虽然spring boot 官方不推荐使用jsp.然后凯哥qianqian的,想整合jsp。在整合过程中遇到了错误:
前面两节主要介绍了Spring mvc中的HandlerMapping和Controller,下面来介绍一下mvc中的其他常见组件。
有一个不算老的项目,经历过几波人迭代,源码维护的一塌糊涂。视图这一块,用的有 jsp,html,freemarker 等。视图不统一,导致启用 html 后,就不能访问 jsp 和 freemarker。这些具备互斥的因素,导致项目跑了 3 个,通过 Nginx 来适配。
2、(2018年)CORBA服务端构件模型中,()是CORBA对象真正的实现,负责完成客户端请求。
org.springframework.web.serviet.view是SpringMVC中将原本可能存在于Dispatcherservlet中的视图渲染逻辑得以剥离出来的关键组件。
其实如果项目比较小,没必要非用spring mvc 看个人习惯吧。网上也有一种说法,spring mvc其实性能没有servlet快,这个可以忽略不记,其实百分之90都是在数据库的瓶颈上,或者是业务逻辑的web方法处理上。springmvc只是在serlvet的基础上完成了一些功能,其实没没啥开拓的功能,只是serlvet的提升,封装。
Spring MVC不仅支持各种网页视图,也支持JSON、XML这样的视图。而且还支持内容协商,也就是根据传入的扩展名、请求参数、Accept Header等信息决定具体采用哪种视图。我们先来看看Spring的JSON和XML视图。
注意:springmvc本身就支持xml格式,所以不用导入其他支持的jar包了。
今天博主给大家带来了一款java开源的国产开发框架Jfinal。博主之前有接触过thinkphp的开发,在这之前没有接触过php,基本是两天左右时间上手开发!我发现Jfinal设计上 有和thinkphp类似的地方,因为我对Jfinal还不是很了解,却有似曾相识的感觉,相信使用Jfinal基本没什么学习成本 ,一款十分 优秀的开发框架,值得推荐
摘要:以多视图点云配准为研究对象,对近二十余年的多视图点云配准相关研究工作进行了全面的分类归纳及总结。首先,阐述点云数据及多视图点云配准的概念。根据配准的任务不同,将多视图点云配准分为多视图点云粗配准和多视图点云精配准两大类,并对其各自算法的核心思想及算法改进进行介绍,其中,多视图点云粗配准算法进一步分为基于生成树和基于形状生成两类;多视图点云精配准算法进一步分为基于点云的点空间、基于点云的帧空间变换平均、基于深度学习和基于优化四类。然后,介绍了四种多视图点云配准数据集及主流多视图配准评价指标。最后,对该研究领域研究现状进行总结,指出存在的挑战,并给出了未来研究展望。
多视图学习也称为多视角学习(Multi-view Learning),其研究主旨在于如何通过对视图间相互关系的建模与发掘,建立视图间的正则化约束或概率依赖关系,最终增强学习系统的性能。
HttpSessionListener设置一次就可以监听所有session HttpSessionBindingListener通常是一对一
在科学研究中,从方法论上来讲,都应先见森林,再见树木。当前,人工智能科技迅猛发展,万木争荣,更应系统梳理脉络。为此,我们特别精选国内外优秀的综述论文,开辟“AI综述专栏”,敬请关注。
Springmvc第二天 回顾第一天课程内容: 1.JAVAEE体系结构 2.什么是springmvc? * mvc设计模式 * springmvc框架原理 3.springmvc第一个程序案例 *
最近的一些工作表明,预训练的2D生成模型可以应用于3D生成。如Dreamfusion和Magic3D,它们利用2D扩散模型作为优化3D重构方法(如NeRF)的监督,通过得分蒸馏采样(SDS)进行优化。然而,由于这些模型仅具有2D知识,它们只能提供单视图的监督,生成的图像容易受到多视图一致性问题的困扰,其结果通常包含严重的瑕疵。
作者 | 张泽宇 编辑 | 臧晨宇 校对 | 李仲深 今天给大家介绍天津大学张长青老师等人在CVPR2017上发表的文章“Latent Multi-view Subspace Clustering”。与直接使用原始特征进行单视图的子空间聚类不同,本文提出了一种潜在多视图子空间的聚类方法(LMSC),用数据点的潜在表示进行聚类,同时在多个视角中发掘互补信息。该方法在多视图中寻找数据的潜在表示,并在此基础上对数据进行重构,建立了数据的完备表示,提高了子空间表示的准确性和鲁棒性。该方法同时采用了ALM-ADM算法
中科院自动化所神经计算与脑机交互团队(NeuBCI)基于多视图VAE,结合认知神经科学的先验知识,提出了一种基于多视图任务相关对比学习的听觉注意力解码模型。相关研究成果以Auditory Attention Decoding with Task-Related Multi-View Contrastive Learning为题发表于31st ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2023)。
近期,世界模型的概念引发了火热浪潮,而自动驾驶领域岂能隔岸观「火」。来自中科院自动化所的团队,首次提出了一种名为 Drive-WM 的全新多视图世界模型,旨在增强端到端自动驾驶规划的安全性。
今天给大家介绍天津大学张长青老师等人在IEEE T-PAMI 2020上发表的文章“Deep Partial Multi-View Learning”。为了提高在视图缺失情况下的多视图学习性能,增强潜在表示的完备性,本文在给出多视图的完备性和通用性定义的基础上,基于提出的CPM-Nets算法,引入对抗策略,对缺失视图进行处理,提高了模型的完备性,并提出一种非参数分类损失进行优化。
Self-supervised Learning of Depth Inference for Multi-view Stereo (CVPR2021)
多行为推荐(MBR)旨在联合考虑多种行为以提高目标行为的推荐效果。我们认为 MBR 模型应该:(1)对用户不同行为之间的粗粒度共性进行建模,(2)在多行为建模中同时考虑局部的序列视图和全局图视图,以及(3)捕获细粒度的用户的多种行为之间的差异。在这项工作中,我们提出了一种新的多行为多视图对比学习推荐(MMCLR)框架,包括三个新的对比学习任务,分别用于解决上述挑战。
本文分享 ACL 2022 论文『Multi-View Document Representation Learning for Open-Domain Dense Retrieval』,微软提出面向开放域密集检索的多视图文档表示学习,《MVR》,性能SOTA!
近年来,通过基于体渲染技术的神经隐式表面学习来实现多视图三维重建成为计算机三维视觉领域研究的热点。然而,目前仍然存在一个关键性问题亟待解决:现有的方法缺乏明确的多视图几何约束,因此通常无法实现几何一致的三维重建。为了应对这一问题,我们提出了一种几何一致的神经隐式多视图三维重建算法。首先,我们从理论上分析了基于积分的体渲染技术和基于空间点的符号距离函数(SDF)建模之间存在着固有偏差。为了消除这一偏差,我们直接定位到SDF网络的零测度集,并通过利用来自运动恢复结构(SFM)的稀疏三维信息和多视图立体视觉(MVS)中的光度一致性约束来显式地对表面进行多视图几何优化。这保证了我们的符号距离函数优化无偏,并使得多视图几何约束聚焦于真正表面的优化。大量实验表明,我们提出的方法在复杂的精细结构和大范围的平滑区域都实现了高质量的三维重建,从而在性能上大大优于现有技术。
摘要:本文提出了InstantMesh,这是一个用于从单视角图像生成即时3D网格的前馈框架,具有当前非常优秀的生成质量和显著的训练可扩展性。
2D 扩散模型极大地简化了图像内容的创作流程,2D 设计行业也因此发生了变革。近来,扩散模型已扩展到 3D 创作领域,减少了应用程序(如 VR、AR、机器人技术和游戏等)中的人工成本。有许多研究已经对使用预训练的 2D 扩散模型,生成具有评分蒸馏采样(SDS)损失的 NeRFs 方法进行了探索。然而,基于 SDS 的方法通常需要花费数小时来优化资源,并且经常引发图形中的几何问题,比如多面 Janus 问题。
互补原则:该原则规定,为了更全面、更准确地描述数据对象,应该使用多个视图。在多视图数据的上下文,每个视图都足以完成特定的知识发现任务。然而,不同的视图通常包含相互补充的信息。例如,在图像处理领域,每幅图像都由不同类型的特征来描述,如lbp、sift和hog,其中lbp是一种强大的纹理特征,sift对图像的光照、噪声和旋转具有鲁棒性,而hog对边缘信息敏感。因此,有必要利用这些相互补充的信息来描述这些数据对象,并对内部集群提供更深入的见解。
深度学习取得了很大的成功,但是在可解释,可信任等方面还很不足。模型包含对自我推理结果的置信度很重要,模型需要对自我不确定性推理结果进行告知。如果模型可以知道自己不知道,那模型就是有了最基本的意识,模型可以给出推理结果及对结果的置信度。通过不确定性推理可以达到这一点
现有方法的生成外观,特别是在遮挡区域,逼真性很差。我们认为现有方法的性能不佳是由于训练数据的有限多样性导致的。然而,扩展现有的2D服装人类数据集还需要大量的人工注释。为了解决这个限制,我们提出了一种简单而有效的算法,可以从单一图像中创建一个3D一致纹理的人类,而无需依赖经过策划的2D服装人类数据集进行外观合成。
Amusi 将日常整理的论文都会同步发布到 daily-paper-computer-vision 上。名字有点露骨,还请见谅。喜欢的童鞋,欢迎star、fork和pull。
ICCV2019已经过去一段时间,但比较优秀好的文献我们还是值得慢慢去品,值得深入阅读去体会作者的意图,从中学习精髓,去发现更多的创新点。
聚类分析在机器学习和数据挖掘中起着不可或缺的作用。学习一个好的数据表示方法对于聚类算法是至关重要的。近年来,利用深度神经网络学习聚类友好表示的深度聚类已经广泛应用于各种聚类任务中。
从大规模的数据中进行预训练,在计算机视觉中得到了广泛应用,也是在特定任务上得到高性能模型的基础。
神经辐射场(NeRF)已经成为一种流行的新视图合成方法。虽然 NeRF 正在快速泛化到更广泛的应用以及数据集中,但直接编辑 NeRF 的建模场景仍然是一个巨大的挑战。一个重要的任务是从 3D 场景中删除不需要的对象,并与其周围场景保持一致性,这个任务称为 3D 图像修复。在 3D 中,解决方案必须在多个视图中保持一致,并且在几何上具有有效性。
---- 新智元报道 来源:我爱计算机视觉 作者:孔维航 【新智元导读】在三维重建任务中,由于数据量大、弱纹理、遮挡、反射等问题,如何高效准确地实现多视图立体视觉仍然是一个具有挑战性的问题。 多视图立体视觉(MVS)一直是计算机视觉研究的一个热点。它的目的是从多个已知相机姿态的图像中建立密集的对应关系,从而产生稠密的三维点云重建结果。在过去的几年里,人们在提高稠密三维重建的质量上付出了很大的努力,一些算法如PMVS、GIPUMA以及COLMAP等取得了令人印象深刻的效果。 然而,在三维重建任务中,
1.PointLLM: Empowering Large Language Models to Understand Point Clouds
今天要给大家介绍的是一篇来自清华大学与微软亚研合作的的一篇关于多视图学习新闻推荐系统的论文“Neural News Recommendation with Attentive Multi-View Learning”,论文发表在IJCAI上。现在的社会每天产生的新闻数以万计,每天想要读完这些新闻是不可能的,所以新闻推荐系统对于帮助用户挑选他们感兴趣的新闻就显得格外重要。
1.DiffusionEngine: Diffusion Model is Scalable Data Engine for Object Detection
论文标题:Multi-View Vision-to-Geometry Knowledge Transfer for 3D Point Cloud Shape Analysis
比如说,在上图的左侧图像中,虽然人脑无法创建毫米级精确的3D模型,但人类的视觉系统可以结合少量图像的信息,在脑海中形成一个连贯的3D表现,包括老虎的复杂面部特征或形成玩具火车的积木的排列,即使是对于完全遮挡的部分也是如此。
1.Geometry-Guided Ray Augmentation for Neural Surface Reconstruction with Sparse Views
Stability AI又有新动作了!这次给我们端上来的是全新的3D生成模型Stable Video 3D(SV3D)。
作者:Anqi Joyce Yang, Can Cui , Ioan Andrei Bârsan , Raquel Urtasun , Shenlong Wang
本文是PatchMatchStereo[1]第二篇拾遗,主要讲解PatchMatch的深度/视差传播策略,以及在其基础上,介绍几种基于PatchMatch的改进传播策略,分别是ETH的Gipuma[2]方法和华中科技大学的ACMM[3]。不同于SGM在极线纠正之后的影像上进行同名极线(核线)上搜索,PatchMatchStereo在整个视差空间内进行搜索,既保证全局搜索的准确性,又提升了算法的效率。但其本身的传播策略无法极尽GPU效能,以至于PMS的立体像对视差估计速度比较慢。直到Gipuma等方法提出新的传播策略后,才使得GPU加速和PatchMatch算法在多视图立体中应用成为可能,因此,本文主要介绍传统方法中的视差/深度传播策略,并简要介绍一个在传播方面的经典深度学习方法。
注:这是一篇2019年9月发表在arXiv【1】激光雷达和摄像头数据融合的目标检测论文。
在当今世界,开发能够理解世界 3D 数据的系统至关重要。例如自动驾驶汽车需要 3D 理解才能移动并避免与物体碰撞。相比之下AR/VR 应用程序可以帮助人们进行日常活动,例如想象沙发是否适合客厅。
1.NoPose-NeuS: Jointly Optimizing Camera Poses with Neural Implicit Surfaces for Multi-view Reconstruction
3D 重建和新视图合成技术在虚拟现实和增强现实等领域有着广泛的应用。NeRF 通过隐式地将场景编码为辐射场,在视图合成上取得了显著的成功。然而,由于 NeRF 依赖于耗时的逐场景优化,极大地限制了其实用性。为了解决这一问题,出现了一些可泛化的 NeRF 方法,旨在通过网络前馈的方式从多视图中重建场景。然而,由于基于 NeRF 的方法需要在射线上查询密集的点进行渲染,因此速度受到了限制。最近,3D Gaussian Splatting(3D-GS)采用了各向异性 3D 高斯来显式表示场景,并通过可微分的光栅化器实现了实时高质量的渲染。
来源:机器学习算法与Python实战 本文约1200字,建议阅读5分钟 本文对现有的深度聚类算法进行全面综述与总结。 这篇博客对现有的深度聚类算法进行全面综述与总结。现有的深度聚类算法大都由聚类损失与网络损失两部分构成,博客从两个视角总结现有的深度聚类算法,即聚类模型与神经网络模型。 1. 什么是深度聚类? 经典聚类即数据通过各种表示学习技术以矢量化形式表示为特征。随着数据变得越来越复杂和复杂,浅层(传统)聚类方法已经无法处理高维数据类型。为了解决改问题,深度聚类的概念被提出,即联合优化表示学习和聚类。
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