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论文阅读-DF-Platter: Multi-Face Heterogeneous Deepfake Dataset(多人脸异构深度伪造数据集)

一、论文信息文章名称:DF-Platter:Multi-FaceHeterogeneousDeepfakeDataset作者团队: 会议:cvpr2023数据集地址:http://iab-rubric.org/df-platter-database二、动机与创新动机目前大多数研究工作都集中在个人外表受控的高质量图像和视频上。但是,deepfake生成算法现在能够创建具有低分辨率、遮挡和操纵多个拍摄对象的deepfake,这给检测带来了新的挑战。 创新作者提出了DF-Platter数据集,该数据集模拟了deepfake生成的真实场景。使用多种技术生成的低分辨率和高分辨率深度伪造;带有印度种族面部

【论文笔记】图像修复MPRNet:Multi-Stage Progressive Image Restoration 含代码解析

目录一、介绍二、使用方法1.推理2.训练三、MPRNet结构1.整体结构2.CAB(ChannelAttentionBlock)3.Stage1Encoder4.Stage2Encoder5.Decoder6.SAM(SupervisedAttentionModule)7.ORSNet(OriginalResolutionSubnetwork)四、损失函数1.CharbonnierLoss2.EdgeLoss一、介绍论文地址:https://arxiv.org/pdf/2102.02808.pdf代码地址:

【论文阅读22】Label prompt for multi-label text classification

论文相关论文标题:Labelpromptformulti-labeltextclassification(基于提示学习的多标签文本分类)发表时间:2023领域:多标签文本分类发表期刊:AppliedIntelligence(SCI二区)相关代码:无数据集:无摘要多标签文本分类由于其实际应用而受到学者的广泛关注。多标签文本分类的关键挑战之一是如何提取和利用标签之间的相关性。然而,在一个复杂和未知的标签空间中,直接建模标签之间的相关性是相当具有挑战性的。在本文中,我们提出了一种标签提示多标签文本分类模型(LP-MTC),该模型受到预先训练语言模型的启发。具体来说,我们设计了一套多标签文本分类的模板

django.db.utils.NotSupportedError: MySQL 8 or later is required (found 5.7.2)简单快速的解决办法

问题这个问题是说我们的Django框架版本比较新,已经不支持MySQL老版本5.7.2了,MySQL8或者更新的版本才是我们需要的或者说匹配的。解决方案从问题出发的解决方案有两个,①卸载老版本的MySQL,安装项目支持的新版本②降低Django框架的版本我个人觉得卸载安装MySQL太麻烦了,这里就说一下怎么降低Django框架的版本。其实操作流程非常的简单啦!打开pycharm,点击文件–>设置卸载老版本安装新版本点击‘加号’进入安装界面搜索并选择要安装的版本最后注意,一定要重启pycharm!!!这样我们就成功降低Django的版本了

Azure SQL DB/MI以及SQL SERVER中sys.databases视图介绍

目录(一)前言(二)sys.databases简介1.sys.databases 概览2. sys.databases字段说明3.权限(三)实战范例1. 查询sys.databases视图2. 检查SQL数据库中的复制状态3. 检查SQL数据库中的时态保留策略状态(一)前言    作为数据库相关工作人员,对于当前数据库服务器上所存在的各个数据库都必须有所了解,所以此时sysdatabases视图对于我们来说,就显得十分重要了。(二)sys.databases简介    它只是一个只读表,里面包含所有数据库信息。1.sys.databases 概览MicrosoftSQLServer上的每个数据

GBASE首批接入中国版ChatGPT“文心一言“ 打造DB+AI全系服务

3月9日,GBASE南大通用宣布成为百度文心一言(英文名:ERNIEBot)首批生态合作伙伴。后续,GBASE将通过百度智能云全面体验并集成“文心一言”的AI能力,聚焦DB+AI全栈技术及服务。文心一言是基于百度智能云技术打造出来的大模型。百度在人工智能领域深耕十余年,拥有产业级知识增强文心大模型ERNIE,具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力,在搜索问答、内容创作生成、智能办公等众多领域都有更广阔的想象空间。未来文心一言也将通过百度智能云对外提供服务,为产业带来真正的AI普惠。 云计算背景之下,传统的数据库优化更多基于经验,面对多种类型的数据库产品以及复杂的数据库服务,已难以满足业务开

H2db console 未授权访问RCE 漏洞复现+利用(CVE-2022-23221)

1、产品简介H2是ThomasMueller提供的一个开源的、纯java实现的关系数据库。H2的主要特点是:非常快,开源,JDBCAPI;嵌入式和服务器模式;内存数据库;基于浏览器的控制台应用程序。2、漏洞概述H2数据库控制台中的另一个未经身份验证的RCE漏洞,在v2.1.210+中修复。2.1.210之前的H2控制台允许远程攻击者通过包含IGNORE_UNKNOWN_SETTINGS=TRUE;FORBID_CREATION=FALSE;INIT=RUNSCRIPT子字符串的jdbc:h2:memJDBCURL执行任意代码。3、影响范围1.1.1004、复现环境     Vulfocus在线

论文阅读:《PETR: Position Embedding Transformation for Multi-View 3D Object Detection》

图1NuScences纯视觉3D检测榜单(2022.3.18)  这篇论文对应NuScenes纯视觉榜三方法PETR,旷视科技于2022年3月上传至arXiv。PETR是DETR3D的改进,在没有外部训练数据的情况下,性能已经优于DETR3D。本人由于工作原因比较关注ATE(平均目标中心点误差)和AOE(平均目标偏航角误差)两项指标,从图2可以看出,PETR方法AOE指标基本和DETR3D方法持平,但ATE指标除了bicycle类别均优于DETR3D,尤其是bus和constructionvehicle这类大型车辆目标。图2PETR和DETR3D性能对比PETR论文链接:https://arx

论文阅读:《PETR: Position Embedding Transformation for Multi-View 3D Object Detection》

图1NuScences纯视觉3D检测榜单(2022.3.18)  这篇论文对应NuScenes纯视觉榜三方法PETR,旷视科技于2022年3月上传至arXiv。PETR是DETR3D的改进,在没有外部训练数据的情况下,性能已经优于DETR3D。本人由于工作原因比较关注ATE(平均目标中心点误差)和AOE(平均目标偏航角误差)两项指标,从图2可以看出,PETR方法AOE指标基本和DETR3D方法持平,但ATE指标除了bicycle类别均优于DETR3D,尤其是bus和constructionvehicle这类大型车辆目标。图2PETR和DETR3D性能对比PETR论文链接:https://arx

ios - Xcode 10 : unable to attach DB error

更新到Xcode10时,iOS静态库目标无法构建。我尝试构建它的方式如下:xcodebuild-targetTargetName-configurationReleasecleanbuild使用Xcode9一切运行顺利,但是当使用Xcode10进行构建时,我收到以下错误(在clean运行顺利之后):note:Usingnewbuildsystemnote:Planningbuildnote:ConstructingbuilddescriptionBuildsysteminformationerror:unabletoattachDB:error:accessingbuilddataba