iccv_generalized normalization generalized adaptation

结构型设计模式-适配器 Adapter

# 结构型设计模式-适配器 Adapter date: April 13, 2021 slug: design-pattern-adapter status: Published tags: 设计模式 type: Page ### 简介 适配器模式是一种结构型设计模式, 它能使接口不兼容的对象能够相 ......

论文精读:带有源标签自适应的半监督域适应(Semi-Supervised Domain Adaptation with Source Label Adaptation)

# Semi-Supervised Domain Adaptation with Source Label Adaptation 具有源标签适应的半监督域适应 >[原文链接](https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Yu_Semi- ......

[SQL Server]无法解决 equal to 运算中 "SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS" 和 "Chinese_PRC_CI_AS" 之间的排序规则冲突。

错误信息: [SQL Server]无法解决 equal to 运算中 "SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS" 和 "Chinese_PRC_CI_AS" 之间的排序规则冲突。 场景: 一个简单的SQL语句,因为团队合作建表时排序方式不同,两个字段无法比较 select mca ......

[ABC318D] General Weighted Max Matching 题解

# [ABC318D] General Weighted Max Matching 题解 ## 题意 给定无向有权完全图,求最大权匹配。 ## 思路分析 注意到 $n \le 16$,我考虑状压 DP。 设当前点集 $S$ 中最大权匹配的答案是 $f_S$,我们考虑 $S$ 中“最后”一个点 $p$ ......
题解 Weighted Matching General 318D

[ABC318D] General Weighted Max Matching 题解

因为 $n$ 很小,所以考虑状压 dp。 令 $sta$ 为一个二进制整数,表示当前第 $i$ 个点有没有被匹配。 那么显然对于每一个 $sta$ 第 $i,j$ 两点未被匹配的都可以用边 $(i,j)$ 来转移到 $sta|(1 #include typedef long long ll; con ......
题解 Weighted Matching General 318D

论文解读(WDGRL)《Wasserstein Distance Guided Representation Learning for Domain Adaptation》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:Wasserstein Distance Guided Representation Learning for Domain Adaptation论文作者:Jian Shen、Yanru Qu、Weinan ......

collections defaultdict 和 normal dict的区别

相关阅读:https://stackoverflow.com/questions/5900578/collections-defaultdict-difference-with-normal-dict 例子摘抄自stackoverflow的提问和回答哈 from collections import ......
collections defaultdict normal dict

Adapter 适配器模式简介与 C# 示例【结构型1】【设计模式来了_6】

〇、简介 1、什么是适配器模式? 一句话解释: 两个无关联的类,通过实现同一接口或继承对方得到新的适配器类,新的适配器类中通过实现原本类的操作,可达到进行相同的操作的目的。 适配器模式(Apapter Pattern)是一种结构型设计模式,用于将一个类的实现转换成客户端所期望的另一个类,这个类中的操 ......

【五期邹昱夫】CCF-A(SP'23)3DFed: Adaptive and Extensible Framework for Covert Backdoor Attack in Federated Learning

> "Li, Haoyang, et al. "3DFed: Adaptive and Extensible Framework for Covert Backdoor Attack in Federated Learning." 2023 IEEE Symposium on Security an ......

日志开源组件(六)Adaptive Sampling 自适应采样

# 业务背景 有时候日志的信息比较多,怎么样才可以让系统做到自适应采样呢? ## 拓展阅读 [日志开源组件(一)java 注解结合 spring aop 实现自动输出日志](https://houbb.github.io/2023/08/06/auto-log-01-overview) [日志开源组 ......
组件 Adaptive Sampling 日志

论文解读(DEAL)《DEAL: An Unsupervised Domain Adaptive Framework for Graph-level Classification》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:DEAL: An Unsupervised Domain Adaptive Framework for Graph-level Classification论文作者:Nan Yin、Li Shen、Baop ......

论文解读(PERL)《PERL: Pivot-based Domain Adaptation for Pre-trained Deep Contextualized Embedding Models》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:PERL: Pivot-based Domain Adaptation for Pre-trained Deep Contextualized Embedding Models论文作者:Eyal Ben-D ......

报错ValueError: Can't find 'adapter_config.json'

# 前言 在做组内2030项目时,我具体做的一个工作是对大模型进行LoRA微调,在整个过程中有许多坑,其中有些值得记录的问题,于是便产生了这篇博客。 # 问题 我在得到微调好的模型后,需要对模型进行性能测评。在加载模型时,遇到如下报错 ``` ValueError: Can't find 'adap ......
adapter_config ValueError 39 adapter config

论文解读(MetaAdapt)《MetaAdapt: Domain Adaptive Few-Shot Misinformation Detection via Meta Learning》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:MetaAdapt: Domain Adaptive Few-Shot Misinformation Detection via Meta Learning论文作者:Zhenrui Yue、Huimin Z ......

论文解读(WIND)《WIND: Weighting Instances Differentially for Model-Agnostic Domain Adaptation》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:WIND: Weighting Instances Differentially for Model-Agnostic Domain Adaptation论文作者:论文来源:2021 ACL论文地址:dow ......

Mixture-of-Domain-Adapters: Decoupling and Injecting Domain Knowledge to Pre-trained Language Mod...

### 1. Abstract 经过预训练的语言模型(PLM)表现出在通用领域理解文本的出色能力,同时在特定领域中表现不佳。**尽管在大型领域特定语料库上继续预训练是有效的,但调整领域上的所有参数是昂贵的**。在本文中,我们研究了是否可以通过只调整几个参数来有效地调整PLM。具体来说,我们将Tran ......

论文解读(BSFDA)《Black-box Source-free Domain Adaptation via Two-stage Knowledge Distillation》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:Black-box Source-free Domain Adaptation via Two-stage Knowledge Distillation论文作者:Shuai Wang, Daoan Zhan ......

论文解读(KDSSDA)《Knowledge distillation for semi-supervised domain adaptation》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:Knowledge distillation for semi-supervised domain adaptation论文作者:Mauricio Orbes-Arteaga, Jorge Cardoso论 ......

论文解读(KD-UDA)《Joint Progressive Knowledge Distillation and Unsupervised Domain Adaptation》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:Joint Progressive Knowledge Distillation and Unsupervised Domain Adaptation论文作者:Yanping Fu, Yun Liu论文来源 ......

论文解读(CTDA)《Contrastive transformer based domain adaptation for multi-source cross-domain sentiment classification》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:Contrastive transformer based domain adaptation for multi-source cross-domain sentiment classification论 ......

论文解读(UDALM)《UDALM: Unsupervised Domain Adaptation through Language Modeling 》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:UDALM: Unsupervised Domain Adaptation through Language Modeling 论文作者:Constantinos Karouzos, Georgios Pa ......

论文解读(ECACL)《ECACL: A Holistic Framework for Semi-Supervised Domain Adaptation》

Note:[ wechat:Y466551 | 付费咨询,非诚勿扰 ] 论文信息 论文标题:ECACL: A Holistic Framework for Semi-Supervised Domain Adaptation论文作者:Kai Li, Chang Liu, Handong Zhao, Y ......

Neo4j Neo.TransientError.General.MemoryPoolOutOfMemoryError

The allocation of an extra 4.0 MiB would use more than the limit 2.0 GiB. Currently using 2.0 GiB. dbms.memory.transaction.total.max threshold reached ......

安装canal_adapter

环境:OS:Centos 7canal.adapter:1.1.5mysql:5.7.29 1.解压解压安装包[root@elasticsearch-010007081120 canal]# mkdir -p /home/middle/canal_adapter/[root@elasticsearc ......
canal_adapter adapter canal

论文解读(MCADA)《Multicomponent Adversarial Domain Adaptation: A General Framework》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:Multicomponent Adversarial Domain Adaptation: A General Framework论文作者:Chang’an Yi, Haotian Chen, Yonghu ......

SAM适配下游任务的探究:SAM Adapter

本文分享自华为云社区《SAM适配下游任务的探究:SAM Adapter》,作者:Hint。 近期大模型的涌现给AI研究带来显著的发展,META的工作Segment Anything(SAM),就是其中一个为图像分割任务设计的基础大模型。SAM是一种交互型的图像分割大模型,通过提供的prompt如点、 ......
SAM 任务 Adapter

论文解读(TAT)《 Transferable Adversarial Training: A General Approach to Adapting Deep Classifiers》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:Transferable Adversarial Training: A General Approach to Adapting Deep Classifiers论文作者:Hong Liu, Mingsh ......

Striving for Simplicity and Performance in Off-Policy DRL: Output Normalization and Non-Uniform Sampling

![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1428973/202308/1428973-20230812075327194-1111056360.png) **发表时间:**2020(ICML 2020) **文章要点:**这篇文章基于SAC做简单并且有效的改进来提升 ......

语音合成技术3:HierVST: Hierarchical Adaptive Zero-shot Voice Style Transfer

HierVST: 分层自适应零样本语音风格转换 摘要: 尽管语音风格转换(VST)领域取得了快速进展,但最近的零样本VST系统仍然缺乏将新的说话者的语音风格进行转换的能力。在本文中,我们提出了HierVST,这是一个分层自适应的端到端零样本VST模型。在没有任何文本转录的情况下,我们仅利用语音数据集 ......

论文解读(AAD)《Knowledge distillation for BERT unsupervised domain adaptation》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:Knowledge distillation for BERT unsupervised domain adaptation论文作者:Minho Ryu、Geonseok Lee、Kichun Lee论文来 ......