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    Get几个非常实用技能——常用文件操作工具类、图片视频操作

    工具类中的方法 1. toFile:MultipartFile转File 参数:MultipartFile multipartFile 2. getExtensionName:获取文件扩展名,不带 . 参数:String filename 3. getFileNameNoEx:Java文件操作 获取不带扩展名的文件名 参数:String filename 4. getSize:文件大小转换 参数:long size 5. inputStreamToFile:inputStream 转 File 参数:InputStream ins, String name 6. upload:将文件名解析成文件的上传路径 MultipartFile file, String filePath 7. downloadExcel:导出excel 参数:List<Map<String, Object>> list, HttpServletResponse response 8. getFileType:获取文件类型 参数:String type 9. getTransferFileType:获取文件类型英文名 参数:String type 10. checkSize:检测文件是否超出允许范围 参数:long maxSize, long size 11. check:判断两个文件是否相同 参数:File file1, File file2 12. getByte:获取文件字节长度 参数:File file 13. getMd5:将字节数组转换为16进制字符 参数:byte[] bytes 14. downloadFile:下载文件 参数:HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, File file, boolean deleteOnExit

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    ​跨模态编码刺激(视觉-语言大脑编码)实现脑机接口

    实现有效的脑-机接口需要理解人脑如何跨模态(如视觉、语言(或文本)等)编码刺激。大脑编码旨在构建fMRI大脑活动给定的刺激。目前有大量的神经编码模型用于研究大脑对单一模式刺激的编码:视觉(预训练的CNN)或文本(预训练的语言模型)。通过获得单独的视觉和文本表示模型,并使用简单的启发式进行后期融合。然而,以前的工作未能探索:(a)图像转换器模型对视觉刺激编码的有效性,以及(b)协同多模态模型对视觉和文本推理的有效性。在本研究中首次系统地研究和探讨了图像转换器(ViT,DEiT和BEiT)和多模态转换器(VisualBERT,LXMERT和CLIP)对大脑编码的有效性,并发现:VisualBERT是一种多模态转换器,其性能显著优于之前提出的单模态CNN、图像转换器以及其他之前提出的多模态模型,从而建立了新的研究状态。

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