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clda semi-supervised contrastive adaptation

[论文速览] SimCSE@ Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings

Pre title: SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings accepted: EMNLP 2021 paper: https://arxiv.org/abs/2104.08821 code: https://githu ......
Contrastive Embeddings Learning Sentence SimCSE

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 ......
ICCV_Generalized Normalization Generalized Adaptation Lightness

【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 ......
NIR-VIS Domain 人脸 Pseudo-Labeling Cross-Domain

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 ......
适配器 Adapter

Graph Laplacian for Semi-Supervised Learning

目录概符号说明Graph-Laplacian for SSL Streicher O. and Gilboa G. Graph laplacian for semi-supervised learning. arXiv preprint arXiv:2301.04956, 2023. 概 标题取得有 ......
Semi-Supervised Supervised Laplacian Learning Graph

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 ......
CONNECTION_ID CONNECTION connection establish 状态

G7、Semi-Supervised GAN 理论与实战

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客 🍖 原作者：K同学啊 🚀 文章来源：K同学的学习圈子 问题由来¶ 如果我们生成的图像是带有标签的，例如数字0-9，那为什么要鉴别器判断输入图像为真假，而不直接判断图像是0-9中的哪一个数字呢，这样的鉴别效果不是更好吗 一、SGAN理论基础 ......
Semi-Supervised Supervised 实战 理论 Semi

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 ......
typescript Adapter pattern

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。 ......
T2I-Adapter Adapter SDXL 2I T2

【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 ......
Divergence-based Aggregation Divergence Federated Adaptive

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 ......
prometheus-adapter prometheus adapter k8s k8

论文解读（CR-Match）《Revisiting Consistency Regularization for Semi-Supervised Learning》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Revisiting Consistency Regularization for Semi-Supervised Learning论文作者：Yue Fan、Anna Kukleva、Bernt Schie ......
Semi-Supervised Regularization Consistency Revisiting Supervised

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 ......
Adapter EEPROM I2C I2 2C

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 ......
I2c_Adapter 框架 Adapter I2 2c

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 ......
原理 adapter k8s HPA k8

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 ......
bayes-adaptive meta-learning adaptive learning Varibad

论文解读（FixMatch）《FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence论文作者：论文来源：2020 aRxiv论文地址： ......
FixMatch Semi-Supervised Consistency Simplifying Confidence

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 ......
Algorithms stochastic synthesis Adaptive Optimal

Graph Construction and b-Matching for Semi-Supervised Learning

目录概符号说明图的构建Graph Sparsification\(\epsilon\)-neighborhood graph\(k\)NN graph\(b\)-MatchingGraph Edge Re-Weighting Jebara T., Wang J. and Chang S. Graph ......
Semi-Supervised Construction Supervised b-Matching Matching

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 ......
Self-Training Adaptation Training Domain 论文

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 ......
适配器 adapter 模式

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 ......
Meta-Tsallis-Entropy Classification Self-Training Minimization 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 ......
结构型 设计模式 适配器 Adapter 结构

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- ......
Adaptation Semi-Supervised Supervised 标签 Domain

[论文阅读] Learning Semi-supervised Gaussian Mixture Model

# Learning Semi-supervised Gaussian Mixture Models for Generalized Category Discovery ## Abstract 在本文中，我们解决了广义类别发现(generalized category discovery, GCD ......
Semi-supervised supervised Learning Gaussian Mixture

[论文阅读] Prototypical contrastive learning of unsupervis

# Prototypical contrastive learning of unsupervised representations ## abstract 这篇论文介绍了原型对比学习（PCL），一种将对比学习与聚类相结合的无监督表示学习方法。PCL不仅为实例区分任务学习低层特征，更重要的是==* ......
Prototypical contrastive unsupervis learning 论文

[论文阅读] Momentum contrast for unsupervised visual representation learning

# Momentum contrast for unsupervised visual representation learning ## Introduction 我们提出了动量对比（MoCo）作为一种构建具有对比损失的无监督学习的大型一致字典的方法（图1）。 我们将字典维护为数据样本队列：当前 ......
representation unsupervised Momentum contrast learning

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 ......
Representation Wasserstein Adaptation Distance Learning

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 ......
结构型 模式 设计模式 适配器 示例

【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 ......
Extensible Framework Federated Adaptive Backdoor
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