文章目录前言AbsIntro2.Preliminary2.1.UbiasedLearningtoRank2.2.ExistionULTRDatasets3.DatasetDescription3.1.LargeScaleWebSearchSessions3.2.ExpertAnnotationDataset3.3.DatasetAnalysis4.BenchmarkandBaselines4.1.Baselines4.2.Metrics4.3.PerformanceComparison4.5.PerformanceComparisononTailQuery5.Discussion5.1.Dat
文章目录前言AbsIntro2.Preliminary2.1.UbiasedLearningtoRank2.2.ExistionULTRDatasets3.DatasetDescription3.1.LargeScaleWebSearchSessions3.2.ExpertAnnotationDataset3.3.DatasetAnalysis4.BenchmarkandBaselines4.1.Baselines4.2.Metrics4.3.PerformanceComparison4.5.PerformanceComparisononTailQuery5.Discussion5.1.Dat
并查集rank的优化上一小节介绍了并查集基于size的优化，但是某些场景下，也会存在某些问题，如下图所示，操作union(4,2)。根据上一小节，size的优化，元素少的集合根节点指向元素多的根节点。操完后，层数变为4，比之前增多了一层，如下图所示：由此可知，依靠集合的size判断指向并不是完全正确的，更准确的是，根据两个集合层数，具体判断根节点的指向，层数少的集合根节点指向层数多的集合根节点，如下图所示，这就是基于rank的优化。我们在并查集的属性中，添加rank数组，rank[i]表示以i为根的集合所表示的树的层数。...privateint[]rank; //rank[i]表示以i为根的
并查集rank的优化上一小节介绍了并查集基于size的优化，但是某些场景下，也会存在某些问题，如下图所示，操作union(4,2)。根据上一小节，size的优化，元素少的集合根节点指向元素多的根节点。操完后，层数变为4，比之前增多了一层，如下图所示：由此可知，依靠集合的size判断指向并不是完全正确的，更准确的是，根据两个集合层数，具体判断根节点的指向，层数少的集合根节点指向层数多的集合根节点，如下图所示，这就是基于rank的优化。我们在并查集的属性中，添加rank数组，rank[i]表示以i为根的集合所表示的树的层数。...privateint[]rank; //rank[i]表示以i为根的
C标准库-简介locale.h头文件定义了特定地域的设置，比如日期格式和货币符号。接下来我们将介绍一些宏，以及一个重要的结构structlconv和两个重要的函数。库宏下面列出了头文件locale.h中定义的宏，这些宏将在下列的两个函数中使用：序号宏&描述1LC_ALL设置下面的所有选项。2LC_COLLATE影响strcoll和strxfrm函数。3LC_CTYPE影响所有字符函数。4LC_MONETARY影响localeconv函数提供的货币信息。5LC_NUMERIC影响localeconv函数提供的小数点格式化和信息。6LC_TIME影响strftime函数。库函数下面列出了头文件lo
C标准库-简介locale.h头文件定义了特定地域的设置，比如日期格式和货币符号。接下来我们将介绍一些宏，以及一个重要的结构structlconv和两个重要的函数。库宏下面列出了头文件locale.h中定义的宏，这些宏将在下列的两个函数中使用：序号宏&描述1LC_ALL设置下面的所有选项。2LC_COLLATE影响strcoll和strxfrm函数。3LC_CTYPE影响所有字符函数。4LC_MONETARY影响localeconv函数提供的货币信息。5LC_NUMERIC影响localeconv函数提供的小数点格式化和信息。6LC_TIME影响strftime函数。库函数下面列出了头文件lo
注意力机制1SENet2ECANet3CBAM3.1通道注意力3.2空间注意力3.3CBAM4展示网络层具体信息5SKNet6scSE7Non-LocalNet8GCNet9注意力机制后期学习到再持续更新！！2023年，3月2号，新增SKNet代码2023.3.10新增scSE代码2023.3.11新增Non-LocalNet非局部神经网络2023.3.13新增GCNet1SENetSE注意力机制（Squeeze-and-ExcitationNetworks）:是一种通道类型的注意力机制，就是在通道维度上增加注意力机制，主要内容是是squeeze和excitation.就是使用另外一个新的神经
注意力机制1SENet2ECANet3CBAM3.1通道注意力3.2空间注意力3.3CBAM4展示网络层具体信息5SKNet6scSE7Non-LocalNet8GCNet9注意力机制后期学习到再持续更新！！2023年，3月2号，新增SKNet代码2023.3.10新增scSE代码2023.3.11新增Non-LocalNet非局部神经网络2023.3.13新增GCNet1SENetSE注意力机制（Squeeze-and-ExcitationNetworks）:是一种通道类型的注意力机制，就是在通道维度上增加注意力机制，主要内容是是squeeze和excitation.就是使用另外一个新的神经
上面图片是AI创作，未经允许，不可商用哦！如有更多需要，可私戳！目录问题排查解决查看是否开启加载本地文件开启全局本地文件设置原因分析local_infile理解mysql版本原因高版本mysql默认关闭local_infile的原因官方理解简洁理解其他问题执行项目过程中意外出现的报错，之前也没有遇到过报错信息如下：Error3948(42000):Loadinglocaldataisdisabled;thismustbeenabledonboththeclientandserversides翻译如下：排查看报错信息感觉是和数据库有一定关系，网上搜索该错误，也都直指mysql中的一个参数：loc
上面图片是AI创作，未经允许，不可商用哦！如有更多需要，可私戳！目录问题排查解决查看是否开启加载本地文件开启全局本地文件设置原因分析local_infile理解mysql版本原因高版本mysql默认关闭local_infile的原因官方理解简洁理解其他问题执行项目过程中意外出现的报错，之前也没有遇到过报错信息如下：Error3948(42000):Loadinglocaldataisdisabled;thismustbeenabledonboththeclientandserversides翻译如下：排查看报错信息感觉是和数据库有一定关系，网上搜索该错误，也都直指mysql中的一个参数：loc
