HSF源码阅读笔记（三）

最新推荐文章于 2025-06-29 11:27:39 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/dongqingswt/archive/2013/01/28/2880624.html

HSF基于tbremoting进行网络通信，下面分析一下tbremoting的机制。

1、tbremoting服务器的启动： 

先通过UML类图整体看一下tbremoting的server整体结构： 

转载于:https://www.cnblogs.com/dongqingswt/archive/2013/01/28/2880624.html

【图像超分】论文精读：Blueprint Separable Residual Network for Efficient Image Super-Resolution（BSRN）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
04-24 167
论文题目：（CVPRW 2022 | BSRN）Blueprint Separable Residual Network for Efficient Image Super-Resolution —— 用于高效图像超分辨率的蓝图可分离残差网络单图像超分辨率 (SISR) 的最新进展取得了非凡的性能，但计算成本太高而无法应用于边缘设备。为了缓解这个问题，已经提出了许多新颖有效的解决方案。具有注意机制的卷积神经网络 (CNN) 由于其效率和有效性而受到越来越多的关注。但是，卷积操作仍然存在冗余。
【图像超分】论文精读：Efficient Mixed Transformer for Single Image Super-Resolution（EMT）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
05-24 101
本文提出了一种高效混合变压器(EMT)用于单幅图像超分辨率(SISR)，解决了现有Transformer方法在局部性机制和计算复杂度方面的不足。EMT由混合变压器块(MTB)组成，其中部分自注意力层被无参数的像素混合器(PM)替代，通过像素移位操作增强局部知识聚合，同时不增加计算负担。此外，作者提出条带窗口自注意力(SWSA)机制，利用图像各向异性特征实现高效的全局依赖建模。实验结果表明，该方法在基准数据集上取得了最先进的性能，同时保持了较低的复杂度。本文的创新点包括：1)提出PM模块增强局部性；2)设计S
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HSF源码阅读笔记（二）
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01-23 411
昨天讲到了HSF容器的启动 。 HSF容器启动以后，通过osgi的bundleContext拿到了一组需要暴露给hsf容器外部使用的类，以及基于这些类的urlclassLoader. 这里面有两个关键的类：HSFSpringConsumerBean 和HSFSpringProviderBean ， HSFSpringProviderBean负责启动RPC服务器 ，并把HSF服务信息发布到配置中心...
HSF
地中海的美丽
03-01 624
https://help.aliyun.com/document_detail/99912.html?spm=a2c4g.11186623.2.25.10095e31r9hBab
Springboot+HSF分布式服务框架+EDAS注册中心，实现发布订阅模式及源码下载地址
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1.配置本地环境 host-->例如：192.168.1.100 jmenv.tbsite.net 2.idea工具开发---》创建Springboot项目 分模块开发---》Spring Initializr--->一直点下一步---》完成 作为主框架不需要配置任何jar---》修改打包方式为pom <?xml version="1.0" encoding="UT...
【图像超分】论文精读：CVPR 2023 | Omni Aggregation Networks for Lightweight Image Super-Resolution（Omni-SR）
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【图像超分】论文精读：MAT: Multi-Range Attention Transformer for Efficient Image Super-Resolution
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主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
06-29 128
摘要 本文提出了一种高效的多范围注意力Transformer网络（MAT）用于图像超分辨率重建。针对传统Transformer方法在扩大自注意力窗口时面临的计算复杂度高、感受野受限等问题，MAT创新性地引入了多范围注意力（MA）和稀疏多范围注意力（SMA）机制，通过膨胀操作实现区域和稀疏全局特征的灵活捕获。此外，设计的MSConvStar模块替代传统前馈网络，增强了多尺度特征学习能力。实验表明，轻量级MAT-lite在DIV2K数据集训练下仅需714K参数即达到26.83dB@Urban100×4性能，比S
【图像超分】论文精读：Transforming Image Super-Resolution: A ConvFormer-based Efficient Approach（CFSR）
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论文题目：Transforming Image Super-Resolution: A ConvFormer-based Efficient Approach —— 变换图像超分辨率：一种基于ConvFormer的高效方法TIP 2024！轻量化赛道。单图像超分辨率 (SISR) 的最新进展取得了显着的性能，但这些方法的计算成本仍然是部署在资源受限的设备上的挑战。特别是对于基于转换器的方法，此类模型中的自注意力机制带来了巨大的突破，同时产生了巨大的计算成本。
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hsf说明，简介，及简单操作
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入门级RPC框架源码学习，里面有我学习过程中的相关流程图，对源码学习很有帮助：
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异常： HSF deserialization response failed on client side. If the Biz DO type is not fully compatible with hessian, service provider can change serialize type to "java" on HSFSpringProviderBean.com.dbxi...
HSF启动报错 端口被占用
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