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RSS订阅原创 【ACM MM 2024】FiLo++实验步骤总结
训练阶段步骤1：训练可学习模板•输入：正常/异常图像及其类别名称（III.B.2）•操作使用固定模板（如“A [domain] photo of [state][cls]”）与可学习文本向量结合。通过LLM生成细粒度异常描述，插入模板的字段。利用交叉熵损失优化可学习文本向量和适配器参数。•输出：优化后的可学习文本模板和适配器参数。•原文片段•含义：图像所属的领域或场景类别，用于关联特定应用场景的上下文语义。•作用：增强模型对不同领域（如工业、医学）的图像特征适配能力。•。
2025-04-02 20:21:42
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原创 《PromptAD》实验步骤
◦ 图像级分数 (S_t = \frac{\exp(\langle z_t, \overline{w}^n \rangle)}{\exp(\langle z_t, \overline{w}^n \rangle) + \exp(\langle z_t, \overline{w}^a \rangle)})。: 生成正常原型 (\overline{w}^n) 和异常原型 (\overline{w}^a)。: 正常提示特征 (g(s^n))、异常提示特征 (g(s^m)) 和 (g(s^l))。
2025-03-29 10:56:04
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原创 【CVPR2024-工业异常检测】PromptAD方法(CLIP和提示学习)
3.1. CLIP and Prompt Learning(CLIP和提示学习)：未知图像 + 多组文本提示（如 “a photo of [class]”）：自动学习更有效的文本提示，提升CLIP在下游任务的表现。：优化后的文本提示，提升分类或检测性能（如异常检测）。：图像属于每个文本提示的概率分布，实现零样本分类。• 计算相似度得分：8（狗）、5（猫）、1（汽车）• 输入文字提示：“狗”、“猫”、“汽车”在异常检测中，通过学习正常提示。：少量正常样本（小样本设置）：这张图大概率是狗！
2025-03-20 21:16:46
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原创 每日一题-哞叫题(蓝桥杯）【模拟】
1.输入 N和F2.输入 竞赛字符串，把竞赛字符串放进字符串数组中3.设置 p,q指针，设置temp放移动前p所指的字符，设置25个位置的字符串数组B，设置res=04.设置循环，条件是q指向的不是字符串的最后一个字母。p指向第一个字符，q指向第二个字符5.如果p==q，则看temp中有没有放字符【有则看temp中的字符是否=q中字符，不是则把temp+p所指的字符两个按照首字母放在字符串B中且res++，没有则不放】6.如果p不等于q，则temp保留p所指的字符，且p和q各后移一格。
2025-03-05 15:37:56
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原创 每日一题-奶酪题（蓝桥杯）【模拟】
假设有一个立方体奶酪，N=21✖1✖N的奶酪块有3种（x方向，y方向，z方向）如果x方向上想放 1✖1✖N的奶酪块，需要x方向上的有连续n个奶酪块被切走。同理，y方向和z方向也一样当 a(x,y)=n->z方向的（x，y）可以放1✖1✖N的奶酪块当 b(x,z)=n->y方向的（x，z）可以放1✖1✖N的奶酪块当 c(y,z)=n->x方向的（y，z）可以放1✖1✖N的奶酪块。
2025-03-03 19:17:08
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原创 【CVPR2024-工业异常检测】PromptAD:与只有正常样本的少样本异常检测的学习提示
摘要写作总结：1.提出 两个关键点 （视觉语言模型【模型】+ 少量工业异常检测【方向】）2.想要解决的问题3.针对上述问题，本文提出了一种什么【方法】的什么【应用方面】方法【模型名】4.具体讲方法的步骤5.实验结果（挑好的讲）1.视觉语言模型 有助于解决 少量工业异常检测中需要设计大量提示信息的问题。2.传统提示学习方法不适用于异常检测这种单类情况（正常/不正常），适用于多类别问题（比如区分狗，猫，鸟等问题）
2025-02-23 16:52:10
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原创 8分钟入门 Overleaf & Latex-笔记
网址www.overleaf.com(不翻墙很可能很卡)1.点击2.通常是点击出现下面的页面3.上传对应的压缩包。
2025-01-10 20:50:09
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原创 最短路径C++
小蓝有一天误入了一个混境之地。小蓝可以往上下左右四个方向行走，每走一步耗时一分钟。小蓝想知道他能否逃离这个混境之地，如果可以逃离这里，输出最少需要消耗多少时间，反之输出-1。
2024-12-20 20:51:40
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原创 卷积神经网络-填充+步长
n×n的图像 * f×f的图像 = （n-f+1）×（n-f+1）f通常为奇数(会有中心点+ 好填充)1.多次卷积图像会变小2.边缘的像素点 在f×f的卷积中覆盖的比较少，而中间的像素点会被多次覆盖到-》会丢失图像的边缘位置的信息填充例：在图像外侧填充一层像素，通常用0填充，原本6×6的图像填充成8×8的图像这张图像在卷积后还是6×6的图像，则输出变成（n+2p-f+1）×（n+2p-f+1）的图像。
2024-12-20 16:51:28
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原创 字母异位词分组-力扣热题100道
如果所有不等于1的下标对应的字母都有，则把这个字符串跟一开始取出来的字符串放一起，把这个字符串的访问数组下标设为1。因为字母异位词的特点是 同为字母异位词的字符串所有的字母都相同，只是顺序不同。2.把取出来的字符串的每个字母转成ASCII码值作为存储在哈希表中的下标，出现一次哈希表中+1。5.继续找下一个没有被访问过的字符串,重复4的操作，一直找到strs中的字符串结束。1.按顺序取strs中的没有访问过的字符串，新建一个哈希表，设置访问数组。字母异位词是由重新排列源单词的所有字母得到的一个新单词。
2024-12-17 21:10:10
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原创 计算机视觉-边缘检测
一张图片中可能有多个需要识别的物体，会用方框标注他们的位置和类别例：给出一张照片，计算机需要从中识别出这是一只猫一张图片的计算量是较大的，这张图片的尺寸虽然是6464，因为每张图片有3个颜色通道，所以实际的计算量是6464*3=12288。如果处理更大的照片，计算量会更大，特征向量的维度会更大。
2024-12-17 19:18:38
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原创 C++哈希表
前面如果写了 using namespace std;KeyType是键的类型，ValueType是值的类型。例：如果想存储 键：字符串，值：整数。用erase方法删除。
2024-12-13 20:26:24
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原创 LeetCode 热题 100-两数之和(简单）
给定一个整数数组nums和一个整数目标值target，请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数，并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案，并且你不能使用两次相同的元素。你可以按任意顺序返回答案。输入:target = 9输出:[0,1]解释: 因为，返回[0,1]。输入:target = 6输出:[1,2]输入:target = 6输出:[0,1]
2024-12-13 18:54:54
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原创 【AAAI-2024工业异常检测文献总结】UCAD:无监督异常检测和分割的持续学习框架
引入 基于增量训练的无监督异常检测（UAD）方法。它的作用在于不需要依赖标记的异常数据。这对于工业图像异常检测尤为重要，因为工业图像中的异常难以预测，且难以获得大量的异常标记数据。存在的问题模型遗忘问题：UAD需要为不同类顺序训练单独的模型，这导致学习新任务时遗忘旧任务信息。持续学习的挑战：想用持续学习解决UAD灾难性遗忘的问题，但由于缺少足够的异常样本，持续学习在UAD中的应用受限。计算负担：随着类别增加，计算负担加重。顺序训练时的持续学习能力。
2024-12-11 21:19:56
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原创 蓝桥杯练习题-拉马车（中等）
游戏开始时，他们各自持有一组随机的纸牌序列。游戏从 A 方开始，A 和 B 双方轮流出牌。输入为两行，两个字符串，分别表示 A、B 双方初始手里的牌序列。输出为一行，一个字符串，表示 A 先出牌，最后赢的一方手里的牌序。小时候，我们可能玩过一种叫做“拉马车”的纸牌游戏。这个输出表示在游戏结束时，B 方手里的牌序为。2.如果涉及标识符，多个最好设置对应的标识符。1.A出牌，并用flagA记录A是否赢牌。2.设置结束条件，A长度=0，输出B串。1.设置结束条件，玩家的牌长度=0。1.把出的牌放到z串的开头。
2024-12-11 19:42:30
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原创 C++学习-类的指针
class student { // 类定义public: // 公共属性，一般方法放public// 后面加const，只读不写student();// 构造函数，里面有默认参数// 传参private: // 私有属性int age;
2024-12-07 19:40:59
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原创 C++学习-函数
关键字减少调用开销。这是一个给编译器的建议，不是一定会被内联。：& 紧跟在数据类型后面，相当于直接拿原件进行操作。：有可能因为数量和类型相同而匹配错误，应避免歧义。：默认参数只能放在形参列表的结尾，避免歧义。编译器会根据参数数量选择对应的函数。：如果函数功能简单且反复调用，使用。
2024-12-06 19:02:34
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原创 C++学习-输入输出+名字空间+string
如果同时导入两个工具箱，例如：此时只写 计算机会不确定你要的是哪个工具箱的手套，需要明确指定：注释：，这里的 表示调用 这个字符串的成员方法。但如果在库函数后面写：这表示之后出现的 都是 里面的 。表示之后出现的 都是 里面的 。上面的内容可以写成：
2024-12-06 17:12:49
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原创 树-判断完全二叉树
根据题目要求，我们需要判断一个二叉树是否为完全二叉树。完全二叉树的定义是：除了最后一层外，每一层都是完全填满的，并且最后一层的节点都尽可能地集中在左侧。
2024-11-13 09:27:30
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原创 如何在Pycharm的终端里进入自己的环境
2.在python解释器里选择对应的Python版本。前面会显示 对应的环境名 放 **（ ）**内。4.打开pycharm的终端。
2024-11-11 19:26:06
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空空如也
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