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

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

在上一章节中，我们讲解了RocketMQ的基本介绍，作为MQ最重要的就是消息的使用了，今天我们就来带大家如何玩转MQ的消息。消息中间件，英文MessageQueue，简称MQ。它没有标准定义，一般认为：消息中间件属于分布式系统中一个子系统，关注于数据的发送和接收，利用高效可靠的异步消息传递机制对分布式系统中的其余各个子系统进行集成。高效：对于消息的处理处理速度快，RocketMQ可以达到单机10万+的并发。可靠：一般消息中间件都会有消息持久化机制和其他的机制确保消息不丢失。异步：指发送完一个请求，不需要等待返回，随时可以再发送下一个请求，既不需要等待。消息中间件不生产消息，只是消息的搬运工。首

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本文首发于稀土掘金https://juejin.cn/post/7140529542665338910一、前言开始前，建议大家可以去先看一下我们的这一篇文章==→Compose挑灯夜看-照亮手机屏幕里面的书本内容==，对阅读本篇文章有益。我不知道有多少人用过“纯纯写作”，今天想起来，就以它为开头引子，纯纯写作里面有一个下面这样的功能，如下图：当然这个功能只是我们今天这个文章里面提到的Compose的Text花样玩法其中之一，且看我们下面一一道来。二、Text组件介绍耐心往下看，切记心浮气躁，我们先介绍一下Text组件，如果觉得简单，可以跳过目录二，如果想看官方的Text文档，点击这里//and

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