无监督域适应（Unsupervised domain adaptation,UDA）用于语义分割旨在将像素级的知识从带标签的源域传递到未带标签的目标域。然而，当前的UDA方法通常假设源域和目标域之间有一个共享的标签空间，这在目标域可能涌现出新类别的现实世界中限制了它们的应用性。在本文中，作者首次引入了针对语义分割的开放集域适应（Open-Set Domain Adaptation for Sema

第一步：下载 mysq l驱动Connctor/J 就是为Java 的JDBC准备的下载完毕后，解压后，会看见如下图的就是mysql驱动的 jar 包：（二）打开Eclipse，新建java工程，然后新建一个文件夹（改名为lib）然后把 mysql驱动的jar包 复制到该文件夹下：（点击新建的文件夹ctrl+v粘贴就行）（三）对 mysql的驱动 jar包 右键，把他加入到工程出现下图时，则完成操

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随着近些年来NLP领域研究的不断深入，我们逐渐发现，Transformer架构中出现的幻觉问题，以及各种下游任务中的性能不足，都或多或少与注意力缺陷有关。虽然上下文窗口可以扩展，但是Transformer还是无法真正关注到有价值的信息。最近，微软研究院和清华大学的研究人员共同提出了一种新的模型架构——Differential Transformer，不仅保留了原始Transformer中的可扩展性

考虑标签label和预测值pred，其数值如下：其散点图如下：怎样才能通过概率得到预测的类别呢？通常我们需要设置一个阈值，这里以0.5为例，当概率大于等于0.5时，分类器认为这个为真实类别；当概率小于0.5时，分类器认为这个不是真实类别，如下图所示：我们可以根据这个图得到当阈值为0.5时的混淆矩阵：实际上阈值可以取[0,1）之间的任意值，理论上可以取无数个混淆矩阵，而把所有的混淆矩阵表示在同一个二

设定窗口大小 w 和步长 s。

参考博文：详解Java数据库连接池类加载器与 Class.getResourceAsStream 问题解决1 数据库连接池1.1数据看看连接池那点事由于每操作一次数据库，都会执行一次创建和断开Connection对象的操作，频繁的操作Connection对象十分影响数据库的访问效率，并且增加了代码量，所以在实际开发中，开发人员通常会使用数据库连接池来解决这些问题。数据库连接池负责分配、管理和释放数

有点意外这种综述也能发论文。这篇论文全面回顾了YOLO（You Only Look Once）目标检测算法的发展历程，重点关注了YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10。作者分析了这些版本在架构改进、性能提升以及适用于边缘部署方面的进展。YOLOv5引入了重要的创新，如CSPDarknet Backbone 网和Mosaic增强，平衡了速度和精度。YOLOv8在此基础上加强了特征提取和 Anch

1、下载Eclipse for Java EE的安装 这个版本有点高 我的jre 是 1.8 降低Eclipse版本即可 低版本下载地址：Eclipse IDE for Java EE Developers2、tomcat的安装及配置:参考博文：在eclipse下配置Servlet环境及使用超详细教程3、安装与配置Eclipse1、eclipse是一个绿色文件，不用安装，直接进行解压便可进行使用。

有具体部署和训练实现代码（有非常好的参考和启示价值）