nchronized，ReentrantLock，ReentrantReadWriteLock已基本可以满足编程需求，但其粒度都太大，同一时刻只有一个线程能进入同步块，这对于某些高并发的场景并不适用。本文实现了一个基于KEY（主键）的互斥锁，具有更细的粒度，在缓存或其他基于KEY的场景中有很大的用处。下面将讲解这个锁的设计和实现设想这么一个场景：转账private int[] accounts;
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2023-08-01 15:47:08
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java中的几种锁：synchronized，ReentrantLock，ReentrantReadWriteLock已基本可以满足编程需求，但其粒度都太大，同一时刻只有一个线程能进入同步块，这对于某些高并发的场景并不适用。本文实现了一个基于KEY（主键）的互斥锁，具有更细的粒度，在缓存或其他基于KEY的场景中有很大的用处。下面将讲解这个锁的设计和实现 设想这么一个场景：转账
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2023-12-20 22:32:14
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粒度似乎是根据项目模块划分的细致程度区分的，一个项目模块（或子模块）分得越多，每个模块（或子模块）越小，负责的工作越细，就说粒度越细，否则为粗粒度。简而言之：粗粒度：模块的功能太过于集中。细粒度：将一个大的功能分成比较多的子模块。 我在一篇论文中读到这样的描述：通常情况下，软件缺陷预测模型的选择取决于预测目标，一般，粗粒度软件模块内的缺陷概率较大，故对于此类模块而言，预测其是否存在缺陷并
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2023-11-21 00:05:23
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近日，百度发布了用于花卉识别的移动端应用，这种基于全卷积注意力网络的细粒度识别方法在计算和准确度上都有非常强大的优势。在百度主任研发架构师陈凯和资深研发工程师胡翔宇的解释下，本文首先将介绍什么是细粒度识别，以及一般的细粒度识别方法，然后重点解析百度基于强化学习和全卷积注意力网络的细粒度识别模型。五一出游赏花，为女朋友解释解释细粒度识别也是极好的。
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2024-03-09 19:36:54
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计算机体系结构量化研究方法——指令集并行及其开发指令级并行指令级并行定义数据相关与冒险数据相关名称相关数据冒险控制相关揭示ILP的基本编译器技术基本流水线调度和循环展开循环展开与调度用高级分支预测降低分支成本相关分支预测竞赛预测器i7分支预测器用动态调度克服数据冒险动态调度:思想Tomasulo算法进行动态调度动态调度：示例和算法（这部分以后再看）Tomasulo算法基于硬件的推测以多发射和静态
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2024-06-06 06:00:02
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论文提出了结合注意力卷积的二叉神经树进行弱监督的细粒度分类，在树结构的边上结合了注意力卷积操作，在每个节点使用路由函数来定义从根节点到叶子节点的计算路径，结合所有叶子节点的预测值进行最终的预测，论文的创意和效果来看都十分不错
论文: Attention Convolutional Binary Neural Tree for Fine-Grained Visual Categorization
在现代应用程序中，权限和访问控制是确保数据安全和保护隐私的关键要素。在Java环境中实现“ACL细粒度”控制，能够让开发者在应用中设定更精细的用户权限。本文将详细介绍如何在Java中实现ACL（访问控制列表）细粒度控制的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用。
## 环境准备
### 软硬件要求
| 项目 | 要求
Learning from fine-grained and long-tailed visual data迁移学习：大数据集—>小数据集 迁移任务的指标上升率：与数据的量级是对数的关系结果如下所示： 更多的预训练数据并非有用~在2018找出迁移任务的子集而非所有的，找出一定的相似度，利用预训练的子集即可~即衡量domain similarityimagenet’和inat有很强的偏差在迁移
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2024-03-04 02:38:24
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常用的权限系统设计模式是以角色为核心的，即角色是具有相同权限的一类人员的集合：1. 一个角色可以有包含多个操作人员，一个操作人员也可以属于多个角色2. 一个角色可以具有多个功能的操作权限，一个功能也可以被多个角色所拥有。在登录时通过查询登录用户所属角色，即可得到个用户的所有功能集合，
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2024-08-14 09:30:52
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粗粒度与细粒度权限控制： 粗粒度权限管理，对资源类型的权限管理。资源类型比如：菜单、url连接、用户添加页面、用户信息、类方法、页面中按钮。。粗粒度权限管理比如：超级管理员可以访问户添加页面、用户信息等全部页面。部门管理员可以访问用户信息页面包括 页面中所有按钮。细粒度权限管理，对资源实例的权限管理。资源实例就资源类型的具体化，比如：用户id为001的修改连接，1110班的用户信息、行政部的员工
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2024-03-18 08:19:21
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Learning to Navigate for Fine-grained ClassificationAbstract细粒度分类由于难以找到有区分度的特征而具有很大的挑战性。要找到这些微妙的特征来完全描述物体并不是一件简单的事。针对这种情况，我们提出了一种新的自我监督机制，在不需要限定bounding box/part标注的情况下，有效地定位信息区域。我们的模型被称为NTS-Net的
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2024-01-10 16:08:01
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1.1 什么是粗粒度和细粒度权限 粗粒度权限管理，对资源类型的权限管理。资源类型比如：菜单、url连接、用户添加页面、用户信息、类方法、页面中按钮。。粗粒度权限管理比如：超级管理员可以访问户添加页面、用户信息等全部页面。部门管理员可以访问用户信息页面包括 页面中所有按钮。 细粒度权限管理，对资源实例的权限管理。资源实例就资源类型的具体化，比如：用户id为
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2024-02-04 10:57:40
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想要细化权限控制粒度，办法很多。本文接着上文(Spring Security 中如何细化权限粒度？)，通过一个具体的案例来向小伙伴们展示基于 Acl 的权限控制。其他的权限控制模型后面也会一一介绍。1.准备工作首先创建一个 Spring Boot 项目，由于我们这里涉及到数据库操作，所以除了 Spring Security 依赖之外，还需要加入数据库驱动以及 MyBatis 依赖。由于没有 acl
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2023-12-07 15:16:17
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文章目录导读细粒度应用和分类2 细粒度的问题和挑战问题挑战3 数据集4 细粒度图像识别4.1 定位分类子网络4.2 端到端特征编码4.3 辅助信息5 细粒度图像检索6 细粒度图像生成7 细粒度图像分析相关的特定领域应用8 未来方向参考 导读图像分析是CV最重要的分支之一。在CV的各个研究领域中，细粒度图像分析(FGIA)是一个长期存在的基础性问题。旷视的研究人员魏秀参等人，将FGIA分为：细粒度
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2024-01-05 17:11:05
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论文题目：SEMICON: A Learning-to-hash Solution for Large-scale Fine-grained Image Retrieval动机大多数现有的深度哈希方法仅支持通用目标检索，如汽车、飞机，这无法满足我们的实际需求。因此，最近关于深度哈希的工作已经开始关注细粒度图像检索，这需要准确检索图像的类别，例如不同种类的动植物等，而不仅是通用类别。创新点作者提出了
细粒度图像识别现在图像分类中一个难点，它的目标是在一个大类中识别子类，比如说在鸟的大类下识别鸟的种类，在车的大类下，识别车的型号。由于相同的子类中物体的动作姿态可能大不相同，不同的子类中物体可能又有着相同的动作姿态，这是识别的一大难点。不止对计算机，对普通人来说，细粒度图像识别的难度和挑战也很巨大。细粒度图像分类的关键点在寻找一些存在细微差别的局部区域（比如鸟类的喙、眼睛、爪子等），因此，现有的细
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2024-03-16 09:31:31
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医疗图像更多的是小样本学习，那么如何选择一个小样本数据集来针对各个算法进行比较，从而选择最好的算法，故整理了小样本学习相关的数据，也就是常用的细粒度分类数据简单的小样本分类的每个类别的图片或者语料大致在100到600之间，很少有单类样本超过1000的情况。相对于传统的深度学习来说，传统的深度学习是“小任务，大数据”，小样本学习是“小任务，小数据”，相对来说小样本学习的挑战性还是很大的，达到商用的地
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2024-05-11 14:17:21
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从逻辑角度對象的粒度就是對象所容納的邏輯，粗粒度容納的邏輯多，細粒度容納的邏輯少，粒度一般用在权限管理（解决了粗粒度的问题，因为这部分具有通用性，而细粒度可以看成业务部分，因为其具有不确定性）从项目角度根据项目模块划分的细致程度区分的，一个项目模块（或子模块）分得越多，每个模块（或子模块）越小，负责的工作越细，就说粒度越细，否则为粗粒度举个例子：一个user类 其中有email属性 ，一个用户em
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2024-03-22 06:44:11
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从Oracle9i开始，就可以使用DBMS_FGA可以对指定的表的select语句进行审计但是在9i中只能对select语句进行审计，在10g中可以实现对DML的审计功能下面用DBMS_FGA来展示select语句的审计功能 ① 假定我们存在表t，包含记录为sys@ORCL> select * from hr.t; ID NAME ---------- --------------
原创
2013-10-17 09:55:58
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简介细粒度图像识别主要是对某个类别的子类进行细分类，例如狗的品种、不同品牌不同型号的车。往往大类总体外观差不多，需要通过一些局部的细节来进行区分，而局部的细节又随着当前目标的姿态不同在图像中的位置也不同，因此一般用于ImageNet的分类网络进行这种细类分类就会比较难。因此假设：有意义的局部信息可以辅助分类，局部信息加全局信息可以进一步提高分类效果。因此目标是找到更有意义的局部位置。按照上面的假设
