备注：2021年XXX上的文章，有代码1、摘要：目前存在的方法都有哪些问题：我们的方法针对.....的问题，提出了...的方法。以一种自监督的方式获得图像质量表示，最大的特点就是不需要lable。使用失真类型和失真程度作为辅助任务来从未标记的数据集中学习特征。这个数据集中既有合成失真，也有真实失真。因为从NRIQA的角度来看，我们希望获得一个对合成和真实失真都有效的模型，所以我们训练一个CNN模型

Component@Override//判断是否登录：如果session为空，不去创建if(session!=null){//说明是登录状态，不进行拦截//否则说明不是登录状态，直接返回：给出提示：没有权限登录//实现WebMvcConfigurer@Autowired//重写addInterceptors方法@Override//添加拦截器//先要有一个拦截器对象:方式1：直接new出来//方式

这两天在学习怎么对网络的两个输出f1，f2，分别得到两个权重值w1，w2，然后做一个自适应的加权融合，得到最终的结果Q。在网上百度，发现了这个函数的使用nn.Parameter（），从而记录一下。1、含义解读：讲的很清楚，引用！Parameter：参数。在做神经网络的训练时，其实就是训练一个模型，这个模型就是去学习一个函数，这个函数可以准确的学习到我们想要到的东西，比如正确的对物体进行分类。函数的

通过上述操作：将数组的具体数值转化为了新布尔数组的下标，此时要查找某个元素，在新数组中已经知道了该数组的索引下标，因此查找起来非常快。但是这样也有一个问题，就是如果我这个数组中的数据范围很分散，比如[10,100000,1000000000]这种，那我最少要创建一个1000000000+1大小长度的新数组，太不划算了。JDK中的HashMap的factor默认是0.75，而在阿里的实验室论证中，在

HTTP（超文本传输协议）是一种应用非常广泛的应用层协议。HTTPs 是在 HTTP基础之上做了一个加密解密的工作。平时我们打开一个网站，就是通过HTTP协议来传输数据的。（所谓 "超文本" 的含义, 就是传输的内容不仅仅是文本(比如 html, css 这个就是文本), 还可以是一些其他的资源, 比如图片, 视频, 音频等二进制的数据）一个完整应用是由前端+后端构成的，而前后端之间的通讯是要依靠

这两天在学习怎么对网络的两个输出f1，f2，分别得到两个权重值w1，w2，然后做一个自适应的加权融合，得到最终的结果Q。在网上百度，发现了这个函数的使用nn.Parameter（），从而记录一下。1、含义解读：讲的很清楚，引用！Parameter：参数。在做神经网络的训练时，其实就是训练一个模型，这个模型就是去学习一个函数，这个函数可以准确的学习到我们想要到的东西，比如正确的对物体进行分类。函数的