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co-alignment generalized adaptation alignment

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

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 ......
软件产品 Availability 阶段 General 产品

RoI Align 和 RoI Pooling

RoI Pooling 作用 将候选区域大小统一。 工作原理 假设要将7x5的候选区域，池化为2x2大小。 划分的时候粗劣的取整，7/2得到3和4，5/2得到2和3。 每个区域取最大值填充，每个网格的像素值。 缺点 直接取整太粗糙，会丢失部分信息。 在Faster RCNN中，输入RoI Pooli ......
RoI Pooling Align

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

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

<br /> <font size= 1 ><table class= xdebug-error xe-notice dir= ltr border= 1 cellspacing= 0 cellpadding= 1 > <tr><th align= left bgcolor= #f57900 colspan=5><span style= background-color: #cc0

PHP传给前端的值有大量html代码 错误1：html代码中，发送请求，多加了引号 ......
lt gt background-color xdebug-error cellspacing

[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 ......
quot Chinese_PRC_CI_AS General_CP SQL SQL_Latin

[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 ......
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

《Self-Alignment with Instruction Backtranslation》论文学习

一、Introduction 将大型语言模型（LLMs）对齐以执行指令遵循，通常需要在大量人工注释的指令样本或偏好样本上进行微调，或从更强大的模型中提炼输出。之前的研究都强调了人工注释数据质量的重要性。然而，使用具有这类质量的注释指令数据很难扩展，每种指令结构和风格的指令数据，往往只能用于某一类垂直 ......
Backtranslation Self-Alignment Instruction Alignment 论文

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 ......
DEAL Classification Unsupervised Graph-level Framework

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 ......
PERL Contextualized Pivot-based Pre-trained Adaptation

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 ......
MetaAdapt Misinformation Detection Adaptive Few-Shot

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 ......
WIND Differentially Model-Agnostic Adaptation Instances

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 ......
Domain Mixture-of-Domain-Adapters Pre-trained Decoupling Injecting

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 ......
Distillation Source-free Adaptation Black-box Knowledge

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 ......
semi-supervised distillation adaptation supervised Knowledge

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 ......
Distillation Unsupervised Progressive Adaptation Knowledge

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 ......
domain classification cross-domain multi-source Contrastive

【论文阅读】Self-Alignment with Instruction Backtranslation自对齐与指令反翻译

Self-Alignment with Instruction Backtranslation自对齐与指令反翻译 摘要： 在当今的人工智能时代，语言模型的训练和优化已成为研究的热点。本文介绍了一种创新且可扩展的方法，通过为人编写的文本自动标注相应的指令，构建高质量的指令跟随语言模型。此研究的方法，被 ......
Backtranslation Self-Alignment 指令 Instruction Alignment
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