iccv_generalized normalization generalized adaptation
[论文阅读] PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization
PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization abstract 领域泛化是指从不同源领域的集合中训练模型，该模型可以直接泛化到未见过的目标领域的问题。一种有前途的解决方案是对比学习，它试图通过利用不同领域之间的样本对之 ......
[论文阅读] Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domain Generalization
Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domain Generalization 代码地址：https://github.com/jindongwang/transferlearning/tree/master/code/DeepDG I. Intr ......
课程二第三周：Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks
Hyperparameter tuning Tuning process 到目前为止，接触到的超参数有： 学习效率learning-rate：\(\alpha\) Momentum算法的参数：\(\beta\) 加权平均的参数 Adam算法的参数：\(\beta_1、\beta_2、\epsilon ......
论文阅读 Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection
原始题目：Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection 中文翻译：Generalized Focal Loss：学习用于密集目标检测的 Qual ......
【转载】How to solve the problem that getting timestamp from Mysql database is 8 hours earlier than the normal time
This article introduces the relevant knowledge of "how to solve the problem of obtaining timestamp from Mysql database 8 hours earlier than the normal ......
2023ICCV_Generalized Lightness Adaptation with Channel Selective Normalization
一. Motivatetion 跨域效果不好：在已知亮度的数据集上表现良好，在未知亮度的数据集上表现不好，泛化性能较差。 挑战：如何识别和亮度相关的通道并进行选择，并且获得泛化能力 归一化：从给定特征中提取不变的良好的良好特性，特别对于亮度分量 [ 归一化和亮度相关的特性： 1. 亮度一致性： 实例 ......
: Only one usage of each socket address (protocol/network address/port) is normally permitted.
2023/10/16 19:07:45 tick2023/10/16 19:07:46 dial tcp 7.11.12.26:3309: connectex: Only one usage of each socket address (protocol/network address/port) ......
[论文阅读] Exact Feature Distribution Matching for Arbitrary Style Transfer and Domain Generalization
Exact Feature Distribution Matching for Arbitrary Style Transfer and Domain Generalization 论文源码：https://github.com/YBZh/EFDM 1. Introduction 传统的特征分布匹配 ......
【PRC】鲁棒跨域伪标记和对比学习的无监督域自适应NIR-VIS人脸识别 Robust Cross-Domain Pseudo-Labeling and Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation NIR-VIS Face Recognition
【该文章为杨学长的文章，膜拜】 探索跨领域数据中的内在关系并学习领域不变表示 由于需要在低光照条件下实现24h的人脸识别，近红外加可见光的(NIR-VIS)人脸识别受到了更多的关注。但是数据标注是一个难点。该文章提出了Robust crossdomain Pseudo-labeling and Co ......
Adapter（适配器）
目的:将不兼容的接口转换为客户期待的接口。使得原本不兼容的接口可以一起工作 注： Adapter（适配器）就是目标期待的接口。 实质上就多态的运用 客户期待类 XXX = new 适配器 适配器是通过继承，内部进行方法重写改装，添加不兼容的接口功能。 代码如下 ......
批标准化 (Batch Normalization)
2015年深度学习领域非常棒的一篇文献：《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》，这个算法目前已经被大量的应用，最新的文献算法很多都会引用这个算法，进行 ......
状态: 失败 -测试失败: IO 错误: The Network Adapter could not establish the connection (CONNECTION_ID=BMRc/8PgR2+0i4PK2tnHQA==)
1.问题 问题如标题所示，在使用Oracle SQL Developer连接时发现错误： 状态: 失败 -测试失败: IO 错误: The Network Adapter could not establish the connection (CONNECTION_ID=BMRc/8PgR2+0i4 ......
C# Dx截图初始化报错“SharpDX.SharpDXException: HRESULT: [0x80070057], Module: [General], ApiCode: [E_INVALIDARG/Invalid Arguments], Message: 参数错误。
最近发现Dx截图创建输出设备时output.QueryInterface<Output1>().DuplicateOutput 报错：“SharpDX.SharpDXException: HRESULT: [0x80070057], Module: [General], ApiCode: [E_IN ......
typescript: Adapter pattern
/** * Adapter pattern 适配器是一种结构型设计模式， 它能使不兼容的对象能够相互合作。 * file: Adapterts.ts * * */ /** * The Target defines the domain-specific interface used by the c ......
UE5 blend normal map的四种方式
前言 很多情况下玩家靠近物体想看看物体的细节纹理，如果仅仅使用base normal maps不会给予玩家好的观感，此时就需要用到detail normal maps。也就是说，当玩家靠近物体的，物体的法线将更偏向于detail normal maps，更准确地说是detail normal map ......
UE5 substrate flake normal map 亚克力
前言 本篇将运用UE5的substrate系统制作一个亚克力圆盘 效果如下 Flake Normal Map 上图中圆盘内的彩色小点是通过噪声函数flake(个人翻译为薄片) normal map生成的，该函数基于[Cellular Noise]https://www.cnblogs.com/che ......
在 SDXL 上用 T2I-Adapter 实现高效可控的文生图
T2I-Adapter 是一种高效的即插即用模型，其能对冻结的预训练大型文生图模型提供额外引导。T2I-Adapter 将 T2I 模型中的内部知识与外部控制信号结合起来。我们可以根据不同的情况训练各种适配器，实现丰富的控制和编辑效果。 同期的 ControlNet 也有类似的功能且已有广泛的应用。 ......
【流行前沿】DRAG Divergence-based Adaptive Aggregation in Federated learning on Non-IID Data
今天再分享一篇9月的联邦学习领域处理异构数据分布的文章。看挂名是复旦的王昕，总的来说只能算是踏实的工作，但是新意上确实不太够。 文章的主要处理对象是解决异构数据在联邦训练中的client-drift问题，当然与很多相似论文一样，也将这个方法迁移到了拜占庭攻击的防范上。不过这个robustness仅通 ......
k8s 监控（三）prometheus-adapter
原文链接： https://juejin.cn/post/6844903967218991117 kubernetes apiserver 提供了两种 api 用于监控指标相关的操作： resource metrics API：被设计用来给 k8s 核心组件提供监控指标，例如 kubectl top ......
YOLOV5源码解读-general.py、detect.py
YOLOV5.4，可能与之前版本不一样，但大同小异 general.py 1 # YOLOv5 general utils 2 3 import glob 4 import logging 5 import math 6 import os 7 import platform 8 import ra ......
完善虚拟的I2C\_Adapter驱动并模拟EEPROM-12
使用GPIO模拟I2C的驱动程序分析 参考资料： i2c_spec.pdf Linux文档 Linux-5.4\Documentation\devicetree\bindings\i2c\i2c-gpio.yaml Linux-4.9.88\Documentation\devicetree\bind ......
I2c_Adapter驱动框架讲解与编写-11
参考资料： Linux内核文档: Linux-4.9.88\Documentation\devicetree\bindings\i2c\i2c-gpio.txt Linux-5.4\Documentation\devicetree\bindings\i2c\i2c-gpio.yaml Linux内核 ......
k8s 自动扩缩容HPA原理及adapter配置详解
大家好，我是蓝胖子，都知道，k8s拥有自动扩缩容机制HPA，我们能够通过配置针对不同的扩缩容场景进行自动扩缩容，往往初学者在面对其中繁多配置的时候会学了又忘记，今天我将会以一种不同的视角，结合api server 请求 来探索这部分的配置，看完本篇，应该会对扩缩容这部分配置会有更深的理解。 自动扩缩 ......
R语言风险价值：ARIMA，GARCH模型，Delta-normal法滚动估计，预测VaR（Value at Risk）和回测分析花旗公司股票|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24492 原文出处：拓端数据部落公众号 介绍 此分析的目的是帮助客户构建一个过程，以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。风险价值被广泛用于衡量金融机构的市场风险。我们的时间序列数据包括 1258 天的股票收益。为了解释每日收益率方差的一小部分 ......
Varibad：A very good method for bayes-adaptive deep rl via meta-learning
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Published as a conference paper at ICLR 2020 ABSTRACT 1 INTRODUCTION 2 BACKGROUND 2.1 TRAINING SETUP 2.2 BAYESIAN REINF ......
什么是软件产品的 General Availability 阶段
General Availability（GA）是软件产品开发和发布过程中的一个重要阶段，表示该产品已经经过了一系列测试和开发阶段，已经准备好供广大用户购买、部署和使用。在这个阶段，软件通常被认为是相对稳定和可靠的，已经具备了足够的功能，可以满足用户的需求。本文将详细介绍General Availa ......
Proj. CRR Paper Reading: Optimal Speedup of Las Vegas Algorithms, Adaptive restart for stochastic synthesis
Title Adaptive restart for stochastic synthesis PLDI 2021 Task Distribute the power between multiple runs in stochastic program synthesis to accelerat ......
论文解读（CST）《Cycle Self-Training for Domain Adaptation》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Cycle Self-Training for Domain Adaptation论文作者：Hong Liu, Jianmin Wang, Mingsheng Long论文来源：2021 论文地址：down ......
适配器模式(adapter)
# 适配器模式 ## 1 作用 名字很形象的说出了模式的作用：当有一个需求需要Target的接口，然后有一个现成的Adaptee接口，为了让Adaptee接口匹配上Target接口，就需要使用Adapter，在Adapter中将Adaptee适配Target。 Adapter和Bridge模式都使用 ......
论文解读（MTEM）《Meta-Tsallis-Entropy Minimization: A New Self-Training Approach for Domain Adaptation on Text Classification》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Meta-Tsallis-Entropy Minimization: A New Self-Training Approach for Domain Adaptation on Text Classific ......