1.Introduction发表在2021 IEEE（ICME） 据知乎说是毕业神会，两篇保博士毕业，CCF B regular paper 的 正文 + 引用 = 6页 2021 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME) 以往的卷积神经网络的方法需要消耗大量的算力，难以适用于一些存储和计算资源有限的移动设备。

1. Introduction2021年发表在ICCV 代码：https://github.com/cszn/BSRGAN 文章认为影响真实退化的主要因素有三个：模糊、降采样和噪声。 论文设计一个实用的退化模型，该模型使三个关键因素的退化空间尽可能大且符合实际， 来解决低分辨率的问题， 2.Related Workbicubic and traditional degradation models

0. 前言论文发表在2022CVPR image processing tasks: including denoising, deblurring, deraining, dehazing, restoration,and enhancement 图像处理：降噪，去模糊，去雾，去雨，图像修复，图像增强。 中文视频讲解：（非常详细，有很多背景介绍，新手友好型） youtu.be/gpU

论文发表在2022CVPR 代码：https://github.com/YUTING0907/SubscribePapers/blob/main/papers/cvpr/cvpr2022.md A ConvNet for the 2020s ConvNeXts由传统的卷积层(ConvNets)组合成的模型，在ImageNet上得到了 top-1 accuracy，87.8% 超过了Transfor

预备知识😊Anaconda管理python环境，可以做到环境隔离，避免依赖冲突等问题 创建一个虚拟环境（比如叫tuduipytorch) ​ conda create –n 虚拟环境名字 python=版本 添加镜像加速 conda create –n 虚拟环境名字 python=版本 –c 镜像地址 删除虚拟环境 conda remove

一、五种类型参数传递1.普通参数 2.POJO类型参数 3.嵌套POJO类型参数 4.数组类型参数 1.1普通参数普通参数:url地址传参，地址参数名与形参变量名相同，定义形参即可接收参数。 如果形参与地址参数名不一致该如何解决? 发送请求与参数: http://localhost/commonParamDifferentName?name=张三&age=18 后台接收参数: 12345

原本的processBroadcastElement函数逻辑如下： 12345678910111213public void processBroadcastElement(Tuple2<String, String> value, Context ctx, Collector<Tuple2<String, String>> out) throws Except

问题描述Flinkcdc实时同步mysql数据到doris，原始修改表结构需要停任务，自己手工同步修改更新表结构，再重启任务，比较麻烦，基于此自定义Dorissink，刚开始没implements CheckpointedFunction类，会出现，这个checkpoint失败的时候，直接跳过这个checkpoint的数据，这样就会导致漏数据。 引起checkpoint失败的原因举例：Doris表

01|学习方法：建立你的大数据知识网络在了解了大数据论文之间的脉络后，接下来，我们就要进入精读论文的学习当中了。不过，在具体解读一篇篇的论文之前，我想先带你来一起看一看，这些大数据论文到底涵盖了哪些知识点，这些知识点又是来自于大数据系统中的哪一个组件。通过梳理这些组件涵盖了什么知识点，你就能更好地理解和掌握大数据领域相关的知识全貌。 毕竟，相比于某一门计算机课程、某一门编程语言或者某一个开源框架，

Hive的内置函数无法满足业务需求时，就可以考虑使用用户自定义函数（UDF：user-defined function） 根据用户自定义的函数类别可以分为以下三种： 1.UDF(User-Defined-Function) 一进一出 UDF操作作用于单个数据行，并且产生一个数据行作为输出。大多数函数都属于这一类（比如数学函数和字符串函数）。 2.UDAF（User-Defined Aggregat