class-imbalanced unsupervised adversarial adaptation
Python实现软件设计模式7：适配器模式 Adapter Pattern
动机 有两个不存在直接继承或关联关系的类A、B， A希望能利用到B类中某个已存在的、功能完善的方法，而不再去具体实现A的接口源码；适配器模式使接口不兼容的那些类可以一起工作。 主要角色 目标类 Target 抽象接口类 适配者 Adaptee 适配器 Adapter 具体实现接口 客户端 Clien ......
中间件是开箱即用的吗？为什么要开发中间件adapter？
中间件adapter指的是和中间件运行在一起（同一个物理机或同一个容器），使得中间件和商用系统中已有的组件进行对接，最终使得该中间件达到在该系统商用的标准。 ......
Language Models are Unsupervised Multitask Learners
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！ OpenAI blog, 2019 ......
GPT-2 《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》解读
背景 GPT1采用了pre-train + fine-tuning训练方式，也就是说为了适应不同的训练任务，模型还是需要在特定任务的数据集上微调，仍然存在较多人工干预的成本。GPT-2 想彻底解决这个问题，通过 zero-shot，在迁移到其他任务上的时候不需要额外的标注数据，也不需要额外的模型训练 ......
L2CAP（Logical Link Control and Adaptation Protocol）
逻辑链路（Logical Link）：不是真实的物理链路(acl)，上层的多个profile怎么表示连接呢？ 就是通过逻辑链路，CID在逻辑链路的两端，举例： 1. 如本端和远端的SDP，SCID=0X40,DCID=0XB9,SCID=0X40和DCID=0XB9就表示一条逻辑链路； 2. 本端和 ......
适配器 Adapter
一、定义 讲一个类的接口转换成客户期望的另一个接口 使原本接口不兼容的类可以一起工作 二、适用场景 已经存在的类，它的方法和需求不匹配时 方法结果相同或相似 不是软件设计阶段考虑的设计模式，是随着软件维护，由于不同产品，不同厂家造成功能类似而接口不相同情况下的解决方案 三、优缺点 1、优点 能提高类 ......
论文阅读-Self-supervised and Interpretable Data Cleaning with Sequence Generative Adversarial Networks
1. GARF 简介 代码地址：https://github.com/PJinfeng/Garf-master 基于 SeqGAN 提出了一种自监督、数据驱动的数据清洗框架——GARF。 GARF 的数据清洗分为两个步骤： 规则生成 (Rule generation with SeqGAN)：利用 ......
sans sec 565 Red Team Operations and Adversary Emulation - 红队运营和对手仿真 之 565.1 Lab 1.4：奖金！用户名枚举和密码喷射
565.1 Lab 1.4：用户名枚举和密码喷射 目标 用户名枚举以发现其他有效用户 使用已知密码对新发现的账户进行喷洒 本实验室模拟的 TTP T1594 - Search Victim-Owned Websites T1078 - Valid Accounts T1087.003 - Accou ......
sans sec 565 Red Team Operations and Adversary Emulation - 红队运营和对手仿真 之 565.1 Lab 1.3：侦察和密码攻击
sans sec 565 Red Team Operations and Adversary Emulation - 红队运营和对手仿真 之 565.1 Lab 1.3：侦察和密码攻击 目标 通过分析 Draconem.io 网站进行侦察 确定密码攻击的目标对象 通过收集电子邮件地址发现有效的用户名 ......
Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection on Drone Images
Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection on Drone Images * Authors: [[Bowei Du]], [[Yecheng ......
High-Efficiency Lossy Image Coding Through Adaptive Neighborhood Information Aggregation
目录简介创新点内容Entropy Coding Using Multistage Context Model模型结构残差邻域注意力块Residual Neighborhood Attention Block RNAB激活函数 高斯误差线性单元激活函数GELU并行解码 简介 创新点 Integrate ......
dremio dbt adapter 一些简单说明
dbt-dremio 是dremio 官方维护的dbt adapter ，目前还在持续迭代中 官方参考玩法 实际上核心是基于dbt +dremio 进行模型的创建 内部集成玩法 对于我们实际运行是需要对象存储服务的（比如使用minio），对象存储做为实际数据的物理存储，同时会使用apache ice ......
安卓之各种Adapter优劣分析
在 Android 开发中，适配器（Adapter）是一种非常重要的设计模式，它用于将数据与视图组件进行绑定。适配器可以帮助我们在不同的视图组件（如 ListView、GridView、RecyclerView 等）中展示数据，而无需为每个组件编写重复的代码。以下是 Android 中常用的几种适配... ......
sans sec 564 Red Team Operations and Adversary Emulation - 红队运营和对手仿真
564.1 红队演习介绍与规划 混乱的术语定义： 不需要知道这些词语的分别含义，只需要知道你在搞渗透 • Ethical Hacking • Vulnerability Scanning • Vulnerability Assessment（SEC460: Enterprise Threat and ......
Adaptive Graph Contrastive Learning for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 在实际的场景中，用户的行为数据往往是有噪声的，并且表现出偏态分布。所以需要利用自监督学习来改善用户表示。我们提出了一种新的自适应图对比学习(AdaGCL)框架，该框架使用两个自适应对比视图生成器来进行数据增强，以更好地增强CF范式。具体的说，我们使用了两个可训练的视图生成器，一个图 ......
什么是 SAP CRM Middleware Component 里的 PRODUCT_R3_ADAPTER
在SAP CRM系统中，Middleware是一种关键的技术组件，用于在不同的系统之间实现数据交换和集成。Middleware负责确保不同系统之间的数据同步和协作，从而支持企业业务流程的无缝集成。在Middleware的体系结构中，PRODUCT_R3_ADAPTER是一个重要的组件，用于处理与SA ......
SAP CRM 和 ERP 系统之间的主数据同步 - PRODUCT_R3_ADAPTER
SAP CRM 系统中的 Middleware 是一个关键的集成组件，它允许 CRM 系统和其他 SAP 或非 SAP 系统交换和同步数据。Middleware 提供了一种机制，允许在异构系统环境中实现数据和业务过程的一致性。 在这个上下文中，PRODUCT_R3_ADAPTER 是一种特定的 Mi ......
How Can South Asia Adapt Integrated River Basin Management to Its Soil Erosion
Due to the instability of the monsoon, floods and droughts are frequent in South Asia, resulting in severe soil erosion. Every year, South Asia suffer ......
Adaptive Sparse Pairwise Loss for Object Re-Identification
https://blog.csdn.net/amusi1994/article/details/130037400 triplet loss中需要计算每个样本之间的距离，从而计算出loss，作者认为同一类的某些样本可能存在有害的信息，所以不应该将所有样本都用于计算loss。作者提出的SP loss中 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】DREAM: Adaptive Reinforcement Learning based on Attention Mechanism for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：苏州大学计算机科学与技术学院，澳大利亚昆士兰布里斯班大学信息技术与电气工程学院，Griffith大学金海岸信息通信技术学院 摘要： 原因：现在的时序知识图谱推理方法无法生成显式推理路径，缺乏可解释性。 方法迁移：由于强化学习 (RL) 用于传统知识图谱上的多跳 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Adaptive Path-Memory Network for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：IJCAI，时间：2023，学校：1 中国科学院计算机网络信息中心，北京 2中国科学院大学，北京 3 澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室，澳门 4 香港科技大学(广州)，广州 5 佛罗里达大学计算机科学系，奥兰多 摘要： 提出一种新的具有TKG关联特征的体系结构建模方法，即自适应路径-记忆网 ......
study of 'Missing data imputation framework for bridge structural health monitoring based on slim generative adversarial networks'
the Stochastic Gradient Descent (SGD):为了提高鲁棒性，SGAIN框架的优化器采用了随机梯度下降（SGD） 一，SGAIN框架有两个重要目的：鉴别器D的目的是最大化正确预测M矩阵的概率；生成器的目的是最小化D预测M矩阵的概率。此外，利用反向传播算法对发生器和鉴别器 ......
canal-adapter 1.1.7构建镜像
canal-adapter 1.1.7构建镜像 canal-adapter 可以实现mysql表数据同步到ES的适配器，官方没有提供docker镜像，可自行构建镜像简单几步即可实现。 准备安装包 官网地址： https://github.com/alibaba/canal https://githu ......
Please take a look at the provided example service unit files in this directory, and adapt and install them. Sorry!
安装Redis，执行 install_server.s 脚本时，出现如下报错： 解决方案，注释掉 install_server.sh 中的部分代码，注释代码详情如下： 再次执行 install_server.sh 脚本，结果如下： ......
Graph Neural Networks with Adaptive Residual
目录概符号说明AirGNN代码 Liu X., Ding J., Jin W., Xu H., Ma Y., Liu Z. and Tang J. Graph neural networks with adaptive residual. NIPS, 2021. 概 基于 UGNN 框架的一个更加鲁 ......
ELIC: Efficient Learned Image Compression with Unevenly Grouped Space-Channel Contextual Adaptive Coding
abstruct \(\quad\) 受能量压缩表现的启发，提出了不均匀通道情况自适应编码.结合不均匀分组模型和现有上下文模型，获得一种空间通道上下文自适应模型，来提高编码性能，而不影响其运行时间。 \(\quad\)这种模型支持预览解码和渐进解码。 introduction 学习图像压缩中最重要的 ......
【找到 Anchor-based and Anchor-free 性能差距的本质】Adaptive Training Sample Selection (ATSS) 论文精读
原始题目：Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection 中文翻译：通过 自适应训练样本选择 缩小 Anchor-based and Anch ......
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 ......
【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 ......