特征加权求和，但为什么不会往另一个类跑呢？1. 知道问题大概是怎么样的，做了什么事？
2025-03-13 19:12:10
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原创 Bi-directional Feature Reconstruction Network for Fine-Grained Few-Shot Image Classification
即重建仅从支持特征到查询特征单向进行。因此，它只能约束重建查询特征与原始查询特征之间的关系以增加类间变化。然而，这无法约束支持集中每个类别内样本之间的关系，
2025-03-06 20:37:45
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原创 nginx学习笔记 第五章
我浏览器要访问淘宝网，我需要知道淘宝服务器的地址【ip地址：192.168.1.100 三个点分隔四个数】，以及淘宝服务器的姓名【端口号，这是 一个无符号数字，范围 0-65535之间的一个数字】b)总有一方先泛起第一个数据包，这发起第一个数据包的这一端，就叫客户端【浏览器】；人不能光腚上街，人要先穿内衣内裤【TCP】；c)连接建立起来，数据双向流动，这叫 双工【你可以发数据包给我，我也可以发数据包给你】物【物理层】 链【数据链路层】 网【网络层】 传【传输层】 会【会话层】 表【表示层】 应【应用层】
2024-11-06 09:00:31
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原创 一周刷完李宏毅深度学习之笔记
局部最小值指的是在损失函数的某个定义区域内，一个点的函数值不大于其邻近点的函数值，但在更大的范围内可能存在更小的函数值。这意味着虽然这个点在其局部范围内是最优的，但不一定是全局最优的。通常，这种类型的图用暖色（如红色、黄色）表示较高的loss值，而冷色（如蓝色、绿色）表示较低的loss值。在图中四角等高线密集，也意味着在这些区域loss值变化较快，从低到高。特别地，如果走到鞍点，可以利用H的特征向量确定参数的更新方向。：四个角的颜色倾向于红色，尤其是左下角和右上角，这表明这些区域的loss相对较高。
2024-10-22 14:57:13
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原创 nginx学习笔记 第四章
2）既然是在执行USR1信号处理程序的时候来了USR2信号，导致又去执行了USR2信号处理程序，这就意味着只有USR2信号处理程序结束后才会返回到USR1信号处理程序，只有USR1信号处理程序执行完毕了，才会最终返回到main函数中。1）执行USR1信号处理程序，但在没执行完时，是可以继续进入USR2信号处理程序里面执行的，这个时候相当于USR2信号处理程序没执行完毕，USR1信号处理程序也没执行完毕，此时再发送USR1和USR2都不会有任何相应。-misc：专门存放各种杂和性的不好归类的.c文件。
2024-10-17 22:37:44
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原创 nginx学习笔记第三章
在你的情况中，nginx 的父进程（PPID）变成了 1924，这说明 nginx 的父进程并不是 init（PID=1），而是一个其他的守护进程或管理进程（如 systemd 或某个任务管理器）。//随着终端的关闭，这个终端上的进程也推出了（可执行的进程nginx是bash的子进程），终端bash关闭时会发送一个信号（如SIGHUP信号：终端断开讯号）给所有子进程，导致他们停止。a)kill可以给进程发送多种信号，若单纯的使用kill PID，那么默认是往进程发送SIGTERM信号（终止信号）
2024-10-14 09:39:37
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空空如也
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