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我可以使用什么查询来获得每个类别的子类别?

在云计算领域中,您可以使用以下查询来获取每个类别的子类别:

您可以使用云计算的相关术语 "分类" 或 "子类别" 来指代云计算中的各个子领域或技术。下面列出了云计算中的一些常见类别及其对应的子类别:

  1. 云服务模型(Cloud Service Models):
    • 基础设施即服务(IaaS)
    • 平台即服务(PaaS)
    • 软件即服务(SaaS)
  • 云部署模型(Cloud Deployment Models):
    • 公有云(Public Cloud)
    • 私有云(Private Cloud)
    • 混合云(Hybrid Cloud)
    • 社区云(Community Cloud)
  • 云计算关键技术(Cloud Computing Key Technologies):
    • 虚拟化(Virtualization)
    • 弹性扩展(Elasticity)
    • 自动化(Automation)
    • 高可用性(High Availability)
    • 负载均衡(Load Balancing)
  • 云计算网络与通信(Cloud Computing Networking and Communication):
    • 云网络(Cloud Networking)
    • 软件定义网络(SDN)
    • 虚拟私有网络(VPN)
    • 云中终端节点(Cloud Endpoints)
  • 云安全(Cloud Security):
    • 虚拟专用网络(VPC)
    • 安全组(Security Group)
    • 数据加密(Data Encryption)
    • 身份和访问管理(Identity and Access Management)
  • 云存储(Cloud Storage):
    • 对象存储(Object Storage)
    • 文件存储(File Storage)
    • 块存储(Block Storage)
  • 云计算数据库(Cloud Database):
    • 关系型数据库(RDBMS)
    • 非关系型数据库(NoSQL)
    • 数据库备份与恢复(Database Backup and Recovery)
  • 云原生(Cloud Native):
    • 容器化(Containerization)
    • 微服务架构(Microservices Architecture)
    • DevOps
  • 人工智能与机器学习(AI and Machine Learning):
    • 机器学习模型训练与部署(ML Model Training and Deployment)
    • 自然语言处理(Natural Language Processing)
    • 图像识别与处理(Image Recognition and Processing)
  • 物联网(Internet of Things,IoT):
    • 传感器与设备连接(Sensor and Device Connectivity)
    • 数据采集与处理(Data Collection and Processing)
    • 物联网平台开发(IoT Platform Development)

以上仅为云计算领域中的一些类别和子类别的示例,并不能涵盖所有的专业知识。如需了解更多类别和子类别的详细信息以及腾讯云相关产品和介绍链接,建议访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com)进行深入了解。

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    CVPR2020最佳检测 | 带有注意力RPN和多关系检测器的小样本目标检测网络

    总而言之,我们构建了一个包含1000个类别的数据集,其中明确地划分了类别用于训练和测试,其中531个类别来自ImageNet数据集,而469来自开放图像数据集。...权重共享框架的查询分支是Faster R-CNN网络,其中包含RPN和检测器。我们利用此框架来训练支持和查询功能之间的匹配关系,使网络学习相同类别之间的常识。...没有support,RPN就没有目标,后面的子分类就搞不清楚这么多的不相关目标。使用support信息就能过滤掉大部分的背景框,还有那些不是匹配的类别。...不同的关系模块建模查询和支持图像之间的不同关系。全局关系模块使用全局表示来匹配图像;局部关系模块捕获像素到像素的匹配关系;补丁关系模块对一对多像素关系进行建模。...通过组合所有的关系模块,我们获得了完整的多重关系检测器,并获得了最佳性能,表明三个提出的关系模块相互补充,可以更好地区分目标与不匹配的对象。因此,以下所有实验均采用完整的多关系检测器。

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    如果辅助集包含$K$个类别,每个类提供$N$张图片,则称为K-way N-shot检测 Deep Attentioned Few-Shot Detection [1240]   论文提出新attention...网络为包含多分支的权重共享框架,一个分支用于查询集,其它则用于辅助集(为了方便,图4只画了一个分支),对于同类别的辅助分支,使用平均特征图作为辅助特征图。...查询分支的权重共享主干为Faster R-CNN(包括RPN),使用这个分支来训练辅助集和查询集的匹配关系,能够学习到同类别的通用知识 Attention-Based Region Proposal Network...在实际中,查询特征采用RPN的输入特征,用于卷积的辅助特征大小为$1\times 1$,由global average产生,在获得attention特征后,使用$3\times 3$卷积进一步提取特征,...每个proposal的损失为$L=L{matching}+L_{box}$,匹配损失使用二值交叉熵 [1240]   论文对不同的训练策略进行了对比,2-way 5-shot对比训练策略效果最优,并且可以看到

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