昨天帮人装了个系统忘了手滑点了自动分区，自动分的大小是很无语的不适合日常使用。 执行命令：df -h 可以看到系统自动把剩余的空间全部分配到home分区下，但是我们一般使用的是root分区下的空间，所以必须得把home下的多于空间挪到root下 首先你需要备份home文件夹里面的内容，执行命令：cp -r /home/ homebak/（新系统若是没有创建其他帐户可以不备份） 卸载​ home ： umount /home （如果出现 home 存在进程，使用 fuser -m -v -i -k /home 终止 home 下的进程，最后使用 umount /home 卸载 /home）

matlab匹配滤波代码SALICONtf 该存储库包含用于训练和运行SALICONtf的代码-在TensorFlow中自底向上的显着性模型SALICON的重新实现。 执行 建筑学 在我们的实现中，我们对原始内容进行了一些小的更改。 与原始论文一样，SALICONtf模型包含两个基于VGG的流（无fc层），用于精细和粗糙处理。 输入的大小分别调整为600x800px和300x400px，分别用于精细流和corase流。 调整细流的最后一层的大小以匹配粗流的sie（30x57px）。 两个输出都被串联并通过1×1滤波器进行卷积。 标签（人眼固定图）的大小调整为37×50，以匹配网络的输出。 训练 在原始公式中，通过优化Kullback-Leibler散度（KLD）损失获得了最佳结果。 在我们使用SALICONtf进行的实验中，我们使用了二进制交叉熵损失（OpenSALICON也使用了它）获得了更好的结果。 我们使用固定学习率0.01，动量0.9和重量衰减0.0005。 原始论文没有指定训练时期的数量，只提到训练模型需要1到2个小时。 我们的实现在100个周期后获得了合理的结果，并在300

天津一汽DSERP重新安装操作手册

基于最大似然的智能手机收集的汽车运动数据的重新定位

可见红外行人重新识别 (VI-ReID) 是一个具有挑战性的跨模态行人检索问题。 由于较大的类内变化和具有大量样本噪声的跨模态差异，很难学习有区别的部分特征。 相反，现有的 VI-ReID 方法倾向于学习全局表示，这些表示具有有限的可识别性和对噪声图像的弱鲁棒性。 在本文中，我们通过挖掘 VI-ReID 的模态内部分级和跨模态图级上下文线索，提出了一种新颖的动态双注意力聚合 (DDAG) 学习方法。 我们提出了一个模态内加权部分注意模块，通过将领域知识强加于部分关系挖掘来提取区分原生部分聚合特征。 为了增强对嘈杂样本的鲁棒性，我们引入了跨模态图结构化注意力，以增强具有跨两种模态关系的上下文关系的表示。 我们还开发了一种无参数动态对偶聚合学习策略，以渐进式联合训练的方式自适应地集成这两个组件。 大量实验表明，DDAG 在各种设置下都优于最先进的方法。 关键词：人员重新识别，图注意，跨模态

这是在之前我自己开发的俄罗斯方块的基础上，经过重新设计模式、代码结构的修改版本，使用了观察者模式实现了游戏事件派发与监听，降低类的耦合度。欢迎各位批评指正。

全局平均池化（GAP）允许本地化判别信息以进行识别[40]。 虽然 GAP 帮助卷积神经网络处理对象的最具区分性的特征，但如果缺少这些信息，它可能会受到影响，例如 由于相机视点变化。 为了规避这个问题，我们认为通过建模高级特征之间的空间关系来关注对象的全局配置是有利的。 我们提出了一种新的人员重新识别架构，基于一个新的无参数空间注意层，将特征图激活之间的空间关系引入模型。 我们的空间注意力层在没有它的情况下不断提高模型的性能。 四个基准的结果表明，我们的模型优于最先进的模型，在 Market-1501 上实现 94.7% 的 rank-1 准确率，在 DukeMTMC-ReID 上达到 89.0%，在 CUHK03-labeled 上达到 74.9%，在 CUHK03 上达到 69.7% - 检测到。

本文重点研究可见热交叉模态行人再识别（VT Re-ID）任务，其目标是在白天可见模态和夜间热模态之间匹配人像。 双流网络通常用于通过学习多模态人物特征来解决跨模态差异，这是 VT Re-ID 最具挑战性的问题。 在本文中，我们探讨了双流网络应该共享多少参数，这在现有文献中仍未得到很好的研究。 通过拆分 ResNet50 模型构建模态特定特征提取网络和模态共享特征嵌入网络，我们实验证明了双流网络参数共享对 VT Re-ID 的效果。 此外，在part-level person feature learning的框架中，我们提出hetero-centertriplet loss来放松传统triplet loss的严格约束，将anchor与所有其他样本的比较替换为anchor center与所有其他样本的比较。 中心。 通过极其简单的方法，所提出的方法可以显着提高 VT Re-ID 性能。 在两个数据集上的实验结果表明，我们提出的方法明显优于最先进的方法，特别是在 RegDB 数据集上实现了卓越的性能，rank1/mAP/mINP 91.05%/83.28%/68.84%。 它可以成为

qt 5.14.2 vs2017 x64

NewSID ，顾名思义，就是可以利用它来为计算机重新生成新的SID号。为什么要重新定义新SID？如果用Ghost的镜像批量的来安装系统，那么它们的SID号必然相同。若内部网络上计算机SID相同就会造成许多冲突，加入域也会有很大问题，甚至造成客户机无法加入到域。 Windows 安装光盘不是已经提供了Sysprep吗？什么还要用NewSID呢？ 1、 凡用过Sysprep的朋友都应该知道，如果用Sysprep来重新封装系统，在重启之后会要求我们重新输入产品序列号和重新添加用户，对于企业来说很多时候是不希望员工得到产品ID的，让非IT职员来完成系统任务也很有可能造成一些不必要的麻烦。 2、 正是基于我们这些迫切需求，NewSID可谓是一个完美的解决方案。它提供三种方式来让我们重新生成SID：a.随机产生 b.从其它计算机复制 c.手工输入，以上这三种方式可以满足大多数用户的需求。我们还可以选择是否重新给计算机更名，最后也可以手工指定在SID重定义完成后是否重启计算机。 3、 计算机重启之后不会让我们再次输入产品序列号，也不会让我们重新添加用户，这为我们减少了很多不必要的麻烦。 总结：NewSID是一个相当Cool的小工具，大家一定要将其收到自己的工具箱中，以备不时之需。