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The truth shall make you free 2020.8.4 白天啥也没干,xxy挂了 晚上63级来了,xxy复活了 2020.8.3 今天早上忘了钥匙了,然后三区的三个孩子就被困在机房外 然后老吕来了,他也没拿钥匙,然后又等了几分钟 一区的孩子来了,然后就进去了 晚上,一区和二区的63级来了,三区人呢??(小问号,大疑惑 三区的来了 我直接抗议,他们一来就去小机房,这什么待遇(LKp我可要生气了 鼻炎又犯咋办?? 2020.8.2 今天早上又迟到了几分钟 我很好奇为什么女生这么喜欢逛街呢 我.....蚊子咬了我十几个包,淦 今天晚上打比赛AtcoderABC174,又没AK 2020.8.1 今天好像是 扒衣见君节 八一建军节诶 今天早上就返校了, 不仅活动没肝完,我还困的一批,咖啡续命.jpg 下午2:27,龙和利利来了,然后问我们今天中午去吃饭了么,嗯,然后问我们这是什么菜 "这是什么菜,芸豆??" "不是,辣子鸡" "只有辣椒奥" "嗯" 下午2:34,ct和zyg来了,然后龙让zyg猜刚刚问我们的那个菜... 下午2:35,ly和nj来了,然后龙让ly猜刚刚问我们的那个菜... 下午2:36,除了lmc, wmz, sxy的来全了,机房里有8个老师,3个学生,吓死,躲在角落瑟瑟发抖.jpg 下午2:40,就差sxy, lmc,11个老师就全了

一：N和K的具体指代 元学习（Meta learning）引入了一系列的概念，这其中包括N-way K-shot，Meta-training、Meta-testing、Base class和Novel class，Support set和Query set等，如图一。 其中Base class是Meta Training阶段借助的源域数据；Novel class是Meta Testing阶段要学习的目标域数据，其中Base class和Novel class没有交集。 具体可参见下面链接中Few-shot learning methods部分。 https:// annotation-efficient-learning.github.io / 图一：元学习相关概念 N-way K-shot在广义上来讲N代表类别数量，K代表每一类别中样本数量，但是类别数量N和每一类样本数量K分别指的是Base class还是 Novel class中的Support set还是Query set目前还没有看到一个明确的说明。 为了明确N和K的具体指代，从小样本学习的源头探索下：小样本学习要解决的是Novel class样本量少的问题，由于深度学习是吃数据的，没有办法直接在Novel class小样本上进行训练，所以借助Base class的数据进行学习（ps：元学习和迁移学习殊途同归过）

本文重点介绍了下小样本学习方法(FSL)演变过程以及MAML和度量学习的区别所在。 小样本学习一般会简化为N-way K-shot问题，如图[1]。其中N代表类别数量，K代表每一类中(支持集)的样本量； 图[1] N-way K-shot 解决分类问题，人们最先想到的是采用传统监督学习的方式，直接在训练集上进行训练，在测试集上进行测试，如图[2]，但神经网络需要优化的参数量是巨大的，在少样本条件下，几乎都会发生过拟合； 图[2] 传统监督学习 为了解决上述问题，人们首先想到的是通过使用迁移学习+Fine-tune的方式，利用Base-classes中的大量数据进行网络训练，得到的Pre-trained模型迁移到Novel-classes进行Fine-tune，如图[3]。虽然是Pre-trained网络+Fine-tune微调可以避免部分情况的过拟合问题，但是当数据量很少的时候，仍然存在较大过拟合的风险。 图[3] Pre-trained网络+Fine-tune微调 接下来讲的就是小样本学习中极具分量的Meta-learning方法，现阶段绝大部分的小样本学习都使用的是Meta-learning方法。Meta-learning，即learn to learn，翻译成中文是元学习。Meta-learning共分为Training和Testing两个阶段，Training阶段的思路如图

一、论文信息 本文是发表在NDSS 2020上的一篇文章，与上一篇作者从加密流量中提取移动应用程序指纹不同的是，本篇文章主要针对于浏览器上的扩展应用（extension），并且提取指纹的方式也是通过扩展的一些静态与动态的特征。除此之外，作者还探究了扩展指纹对用户造成的隐私威胁程度，基于扩展的一些性质，可能无意中泄露用户的敏感信息，例如国家、性别、民族等。 1.1、摘要原文 With users becoming increasingly privacy-aware and browser vendors incorporating anti-tracking mechanisms, browser fingerprinting has garnered significant attention. Accordingly, prior work has proposed techniques for identifying browser extensions and using them as part of a device s fingerprint. While previous studies have demonstrated how extensions can be detected through their web accessible resources,

小样本学习（few-shot learning） SimPropNet: Improved Similarity Propagation for Few-shot Image Segmentation Learning Task-aware Local Representations for Few-shot Learning Transductive Relation-Propagation Network for Few-shot Learning Few-shot Visual Learning with Contextual Memory and Fine-grained Calibration Few-shot Human Motion Prediction via Learning Novel Motion Dynamics Weakly Supervised Few-shot Object Segmentation using Co-Attention with Visual and Semantic Embeddings Self-Supervised Tuning for Few-Shot Segmentation Multi-attention Meta Learning for Few-shot Fine-grained Image Recognition

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1.开启分布式缓存Redis，开启阿里云OSS对象存储或分布式文件系统FastDfs来单独管理文件，单机环境升级为集群环境，通过多台机器来提高请求处理的最大并发数。 安装Redis服务。 更改配置文件中的缓存类型。 #缓存类型，ehcache(默认)、redis cache: type: redis 更改配置文件中的Redis配置信息。 spring: #Redis服务器IP redis: host: 127.0.0.1 #Redis服务器连接端口 port: 6379 #Redis服务器连接密码 password: test jedis: pool: #连接池最大连接数（使用负值表示没有限制） max-active: 8 #连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制） max-wait: 1 #连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制） max-idle: 8 #连接池中的最小空闲连接 min-idle: 0 #连接超时时间（毫秒） timeout: 30000 开启阿里云OSS对象存储（与FastDfs开启二选一）。 pic: save: type: 2 #图片保存方式, 1不保存，使用爬取的网络图片 ，2保存在自己的存储介质 storage: OSS #存储介质，local：本地，OSS：阿里云对象存储，fastDfs：分布式文件系统 path: /var/pic

本周最新文献速递 一 文献题目： Identification of ALK in Thinness 不想看英文题目： ALK基因：让人更瘦 杂志和影响因子： Cell (IF: 36.216) 样本量： 以BMI低于6%的881个个体作为case，BMI在30-50%的3173个个体作为control 分析方法： 利用GWAS分析鉴定出与瘦子相关的候选位点和基因，随后在果蝇和小鼠体内敲除候选基因，观察果蝇和小鼠的代谢、组织、形态、行为发生的变化 结论： GWAS发现ALK为瘦子的候选基因，敲除果蝇ALK基因后，果蝇的甘油三酯水平降低，突变小鼠的体重降低、脂肪含量变少。 文章链接： https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0092867420304979 二 文献题目： Whole Genome Sequencing Identifies Novel Functional Loci Associated with Lung Function in Puerto Rican Youth 不想看英文题目： 全基因组测序鉴定肺功能相关的位点 杂志和影响因子： Am J Respir Crit Care Med (IF: 16.494) 样本量： 720名哮喘患者和116个健康个体 分析方法： 使用全基因组测序发现候选位点

The truth shall make you free 2020.5.5 今天中午，龙和我说，让我去捡球 我：“为啥” 龙：“因为你最胖” 我：“不行啊，这个理由不成立” 龙：“因为我相信你” 我：“好，我信了”（我咋就信了呢） 晚上课间小朱和星星打羽毛球,小朱发了五次球,星星每次都给他扣回去,直接一波五连扣,我大笑:"小朱,你人傻了"小朱:"父慈子 笑 孝"我#@!$!@# 2020.5.4 今天中午唱歌，我竟然把在隔壁睡觉的龙 吓 醒了，以后每天这样干，龙就一定不会赖床了（确信脸） 今天晚上吃着火腿看着他们打球，一边吃一边喊着“下饭”……“错了，错了，别打脸” 2020.5.3 今天早上RJ竟然替CF值班，在我们机房呆了20分钟（我猜他是嫌热，因为我们机房看着空调）才走的 我不就是催了几十次更么有必要直接把我放在首页么/窃喜（催更的感觉真爽） 今天晚上尝试了一下咖啡泡茶，巨好喝，真的 首先第一口下去会尝到咖啡的一丝丝苦，因为我加糖了，所以并不是太苦 喝下去的时候你还会感受到茶在嘴中遗留的淡淡的清香（ 草，编不下去了 真的好喝） 2020.5.2 Lkp荣获新称号，数据他爹（做了一套题，出了7个数据，没有一个把我卡掉的，却没有一个不卡掉他们的程序的）（为啥叫爹呢，因为“造”数据啊） 我就好奇了CF来我们机房不累么，今天还来两次，看他爬上来还大口喘着粗气，明知道很累，喘不过来

The truth shall make you free 2020.5.3 今天早上RJ竟然替CF值班，在我们机房呆了20分钟（我猜他是嫌热，因为我们机房看着空调）才走的 我不就是催了几十次更么有必要直接把我放在首页么/窃喜（催更的感觉真爽） 今天晚上尝试了一下咖啡泡茶，巨好喝，真的 首先第一口下去会尝到咖啡的一丝丝苦，因为我加糖了，所以并不是太苦 喝下去的时候你还会感受到茶在嘴中遗留的淡淡的清香（ 草，编不下去了 真的好喝） 2020.5.2 Lkp荣获新称号，数据他爹（做了一套题，出了7个数据，没有一个把我卡掉的，却没有一个不卡掉他们的程序的）（为啥叫爹呢，因为“造”数据啊） 我就好奇了CF来我们机房不累么，今天还来两次，看他爬上来还大口喘着粗气，明知道很累，喘不过来，那你爬啥，真的是，不来不就好了么（疑惑？） 龙回来了/开心/mm 2020.5.1 今天早上去教室打扫卫生，然后看到一个老师走了过来我就说了一句“老师好。。个屁呀”(特别大声)，我是不是凉了，而且那个老师想找的话就一定能找到我。。。/kk 然后向我亲爱的学长寻求了帮助，听他们说，我好想没事。。真的？（满脸疑惑） 我发现我又被演了，草，今天晚上还是原点吃饭，没改点，操了 我发现我唱歌具有全体嘲讽（包括非人类），理由： 下课打羽毛球，我在边唱歌，一旦我唱了，总会有一个羽毛球飞过来，有时候还不是他们故意的，新获技能