​  前言  本文提出了一种概念上简单但特别有效的长尾视觉识别的多阶段训练方案,称为蒸馏自监督(Self Supervision to Distillation, SSD).在三个长尾识别基准:ImageNet-LT.CIFAR100-LT和iNaturist 2018上取得了SOTA结果.在不同的数据集上,SSD比强大的LWS基准性能高出2.7%到4.5%. 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. ​ 论文:…
两篇防破解文章转载 基于NDK的Android防破解:http://blog.csdn.net/bugrunner/article/details/8634585 Android防破解:http://blog.csdn.net/xfzheng_yeah/article/details/8915816 基于NDK的Android防破解 Android程序防破解是发布app时一个很需要考虑的问题,通常的做法是对代码加入混淆干扰以增加破解难度.但即便如此,混淆操作之后的java代码仍然可以被通过各种方…
前言 前一篇文章介绍了IceGrid的简单应用.这篇文章来介绍一下它的高端玩法-如何将模板,复制组,知名对象应用于部署方案及其作用. 基于模板的部署方案 之前介绍了xml格式的配置文件通过各种描述符如node,server,adaptor等,描述应用部署信息.当服务部署复杂度增加时,书写这些描述符是件头疼的事. 模板(Template)能大大简化描述符的书写:同时参数化使得模板的使用更加灵活.我们可以为描述符server和service定义模板,这个章节主要介绍 Server Template,…
基于nginx的频率控制方案思考 标签: 频率控制 nginx 背景 nginx其实有自带的limit_req和limit_conn模块,不过它们需要在配置文件中进行配置才能发挥作用,每次有频控策略的增删都需要直接改动配置文件,再让nginx重新加载配置文件.由于以配置文件的形式来管理导致整个流程不够灵活,因此它的实用性其实并不强,而且这也不适合大量的差异化的配置策略,不然配置文件更难维护了.基于此,下面展开了基于nginx的频率控制方案思考.本文不是最终的系统设计文档,很多地方都显得比较啰嗦和…
分享一款基于jQuery的新浪游戏首页幻灯片,带左右箭头,选项卡缩略图,自动轮播切换的jQuery幻灯片代码.效果图如下: 在线预览   源码下载 实现的代码. html代码: <br><center> <div class='Homeslide'> <div class='Homeslide_bigwrap'> <div class='Homeslide_hand0'></div> <div class='Homeslide_…
第五十个知识点:什么是BLS基于对的签名方案? BLS签名方案使用了椭圆曲线上了Weil对,本质上是一个在曲线上除n划分的双线性形式,使用 \(n^{th}\) 个单位根. 假设我们有一个椭圆曲线\(E/F_{3^l}\),根据原始论文中的记号,方案如下描述: 密钥生成:让\(E/F_{3^l}\)是一个椭圆曲线,\(q\)是这个曲线阶数的最大因数.让\(P\)是其中的一个阶数是\(q\)的点,然后随机的选择\(x \in Z_q^*\).最后让\(R = x \cdot P\).那么输出\((…
PGL图学习之基于GNN模型新冠疫苗任务[系列九] 项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5123296?contributionType=1 # 加载一些需要用到的模块,设置随机数 import json import random import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx fro…
概述 今天心血来潮,介绍一下我的新博客站点 -- https://EWhisper.cn. 我是做基础平台 PaaS 运维和架构的,挺喜欢把工作中学到的新知识写下来.记笔记,突然有一天就抱着「资源共享.天下为公」的理念,分享我的学习心得,也能让我的文章更规范刻度. 我是从 2019 年开始折腾博客的,然后在 2021 年对博客进行了一下全新的改版,在最新版的博客中,无论是使用还是部署,都采用采用了 JamStack 的技术架构和工具.目前来看效果也不错. {% note light %} 问题:…
表格 图片等 宽度自适应  :width:100%;  box-sizing: border-box; 基于淘宝适配方案flexible + 翻屏h5 适配方案adaptive flexible解读及应用 原文: http://www.w3cplus.com/mobile/lib-flexible-for-html5-layout.html 大漠的文章(简洁):https://github.com/amfe/article/issues/17 giuhub:https://github.com/…
1.机器学习算法(九): 基于线性判别模型的LDA手写数字分类识别 1.1 LDA算法简介和应用 线性判别模型(LDA)在模式识别领域(比如人脸识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用.LDA是一种监督学习的降维技术,也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的.这点和PCA不同.PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术.LDA的思想可以用一句话概括,就是"投影后类内方差最小,类间方差最大".我们要将数据在低维度上进行投影,投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近,而不同类别的数…