新疆考公、考编、考兵团的宝子们 ,今天不跟你扯虚的,先给你算明白,公考里的政治理论模块,到底占多少分、有多重要! 我们做新疆公考辅导这么多年,摸得门儿清: 你考新疆省考、兵团公务员,行测15道都是政治理论+新疆本土时政,常识模块里也大部分是新疆特色,占了常识模块的70%,直接决定你行测的基础分;更别说新疆事业单位、三支一扶的公基科目 。 说个掏句心窝子的话,太多新疆考生死磕数量关系这一类模块,学3个月可能也就多拿3、5分,偏偏忽略了政治理论这个白给的分!这个模块是公考里唯一不用算、不用抠复杂逻辑,只要你刷对题、记准考点,刷一道就有一道的分,性价比直接拉满,是你短期逆袭、拉开分差的关键! 但很多同学踩了大坑:刷的都是全国泛泛的时政题,根本不贴合新疆考情!新疆公考每年一半以上的时政题,都是新疆本地的会议部署、政策规划、核心工作,这些全国题里根本没有,你刷了也白刷! 我们翰林公考,专门做新疆本土公职类考试,把线下班每天给学员用的1-2月带新疆专属特色时政题+逐题详细解析,全部整理好了!里面全是高频考点,从新年贺词核心论述,到自治区政府工作部署,再到伊犁、乌鲁木齐各地州专属考点,每道题都带考点拆解、避坑技巧,不用你自己再翻文件、找重点! 需要的小伙伴可以直接免费给,问我要就行。 #新疆公考#新疆政治理论#新疆事业编#新疆事业单位#新疆时政
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【即插即用模块】融合傅里叶卷积 Hello,我是 [学术蒟蒻],专注分享论文即插即用模块。 今天分享的是:Frequency-Aware Deraining Transformer Framework (FADformer) 论文标题:Efficient Frequency-Domain Image Deraining with Contrastive Regularization,出处未提及(可在文中找到相关会议或期刊信息) 🔸 核心痛点:当前单图像去雨(SID)方法存在两个主要问题。一是缺乏高效的全局建模机制,主流方法通过空间域操作实现全局建模,计算成本高且性能提升不匹配;二是对比样本利用不足,多数方法在学习过程中忽略负样本信息,部分基于感知的对比正则化方法未充分考虑去雨任务先验知识,效果有限。 🔸 模块亮点: 高效的全局建模:Fused Fourier Convolution Mixer(FFCM)在频域融合多尺度空间特征,比基于自注意力的传统方法更高效地提取全局信息,且计算成本仅相当于卷积操作。 增强局部细节修复:Prior-Gated Feed-forward Network(PGFN)以门控方式引入残差通道先验(RCP)信息,引导前馈网络保留结构特征,增强局部细节恢复能力。 有效利用负样本信息:Frequency-domain Contrastive Regularization(FCR)将离散傅里叶变换(DFT)与对比学习相结合,利用频域中正负样本的显著差异,提高去雨性能,且不影响训练速度。 🔸 适用场景:适用于计算机视觉(CV)领域,特别是单图像去雨任务。可应用于基于 Transformer 的架构,解决全局建模效率低和负样本信息利用不足的问题。 🔸 插入位置建议:可以在编码器 - 解码器网络的每个阶段插入 FADBlock,替代传统的 Transformer 块。FCR 可作为损失函数的一部分,在训练过程中引入。 📜 代码与解读:代码可在https://github.com/deng-ai-lab/FADformer获取,具体解读可查看图片或评论区。 如果你觉得这篇笔记有用,别忘了点赞收藏并关注我,获取更多计算机视觉和深度学习的干货内容! #深度学习 #频域特征 #即插即用 #涨点 #计算机视觉
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