导读 本文是针对序列推荐的一篇短文，主要针对自注意力方法无法很好地应对稀疏数据，无法对稀疏数据提高较好的保证，而提出的从粗到细的自注意力方法CaFe。...该方同时从购物意图和交互商品中对用户动态性进行建模，显式地从粗粒度和细粒度两方面学习序列中的含义。...CaFe从粗粒度的序列中学习用户意图，从而提供高质量的用户意图表征； CaFe将意图表征融合到商品编码器输出中，提升商品表征。 结合两种表征进行后续商品交互预测 2....3.2.1 意图编码器 对于意图序列，目的是捕获用户的粗粒度兴趣动态。...3.4 推理阶段 根据意图和商品的联合概率分布来计算最终选择哪个商品进行推荐，公式如下，选择概率最大的进行推荐。
我们可以先把不同等级间的图像质量的评价看作是粗粒度的质量评价问题，而相同等级内的质量评价问题看作是细粒度的质量评价问题。 我们发现在已有的质量评价数据集中，粗粒度质量评价的比例是很高的。...如果采用现有质量评价的范式，S和O包含了较多的粗粒度质量评价也包含了较少的细粒度的质量评价。如果混合计算会存在第一个问题：粗粒度统计的一致性掩盖细粒度质量评价的性能。...这个结果证明只要把粗粒度的质量level判断对了，质量相关系数就会很高，会超过很多方法，从侧面说明了传统方法可能只是判断出了不同level之间粗粒度质量的排序。...该实验更进一步验证了已有的质量评价方法只是能够区分不同粗粒度之间质量的高低，细粒度质量评价上确实没有效果。 图像/视频质量评价的研究已经持续了二、三十年，大量的方法被提出来，难道真的就没有效果吗？...（2）人眼在细粒度质量差异感知上的特性，目前研究还不充分；（3）细粒度质量评价数据集的构建需要更多的人力和时间，难度要比传统的数据集构建更大； 此外，还有一个问题就是我们要在实际场景中应用质量评价方法，
至于Java里的for (;;)与while (true)，哪个更快？ 这种规范没有规定的问题，答案都是“看实现”，毕竟实现只要保证语义符合规范就行了，而效率并不在规范管得着的范畴内。...2: iinc 1, 1 5: goto 2 */ 连javac这种几乎什么优化都不做（只做了Java语言规范规定一定要做的常量折叠，和非常少量别的优化
===================================== 至于Java里while (true)与for (;;)哪个“效率更高”。...2: iinc 1, 1 5: goto 2 */ 连javac这种几乎什么优化都不做（只做了Java语言规范规定一定要做的常量折叠，和非常少量别的优化
现在有很多人刷蓝桥杯和PAT的题目，在next()和nextLine()都可以用的情况下，也就是中间没有空格分隔的读取一行(关于两者区别和如何使用自行百度，到处都有)，推荐next();看源码 明显
前段时间测评了更快的 Maven 构建工具 mvnd，感觉性能挺高的，貌似有了种“没必要再用 Gradle”的感觉了，而本文通过三者的性能对比，告诉你到底谁才是王者。...Gradle 和 Maven 一样，无需安装，只需要使用 Idea 提供的默认插件就行。...3.1 更换 Gradle 为国内源 为了更快的下载（第三方 jar 包）我们可以配置一下 Gradle 为国内源，首先打开用户目录下的 .gradle 文件夹，创建一个 init.gradle 文件，...settings.gradle 和 build.gradle。...扩展：Gradle 打包文件存放目录 Gradle 打包的文件存放在“项目根路径\build\libs”下，如下图所示： 总结 虽然 mvnd 的目标是借鉴 Gradle 技术提供更快的 Maven
一、以太网和WiFi简介 1.1 什么是以太网？ 以太网（Ethernet）是一种局域网（LAN）技术，用于在计算机和网络设备之间传输数据。它是最常见和广泛使用的有线网络连接方式之一。...速度和带宽：WiFi连接的速度和带宽可以根据WiFi标准和设备性能而变化。最新的WiFi标准（如WiFi 6）提供了更高的速度和性能，适应了多媒体内容和大数据传输的需求。...低延迟意味着数据可以更快地在设备之间传输，从而提供更流畅的体验。 相比之下，WiFi 的延迟通常会更高。这是因为无线信号需要经过空气传输，而且还可能受到其他无线设备的干扰。...三、以太网和 WiFi 哪个更好？ 这完全取决于你的具体需求。如果你需要最稳定、最快速、最安全的网络连接，并且不介意布线的话，那么以太网可能是最好的选择。...四、以太网和 WiFi 可以同时使用吗？ 是的，许多设备都支持以太网和 WiFi 同时连接。在这种情况下，设备通常会优先使用以太网连接，因为它通常提供更快的速度和更稳定的连接。
前言 在Java编程中，循环结构是程序员常用的控制流程，而for循环和foreach循环是其中比较常见的两种形式。关于它们哪一个更快的讨论一直存在。...本文旨在探究Java中的for循环和foreach循环的性能差异，并帮助读者更好地选择适合自身需求的循环方式。...通过详细比较它们的遍历效率、数据结构适用性和编译器优化等因素，我们将为大家揭示它们的差异和适用场景，以便您能够做出更明智的编程决策。...for循环与foreach循环的比较 小编认为for和foreach 之间唯一的实际区别是，对于可索引对象，我们无权访问索引。...在 IterateListTest 的主要方法中，创建了一个列表并使用 for 和 forEach 循环对其进行迭代。
以往这一任务需要文本识别、布局检测和排序、公式表格处理、文本清洗等多个步骤。...但是对于密集和细粒度感知任务，比如文档级别的OCR、Chart理解，特别是在非英文场景，CLIP表现出了明显的编码低效和out-of-vocabulary问题。...Vary的训练方法和模型结构如下图： 通过在公开数据集以及渲染生成的文档图表等数据上训练，Vary极大增强了细粒度的视觉感知能力。...在保持Vanilla多模态能力的同时，激发出了端到端的中英文图片、公式截图和图表理解能力。...这也为进一步的页面分析和总结提供了更多的想象空间。 目前，Vary的代码和模型均已开源，感兴趣的小伙伴可以去试试了～
我们都知道 call() 和 apply() 是用来改变函数中 this 指向的，它们的共同点是都会立即执行，而如果问到它们之间有什么区别时，我们都会想到一个「传参不同」call 参数要分开传，比如 call...fn[name](this, ...arr) // call // fn[name](this, arr) // apply}console.timeEnd(name)console.time 和
一、背景 昨天一位小伙伴面试的时候被问到：Spring AOP中JDK和CGLib动态代理哪个效率更高？在知识星球整理了一下，今天特分享出来，供大家参考！...JDK动态代理主要涉及java.lang.reflect包下边的两个类：Proxy和InvocationHandler。...三、JDK 和 CGLib动态代理区别 1、JDK动态代理具体实现原理： 通过实现InvocationHandler接口创建自己的调用处理器； 通过为Proxy类指定ClassLoader对象和一组interface...但是JDK动态代理和CGLib动态代理的适用场景还是不一样的哈！...Spring AOP中的JDK和CGLib动态代理关于这个知识点很重要，关于两者之间性能的对比经过测试实验已经有了一个初步的结果，以后再有人问你Spring AOP，不要简单的说JDK动态代理和CGLib
该网络由改进的VGGNet和U-shape特征金字塔网络组成。介绍了一种提取和收集目标的小特征信息并从源图像中检测小物体的网络。该方法在定位和检测任务中取得了更高的精度。...传统解决这个问题的思路包括： 多尺度训练和测试，又称图像金字塔，如图1(a)所示。目前几乎所有在ImageNet和COCO检测任务上取得好成绩的方法都使用了图像金字塔方法。...同时，由于此方法只是在原网络基础上加上了额外的跨层连接，在实际应用中几乎不增加额外的时间和计算量。...具体而言，FPN分别在RPN和Fast RCNN两步中起到作用。...其中RPN和Fast RCNN分别关注的是召回率和正检率，在这里对比的指标分别为Average Recall(AR)和Average Precision(AP)。
一、背景 昨天一位知识星球的小伙伴面试的时候被问到：Spring AOP中JDK和CGLib动态代理哪个效率更高？在知识星球整理了一下，今天特分享出来，供大家参考！...JDK动态代理主要涉及java.lang.reflect包下边的两个类：Proxy和InvocationHandler。...三、JDK 和 CGLib动态代理区别 1、JDK动态代理具体实现原理： 通过实现InvocationHandler接口创建自己的调用处理器； 通过为Proxy类指定ClassLoader对象和一组interface...但是JDK动态代理和CGLib动态代理的适用场景还是不一样的哈！...Spring AOP中的JDK和CGLib动态代理关于这个知识点很重要，关于两者之间性能的对比经过测试实验已经有了一个初步的结果，以后再有人问你Spring AOP，不要简单的说JDK动态代理和CGLib
Which is Faster For Loop or For-each in Java 对于Java循环中的For和For-each，哪个更快 通过本文，您可以了解一些集合遍历技巧。...通过这种方法，我们可以更方便地遍历数组和集合。但是你有没有想过这两种方法？哪一个遍历集合更有效？ for-each实现方法 For-each不是一种新语法，而是Java的语法糖(语法糖百度百科)。...基准测试 现在让我们使用for循环方法和for-each方法进行测试。...图片 原因分析 一些初学者可能想知道为什么ArrayList使用for循环方法遍历得更快，而LinkedList则更慢，速度也非常慢？ 这由ArrayList和LinkedList数据结构决定。...结论 使用ArrayList时，for循环方法更快，因为for-each由迭代器实现，并且需要执行并发修改验证。
Cross-Attention Learning for Fine-Grained Visual Categorization and Object Re-Identification 摘要 最近，自注意力机制在各种 NLP 和...在这项工作中，作者探索了如何扩展 selfattention 模块以更好地学习用于识别细粒度对象的细微特征嵌入，例如不同的鸟类或人的身份。...本文对细粒度的视觉分类和对象重新识别进行了广泛的评估。...实验表明，DCAL 的性能与最先进的方法相当，并且持续改进了多个自我注意基线，例如，在 MSMT17 上分别超过 DeiT-Tiny 和 ViTBase 2.8% 和 2.4% mAP。
在本文中，我们将对四个常用的音频处理库——audioflux、torchaudio、librosa和essentia——进行性能测试，以评估它们在计算Mel频谱时的效率。...包装，底层针对不同平台有不同的桥接处理，支持OpenBLAS，MKL等TorchAudio: 基于pytorch开发，pytorch基于C++开发和python包装，底层使用MKL，pytorch针对CPU...是高度优化的（本篇评测不涉及到GPU版pytorch）；librosa: 纯python开发，主要基于numpy和scipy，numpy底层使用OpenBLAS；Essentia: 基于C++开发和python...在 macOS 系统上，对于大尺寸样本数据，audioflux 比 torchaudio 快，intel 比 m1 明显；对于小尺寸样本数据，torchaudio 比 audioflux 更快。...⚠️尽管本次基准测试的开发旨在尽可能客观和公正，但每个基准测试都有其缺点，并且限于特定的测试程序、数据集和平台。此外，本次基准测试未比较库可能支持的其他功能或其他 API、跨平台等。
这篇论文介绍了一种对话级 RAG 方法，该方法融合了细粒度检索增强和自我检查机制，专注于对话式问题回答（CQA）。该方法主要由三个部分组成：对话问题细化器、细粒度检索器和基于自我检查的响应生成器。...它包括三个组件：对话式问题细化器、细粒度检索器和基于自我检查的响应生成器，共同协作以在对话设置中理解问题和获取相关信息。 论文的方法与之前的方法有何不同？...ConvRAG 方法通过对话式问题细化和自我检查机制，更加关注于对话历史和上下文的依赖性，而不仅仅是当前问题。此外，它通过细粒度的检索增强来提高回答的准确性，并通过自检机制来过滤噪声和不相关信息。...总的来说：检索增强生成（RAG）是一种新兴技术，旨在通过整合外部知识和信息来增强大语言模型，以生成更准确和可靠的回答。...ConvRAG 包括对话式问题精炼器、细粒度检索器和基于自我检查的响应生成器三个核心组件，这些组件协同工作，以更好地理解问题并获取相关信息。
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