还能这么玩？将PromptTuning用于细粒度的图像检索！【写在前面】细粒度对象检索旨在学习判别表示以检索视觉上相似的对象。然而，现有的最佳性能作品通常在语义嵌入空间上施加成对的相似性，以在有限的数据体系中不断调整整个模型，从而导致容易收敛到次优解。本文提出了细粒度检索提示调优算法(FRPT)，该算法从样本提示和特征自适应的角度出发，利用冻结的预训练模型来执行细粒度检索任务。具体地说，FRPT只需要在提示和自适应中学习较少的参数，而不是对整个模型进行调整，从而解决了对整个模型进行微调而导致的收敛到次最优解的问题。从技术上讲，作为样本提示，引入了结构扰动提示(SPP)，通过内容感知的非均匀采样
我们可以明显的感受到：JS要实现面向对象（继承的能力），离不开这3种设计模式；原型链+构造函数=组合继承本篇带来一个新的继承方式：寄生继承，它由工厂模式和构造函数模式组成，即工厂+构造函数=寄生继承正文正是由于：原型链继承和构造函数继承的“毛病”原型链继承：所有继承的属性和方法都会在对象实例间共享，无法做到实例私有。构造函数继承：子类不能访问父类原型上的方法。组合继承应运而生：functionSuperType(name){this.name=name;this.colors=["red","blue","green"];}functionSubType(name,age){SuperType
还能这么玩？将PromptTuning用于细粒度的图像检索！【写在前面】细粒度对象检索旨在学习判别表示以检索视觉上相似的对象。然而，现有的最佳性能作品通常在语义嵌入空间上施加成对的相似性，以在有限的数据体系中不断调整整个模型，从而导致容易收敛到次优解。本文提出了细粒度检索提示调优算法(FRPT)，该算法从样本提示和特征自适应的角度出发，利用冻结的预训练模型来执行细粒度检索任务。具体地说，FRPT只需要在提示和自适应中学习较少的参数，而不是对整个模型进行调整，从而解决了对整个模型进行微调而导致的收敛到次最优解的问题。从技术上讲，作为样本提示，引入了结构扰动提示(SPP)，通过内容感知的非均匀采样
一、背景在实际开发过程中，有些时候我们可能会遇到这样的场景：我们定义接口给上游使用，不同的业务类型定义不同的子类型，实现该接口的某个函数，但是这些子类型会有很多公共的逻辑（公共的步骤）。如果将这部分代码定义为工具方法，就需要在每个子类中都执行对应的调用。如果有些公共步骤的返回值和接口中定义的返回值一致时，很容易出现漏调用的情况。那么，该如何“强制”子类型都要执行一些相同的步骤呢？二、描述下面都是伪代码，大家不必纠结于具体细节，理解意思即可。我们需要提供给上游这样一个接口，type是指当前服务能够处理的类型，something代表实际执行的业务功能。publicinterfaceSomeInte
一、背景在实际开发过程中，有些时候我们可能会遇到这样的场景：我们定义接口给上游使用，不同的业务类型定义不同的子类型，实现该接口的某个函数，但是这些子类型会有很多公共的逻辑（公共的步骤）。如果将这部分代码定义为工具方法，就需要在每个子类中都执行对应的调用。如果有些公共步骤的返回值和接口中定义的返回值一致时，很容易出现漏调用的情况。那么，该如何“强制”子类型都要执行一些相同的步骤呢？二、描述下面都是伪代码，大家不必纠结于具体细节，理解意思即可。我们需要提供给上游这样一个接口，type是指当前服务能够处理的类型，something代表实际执行的业务功能。publicinterfaceSomeInte
如果在子类中需要父类的构造方法就需要显式地调用父类的构造方法，或者不重写父类的构造方法。子类不重写__init__，实例化子类时，会自动调用父类定义的__init__。实例classFather(object):def__init__(self,name):self.name=nameprint("name:%s"%(self.name))defgetName(self):return'Father'+self.nameclassSon(Father):defgetName(self):return'Son'+self.nameif__name__=='__main__':son=Son('r
如果在子类中需要父类的构造方法就需要显式地调用父类的构造方法，或者不重写父类的构造方法。子类不重写__init__，实例化子类时，会自动调用父类定义的__init__。实例classFather(object):def__init__(self,name):self.name=nameprint("name:%s"%(self.name))defgetName(self):return'Father'+self.nameclassSon(Father):defgetName(self):return'Son'+self.nameif__name__=='__main__':son=Son('r
