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cold diffusion的个人理解
背景 和 介绍 最近阅读了 Cold Diffusion: Inverting Arbitrary Image Transforms Without Noise，做了个简短的汇报，写一篇博客记录一下。 目前的diffusion model都是基于高斯噪声在进行扩散，其可被理解为使用Langeviin dynamics在数据范围游走。 对于反向生成而言，就是从一个噪声，一点事务机制的分析
工作的时候，发现有个接口超时了： 可以看出报错信息是锁超时的了。 sql具体信息如下： 此sql经由sharding jdbc改写，所以首先怀疑到此插件上。 因使用版本不能看到相应改写代码，因此只能查看数据库的信息 show processlist; select * from information_schema.PROCESSLIST数组传参
数组传参时，会退化为指针！ （1）退化的意义：c语言只会以值拷贝的方式传递参数，参数传递时，如果只拷贝整个数组，效率会大大 降低，并且参数位于栈上，太大的数组拷贝将会导致栈溢出。 （2）因此，c语言将数组的传参进行了退化。将整个数组拷贝一份传入函数时，将数组名看做常量指针， 传递数组首元素的地址HashMap的remove树节点的时候树会进行退化
remove树节点的时候树会进行退化 如果删除树的根节点，左孩子，右孩子，左孙子，有变成null， 根4，左孩子2，右孩子6，左孙子1，检查是移除之前检查，只要移除之前都还在，就不会退化。 有的在移除之后会导致树的变色和(树不平衡会旋转)旋转或者（父节点和某个同级节点消失会向上填充）填充什么的，并不会退化点定位（五）：处理退化情况·续(Point Location: handle degenerate cases)
点定位（五）：处理退化情况·续 1. 代码分析1.1 斜切处理1.2 端点处理1.3 虚梯形 2. 案例展示4. 附录：代码4.1 算法4.2 数据结构 5. 参考资料6. 免责声明 1. 代码分析 1.1 斜切处理 那对于之前“假想”斜切的实现，我们应该如何做呢？是否需要单独写一个比较方法呢？其实是没有必要的图像恢复技术知识总结
一.图像恢复基本概念 图像恢复的目的 针对质量降低或失真的图像，试图恢复其原始的内容或质量 与图像增强的区别 增强从主观视觉角度，改善图像质量不着重考虑引起图像质量下降的客观因素 图像复原从造成图像质量下降的客观原因出发，改善图像质量试图恢复图像原来的面貌 图像的原BYOL与SimSiam的区别，为什么SimSiam不退化？
自SimCLR以来，CV中关于无监督特征学习的工作层出不穷，让人眼花缭乱。这些工作大多数都是基于对比学习的，即通过适当的方式构造正负样本进行分类学习的。然而，在众多类似的工作中总有一些特立独行的研究，比如Google的BYOL和最近的SimSiam，它们提出了单靠正样本就可以完成特征学习的方案数组的退化问题
问题描述 定义一个函数，以数组为形参，函数体内部求出数组大小如下： 结果：无论定义多大的数组，最终函数体内输出的数组大小始终为**4* #include<stdio.h> void fun(char arr[]){//以数组为形参，一维数组作形参无需确定大小 printf("%d\n",sizeof(arr));//输出传递过来的数组的大小基于Matlab实现退化图像的逆滤波处理
图像复原的方法很多，常用的比较经典的是反向滤波法和约束还原法。博主在做反向滤波实验的过程中，发现图像复原的关键是退化模型的建立，可以夸张地说：要有好的复原效果就得根据各个图像的退化特点建立相关的退化模型，并在退化模型的基础上做相关的滤波或者说对待处理的像素做相应的残差网络
参考： 残差网络： https://zhuanlan.zhihu.com/p/106764370 https://blog.csdn.net/u011808673/article/details/78836617 https://blog.csdn.net/qq_34886403/article/details/83961424 随即删除残差快： https://zhuanlan.zhihu.com/p/37820282 深度网络的退化问题 我们选择加深网数组作为参数会退化为指针
数组作为参数会退化为指针 int set_array(int a[],int n) { return 0; } 其中 *int a[]等价于int a 也等价于int a[n],n为大于等于0的整数，因为第一个参数已经退化为指针，所以其实是取的首地址；数据仓库知识点整理
数据仓库知识点整理 1. 维表和宽表的考查（主要考察维表的使用及维度退化手法）1.1 宽表1.2 维度退化 2. 数仓表命名规范3. 拉链表的使用场景2.1 全量表2.2 增量表2.3 拉链表2.4 如何选择 4. 一亿条数据查的很慢,怎么查快一点5. 有什么维表6. 数据源都有哪些7. 你们最大的表是可持久/可回退化数据结构
可持久化数据结构用来解决这个问题： 1.在某个版本的基础上修改，同时生成新的版本 2.查询某个版本的值。 直接复制版本十分浪费。 为了查询以前的信息，可以不动以前的节点，只建新节点。 这就是可持久化数据结构的思想。 可回退化数据结构比上面的更弱。它用来解决这个问题： 1.在当前版本并查集（防退化）
并查集（防退化） 防退化的关键操作在于，记录每一个点的高度，合并的时候，将高度较小的点并到高度较大的点上去。 同时还有一个优化技巧就是路径压缩，它会改变树的高度，但是为了方便起见，也不修改 high 的值 合并操作： x=find(x),y=find(y); if(x!=y) { if(high[x]<high[y]) f[x]=y;SIGAI深度学习第九集 卷积神经网络3
讲授卷积神经网络面临的挑战包括梯度消失、退化问题，和改进方法包括卷积层、池化层的改进、激活函数、损失函数、网络结构的改 进、残差网络、全卷机网络、多尺度融合、批量归一化等 大纲： 面临的挑战梯度消失问题退化问题改进的总体思路卷积层的改进用矩阵乘法实现卷积运算池化层的我想要的程序开发语言特性——之“面向对象”——之“退化”
先从一个例子开始讲起，以下是jdk1.7中的迭代器接口的代码（去掉了注释的部分）： public interface Iterator<E> { boolean hasNext(); E next(); void remove();} 程序开发的老油条们都不太喜欢这个接口的remove方法，原因可能是： 我们为自己实现Iterator接口时，基本不HTML和JavaScript代码分离、平稳退化（1）
使用的编辑器是Hbuilder，浏览器是Chrome。 HTML和JavaScript代码分离，会使得修改网页功能和代码的阅读与维护会轻松的许多，不用在DOM中阅读大量的JavaScript代码。 文中主要是一个图片库的实现，是在学习JavaScript DOM编程艺术一书时的随笔，如有理解不对，或是有明显错误的地方还请指出。4-dw_退化维
目前是一个数据爆炸时代，数据量增长很快，很多的一些维度表数据量大到足可以影响到你的报表展示，比如一些企业的客户维度表，产品维度表等。 我们拿客户维度表来说，在客户维度表中，我们有客户代码，客户名称，月结客户代码，月结客户名称等，见如下图： 在有一些大客户上，他们很多分公司，所以在业维度模型数据仓库之退化维度
退化维度 本篇讨论一种称为退化维度的技术。该技术减少维度的数量，简化维度数据仓库的模式。简单的模式比复杂的更容易理解，也有更好的查询性能。当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时就可以退化此维度。需要把退化维度的相关数据迁移到事实表中，然后删除退化的维（cvpr2019 ) Better Version of SRMD
SRMD的内容上篇，已经介绍，本文主要介绍SRMD的升级版，解决SRMD的诸多问题， 并进行模拟实验。 进行双三次差值(bicubic)===>对应matlab imresize（） %% read imagesim = {};scale_factor = 6;im_ = dir('E:\A_paper\TEM降噪用GAN\matlab_codes\images\*.jpg');path = ['E:\A_paper\TEM降噪非奇异的；非退化的；满秩
小结： 1、非奇异的；非退化的：只有输入为0（可以泛化的概念）结果才为0 2、If A ∈ Mm,n(F) and m < n, then A isnecessarily singular. A s*n s<n 则A必然奇异的。 A linear transformation or matrix is said to be nonsingular if it produces the output 0 only for th参数传递---关于数组的退化
数组的参数传递 在说二维数组前先回顾一下一维数组的参数传递，对二维数组的解引用、指针数组、数组指针不是很了解的可以先看一下这篇随笔：二维数组（解引用、指针数组、数组的指针） 一维数组作为实参传入函数时，接收的形参有两种形式 第一种形式： 1 #include <stdio.h> 2 3 void fun(c