select newId() -- 201F0C65-1FEA-4DB6-BC08-7AAD4BF0192A类似于java的 System.out.println(UUID.randomUUID().toString()); // 079d2a0e-f310-40c6-8389-a160821ff737
原创
2022-12-06 10:38:33
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sqlserver随机取记录2009年03月09日 星期一 下午 06:03SqlServer本身并没有提供随机读取记录的功能，但我们可以通过一些方法来实现这个目的。本文介绍了其中几种方法并比较了各自的优劣。方法一： 直接通过Sql语句实现，如： 1. select top n * from tableA order by这是最简单的方法，
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2023-12-05 10:25:16
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shot 美 [ʃɑt] 英 [ʃɒt] shot shot 美 [ʃɑt] 英 [ʃɒt] 美 [ʃɑt] 英 [ʃɒt] 美 [ʃɑt] 英 [ʃɒt] n.铅球；射击；射门；投篮 adj.毁坏；杂色的；闪色的；破烂不堪 v.“shoot”的过去式和过去分词；装弹药；装沙子 镜头；注射；子弹
原创
2021-07-20 13:39:38
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起源Zero Shot、One Shot 、Few Shot技术的出现，主要是为了解决传统深度学习方法在数据不足或目标任务变化时的不足。在传统的深度学习中，需要大量的带标注样本数据来训练模型，这对于一些特定场景来说是非常困难和耗费时间的。例如，当我们面对一些新的类别或任务时，我们可能无法获得充足的带标注数据。此时，使用传统的深度学习方法可能会导致模型表现不佳。而 Zero Shot、One Sho
原创
2023-08-08 09:32:34
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要获取此ID,最简单的方法就是在查询之后select @@indentity--SQL语句创建数据库和表 create database dbdemo
go
use dbdemo
go
create table tbldemo
(
id int primary key identity(1,1),
name varchar(20)
)
go--执行
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2023-11-20 11:15:37
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请注意，基本类别的注释是详尽的，但对于新类别，大多数实例都没有标记，因为在少样本设置下，仅为图像数据集D提供了K个注释
原创
2024-08-02 12:22:23
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本文将介绍零样本学习、一次样本学习和样本学习、一次样本学习和少样本学习等技术应运而生，它们旨在解决这个问题。
原创
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2023-06-17 13:01:13
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在 迁移学习 中，由于传统深度学习的 学习能力弱，往往需要 海量数据 和 反为： Zero-shot ...
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2023-03-18 10:17:03
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Meta AI最近发布了“分段任何东西模型”别是对于小的和拥挤的对象。
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2023-06-18 21:18:11
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使用[IDENT_CURRENT] 用法：SELECT IDENT_CURRENT('TABLENAME') --------------------------------------------------------------- SELECT IDENT_CURRENT('TableName') --返回当前的最后自动
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2023-12-10 10:38:38
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# Java中char类型详解
在Java中，char是一个数据类型，用于表示单个字符。它占据16位（2个字节）的内存空间，并且可以存储Unicode字符集中的任何字符。
## char类型的声明
在Java中，可以通过以下方式声明一个char变量：
```java
char myChar = 'A';
```
在上面的示例中，我们声明了一个名为myChar的char变量，并将其初始化为
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2024-03-04 04:59:46
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一、基本数据类型 在 Java 虚拟机规范中，局部变量区等价于一个数组，并且可以用正整数来索引。除了 long、double 值需要用两个数组单元来存储之外，其他基本类型以及引用类型的值均占用一个数组单元。也就是说，boolean、byte、char、short 这四种类型，在栈上占用的空间和 int 是一样的，和引用类型也是一样的。因此，在
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2024-07-11 17:24:23
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一、背景需求当我们需要在多个数据库间进行数据的复制自动增长型字段可能造成数据合并时的主键冲突。设想一个数据库中的Order表向另一个库中的Order表复制数据库时，OrderID到底该不该自动增长呢？数据库自增长ID和无序的UUID方案的不足之处：1）、采用数据库自增序列：数据迁移合并等比较麻烦。2)、UUID随机数：采用无意义字符串，没有排序UUID使用字符串形式存储，数据量大时查询效率比较低。
在当前的机器学习领域中，"diffusion and few-shot learning"正逐渐受到关注。这一研究方向致力于在资源有限的情况下，通过扩散模型学习数据之间的相似性，从而有效提升模型在样本稀缺情况下的学习能力。接下来将对这一主题进行系统的梳理与分析。
### 环境预检
在进行任何机器学习任务之前，确认系统环境的适配性是至关重要的。我们使用了一个四象限图来分析硬件资源与实际需求的兼容
# 深度学习与零样本学习
在过去的几年里，深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了令人瞩目的成就。然而，传统的深度学习方法需要大量的标记数据来进行训练，这在某些情况下是不现实的。为了解决这个问题，研究人员提出了零样本学习（Zero-Shot Learning）的概念。零样本学习旨在通过将模型泛化到看不见的类别上，使模型能够在没有相关训练样本的情况下进行分类。
## 什么是零样本
原创
2023-08-10 15:40:23
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ShotTime Limit: 5000/1000 MS (Java/Others)Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1053Accepted Submission(s): 590Problem Descrip...
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2015-10-27 16:53:00
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1.JPQL查询JPQL全称Java Persistence Query Language基于首次在EJB2.0中引入的EJB查询语言(EJB QL),Java持久化查询语言(JPQL)是一种可移植的查询语言，旨在以面向对象表达式语言的表达式，将SQL语法和简单查询语义绑定在一起·使用这种语言编写的查询是可移植的，可以被编译成所有主流数据库服务器上的SQL。其特征与原生SQL语句类似，并且完全面向
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2024-05-19 08:08:56
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Artest’s miracle shot leads Lakers past Suns
LOS ANGELES (AP)—Ron Artest(notes) stumbled into Los Angeles Lakers playoff lore with one remarkable bank shot to beat the Phoenix Suns.
Ar
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2010-05-28 14:05:36
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