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CREATE TABLE `wo_jp_branch_org`  (
  `id` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '主键',
  `branch_org_code` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '分支机构组织机构代码',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
  INDEX `法人基本信息外键`(`basic_info_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT = Compact;wo_

生成的效果:

import java.io.Serializable;
import java.util.Date;
import java.util.List;

/**
*  wo_jp_branch_org
* @author miller 2020-08-16
*/
public class WoJpBranchOrg implements Serializable {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    /**
    * 主键
    */
    private String id;

    /**
    * 分支机构组织机构代码
    */
    private String branchOrgCode;


    public WoJpBranchOrg() {
    }

    public String getId() {
        return id;
    }

    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }

    public String getBranchOrgCode() {
        return branchOrgCode;
    }

    public void setBranchOrgCode(String branchOrgCode) {
        this.branchOrgCode = branchOrgCode;
    }

}

 

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
        "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.softdev.system.dao.WoJpBranchOrgDao">

    <resultMap id="BaseResultMap" type="com.softdev.system.entity.WoJpBranchOrgEntity" >
                <result column="id" property="id" />
                <result column="branch_org_code" property="branchOrgCode" />
    </resultMap>

    <sql id="Base_Column_List">
                id,
                branch_org_code
    </sql>

    <insert id="insert" useGeneratedKeys="true" keyColumn="id" keyProperty="id" parameterType="com.softdev.system.entity.WoJpBranchOrgEntity">
        INSERT INTO wo_jp_branch_org
        <trim prefix="(" suffix=")" suffixOverrides=",">
                        <if test ='null != branchOrgCode'>
                        branch_org_code
                        </if>
        </trim>
        <trim prefix="values (" suffix=")" suffixOverrides=",">
                        <if test ='null != branchOrgCode'>
                        #{branchOrgCode}
                        </if>
        </trim>
    </insert>

    <delete id="delete" >
        DELETE FROM wo_jp_branch_org
        WHERE id = #{id}
    </delete>

    <update id="update" parameterType="com.softdev.system.entity.WoJpBranchOrgEntity">
        UPDATE wo_jp_branch_org
        <set>
                    <if test ='null != branchOrgCode'>branch_org_code = #{branchOrgCode}</if>
        </set>
        WHERE id = #{id}
    </update>


    <select id="load" resultMap="BaseResultMap">
        SELECT <include refid="Base_Column_List" />
        FROM wo_jp_branch_org
        WHERE id = #{id}
    </select>

    <select id="pageList" resultMap="BaseResultMap">
        SELECT <include refid="Base_Column_List" />
        FROM wo_jp_branch_org
        LIMIT #{offset}, #{pageSize}
    </select>

    <select id="pageListCount" resultType="java.lang.Integer">
        SELECT count(1)
        FROM wo_jp_branch_org
    </select>

</mapper>

 

<think>好的,我现在需要回答用户关于SimCLR深度学习框架的介绍及使用方法的问题。首先,我要回顾一下用户提供的引用资料,确保信息准确。 根据引用[3],SimCLR是一个自监督学习对比学习框架,通过数据增强生成正样本对,使用深度神经网络提取特征,并通过对比损失进行训练。核心步骤包括数据增强、特征提取、投影和损失计算。用户可能想知道这些步骤的具体实现,以及如何应用该框架。 接下来,引用[2]提到了使用ResNet18作为基础模型,并提到了判别器、生成器和优化器的设置。这说明在代码实现时,需要构建这些组件,并且训练过程需要数据加载器和训练函数。用户可能需要了解具体的代码结构,比如如何定义模型、数据增强方法的选择,以及训练流程。 引用[1]是关于SimCLR的安装和使用指南,但内容似乎有些混淆,因为SimCLR本身是一个框架,而不是具体的软件包。可能需要指出用户应参考官方实现或相关库,如PyTorch或TensorFlow的实现。 用户的问题可能涉及原理、实现和应用。因此,回答需要结构清晰,分点说明原理,代码示例,以及应用场景。同时,需要确保使用正确的LaTeX格式,比如行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,并检查语法正确性。 需要注意用户提供的引用中有部分内容可能不相关,比如引用[1]提到了安装指南,但具体内容似乎与其他引用重复,可能需要指出正确的资源或官方文档。此外,用户可能对对比学习的损失函数感兴趣,比如NT-Xent损失,需要用LaTeX公式正确表示。 最后,生成相关问题时要围绕SimCLR的核心概念,比如数据增强策略、损失函数设计、应用案例等。确保问题具有针对性,帮助用户进一步探索。</think>### SimCLR深度学习框架介绍及使用方法 #### 一、SimCLR核心原理 SimCLR(**Sim**ple **C**ontrastive **L**earning of **R**epresentations)是一种基于对比学习的自监督学习框架,通过最大化同一图像的不同增强视图之间的相似性,同时最小化不同图像的相似性,从而学习高质量的特征表示[^3]。其核心流程如下: 1. **数据增强** 对输入图像进行两次随机增强(如裁剪、旋转、颜色扰动等),生成一对正样本$(\tilde{x}_i, \tilde{x}_j)$。研究表明,颜色抖动和裁剪的组合效果最佳[^3]。 2. **特征提取** 使用编码器(如ResNet50)提取增强后的图像特征$h_i = f(\tilde{x}_i)$和$h_j = f(\tilde{x}_j)$。编码器通常选择卷积神经网络或Transformer结构。 3. **投影头(Projection Head)** 通过一个小型全连接网络将特征映射到低维空间: $$ z_i = g(h_i), \quad z_j = g(h_j) $$ 投影头仅在预训练阶段使用,下游任务中仅保留编码器$f(\cdot)$。 4. **对比损失(NT-Xent)** 计算余弦相似度$s_{ij} = \frac{z_i^T z_j}{\|z_i\| \|z_j\|}$,并最小化以下损失函数: $$ \mathcal{L} = -\log \frac{\exp(s_{ij}/\tau)}{\sum_{k=1}^{2N} \mathbb{1}_{k \neq i} \exp(s_{ik}/\tau)} $$ 其中$\tau$为温度系数,$N$为批次大小。 --- #### 二、代码实现示例(基于PyTorch) ```python import torch import torch.nn as nn import torchvision.transforms as transforms # 数据增强模块 class Augmenter: def __init__(self): self.transform = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ColorJitter(0.5, 0.5, 0.5, 0.1), transforms.GaussianBlur(kernel_size=9), transforms.ToTensor() ]) def __call__(self, x): return self.transform(x), self.transform(x) # 生成正样本对 # 模型定义 class SimCLR(nn.Module): def __init__(self, base_encoder): super().__init__() self.encoder = base_encoder(pretrained=False) # 如ResNet18 self.projector = nn.Sequential( nn.Linear(512, 256), # 假设ResNet18输出维度512 nn.ReLU(), nn.Linear(256, 128) # 投影到128维空间 ) def forward(self, x1, x2): h1 = self.encoder(x1) h2 = self.encoder(x2) z1 = self.projector(h1) z2 = self.projector(h2) return z1, z2 # 损失函数 def nt_xent_loss(z1, z2, temperature=0.5): z = torch.cat([z1, z2], dim=0) sim_matrix = torch.mm(z, z.T) / temperature mask = ~torch.eye(2*z1.size(0), dtype=bool).to(z.device) positives = torch.cat([torch.diag(sim_matrix, z1.size(0)), torch.diag(sim_matrix, -z1.size(0))]) negatives = sim_matrix[mask].view(2*z1.size(0), -1) return -torch.log(positives / negatives.sum(dim=1)).mean() ``` --- #### 三、应用场景 1. **图像分类** 在ImageNet等数据集上预训练后,仅需少量标注数据微调即可达到监督学习效果。 2. **目标检测** 作为Faster R-CNN等检测器的特征提取器,提升小样本检测性能。 3. **医学影像分析** 解决医疗数据标注成本高的问题,例如肺结节分类[^2]。 ---
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