数据调试

iccv_generalized normalization generalized adaptation

dbt adapter 开发一些资料

dbt 演变以及周边工具是越来月多了，而且有不少db 已经支持dbt 的集成玩法了，官方提供了一些相关开发文档，一些不是很清晰对于我们实际需要开发的，就可以自己摸索，现在new sql 是越来越多了，但是并不是都能更好的支持dbt 内置的一些功能， 连接管理部分 这个部分官方有完整的信息，文档有提供 ......
adapter 资料 dbt

dbt-duckdb dbt duckdb 强大的adapter

dbt-duckdb 是一个dbt 扩展，功能很强大，同时社区也有相关的文章，使用duckdb 替换spark 处理一些数据的pipeline因为duckdb 具有很不错的olap 性能，同时支持不少外部数据集成（比如s3，http，parquet，pg。。。。）dbt-duckdb扩展使用起来很方 ......
duckdb dbt-duckdb dbt adapter

论文解读（Moka‑ADA）《Moka‑ADA: adversarial domain adaptation with model‑oriented knowledge adaptation for cross‑domain sentiment analysis》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Moka‑ADA: adversarial domain adaptation with model‑oriented knowledge adaptation for cross‑domain senti ......
adaptation domain Moka adversarial ADA

论文解读（MCD）《Maximum Classifier Discrepancy for Unsupervised Domain Adaptation》

Note：[ wechat：Y466551 | 付费咨询，非诚勿扰 ] 论文信息 论文标题：Maximum Classifier Discrepancy for Unsupervised Domain Adaptation论文作者：Kuniaki Saito, Kohei Watanabe, Y. ......
Unsupervised Discrepancy Classifier Adaptation Maximum

论文解读（DWL）《Dynamic Weighted Learning for Unsupervised Domain Adaptation》

[ Wechat：Y466551 | 付费咨询，非诚勿扰 ] 论文信息 论文标题：Dynamic Weighted Learning for Unsupervised Domain Adaptation 论文作者：Jihong Ouyang、Zhengjie Zhang、Qingyi Meng论文来 ......
Unsupervised Adaptation Weighted Learning Dynamic

论文解读（APCA）《Adaptive prototype and consistency alignment for semi-supervised domain adaptation》

[ Wechat：Y466551 | 付费咨询，非诚勿扰 ] 论文信息 论文标题：Adaptive prototype and consistency alignment for semi-supervised domain adaptation论文作者：Jihong Ouyang、Zhengjie ......
semi-supervised consistency adaptation supervised prototype

Adaptive Hash Index 是如何建立的

Adaptive Hash Index（以下简称 AHI）估计是 MySQL 的各大特性中，大家都知道名字但最说不清原理的一个特性。本期图解我们为大家解析一下 AHI 是如何构建的。 首先我们思考一下 AHI 是为了解决什么问题： 随着 MySQL 单表数据量增大，（尽管 B+ 树算法极好地控制了树 ......
Adaptive Index Hash

论文解读（）《Cluster Alignment with a Teacher for Unsupervised Domain Adaptation》

Note：[ wechat：Y466551 | 付费咨询，非诚勿扰 ] 论文信息 论文标题：Cluster Alignment with a Teacher for Unsupervised Domain Adaptation论文作者：Zhijie Deng, Yucen Luo, Jun Zhu论 ......
Unsupervised Adaptation Alignment Cluster Teacher

论文翻译：GESPER: A UNIFIED FRAMEWORK FOR GENERAL SPEECH RESTORATION

摘要 本文描述了-腾讯团队提交给ICASSP 2023语音信号改善(SSI)挑战赛的实时通用语音恢复(Gesper)系统。该系统采用两阶段结构，首先进行语音恢复，然后进行语音增强。我们首次提出了一种基于复杂频谱映射的生成对抗网络(CSM-GAN)作为语音恢复模块。针对噪声抑制和去噪，提出了全带宽并行 ......
论文翻译 RESTORATION FRAMEWORK GENERAL UNIFIED

multi-GPU环境下的batch normalization需要特殊实现吗？

3年前曾经写过关于分布式环境下batch normalization是否需要特殊实现的讨论： batch normalization的multi-GPU版本该怎么实现？ 【Tensorflow 分布式PS/Worker模式下异步更新的情况】 当时我给出的观点就是在多卡环境下batch normali ......
normalization multi-GPU 环境 multi batch

论文翻译：PCEN-Per-Channel Energy Normalization: Why and How

摘要： 在自动语音识别和声学事件检测的背景下，一种名为其次，我们描述了PCEN中每个分量的渐近状态:时间积分、增益控制和动态范围压缩。最后，给出了PCEN参数与待抑制噪声、待增强信号的时间特性、时频表示的选择相适应的实用建议。由于它将大量真实世界的声景转换为加性高斯白噪声(AWGN)， PCEN是一 ......
论文翻译 PCEN-Per-Channel Normalization Channel Energy

Root Mean Square Layer Normalization

[TOC] > [Zhang B. and Sennrich R. Root mean square layer normalization. NIPS, 2019.](http://arxiv.org/abs/1910.07467) ## 概 RMSNorm 节省时间. ## RMSNorm - ......
Normalization Square Layer Root Mean

34 IIC（十二）IIC Adapter 源码分析

## 1. device tree * 100ask\_imx6ull-14x14.dts iic adapter注册 ```c pinctrl_i2c1: i2c1grp { fsl,pins = ; }; ... &i2c1 { clock-frequency = ; pinctrl-names ......
IIC 源码 Adapter 34

Domain Adaptation（领域自适应）

Domain Adaptation（领域自适应） 当测试材料和训练材料差异较大时，即使训练时正确率高，在测试中不一定高 例如：数字标识中，训练资料为黑白图片，测试资料为有色照片 在已经用灰白图片做好的模型，测试有色图片正确率低，可以收集有色图片（没有标注） 基本想法： 找一个Network（Feat ......
Adaptation 领域 Domain

Windows Pragmatic General Multicast (PGM)远程代码执行

Windows Pragmatic General Multicast（PGM）是一种用于可靠组播传输的协议，并不涉及远程代码执行。PGM 是一种网络协议，用于在 IP 网络中进行多播传输，并提供可靠的数据传输机制。 远程代码执行（Remote Code Execution, RCE）是指攻击者能够 ......
Pragmatic Multicast Windows General 代码

解释一下为为什么使用 instance normalization可以消除说话人信息，保留说话人内容

在content encoder中使用instance normalization，可以起到去除说话者信息的作用。首先来看一下instance normalization的原理，一般会对输入语音做conv1d得到feature map，有几个conv1d filter就会得到几个feature ma ......
normalization instance 内容 信息

GLoRA：One-for-All: Generalized LoRA for Parameter-Efficient Fine-tuning

# GLoRA：One-for-All: Generalized LoRA for Parameter-Efficient Fine-tuning ## O、Abstract 本文在 LoRA 的基础上，提出一种广义 LoRA （GLoRA，Generalized LoRA）。与 LoRA 相比，G ......
Parameter-Efficient Fine-tuning One-for-All Generalized Efficient

QSettings 蛋疼的General group

General组是QSetting默认的group，如果你的conf/ini文件中使用了该组，请不要指定组名访问key 如果要使用这个组名，请务必在前面加百分号% [General] device=siware_1 [%General] xyz=abcd 读出的结果 ("General/xyz", ......
QSettings General group

LoRA：Low-Rank Adaptation Of Language Model

# LoRA：Low-Rank Adaptation Of Language Model ## O、摘要 本文提出一种新的大模型（本文主要指 transformer）微调方法：低秩自适应。其主要特性为，冻结预训练模型的权重，并将可训练低秩矩阵，分解到模型的每一层，从而大大减少下游任务的训练参数量。与 ......
Adaptation Language Low-Rank Model LoRA

albumentations 的数据增强为什么是 先 Normalize， 再 ToTensorV2，而 pytorch 正好相反

albumentations： T += [A.Normalize(mean=mean, std=std), ToTensorV2()] # Normalize and convert to Tensor torchvision： T.ToTensor(), T.Normalize(IMAGENET ......
albumentations ToTensorV2 Normalize ToTensorV pytorch

【DS】P9062 [Ynoi2002] Adaptive Hsearch&Lsearch（区间最近点对）

[Problem Link](https://www.luogu.com.cn/problem/P9062) 给定平面上 $n$ 个点，$Q$ 次询问编号在 $[l,r]$ 内的点的最近点对。$n,Q\le 2.5\times 10^5$。 技巧：平面网格化 乱搞都是错的。看见欧几里德距离，想到平面 ......
区间 Adaptive Hsearch Lsearch P9062

R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=24492 最近我们被客户要求撰写关于风险价值的研究报告，包括一些图形和统计输出。 此分析的目的是构建一个过程，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 介绍 ......
数据 Delta-normal 风险 语言 价值

pip3 Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable

**Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable** ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/597729/202307/597729-20230 ......
site-packages installation Defaulting writeable packages

pytorch使用（一）torchvision.ToTensor、torchvision.Normalize（转张量，归一化）

``` import numpy as np import torch import torchvision.transforms from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torchvision.transforms import ......
torchvision 张量 Normalize ToTensor pytorch

Spectrum Random Masking for Generalization in Image-based Reinforcement 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！ ......
Generalization Reinforcement Image-based Spectrum Learning

微调7B模型只用单GPU！通用多模态工具LLaMA-Adapter拆掉门槛，效果惊人

前言 开源万能模型微调工具LLaMA-Adapter发布，支持多模态输入输出。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈 ......
模态 LLaMA-Adapter 门槛 模型 效果

Google Test Adapter安装

## 背景 我有一个vs2015 的gtest 工程，编译完成后，需要gtest adapter帮我把测试列表显示出来，但是通过vs自带的工具或者网页下载安装遇到2个问题： 1、下载速度超级慢，慢到我能到火星再回来； 2、网页下载安装后，打开vs显示没有安装，依然不可用。https://market ......
Adapter Google Test

Normalizer_demo

参考：(15条消息) Java之Normalizer(归一化)_java normalizer_oscar999的博客-CSDN博客 (15条消息) 关于Normalizer.normalize()方法的用途_逆光下的轮廓的博客-CSDN博客 全角字符和半角字符的区别 - 知乎 (zhihu.com ......
Normalizer_demo Normalizer demo

设计模式--适配器模式 Adapter

设计模式 适配器模式 Adapter 定义一个规则 >和尚 吃斋 念经 打坐 撞钟 习武 缺省适配器模式 鲁智深 鲁达 形态丑陋 面貌凶顽 此人上应天星 心地刚直 虽时下凶顽 命中驳杂 久后却得清净 证果非凡 汝等皆不及他 就是在一个接口跟正常子类中间差了一个抽象类，把一些不太重要的类挑选出去，把它 ......
模式 设计模式 适配器 Adapter

31 IIC（九）iic adapter

[代码](https://gitee.com/super_glob/linux-driver-code/tree/master/2023.06.23_i2c_adapter) ## 1 iic adapter驱动架构 i2c adapter设备是挂载于platform bus 整体重点架构如下 * ......
adapter IIC iic 31
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