基带分配编号 为基带分配的编号标识了查询访问代码和设备/服务类别（CoD）字段。 ? 通用和特定于设备的查询访问代码（DIAC） 该查询访问码（IAC）是寻找过滤的第一级 的蓝牙® 设备和服务。...定义多个IAC的主要目的是限制扫描范围内的设备时的响应数量。 ? 有限查询访问代码（LIAC）仅在有限的时间段内使用，在这种情况下，通常是由于用户操作，导致双方显式进入此状态。...相反，允许连续扫描通用查询访问代码（GIAC），并在每次查询时做出响应。 设备/服务类别字段 设备/服务类别（CoD）字段具有可变格式。使用CoD中的“格式类型字段”指示格式。...其余的11位用于指示设备类型类别和其他设备特定的特性。任何保留但未分配的位（例如在“主要服务类”字段中）应设置为零。...任何应用程序的特定功能或特性的假设都不应仅基于其包含在“主要”或“次要”设备类中。 ?
然后将CoD摘要统计数据与人工编写的条目（bullet-point）风格的参考摘要以及GPT-4在常规提示下生成的摘要进行对比，其中提示词为「写一篇非常简短的文章摘要，不超过70个词」（Write a...预期token长度设置为与CoD摘要的token长度相匹配。 统计结果 直接统计指标 使用NLTK计算token数量，使用Spacy2测量独特的实体数量，并计算实体密度比率。...CoD提示很大程度上限制了生成摘要的预期token数量，可以看到，从第二步开始从冗长的初始摘要中逐渐删除不必要的单词，使得文本长度平均减少5个token（72到67）。...使用「摘要句子与源文本对齐数量」作为概念融合（fusion）指标，其中对齐算法使用「相对ROUGE增益」，将源句子与目标句子对齐，直到额外添加的句子不会继续提升相对ROUGE增益为止，预期融合应该逐渐增加...实验结果表明，致密化与信息量相关，但得分在第4步时达到峰值（4.74）；质量和连贯性的下降更快；所有摘要均被视为归因自源文章；总体得分倾向于更密集和更翔实的总结，第4步得分最高。
2309.04269.pdf 数据集地址：https://huggingface.co/datasets/griffin/chain_of_density 具体来说，他们将每个 token 的平均实体数量作为密度的代表...什么是 CoD 作者制定了一个单一的密度链（CoD）Prompt，即生成一个初始摘要，并使其实体密度不断增加。...为便于参考，他们将 CoD 摘要统计数据与人类撰写的要点式参考摘要以及 GPT-4 在普通 Prompt 下生成的摘要进行比较：「写一篇非常简短的文章摘要。请勿超过 70 个字。」...作者用与每个摘要句子对齐的源句子的平均数量来表示融合度。...如表 3 所示，密集度与信息量相关，但有一个限度，在步骤 4（4.74）时得分达到顶峰。
大多数这些检测器对每个图像输出两组预测： 边界框坐标， O(I_j )_1 = \hat T ∈ R^4 类别逻辑， O(I_j )_2 = \hat C ∈ R^C ，其中N是前景目标类别的数量。...虽然所有阶段都用于训练PrObeD，但作者仅在推断时使用第1和第3阶段。 2.3.1 主动Wrapper 作者提出的方法包括三个阶段，如图2所示。...图像中的这种可变性可能超过了有限模板集的描述能力，因此需要使用特定于图像的模板，以准确表示每个图像中存在的目标特征范围。...当模板与输入图像相乘时，它突出了前景目标，从而使目标检测任务更容易。 错误分析 作者展示了GOD部分的错误分析，见补充材料第4部分。...MaLP设计用于估计通用模板，而不是适用于特定图像的模板。这显示了目标检测中图像特定模板的重要性。
如何使用 COD 事务 要使用事务，您需要在创建表时逐表添加 TRANSACTIONAL 标志“TRANSACTIONAL=true”： create table my_table (k BIGINT...： 创建语法： 样本数据： OrderLineItem 创建语法： 样本数据： 现在让我们构建一个简单的 Java 应用程序来演示事务的用法以及 COD 如何处理冲突，以便当并发客户端尝试使用不同的事务同时更新相同的数据集时...创建表： 填充数据： 这是创建包含订单表条目的订单的简单代码，创建订单行条目并将条目数量更新为单个事务。 现在让我们创建多个客户端来模拟来自不同终端的订单创建。...现在可用的图书条目数量是一个。因此，当第二个终端的操作员试图完成订单时，它失败了，因为订单中的一本书已经被第三个终端的操作员拿走了。...COD在提交第二个终端事务时抛出异常提示冲突，因为第二个和第三个终端躺在同一个条目上，而第三个终端提交时数量与第二个终端不一致。
具体来说，MGL将一幅图像分解成两个特定任务的特征图：一个用于粗略定位目标，另一个用于精确捕捉其边界细节——并通过图形反复推理它们的高阶关系来充分利用互利。...具体来说，MGL 将图像解耦为两个特定于任务的特征图：一个用于粗略定位目标，另一个用于准确捕获其边界细节——并通过通过图形反复推理它们的高阶关系来充分利用他们的互利性。...本文重新审视了这一任务，并认为对伪装物体在特定背景下的显眼程度进行建模，不仅可以更好地理解动物的伪装和进化，还可以为设计更复杂的伪装技术提供指导；而且正是伪装物体的一些特定部分，使它们能够被捕食者发现。...与以前的最佳结果相比，我们的ReDet在DOTA-v1.0、DOTA-v1.5和HRSC2016上分别获得了1.2、3.5和2.6的mAP，同时参数数量减少了60/%（313Mb vs. 121Mb）。...与以前的最佳结果相比，我们的ReDet在DOTA-v1.0，DOTA-v1.5和HRSC2016上分别获得了1.2、3.5和2.6 mAP的性能，同时将参数数量减少了60％（313 Mb对121 Mb）
= 'Y'" # 查询用户建表数量，记录用于向新库导数后检查$ yasboot sql -c yashan -n 2-1 -u sys -p Cod-2022 --sql "select count(*...= 'Y'" # 查询用户建对象数量，记录用于向新库导数后检查$ yasboot sql -c yashan -u sys -p Cod-2022 -n 2-1 --sql "select count(...-f # yashan 需要替换成实际使用的集群名$ yasboot process yasom stop -c yashan -t hosts.toml -f # hosts.toml 是旧库建库时使用的...= 'Y'" # 查询导入的表数量$ yasboot sql -c yashan -n 2-1 -u sys -p Cod-2022 --sql "select count(*) from dba_objects...= 'Y'" # 查询导入的对象数量$ yasboot sql -c yashan -u sys -p Cod-2022 -n 2-1 --sql "select count(*) from ZTK_GH.DWS_FW_APPEAL_PSYCHOLOGICAL_LIST
I Introduction 作为在超过1100万张图像上预训练的大型视觉模型，Segment-Anything Model (SAM)[1]引起了研究行人的关注。...Results Mask 目标检测（Camouflaged Object Detection） 表1展示了TS-SAM与SAM、SAM-Adapter以及SOTA领域特定模型在四个常用的COD数据集上的结果对比...从结果中可以看出，当仅优化SAM Baseline 模型的解码器时， Baseline 模型性能不佳。首先，作者验证了单独模块的有效性，包括仅引入CSA模块和同时引入MRM和FFD模块的场景。...发现在两个设置中，与 Baseline 模型相比，都有显著的性能提升，而可训练参数的数量只增加了很少（CSA模块为549万，FFD和MRM之和为235万）。...在三个下游任务上的实验表明，作者的模型在SAM的精准微调方面超过了现有的高效微调方法，并且能够与专门为每个任务设计的领域特定模型（SOTA）达到竞争力。
# 问题现象问题单：exp导出全库1主2备主节点执行，DMP文件30G左右系统卡死，发生主备切换现象：- exp sys/Cod-2022 file=bim20240402.dmp full=y 服务器卡死...# 问题风险及影响不能exp数据，数据迁移失败# 问题影响的版本客户测试环境版本：23.1.4.101# 问题发生原因exp导出数据时，大量数据从磁盘放到data buff，导致实际使用内存增长，超过系统限定后...-h## 查看yasd buff情况## 测试在10.34.70.91节点：尝试如下：● 开启swap空间为20G，DATA_BUFFER_SIZE由23528M 改到10240Mexp sys/Cod...为23528Mexp sys/Cod-2022 file=bim20240402.dmp full=y 服务器卡死，直到yasdb被killed，才能重新连接上去在10.34.70.78节点：尝试如下：...w vm.swappiness=60永久开启swap：vi /etc/fstab添加如下：/swap swap swap defaults 0 0```- 把DATA_BUFFER_SIZE调低，不要超过总内存的
COD全称灾变性光学镜面损伤，是激光器腔面区域吸收谐振腔内部较高的光输出后，导致腔面区域温度超过其材料的熔点，从而发生腔面熔化的一种灾变性破坏。...提高激光器芯片COD阈值的方法有很多，其中非吸收窗口技术是适合大功率激光器芯片量产的常用方法。...COD通常发生在激光器的出光腔面，也就是镀有AR膜的透射面，因为芯片激发出的激光90%以上的激光都会从AR面射出，且AR面在芯片封装时将会凸出热沉边缘约10um，传导散热较差。...三菱公司生产的638nm 大功率红光半导 体激光器产品均采用非吸收窗口结构.美国nLight 公司报道了其最新的639nm 激光器.在２５℃连续 电流下,功率可达７５０mW,斜率效率为1.05W/A, 预计寿命超过...(bar条)和二维阵列 (叠阵),一个激光 bar条的功率可达数十瓦.1995年,美国Skidmore等报道了640nm 激光器阵列, 有源区为张应变量子阱结构,bar条长１cm,连续电流 下输出功率超过
在第二部分中，我们将通过分步示例演示如何在您的 COD 环境中使用事务。查看如何在 COD 中使用事务。...COD 如何管理事务 当多个事务在不同终端同时发生时，COD 确保为每个事务端到端更新 HBase 表，将事务标记为已完成，或者终止事务并且不更新 HBase 表。...有关在 COD 上部署事务支持的更多详细信息，请参阅如何在 COD 上使用事务。 以下是您可以使用 COD 事务的不同方式和场景。...COD 在写入表时支持以下两种类型的事务。 Batch wise transactions ：将phoenix.upsert.batch.size设置为任何正整数值以为特定行数的批次创建事务。...事务时使用的主要操作是自动提交开/关、提交和回滚。
这意味着，小数据集当中的某些独特表型可能与大规模数据集当中的某些预先存在的特定表型相关，利用这种相关性，研究者提出了一个新的基于元学习的元匹配方法建立了一种框架机制，可利用大规模脑成像数据集来促进对小数据集当中一些全新的...在所有的样本数量设置上（K值），所提出的元匹配方法在34个表征特性准确率大幅超过经典的KRR方法 （伪发现率FDR q数量K=20 (20-shot)，基本的DNN meta-matching 方法准确率超过KRR 100% (0.124 vs. 0.052)....而如果采用coefficient of determinant (COD)作为性能指标，DNN meta-matching方法则超过KRR 400%。...例如在K=20时，元匹配方法准确率超过KRR 100% (0.123 vs. 0.047). 而在K=100时，以COD为指标，元匹配方法准确率超过KRR 800%。
当使用 Cloudera Replication Manager 在 CDP 私有云基础和 COD 之间或CDP公共云中的 COD 实例之间设置复制时，它也会自动部署。...CDH 5.x CDH 6.x HDP 2.6 HDP 3.1 EMR 5.x 和 6.x Parcel的版本被版本特定的二进制文件锁定。对于上面提到的每个版本，应该在每个集群的基础上获取它。...传入的 RPC 连接在 header 中定义了特定的 SASL 类型，然后 RPC 服务器选择特定的实现来执行实际的身份验证： Operational Database Replication Plugin...当目标中的 RPC 服务器读取令牌并识别它是复制插件类型时，将从令牌中解析相关凭据并用于身份验证。...在处理集群的安全配置时，它有一些注意事项，如下所示。然而，将数据从当前的“本地”部署迁移到云上的 CDP 集群的能力是必不可少的。
3月10日，《COD战区》上线的24小时，玩家就超过600万，三天破1500万，比当年红到发紫的《Apex英雄》起飞速度还快。...究其原因，不得不说《COD战区》3A大作、稳定的高品质、颇具新鲜感的差异化玩法是让玩家彻底沦陷的根本。 ?...在大逃杀的机制之上，COD凭借着大IP、高质量的制作实力和差异化的优势，在战术竞技类的游戏中突围而出。 虽然3A厂商的技术实力高不可攀，但是市场对高品质游戏的要求的确在倒逼着厂商们提升游戏开发水准。
这意味着，小数据集当中的某些独特表型可能与大规模数据集当中的某些预先存在的特定表型相关，利用这种相关性，研究者提出了一个新的基于元学习的元匹配方法建立了一种框架机制，可利用大规模脑成像数据集来促进对小数据集当中一些全新的...在所有的样本数量设置上（K值），所提出的元匹配方法在34个表征特性准确率大幅超过经典的KRR方法 （伪发现率FDR q数量K=20 (20-shot)，基本的DNN meta-matching 方法准确率超过KRR 100% (0.124 vs. 0.052)....而如果采用coefficient of determinant (COD)作为性能指标，DNN meta-matching方法则超过KRR 400% ....例如在K=20时，元匹配方法准确率超过KRR 100% (0.123 vs. 0.047). 而在K=100时，以COD为指标，元匹配方法准确率超过KRR 800%.
最近，SAM-Adapter[5]和SAM2-Adapter[4]利用图像编码器和 Mask 解码器的特征，通过多层感知器 Adapter 整合特定任务信息，以实现成功的COD。...对于COD10k-V3、NIH胸部X射线和RSNA肺炎数据集，其输入图像为，作者将 Baseline VIT、DAT和SWIN的参数数量分别扩展到71.6M、23.9M和247.1M，与增强模型相比，其参数分别为...相对提升的幅度因模型和基准测试而异，凸显了在特定架构中增强上下文交互的有效性。...事实上，当应用超过两层池化层时，网络的性能开始下降。作者推测，这种性能下降是由于在每层卷积之后过度使用池化操作所致。...环境适应性：模型在特定环境下表现良好，但在不同环境下可能需要调整或重新训练。 隐私保护：在处理敏感数据时，需要考虑数据隐私保护问题。
：通过适配器将任务特定知识 FiFi 注入网络，利用Prompts技术提升莫i下在下游任务中的泛化能力。...输入任务特定知识 任务特定知识FiFi可以根据具体任务灵活设计，形式多样。...self.prompt_generator.init_embeddings和self.prompt_generator.init_handcrafted的实现均很简单，分别是线性层和卷积层； （3）在获取handcrafted_feature时，...实验 数据集介绍 本文复现使用的是COD10K数据集，其在伪装目标检测（COD）领域具有重要地位，包含10,000张图像，涵盖78个类别（69个伪装类别，9个非伪装类别）。...数据集(cod10k)和相应的权重文件我已经准备好，网盘链接也放在了附件当中。
模块对于制作专门的代码非常重要，模块是一组已经预先构建以执行特定任务的功能或类。 你可能会问，“为什么要把所有东西都分开？”...这样想一想，如果你曾经在野营（不，我不是在谈论CoD），你会知道，为了正确设置，你需要携带合适的设备。...（注：CoD是使命召唤游戏） 现在想象一下，如果你在像阿拉斯加这样的特定环境中露营，你肯定需要特殊装备才能在那里露营，想象一下，如果你每次驻扎时都必须为每一个单一的环境带来每一件装备，这将是一个巨大的痛苦...方法1：导入整个模块 当我们想要使用某个模块时，我们需要导入该模块。 当我们导入某些东西时，我们将它带入我们的执行空间，以便我们可以使用它的功能等等。...当我们想要导入特定的东西时，我们使用关键字from。 我们告诉解释器从这个模块，我想导入这个功能，我们从关键字开始，然后是从中导入的模块的名称，然后我们列出我们想要导入的函数/类。
它的key都为字符串，能做到高效查询和插入，时间复杂度为O(k)，k为字符串长度，缺点是如果大量字符串没有共同前缀时很耗内存。...code的匹配路径 如果要查找的是字符串cod(鳕鱼)呢？还是可以用上面同样的方法，从根节点开始，沿着某条路径来匹配，如图所示，绿色的路径，是字符串cod匹配的路径。...但是，路径的最后一个节点「d」并不是橙色的，并不是单词标志位，所以cod字符串不存在。也就是说，cod是某个字符串的前缀子串，但并不能完全匹配任何字符串。 ?...删除分支单词 与 删除整个单词 情况类似，区别点在于删除到 cook 的第一个 o 时，该节点为非叶子节点，停止删除，这样就完成cook字符串的删除操作。...假设字符的种数有m个，有若干个长度为n的字符串构成了一个 Trie树 ，则每个节点的出度为 m（即每个节点的可能子节点数量为m），Trie树 的高度为n。
《使命召唤：黑色行动4》，COD也要“吃鸡” COD系列可以说是全球最知名的FPS系列游戏之一了，该系列最新作《使命召唤：黑色行动4》自然也将成为今年E3的焦点。...不过即便如此，《使命召唤：黑色行动4》的预订数量依然超过了去年好评一边倒的《使命召唤：二战》。 ?...《战地5》，再次聚焦二战 作为COD系列在FPS界最大的竞争对手，《战地》系列同样值得我们关注。
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