R2-Trans:减少冗余的细粒度视觉分类法细粒度视觉分类旨在区分相似的子类别，其主要挑战是大类内多样性和微妙的类间差异。现有的FGVC方法通常选择由训练有素的模型发现的判别区域，这很容易忽略其他潜在的判别信息，另一方面，ViT中的图像斑块序列之间的大量相互作用使得产生的类令牌包含大量的冗余信息，这也可能影响FGVC的性能。

具体来说，我们的模型计算了一批高权重区域的比例，自适应地调整了掩蔽阈值，实现了对输入空间中背景信息的适度提取。此外，我们还使用了信息瓶颈(InformationBottleneck(IB))方法来指导我们的网络在特征空间中学习最充分的表示。在三个广泛使用的基准数据集上的实验结果证明，我们的方法可以达到比其他最先进的方法和基准模型更出色的性能。

独立磁盘冗余阵列（RedundantArrayofIndependentDisks，RAID；在台湾一般俗称：磁碟阵列）的基本思想就是把多个相对便宜的小磁盘组合起来，成为一个磁盘组，使性能达到甚至超过一个价格昂贵、容量巨大的磁盘。根据选择的版本不同，RAID比单盘有以下一个或多个方面的益处：增强数据整合度，增强容错功能，增加吞吐量或容量。

分为RAID1，RAID10，RAID3，RAID30，RAID5，RAID50。围绕RAID的基本想法就是把多个便宜的小磁盘组合到一起，成为一个磁盘组式的逻辑硬盘，因此，操作系统仅把它们看作一个单一的逻辑存储单元或磁盘。通过这种手段使逻辑硬盘的性能达到或超过一个容量巨大、价格昂贵的磁盘。RAID常被用在服务器计算机上，并且常使用完全相同的硬盘作为组合。

任何一个散列函数都可以用于冗余检校验。最简单的冗余校验，叫作校验和，它包括校验位、校验码以及纵向冗余校验（LRC，LongitudinalRedundancyCheck）。其它类型的冗余校验包括循环冗余校验（CRC，CyclicRedundancyCheck）、水平冗余校验、竖直冗余校验以及CryptographicMessageDigest。

，规模不大，一般有30人左右的小规模网络环境。在具体应用中通常以单功能应用为主。这类企业往往仅单一地使用下面的应用，包括财务系统、办公自动化系统、CAD、库存管理系统或人事等管理系统等，或者同时使用其中的两三种应用。这类企业用户的数量占我国企业总数的60%左右。造成这种情况的原因是小企业技术力量相对比较薄弱，资金也不够充分。

其中服务器的选择特别突出。例如，笔者曾看到某企业有由一个6台计算机组成的小局域网，其中服务器是一台装有两路PentiumⅢXeon(内置1MB缓存)并带有热插拔硬盘的部门级服务器，用作域控制器和文件共享，再过了一段时间后，用户对这台服务器颇有微词:体积很大，噪音不小，每天的开机时间特别漫长，更糟糕的是速度并不快。总之，花钱不少，效果却非常不理想。