image super-resolution with cross-scale non-local attention and exhaustive self-exemplars mining

这是一种图像超分辨率技术，它使用跨尺度非局部注意力和全面的自我示例挖掘来提高图像的分辨率。具体来说，它利用了图像中不同尺度之间的关系，并通过挖掘大量的自我示例来学习更好的图像表示。这种技术可以在保持图像细节的同时提高图像的清晰度和质量。

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react-router-domv6二级路由刷新页面丢失

你好！在 React Router v6 中，刷新页面时会导致路由状态丢失的问题。这是因为 React Router v6 采用了基于 location 的新的导航系统。

为了解决这个问题，你可以使用 React Router 提供的 `useSearchParams` 钩子函数来获取查询参数，并在组件渲染时重新初始化路由状态。下面是一个示例代码：

import { useSearchParams } from 'react-router-dom';

function MyComponent() {
  const [searchParams] = useSearchParams();

  // 获取查询参数
  const queryParamValue = searchParams.get('q');

  // 在组件渲染时，重新初始化路由状态
  useEffect(() => {
    // 执行一些操作，例如重新加载数据
    // ...

    // eslint-disable-next-line react-hooks/exhaustive-deps
  }, [queryParamValue]);

  return (
    // 组件内容
  );
}

在上面的例子中，我们使用 `useSearchParams` 钩子函数来获取查询参数，并将其作为依赖项传递给 `useEffect`。这样，在每次查询参数变化时，`useEffect` 将会重新执行，从而重新初始化路由状态。

希望这个解决方案能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。

关于meta- learning的图片和视频分类的模型有哪些

关于meta-learning的图片和视频分类模型有很多种。下面是一些常见的模型：

1. MAML (Model-Agnostic Meta-Learning): 这是一种基于梯度下降的元学习算法，用于在少量样本上进行快速适应。它通过在多个任务上迭代更新模型的初始化参数，使得该模型能够在新任务上快速收敛。

2. Reptile: 这也是一种基于梯度下降的元学习算法，类似于MAML。Reptile通过在每个任务上进行多次梯度更新，并将这些更新的平均值应用于模型参数，以实现在新任务上的泛化。

3. Prototypical Networks: 这是一种基于原型的元学习方法，适用于图像分类。它通过计算每个类别的原型向量，并将测试样本分配给最近的原型来进行分类。

4. Matching Networks: 这是一种基于注意力机制的元学习方法，适用于图像分类。Matching Networks使用一个可学习的注意力模型来计算每个支持样本对查询样本的重要性，并通过加权求和来生成查询样本的分类结果。

5. Memory-Augmented Neural Networks: 这是一种基于记忆增强的元学习方法，适用于图像和视频分类。它使用一个外部存储器来保存任务相关的信息，并通过注意力机制来读取和写入存储器。

这些模型都是在元学习领域取得了一定的成果，但并不是 exhaustive list。还有其他一些模型也值得探索和研究。