提要：Qt的这个示例主要讲的是使用代理模型，实现在不同的视图上面显示单个数据模型的数据 这个示例提供了一个地址簿，将联系人按照名称字母{"ABC", "DEF", "GHI", "JKL", "MNO...这是通过在同一个模型上使用多个视图实现的，每个视图都使用QSortFilterProxyModel类的一个实例进行过滤。...TableModel是QAbstractTableModel的子类，它提供了访问数据的标准模型/视图API。它包含一个添加联系人列表。但是，这些数据在单个选项卡中并不都是可见的。...虽然在本例中没有使用QTableView对象的编辑特性，但是在这里启用了它们，这样就可以在其他程序中重用这个模型。...setupTabs()函数用于在AddressWidget中设置9个字母组选项卡、表视图和代理模型。每个代理模型依次设置为使用不区分大小写的QRegExp对象根据相关字母表组过滤联系人名称。
在检索算法中，比较常用的是基于反向索引或最近邻搜索，其中基于对比学习的双编码器 (dual encoders，DE) 是目前性能最优的模型。...该研究证明使用单个 Transformer 即可完成信息检索，其中有关语料库的所有信息都编码在模型的参数中。...可微搜索索引 DSI 背后的核心思想是在单个神经模型中完全参数化传统的多阶段先检索后排序 pipeline。...在这两个操作之后，DSI 模型可以用来索引文档语料库，并对可用的带标记数据集（查询和标记文档）进行微调，然后用于检索相关文档 —— 所有这些都在单个、统一的模型中完成。...同时，DSI (语义) 在开始时与 DE base 具有同等竞争力，但会随尺度增加表现得更好。DE 模型在较小的参数化时基本处于稳定状态。 下图 5 展示了修改索引比例对检索样本的影响。
视图 在SQL Server中视图定义了一个SQL查询，一个查询中可以查询一个表也可以查询多个表，在PD中定义视图与在SQL Server中定义查询相似。...例如要创几个所有学生的所有选课结果的视图，那么在工具栏中选择视图按钮，然后在设计面板中单击鼠标一次便可添加一个空白的视图，切换到鼠标指针模式，双击该视图便可打开视图的属性窗口。...在General选项卡中，可以设置视图的名字和其他属性。...在定义视图时最好不要使用*，而应该使用各个需要的列名，这样在视图属性的Columns中才能看到每个列。设计SQL Query如图所示。...至此，最常见的数据库对象：表（表的约束）、视图、存储过程、函数等在PD的创建已经介绍完了，接下来会介绍PD的设置。
TabR模型在表格数据上的平均性能优于其他DL模型，在几个数据集上设置了新的标准，在某些情况下甚至超过了GBDT模型，特别是在通常被视为GBDT友好的数据集上。...当使用检索技术时，检索是在一组“上下文候选”或“候选”中完成的，被检索的对象称为“上下文对象”或简称为“上下文”。同一组候选对象用于所有输入对象。...作者也强调了TabR模型的两个主要局限性: 与所有检索增强模型一样，从应用程序的角度来看，使用真实的训练对象进行预测可能会带来一些问题，例如隐私和道德问题。...作者测试了TabR在不需要再训练的情况下合并新数据的能力，方法是将新数据添加到候选检索集中。 他们使用完整的“Weather prediction”数据集进行了这个测试。...结果表明在线更新可以有效地将新数据整合到训练好的TabR模型中。这种方法可以通过在数据子集上训练模型并从完整数据集中检索模型来将TabR扩展到更大的数据集。
基于对象(object-based)的单视图3D重建任务是指，在给定单个图像的情况下生成对象的3D模型。...该网络使用由多个嵌套深度图组成的形状表示，，这些深度图以体积方式融合到单个输出对象中。 对于来自AtlasNet的基于IoU的表面预测评估，研究人员将它们投影到深度图，并进一步融合到体积表示。...在检索基线方面，嵌入空间由训练集中所有3D形状的两两相似矩阵构造，通过多维尺度将矩阵的每一行压缩为一个低维描述符。 研究人员根据平均IoU分数对所有方法进行标准比较。...我们对检索基线方法进行了重新训练，将每个训练视图作为单独样本来处理，从而为每个单独的对象提供空间。 量度标准 平均IoU通常在基准测试中被用作衡量单视图图像重建方法的主要量化指标。...如上图所示，将一个汽车模型与数据集中的不同形状的对象进行了比较，只有 IoU分数比较高（最右两张图）时才有意义，即使IoU=0.59，两个目标可能都是完全不同的物体，比较相似度失去了意义。
文本通过探索，将深度学习扩展到了单个 2D 图像的 3D 重建任务中，并成功实现了这一应用。 近年来，深度学习在解决图像分类、目标识别、语义分割等 2D 图像任务方面的表现都很出色。...单个图像只是 3D 对象在 2D 平面的投影，所以一些高维空间的数据一定会在低维表征中丢失。因此，单视角 2D 图像中并没有足够的数据来构建其 3D 组件。...要根据单个 2D 图像创建 3D 感知，首先需要关于 3D 形状本身的先验知识。 在 2D 深度学习中，卷积自编码器是一种学习输入图像压缩表征的有效方法。...椅子的点云表征 多边形网格：是三维空间中定义对象表面的顶点、边和面的集合。它可以在相当紧凑的表征中捕获粒度细节。 点云：3D 坐标（x，y，z）中点的集合，这些点一起形成了与 3D 对象形状类似的云。...将这三个模块组合在一起，我们得到了一个端到端模型，它可以只用 2D 卷积结构生成器，根据单个 2D 图像学习生成紧凑的点云表征。
开放类型系统：列类型系统是开放的，即可以在任何时间和任何程序集中引入新的数据类型。...通过在游标构造时传递的可选随机数生成器支持变换。 要访问视图中的数据，可以通过调用GetRowCursor方法从视图中获取行游标。行游标是视图中单个行(即当前行)上的可移动窗口。...注意，行游标不是线程安全的;它应该在单个执行线程中使用。但是，多个游标可以在相同或不同的线程上同时活动。 延迟计算：当只请求列的一个子集或行的一个子集时，可以并且通常避免对其他列和行的计算。...内存效率：IDataView设计包括协作缓冲区共享模式，消除了在浏览视图时为每行分配对象或缓冲区的需要。从内存分配的角度来看，Cursoring本质上是高效的。执行MoveNext()不需要内存分配。...从游标检索基本列值也不需要内存分配。要从游标检索向量列值，调用者可以选择提供应该将值复制到其中的缓冲区。当提供的缓冲区足够大时，不需要额外的内存分配。
本文探讨了 3D 对象字幕中的幻觉问题，重点介绍了 Cap3D 方法，该方法使用预训练模型将 3D 对象渲染为 2D 视图以进行字幕。...DiffuRank利用预训练的文本到3D模型来评估3D对象与其2D渲染视图之间的对齐程度。...评估字幕与3D对象的对齐：利用预训练的文本到3D扩散模型（如Shap·E），评估每个视图的字幕与3D对象特征之间的对齐程度。...DiffuRank通过使用预训练的文本到3D模型来评估3D对象和其2D渲染视图之间的对齐程度，从而选择最能代表对象特征的视图。...然而，很少有人尝试探索SSM在信息融合中的潜力，而SSM在图像融合等领域是一项关键的能力。因此，我们提出了FusionMamba，一种高效图像融合的创新方法。我们的贡献主要集中在两个方面。
完整准备过程分为：准备 Docker 环境、启动 Dify 程序、启动 Meilisearch 搜索引擎并准备搜索引擎要检索的数据，以及准备模型服务。...，我们将看到能够开通使用的模型列表，分别是六个豆包新版 LLM 模型，一个用户向量检索的 Embedding 模型，以及三个月之暗面的模型。...确认要开通使用的模型服务 在页面中确认你要开通和使用的模型服务即可，开通完毕，我们就能够使用上文中的方法，发挥模型的能力啦。...火山引擎模型后端就绪 步骤二：创建 Dify AI Agent 应用 在首页点击创建空白应用，然后在弹出窗口中选择“Agent”类型的应用，根据你的喜好填写应用名称和描述： 创建 AI Agent 在右侧模型列表中选择我们要使用的模型...在界面的左侧，我们能够看到所有的调用详情，方便我们查看模型某一步为什么没有符合预期。
完整准备过程分为：准备 Docker 环境、启动 Dify 程序、启动 Meilisearch 搜索引擎并准备搜索引擎要检索的数据，以及准备模型服务。...，我们就能够看到和 C 端设计语言一致的新界面，和我们想使用的新的版本的模型啦：点击页面最左侧的侧边栏的 “开通管理”，我们将看到能够开通使用的模型列表，分别是六个豆包新版 LLM 模型，一个用户向量检索的...在页面中确认你要开通和使用的模型服务即可，开通完毕，我们就能够使用上文中的方法，发挥模型的能力啦。...在弹出的模型设置对话框中，分别填入我们上文中折腾好的“密钥对”、“模型的接入点 ID”（其他选择默认值即可）：接着，选择“模型类型”为自定义，设置上下文长度为我们之前在参数页面找到的具体数值（你也可以根据自己的需求设置小一些...步骤二：创建 Dify AI Agent 应用在首页点击创建空白应用，然后在弹出窗口中选择“Agent”类型的应用，根据你的喜好填写应用名称和描述：在右侧模型列表中选择我们要使用的模型，比如刚刚新添加的豆包大模型
这项研究的核心贡献是使用判别 ID 提取器和频率感知细节提取器来表征目标对象。在视频和图像数据的不同组合上进行训练，我们在场景图像的特定位置合成对象。...项目地址 AnyDoor的模型架构图如下图所示，看起来还是比较清晰的，我们一部分一部分来看 ID特征提取器 一般都选择CLIP的图像编码器编码一个图像对象。...在大规模数据集上进行预训练，自监督模型自然配备了实例检索能力，可以将对象投影到增强不变的特征空间(augmentation-invariant feature space，经过抱大佬大腿，这个特征空间是说经过图像增强语义不变...作为替代方案，以前的工作利用单个图像并应用旋转、翻转和弹性变换等增强。然而，这些幼稚的增强不能很好地代表姿势和视图的真实变体。...然而，观察到初始去噪步骤主要集中在生成整体结构、姿势和视图；后面的步骤涵盖了纹理和颜色等精细细节 。因此，对于视频数据，可以增加了在训练期间采样早期去噪步骤（大 T）以更好地学习外观变化的可能性。
该模型中学习到的嵌入，可以直接用于姿态检索、动作识别和视频对齐等应用。此外，研究人员还提出了一个交叉视图检索基准，可以用来测试其他嵌入的视图不变属性。...提出新姿态检索基准， Pr-VIPE在多个数据集上效果突出 在实验部分，研究人员提出了一个新的交叉视图姿态检索基准，来评估嵌入的视图不变性。...给定单目姿态图像，交叉视图检索的目的是在不使用相机参数的情况下，从不同的视角检索相同的姿态。...下面，研究人员展示了Pr-VIPE在不使用相机参数的情况下，应用于实际情况下的交叉视图检索： 图：通过使用Pr-VIPE嵌入检测到的二维姿态 同样的Pr-VIPE模型也可以用于视频对齐。...此外，实验结果还表明，在使用Pr-VIPE的情况下，仅使用索引集中单个视图的视频，就可以获得相对准确的结果。
视图：表示模型包含的数据的可视化层； 控制器：对模型和视图都起作用，控制数据流进入模型对象，并在数据更改时更新视图，保持视图与模型分开，也就是处于视图与模型的中间层； 组合实体模式 用于EJB持久化机制...，模式的参与者为： 数据访问对象接口：定义要对模型对象执行的标准操作； 数据访问对象具体类：负责从数据源获取数据，数据源可以是数据库/xml或任何其他存储机制； 模型对象或值对象：简单的POJO，包含用于存储使用...DAO类检索的get/set方法； 前端控制器模式 用于提供集中式请求处理机制，以便所有请求由单个处理程序处理，可以执行请求的身份验证、授权、记录或跟踪，然后将请求传递到相应处理程序，包含的实体为： 前端控制器...：用于处理应用程序(基于 Web 或桌面)的各种请求的单个处理程序； 分发器：前端控制器可以使用将请求分派到相应的特定处理器的分派器对象； 视图：进行请求的对象； 拦截过滤器模式 过滤器：请求处理程序执行前或后执行某些任务的过滤器...； 过滤器链：携带多个过滤器，并帮助在目标上以定义的顺序执行； 目标：请求处理程序； 过滤器管理器：管理过滤器和过滤器链； 客户端：向目标对象发送请求的对象； 服务定位模式 服务：将处理请求的实际服务，
我们首先提出了一种针对对象类别的三维姿态估计方法，该方法明显优于Pascal3D +中的最新技术。 其次，我们使用估计的姿态作为先验来检索3D模型，其准确地表示RGB图像中的对象的几何形状。...为此，我们在我们的预测姿态下渲染来自3D模型的深度图像，并使用基于CNN的多视图度量学习方法将RGB图像的学习图像描述符与渲染深度图像的描述符进行匹配。...通过这种方式，我们率先在Pascal3D +上报告三维模型检索的定量结果，其中我们的方法平均选择与人类注释器相同的模型作为验证图像的50％。...另外，我们证明我们的方法纯粹是在Pascal3D +上进行训练，通过ShapeNet从户外物体的RGB图像中检索丰富而准确的3D模型。...Learning View-Specific Deep Networks for Person Re-Identification》 IEEE TIP 2018 Abstract：近年来，越来越多的研究集中在人员重识别
然而，该方法是在点云上操作，而不是在符号距离函数或辐射场上操作，因此该模型具有泛化能力，使得在视图合成之外的许多任务中训练和应用该模型。...此外，该方法以动态点云视频中的一组帧为条件，使模型能够学习遮挡对象的丰富时空表示。 Point Attention集中注意力 给定查询坐标，我们需要估计该时空位置的内容。...例如，较小的圆锥体在最后一个输入帧中完全被遮挡，但通过 ground truth可以再次显示。该方法利用这一自然线索，为模型提供几何上一致的多视图自监督，从而提炼出对象在空间和时间上持久存在的概念。...注意，对象在视频开始时可能部分未完全遮挡，这样才能起作用)。为此，我们向输入点云添加额外的维度τ，来表示哪些点属于感兴趣的对象。然后，训练模型并在视频的其余部分传播τ。...在通过立方体推进算法对点云或网格进行采样后，我们通过检索与每个坐标相关的预测颜色 、语义类别或跟踪标志来对其着色。
NULL对象类，不提供此类的任何实现，且无需检查空值； MVC模式 模型：表示携带数据对象或JAVA POJO，若其数据改变也可以具有逻辑来更新控制器； 视图：表示模型包含的数据的可视化层； 控制器...：对模型和视图都起作用，控制数据流进入模型对象，并在数据更改时更新视图，保持视图与模型分开，也就是处于视图与模型的中间层； 组合实体模式 用于EJB持久化机制，表示对象图的EJB实体bean，组合实体更新时...：定义要对模型对象执行的标准操作； 数据访问对象具体类：负责从数据源获取数据，数据源可以是数据库/xml或任何其他存储机制； 模型对象或值对象：简单的POJO，包含用于存储使用DAO类检索的get/set...方法； 前端控制器模式 用于提供集中式请求处理机制，以便所有请求由单个处理程序处理，可以执行请求的身份验证、授权、记录或跟踪，然后将请求传递到相应处理程序，包含的实体为： 前端控制器：用于处理应用程序...(基于Web或桌面)的各种请求的单个处理程序； 分发器：前端控制器可以使用将请求分派到相应的特定处理器的分派器对象； 视图：进行请求的对象； 拦截过滤器模式 过滤器：请求处理程序执行前或后执行某些任务的过滤器
自监督图像检索 这一步便是我们上面提到的，从大量未标注的数据中检索出与几个经过精心整理过的数据集中存在相似度很高的那部分样本，下面我简单总结下。...首先，当我们要从一个大型的未筛选数据集中挑选图像来用于预训练时，我们需要先对这些图像进行聚类，以便在检索时能快速找到与查询图像相似的图像。...Gradient AllReduce 是在分布式深度学习中，一种将梯度从不同 GPU 节点上的模型参数收集和组合成单个梯度张量的操作。...通常，在使用梯度下降算法时，需要将所有 GPU 节点的梯度合并成单个梯度张量，以更新模型参数。此操作便是实现这一目的的一种并行算法，可以提高模型训练的速度和效率。...此外，本文充分展示了这些模型的一些性质，如对场景几何和对象部分的理解。
实验结果表明：PointLLM 表现出优于现有2D基线的性能，在对象标注任务中，PointLLM在超过50%的样本中优于人工注释者。...比如，人们可以通过简单的口头命令来创建和编辑3D内容，而无需专门的软件，或者可以指示机器人使用自然语言操纵对象。就像钢铁侠电影场景中，托尼在制造钯替代元素的时候，对城市模型进行建模。...然而，由于对象方向不确定，合适的视图可能难以捕获，并且多视图图像可能导致模型复杂性增加。另一方面，点云作为3D的通用且高效的表示形式，提供了非常好的解决方案。...PointLLM 基于以上背景，本文主要的工作是将大型语言模型应用在点云理解上，旨在实现LLMs在3D对象上的应用。...在处理对象点云的背景下，引导模型从点云中提取有意义的表示并响应用户指令的训练数据尤其罕见，并且手动收集可能既耗时又昂贵。
_In_opt_ PCTSTR Enumerator, // 一个指向以空字符结束的字符串的指针 _In_opt_ HWND hwndParent, // 用于与在设备信息集中安装设备实例相关联的用户界面的顶级窗口句柄...) 该函数的第一个入口参数GUID指定了我们想要检索什么类型的设备，它的取值可以在devguid文件中查找，这里不一一列举。...define SPDRP_CLASSGUID (0x00000008) // ClassGUID (R/W) Qt相关控件 QTreeView QTreeView类提供树视图的默认模型...QTreeView实现了模型中项目的树形表示。关于这个控件的使用方式，比如添加条目（Item）、设置条目图片等在代码里会体现，也可以自己查询Qt Assistant。...UsbInterface UsbInterface并不是一个类，而是用纯C语言实现的检索指定设备类的各类属性的接口，为框架类对象UsbViewerQt服务。
提出的模型通过基于计数的条件以及回归子网络对StyleGAN2 架构进行了模块化扩展，以计算训练期间每个类生成的对象数量。...在对三个不同数据集的实验中，表明即使在复杂背景存在的情况下，所提出的模型也能根据给定的多类计数条件学习生成图像。...二十八、视图合成 74、Infifinite Nature: Perpetual View Generation of Natural Scenes from a Single Image 在给定单个图像的情况下...3）使用分离的人脸特征（例如眼睛）实现细粒度的人脸检索。 本文声称这是第一个在如此精细级别上展开检索人脸图像的工作。...方法的有效性，已通过在人脸图像检索任务中实现最先进的结果来得到了验证。
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