♣ 题目部分 在Oracle中，数据库块的结构有哪几个部分？ ♣ 答案部分 操作系统块是操作系统读写的最小操作单元，也是操作系统文件的属性之一。...OS在每次执行I/O的时候是以OS的块为单位；Oracle在每次执行I/O的时候是以Oracle块为单位。...一个数据块中可能保存一个完整的数据行，也可能只保存数据行的一部分。...rdba在数据块中的offset是4，即rdba存在于数据块中的第5-9字节中（offset从0开始算），数据块中的每个部分在数据块中的偏移量通过BBED可以展示出来 ③ scn: 0x0000.00752951...，相对数据块的地址 接下来的内容属于ITL的范围： 图 3-9 ITL图 ITL（Interested Transaction List，事务槽）是Oracle数据块内部的一个组成部分，用来记录在该块上发生的所有事务
♣ 题目部分 在Oracle中，数据库块的结构有哪几个部分？ ♣ 答案部分 操作系统块是操作系统读写的最小操作单元，也是操作系统文件的属性之一。...OS在每次执行I/O的时候是以OS的块为单位；Oracle在每次执行I/O的时候是以Oracle块为单位。...一个数据块中可能保存一个完整的数据行，也可能只保存数据行的一部分。...rdba在数据块中的offset是4，即rdba存在于数据块中的第5-9字节中（offset从0开始算），数据块中的每个部分在数据块中的偏移量通过BBED可以展示出来 ③ scn: 0x0000.00752951...图 3-9 ITL图 ITL（Interested Transaction List，事务槽）是Oracle数据块内部的一个组成部分，用来记录在该块上发生的所有事务。
算法需要的输入：原始的纹理图像(W * H)，块的大小TileSize，重叠部分的大小Overlap。 第一步：我们从原始的纹理图像中一个随机的抽取一个小块，放到目标图像的左上角。 ? ...无需解释，其中黑色的部分表示目标图像尚未处理的部分。 第二步：按照从左到右，从上到下，抽取出块重叠的部分的数据，并计算这部分数据和原始纹理图像中各块的相似度。...水平和垂直部分具有重叠 要达到合成自然，在有了第一个块之后，其周边的块应该从原图中选择和其最相似的部位， 因此 ，我们从已经合成的块中抽取部分重叠的数据，如上图所示，红色方框内，没有红色网格线的部分即为重叠的内容...，在整个的处理过程中，会有三种情况出现，分别如上图所示,即（1）只有垂直方向有部分重叠；（2）只有水平发方向有部分重叠；（3）水平和垂直方向都有重叠。 ...第三步：如果对选中的块直接进行拼贴到目标图中，则很明显两个块之间由过渡不会太自然，一种较好的方式就是在选中的块和重叠的部分找到一条路径，在该路径的两侧像素的距离和最小，如果使用暴力的方式去寻找这条路径，
这些3D块被转换成水密Mesh，以确保在训练过程中有明确的内部和外部定义（这一步对拟合Tri-plane很重要）。 训练过程分为三个阶段： 1....它的关键思想是使用已知像素的噪声版本来同步未知像素的去噪过程。受到Repaint的启发，我们利用预训练去噪Backbone来外推Tri-plane。形式上，给定已知的块P和未知的块Q。二者有部分重叠。...目标是生成可以表示新块Q的潜在Tri-plane。我们使用P的潜在Tri-plane作为condtion，来推断与P部分重叠的Q的潜在Tri-plane。...三平面外推的迭代过程 图6. 三平面外推的定性结果。3D框显示了要外推的块的位置。中间三列展示了三种随机外推的结果，最右边列展示了受布局控制的外推结果。...为此目的的简单策略最初是创建一个块，然后通过以滑动窗口方式逐块外推来扩展场景。图7展示滑动窗口生成的一个例子。图8展示了和现有方法Text2Room[3]的对比结果。
代码后向兼容、模块依赖、数据一致性、业务策略重叠等，都可能引起功用户侧的系统问题，比如空白屏、空白块、文字重叠截断、图文遮挡、字符乱码、货币符号错误、兜底图文缺失等。...图片缺失 图片缺失会出现在多种场景中，比如，首页商品图片加载整体失败、活动页/搜索结果页/购物车/结算页图片缺失、带顶栏空白页、广告位动图缺失等。这些场景从技术维度都可以归结为异常白块。...图示中蓝色框中图片会被白块所依次取代： 文字重叠 文字重叠异常在整体异常占比是最高的，发生的场景存在于APP的各个角落，这一块我们力求把异常样本构造的更贴近真实样本，保证最终训练模型识别的准确度。...智能测试过程最常见的两类异常缺陷为空白块异常和文字重叠异常；我们设定没有异常缺陷的样本为正常样本（标记为-1），每类异常情况标注不同的label（空白块异常标记 0，文字重叠异常标记为1）。...对于图像分类任务，每张图片对应于某个类别（正常、空白块、文字重叠）；对于目标检测任务，每张图片对应于多个目标的检测框，每个检测框同时包含类别信息和位置信息。
，性能与图像分类相比，输入分辨率下物体检测的退化速度要快得多。...为缓解该问题，研究者提出一种广义的patch-by-patch推理机制，它仅对特征图的局部区域进行处理，大幅降低了峰值内存。然而，常规的实现方式会带来重叠块与计算复杂问题。...以上图stride=1/2的图示为例，对于逐层计算方式，第一层具有大输入输出尺寸，导致非常高内存占用。...Computation overhead： 内存节省的代价来自计算负载提升。为与逐层推理相同的输出结果，非重叠输出块需要对应了重叠输入块(见上图b阴影区域)。...对于MobileNetV2来说，如果我们仅考虑下采样，每个输入块的边长为。当提升感受野时，每个输入块需要采用尺寸，导致更大的重叠区域。
PatchGD[17]使用基本网络从非重叠图像块中提取特征，然后使用另一个轻量级网络进行池化。注意力机制最近已成为提高神经网络效率的有力工具[20]。这些机制允许网络关注输入图像最相关的部分。...Z 在之前的更新步骤中从图像的不同部分获取信息。 Z 块作为完整输入图像的编码，是通过使用参数为 \theta_{1} 的基础模型独立处理图像块生成的。...在受限内存的情况下，使用所有图像块是不可行的，从计算资源的角度来看，这相当于使用全分辨率图像。为了通过图像块高效处理图像，随机抽取 mn 个图像块的一个子集。这被称为内迭代中的采样。...在每次内迭代中，只有 k 个图像块在 Z 中被更新。因此，在 J 次内迭代结束时，模型只看到了相当于 kJ 个给定图像的图像块。...尽管在任何给定的迭代中只更新图像块的部分子集，但 Z 块累积并保留了所有采样图像块的特征。这种累积表示使模型能够保持全局视角，并确保图像不同部分之间的连贯性。
这个方法主要流程如下：从图像中裁出重叠的图像块，经过预处理（减去均值，归一化），然后用一个低分辨字典对这些图像块进行编码。...1）图像块的提取和表示：从图像Y中提取重叠的图像块，然后将其用一个高纬向量表示， 这些向量就是表示图像块的特征。...sparse coding solver 将会对上面的输出n1个系数进行迭代处理，输出n2个系数，通过对于 sparse coding 情况下 n1=n2。这n2个系数表示高分辨率图像块。...所以SRCNN中的非线性算子也可以在学习中被优化。 上面n2个稀疏将其投影到一个高纬字典中产生一个高纬块。这些重叠的高纬块再被平均。...4 EXPERIMENTS 本文的理论比较简单，所以实验部分描述就比较多一些。 ? 速度： ? 对于彩色图像的 处理： ?
强化学习 我们了解强化学习; 其中根据θ参数化的一些策略执行某些操作。然后，代理从所采取的操作的奖励更新策略θ。在NAS的情况下，代理生成模型体系结构，子网络（动作）。...在第N层，锚点将包含N-1个基于内容的sigmoids，以指示需要连接的先前层。 通过策略梯度方法训练RNN以迭代地更新策略θ。这里省略了详细的计算，可以在原始论文的第3.2节中找到。...id=r1Ue8Hcxg 渐进式神经架构搜索（PNAS） PNAS执行本教程的搜索空间部分中讨论的单元搜索。他们通过以预定义的方式添加单元来构建来自块的单元并构建完整网络。 ?...并且每个单元由几个块（原文中使用的5个）形成。 ? 这些块由预定义的操作组成。 ? 块的结构。组合函数只是逐元素相加 操作结果表明，图中所示为原论文所使用的图形，可以进行扩展。 ?...然后选择由模型预测的顶部K表现最佳的2个块单元。然后对这2个块单元进行实际训练，对“替代”模型进行微调，并将这些单元扩展为3个块并对其进行迭代 ?
，把多张相似的2D图像块组成3D组，对3D组进行域变换，利用域变换上系数的稀疏性，进行滤波，然再逆向3D域变换，得到滤波后的图像块，放回原来的位置，每个像素可能得到多次滤波的结果，最后进行加权得到降噪的图像...3D域变换和hard-threshold更有效、更准确 step1 块间匹配距离计算 由于噪声的存在，不考虑重叠的情况，距离的期望和方差如下，其方差为O(σ4) 由于实际块匹配时会出现块间重叠...，这些相似块组成3D组，组里块的顺序不重要 对3D组做域变换，在变换域上做hard-threshold操作，然后再做逆变换，得到基础估计结果 加权权重和分块估计的方差成反比，NharXR是hard-threshold...之后非0系数的数目 根据权重进行加权 step2 对基础估计的结果做块匹配，组成一个3D组，同时，根据匹配结果，把原来的噪声图像块同样组成一个3D组，把两个3D组叠加在一起....计算维纳系数和维纳滤波 同样的，加权权重和分块估计的方差成反比 加权滤波 Fast And Efficient Realization 1、在进行块匹配过程中，不是滑窗逐像素进行匹配，而是已一定步长进行匹配
数据集的图像在x-y平面上的最大尺寸为640 × 640，通过增加池化层来增加U-Net的接收域。它由5个下采样块和5个上采样块组成，使用BN和ReLU。...在FC层上使用0.5的Dropout。 损失函数 多任务网络的损失函数L: 式中LS为分割损失，LC为分类损失，λ=1。对于分割部分，采用了像素级交叉熵损失。 分类部分采用sigmoid交叉熵。...后处理 在推理过程中，将从三维图像中提取的轴向切片逐片输入网络，通过逐片拼接这些分割结果，每个患者的粗略3D掩膜就产生了。...在对比度增强的情况下，该网络不需要图像对比度增强作为预处理。 与AGC和CLAHE等其他预处理图像对比度增强相比，gamma增强代具有更高的Dice得分。...蓝色对象是真值，绿色对象是预测分割 该模型在不同主题的三维分割结果与真值之间具有较高的重叠率。然而，在肺静脉周围可以观察到一种显著的失效模式。
更重要的是，作者的实践验证了非重叠扫描，即 R=L/C ，在较低的计算开销下足以产生有希望的性能。...逐块实现的性能通常优于逐像素实现，这得益于对空间信息的利用（除了在Houston2013数据集上的CasRNN，这可能是由于训练不稳定问题）。...具体来说，逐像素MLP和逐像素CNN的计算量小于CasRNN和SpectralFormer。 然而，逐块CNN由于使用了不可分离的2-D卷积，在MACs方面显著增加。...逐块CNN在中间两个数据集上以OA提高了逐像素CNN的性能，达到 12.43\% 和 28.79\% ，但仍然处于较低水平。...作者通过移除一个或两个组成部分来进行定量比较，结果总结在表6中。在大多数情况下，基于像素级实现下单独使用Mamba，可以观察到明显的相对改进。
深度卷积神经网络（CNN） CNN是一种专门用于图像处理的神经网络结构，具有层次化的特征提取能力。它通过交替使用卷积层、池化层和激活函数层，逐层地提取图像的特征，从而实现对图像的分类、检测等任务。...ResNet50通过在网络中引入残差连接，允许信息在网络层之间直接跳跃传递，从而解决了梯度消失的问题。 残差块（Residual Block） ResNet50中的基本构建块是残差块。...这段代码的目的是使用Keras库加载预训练的ResNet50模型，并将其应用于图像分类任务。...imagenet'是一个大规模的图像数据集，ResNet50在该数据集上进行了预训练，因此通过设置这个参数，我们可以加载已经在该数据集上训练好的权重。...然后开始训练，其训练过程如下图所示 图片 通过上图可知，通过20轮迭代训练，在最后一轮迭代完成后，模型在测试集上面的精度为0.9875，精度还是非常高的。
我的笔记本电脑CPU还可以，在TensorFlow等库的加持下，这台计算机可以在 10-100 毫秒内运行大部分常见CNN模型。2019年，即使是智能手机也能在不到半秒内运行「重量级」CNN模型。...全连接层、RNN等中都有它的身影，它还可用于实现卷积。 卷积是滤波器和输入图像块（patch）的点乘。...将图像块展开为矩阵的过程叫做im2col（image to column）。我们将图像重新排列为矩阵的列，每个列对应一个输入块，卷积滤波器就应用于这些输入块上。 下图展示了一个正常的3x3卷积： ?...出于视觉简洁考虑，此处将每个图像块作为独立的个体进行展示。而在现实中，不同图像块之间通常会有重叠，因而im2col可能导致内存重叠。...尽管这些循环操作可能「成本低廉」，但它们肯定不是免费的。每次迭代2-3个额外指令的成本会很快累积起来，因为此处的迭代次数是数百万。随着循环开销越来越小，这种优势也在不断减小。
我们的关键思想是减少 CPU 和 GPU 之间的数据移动开销。这项工作主要基于以下观察。首先，由于在GNN计算中引用顶点和图结构，不同的训练迭代可能会使用重叠的小批量数据并表现出冗余的顶点访问模式。...其次，在每次迭代中，训练计算只需要保留与当前小批量对应的采样子图，这只消耗一小部分（例如，不超过 10%）的 GPU 内存。...纪元由一系列迭代组成，在每次迭代期间，将随机选择一小批训练顶点来评估和更新该模型。但是，与每个数据样本都是独立的图像和句子等训练数据不同，图形数据是高度结构化连接的。...我们使用广泛使用的邻居采样和逐层采样 （LS） [15] 为每个训练迭代创建小批量顶点。...为了处理无法完全填充到 GPU 中的大图，PBG [46] 和 NeuGraph [13] 将完整图拆分为块，并迭代地将每个块及其顶点数据加载到 CPU 和 GPU 中，分别进行全图计算。
这一原则,我们添加一个为每个预测残差块层如图2所示的变体(c)。我们也尝试了最初的SSD方法(a)和版本的残块跳过连接(b)以及两个连续的残块(d)。消融研究不同预测模块如表4所示,在第四节讨论。...首先，在每个卷积层之后添加一个批处理归一化层。其次，我们使用学习反褶积层代替双线性上采样。最后，我们测试了不同的组合方法:逐卷积求和和逐卷积乘积。...由于SSD框架将输入调整为正方形，而且大多数训练图像都比较宽，所以大多数边界框都比较高就不足为奇了。从这个表格中我们可以看出，大部分的box ratio都在1-3的范围内。...需要注意的是，我们的模型是唯一一个在不使用额外的训练数据(如COCO)、复种或测试集成方法的情况下实现80.0% mAP的模型。...可视化在图4中，我们展示了一些使用SSD321和DSSD321模型的COCO test-dev上的检测示例。与SSD相比，我们的DSSD模型在两种情况下得到了改进。
通过广泛的实证评估，本文证明： I-JEPA 在 不使用手工的视图增强 的情况下 学习强大的现成的语义表示（参见下图）。...给定输入图像 y，我们将其转换为 N 个非重叠块patch的序列，并将其通过目标编码器 f_{\bar{\theta}} 获得相应的块级表示 S_y = {S_{y1}, . . ....我们用 B_x 表示与内容块 x 关联的掩码。由于目标块是独立于内容块采样的，因此可能存在明显的重叠。为了确保有效的预测任务，我们从内容块中删除任何重叠区域。下图显示了实践中各种内容和目标块的示例。...I-JEPA 比以前的方法需要更少的计算，并且在不依赖手工数据增强的情况下实现强大的性能。...与直接使用像素作为目标的基于重建的方法（例如 MAE）相比，I-JEPA 通过在表示空间中计算目标引入了额外的开销（每次迭代的时间大约慢 7%）。
使用$Relu$的四层神经网络比$tanh$在达到25%的误差时快6倍 ? 接着作者认为他们多CPU并行计算很重要，这一块主要是硬件，我个人感觉不是很重要，所以略过 ? 局部响应归一化。"...作者设置$z<s$，这样每次滑动窗口的时候，总有一部分是重叠的（这次池化窗口的内容包含部分上次池化窗口的内容）。与重叠相比，两者的输出维度是相同的，但是采用重叠池化更难过拟合。...关于重叠池化，当时作者提出来可能还算比较新颖，但其实目前（到2019年）大部分CNN都用的这种方法 ? ? 整体架构。文章中GPU部分我就直接略过了，直接看这个图很好理解。...在测试时，网络会提取5个224 × 224的图像块（四个角上的图像块和中心的图像块）和它们的水平翻转（因此总共10个图像块）进行预测，然后对网络在10个图像块上的softmax层进行平均。...我们在第2，4，5卷积层和全连接层将神经元偏置（biases）初始化为常量1。这个初始化通过为ReLU提供正输入加速了早期的学习阶段。我们在剩下的层将神经元偏置初始化为0" 以上就是这篇论文的重点部分
我们希望开源 DeepLab2 将促进未来对密集像素标记任务的研究，并期待采用该技术的新突破和新应用。在以下部分中，我们详细介绍了一些流行的密集预测任务以及 DeepLab2 库中提供的最先进模型。...在本节中，我们简要介绍一些密集像素标记任务的典型示例。 图像语义分割 比用于场景理解的图像级分类 [56] 更进一步，以像素级精度识别图像中的对象，需要对象的精确轮廓。...它通常被表述为逐像素分类 [44, 6]，其中每个像素都由编码其语义类别的预测值标记。 图像实例分割 在图像中以像素级精度识别和定位对象实例。...请注意，与其他基于提案的模型不同，我们的模型生成不重叠的实例掩码。 图像全景分割 统一语义分割和实例分割。...此外，多孔卷积使我们能够在不增加参数数量的情况下有效地扩大模型的视野。
与常见的策略相反，最近的工作已经证明了从零开始训练的好处，以减少分类和定位之间的任务差距，特别是在高重叠阈值的情况下。...但是目标检测中的分类任务和定位任务之间仍然存在较大差异，尤其是在目标框重叠阈值高的情况下。...如下图所示，现有的特征提取策略是：从主干网络中提取特征，在多个卷积块和最大池化层的重复堆叠中提取特征，以此产生语义信息丰富的特征。...在双向网络的top-down通路，预测层通过独立的并行连接进行融合，而不是逐层逐层的级联/顺序融合。 双向网络，顾名思义，由两个方向（自底向上，自上而下）的网络构成。...，在使用相同的VGG情况下，AP相比SSD总体提升了6.7%。
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