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springboot监听器

首先创建类，定义一个事件，继承ApplicationEvent类实现方法 /** * 定义一个事件 */public class MsgEvent extends ApplicationEvent { public MsgEvent(Object source) { super(source); }} 定义一个监听者，实现接口ApplicationListener，实现方法，传入MsgEvent这个事件

spring中的bean生命周期

  1、实例化（在堆空间中申请空间，对象的属性值一般是默认值。通过调用createBeanInstance（）方法进行反射。先获取反射对对象class，然后获取默认无参构造器，创建对象） 2、初始化（就是进行属性赋值。通过populateBean的set方法完成赋值操作） 3、检查aware相关接口并设置相关依赖？（其中aware是

自动驾驶笔记之车道线检测 Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection

网络结构没什么可说的，基本还是沿用特征提取+head的思路 这篇论文主要的贡献在于相比语义分割，可以人工划定对应的row 采样步长，以及每个row对应的块宽度，从而实现针对一个区块进行分类，对性能整体加速非常明显 这里主要记录一下loss的计算过程   分类loss： (1) 将特征图按照行高划分

pi-GAN: Periodic Implicit Generative Adversarial Networks for 3D-Aware Image Synthesis

本文要解决的问题和GRAF基本一致，而且模型结构也非常相似，都是GAN结构，只不过整合了GAN领域的一些新结构，对效果做了提升。 具体结构就如上图a所示，输入相机位置和噪声（用于替换GRAF中的物体纹理和形状先验），预测对应点的颜色和密度，主要提升有三方面： 1. 激活函数 从上图a中可以很清楚的

[论文笔记] Task-Aware Variational Adversarial Active Learning(CVPR2021)

论文：https://arxiv.org/pdf/2002.04709.pdf 代码：https://github.com/cubeyoung/TA-VAAL 本人最近在调研深度主动学习，视觉方向，欢迎交流。初次写blog，轻喷。 Abstract 深度主动学习的最近探索的是任务不可知的方法选择远离当前已标注样本集的数据点以及基于任务模型。不幸的是，前

方法和构造器

@PropertySource 目录概 述 小结参考资料和推荐阅读 LD is tigger forever，CG are not brothers forever， throw the pot and shine forever. Modesty is not false, solid is not naive, treacherous but not deceitful, stay with good people, and stay away from poo

EditVAE论文阅读笔记

Unsupervised Part-Aware Controllable 3D Point Cloud Shape Generation 是2021年10月放在arxiv上的一篇论文 Task 基于组件的形状的生成，使用无监督的方式 Key Idea 利用VAE作为学习框架，在隐空间中进行分解，以无监督的方式学习形状的各个组件之间的关系，达到结构感知的学习结果

Chemical-Reaction-Aware Molecule Representation Learning 阅读笔记

Chemical-Reaction-Aware Molecule Representation Learning阅读笔记 问题一：使用pysmiles对Smiles格式数据的具体处理过程1. **SMILES格式**2. **SMILES在REACTION中的写法**3. 论文中的实际处理 问题二：输入模型时的维度匹配问题 问题一：使用pysmiles对Smiles格式数据的

大学英语

1.这项计划最烦人的地方就是它很令人困惑。(annoying) The most annoying thing about the scheme is that it'sconfusing. 2.他在这个公司从未表示过对老板的不满。(air) He has never aired his grievance against his boss in thiscompany. 3.讲话前他轻敲了一下扩音器。(tap)

第21章：基于Bayesian Theory的MRC文本理解基础经典模型算法详解

1，Bayesian prior在模型训练时候对Weight控制、训练速度影响等功能详解 2，Bayesian prior能够提供模型训练速度和质量的数学原理剖析 3，从Word2vec走向GloVe：从Local 信息走向Global+Local信息表示模式 4，GloVe 中的Vector相关性算法 5，GloVe的Co-occurrence matrix解析 6，GloVe的Loss

Spring MVC 常用注解

　　Spring MVC怎么使用在Spring MVC项目快速搭建(编程模型) - 池塘里洗澡的鸭子 - 博客园 (cnblogs.com)进行了概述，那么Spring MVC就是是什么？不得不先说下什么是MVC及其与三层架构是什么关系。 　　　　  　　Spring MVC 本质可以认为是对servlet的封装，简化了我们serlvet的开发；

Spring 类名后缀理解

Aware 通过Aware可以把spring底层组件注入到自定义的bean中，再用相应的processor处理器处理 ApplicationContextAware是利用ApplicationContextAwareProcessor来处理的，XxxAware也有相应的processor进行处理，其实就是相关后置处理器完成处理工作 在大多数情况下，我们应该避免使用任何

RDMA 学习资源[WIP]

文档说明 IB Specification 用户手册 RDMA Aware Networks Programming User Manual

图学习学术速递[2021/10/7]

Graph相关(图学习|图神经网络|图优化等)(6篇) [1] Space-Time Graph Neural Networks标题：时空图神经网络链接：https://arxiv.org/abs/2110.02880 作者：Samar Hadou,Charilaos I. Kanatsoulis,Alejandro Ribeiro机构：The authors are with the Department of Electrical and Syste

django数库库模型参数用法笔记

pythonclicnt：是mysql-python的分支是C语言编写的执行效率高，支持python3,django默认的驱动数据库配置ENGINE:数据库引擎MAME:数据库名USER：用户名PASSWORD：密码HOST:IP地址PORT：端口原生SQL语言操作django.db.connection自动读取settings.py中的数据库配置信息connection.cursor()获取

论文学习笔记：Boundary-Aware Cascade Networks for Temporal Action Segmentation

Boundary-Aware Cascade Networks for Temporal Action Segmentation 网络简介与训练Boundary-Aware Cascade Networks的细节与公式化描述Stage CascadeLocal Barrier Pooling 网络简介与训练 本篇论文提出了一个边界感知级联网络（boundary-aware cascade network），这个网

0831 每日文献阅读 打卡

    Read Data: 0831 Publication: CVPR 2021 Title: Dynamic Head: Unifying Object Detection Heads with Attentions Aim: 本文试图在目标探测头呈现出统一的视图。 Research Question: 目标检测中定位与分类相结合的复杂性导致了各种方法的蓬勃发展。最近

Microsoft Project XCloud 分析

本文从产品功能，技术实现，基础设施等方面分析Microsoft Project XCloud。 1 Microsoft Project xCloud基本情况 2019年9月: Project xCloud (Preview) 开始Beta测试。 2020年9月15日: Xbox Game Pass Ultimate开始Beta测试，Project xCloud (Preview) 将于2020.9.11关闭。 2 Projec

Traget-Aware Deep Tracking学习笔记

Target-Aware Deep Tracking学习笔记 这篇文章的亮点就是他们提出的一个target-ware机制，他们认为对于同一个物体，他们对于最后分类的贡献应该是在相同的通道上的。因为跟踪目前都是将分类的网络迁移过来，然而分类的网络其实处理的是多类别的区分，而跟踪就只是处理前景和背景两类

添加manifest解决IDirect3DDevice9::GetFrontBufferData抓屏返回失败

问题： 通过Direct3D9的接口GetFrontBufferData去实现抓屏，一直返回失败。 原因： 电脑的屏幕分辨率是2560x1600，并且经过150%的缩放，导致创建离屏表面时，通过GetSystemMetrics获取到的屏幕分辨率不是真实的分辨率，是经过缩放的1707x1067 解决办法： 创建离屏表面时，要获取屏幕的真实分

Aware&原理---Spring源码从入门到精通(十四)

上篇文章主要介绍@Autowired自动装配： 1、Bean注解+传参在方法上，自动装配，参数会从ioc容器从获取。 2、有参构造器如果只有一个的情况下，也可以省略@Autowired不写，自动装配。 感兴趣的同学可以点进去看看： 自动装配构造器&方法---Spring源码从入门到精通(十三) 这篇文章主要介绍Awar

9.5 A 6K-MAC Feature-Map-Sparsity-Aware Neural Processing Unit in 5nm Flagship Mobile SoC - Slidesho

9.5 A 6K-MAC Feature-Map-Sparsity-Aware Neural Processing Unit in 5nm Flagship Mobile SoC - Slideshow References https://d3smihljt9218e.cloudfront.net/lecture/13563/slideshow/b2fdb01528680d72daf7b1f92f17ce04.pdf

spring

spring spring 常见面试题 如果注入的属性为 null，你会从哪几个方向去排查？ 配置上的问题：注入的类不在默认包扫描路径下，并且没有另外指定包扫描路径； 检查注入的位置，是否将 bean 注入到 static 成员上了，如果需要注入到 static 成员上，可以创建一个 set 方法进行注入；「https://blog

【推荐算法】特征域感知因子分解机（Field-aware Factorization Machines，FFM）

特征域感知因子分解机（Field-aware Factorization Machines，FFM）主要解决了FM的以下几个痛点： 更准确的特征embedding表达。FM中，每个特征只由一个embedding向量表达，这样虽然能增强模型的泛化性能，但是也大大削弱了模型的记忆能力。FFM在POLY_v2与FM中找到一个平衡，每个特征不再仅由一个

论文阅读笔记：Geography-Aware Sequential Location Recommendation

论文阅读笔记：Geography-Aware Sequential Location Recommendation 文章目录 论文阅读笔记：Geography-Aware Sequential Location Recommendation一、需要解决的问题解决方法： 二、创新点三、主要贡献四、模型1.模型细节2.模型构成3.Geography Encoder4、损失函数5.公式梳理