domain classification cross-domain multi-source
02-UPF-Power Domain
How do we use power domain 使用UPF至少有一个power domain power domain可以进行嵌套 Defining Power Domain Example Partitioning Guidelines Scope 没有写scope就是当前design Sc ......
Supervised Machine Learning : Regression and Classification
The course is available at : Supervised Machine Learning: Regression and Classification - Week 1: Introduction to Machine Learning - Week 1 | Coursera ......
Thoughts and ideas about how to apply LLMs in specific domains like clinic/law/finance
Applying LLMs in Specific Domains As a university student who has just completed fine-tuning TinyLLaMA-1b with clinical instruction data using the QLo ......
《Progressive Learning of Category-Consistent Multi-Granularity Features for Fine-Grained Visual Classification》阅读笔记
论文标题 《Progressive Learning of Category-Consistent Multi-Granularity Features for Fine-Grained Visual Classification》 细粒度视觉分类中类别一致多粒度特征的渐进学习 作者 Ruoyi D ......
does not have a SELinux domain defined. android 开机启动
[ 46.089306] init: Service mysvc2 does not have a SELinux domain defined. service mysvc1 /system/vendor/bin/app1 class main user root group root syste ......
Fine-grained Visual Classification with High-temperature Refinement and Background Suppression
摘要 细粒度视觉分类是一项具有挑战性的任务，因为类别之间的相似性很高，单个类别中数据之间的差异不同。为了应对这些挑战，以前的策略侧重于定位类别之间的细微差异并理解其中的判别特征。然而，背景还提供了重要信息，可以告诉模型哪些特征对于分类是不必要的甚至有害，并且过于依赖细微特征的模型可能会忽略全局特征和 ......
本地套接字domain的使用
socket API原本是为网络通讯设计的，但后来在socket的框架上发展出一种IPC机制，就是UNIX Domain Socket。虽然网络socket也可用于同一台主机的进程间通讯（通过loopback地址127.0.0.1），但是UNIX Domain Socket用于IPC更有效率：不需要 ......
Java 中的 domain 、 persistent 、Data Access 用法示例
很多开发者 不遵从开发规范 甚至搞不清楚 各种对象之间关系 先说分层 领域层 domain DO 持久层 persistent PO 数据访问 data Access ADO 业务层 business BO 转换层 transfer TO 视图层 view VO 从数据库获取数据 domain 对应 ......
CA-TCC: 半监督时间序列分类的自监督对比表征学习《Self-supervised Contrastive Representation Learning for Semi-supervised Time-Series Classification》(时间序列、时序表征、时间和上下文对比、对比学习、自监督学习、半监督学习、TS-TCC的扩展版)
现在是2023年11月27日，10:48，今天把这篇论文看了。 论文：Self-supervised Contrastive Representation Learning for Semi-supervised Time-Series Classification GitHub：https://g ......
Video教程的Domain设计
Domain设计 下面将介绍Video的表设计，和模型定义。 表设计 Videos设计 /// <summary> /// 视频聚合 /// </summary> public class Video : FullAggregateRoot<long, long> { /// <summary> / ......
Multivariate time series classification pytorch lstm
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 生成示例数据 np.ran ......
Kaggle:Otto Group Classification
Kaggle:Otto Group Classification 数据处理 导入相应的包之后，从csv文件中读取数据，指定id列为index列。本身id列也不携带预测信息。同时将训练数据和测试数据拼接在一起。 train_data = pd.read_csv("dataset/train.csv", ......
论文阅读笔记：Revisiting Prototypical Network for Cross Domain Few-Shot Learning
标题：重新审视用于跨领域少样本学习的原型网络 研究背景： 问题背景：原型网络是一种流行的小样本学习方法， 其网络简单而直观，对于小样本学习问题有着较好的表现，尤其是在图像分类等领域。 存在问题：然而，当推广到跨领域的少样本分类任务时，其性能出现了大幅度下降，这严重限制了原型网络的实用性。 研究动机： ......
浅谈DDD(Domain-Driven Design)领域驱动设计思想
当提到领域驱动设计（Domain-Driven Design，DDD）时，我们指的是一种软件开发方法，它强调通过深入理解业务领域来指导软件的设计和开发。DDD的核心思想是将业务领域的知识融入到软件模型中，以便更好地满足业务需求。 以下是DDD的一些关键概念和思想： 1. 领域模型： 核心思想： 领域 ......
《A Survey on Deep Learning-based Fine-grained Object Classification and Semantic Segmentation》阅读笔记
论文标题 《A Survey on Deep Learning-based Fine-grained Object Classification and Semantic Segmentation》 基于深度学习的细粒度对象分类和语义分割的综述 为什么是 “Object” 而不是 “image” 作 ......
CART（Classification and Regression Trees）
CART（Classification and Regression Trees）是一种常用的决策树算法，既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。CART算法由Breiman等人于1984年提出，是一种基于递归二分划分的贪婪算法。以下是对CART算法的详细解释： 1. 决策树的构建过程： CART算 ......
Domain Drive Design
Domain-driven (DDD) is a business-oriented modeling method or architecture method. Traditional data drivers are generally MVC architecture, which is a ......
2023CVPR_Efficient Frequency Domain-based Transformers for High-Quality Image Deblurring
一. Motivation 1. Transformer在解决全局表现很好，但是复杂度很高，主要体现在QK的乘积: (We note that the scaled dot-product attention computation is actually to estimate the corre ......
[论文阅读] PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization
PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization abstract 领域泛化是指从不同源领域的集合中训练模型，该模型可以直接泛化到未见过的目标领域的问题。一种有前途的解决方案是对比学习，它试图通过利用不同领域之间的样本对之 ......
Open Domain Question Answering Using Early Fusion of Knowledge Bases and Text
目录概主要内容代码 Sun H., Dhingra B., Zaheer M., Mazaitis K., Salakhutdinov R. and Cohen W. W. Open domain question answering using early fusion of knowledge ......
论文：Ultra Fast Deep Lane Detection with Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification-基于anchor方法
论文名： Ultra Fast Deep Lane Detection with Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification 混合Anchor驱动顺序分类的超快深车道检测 研究问题： 研究方法: 主要结论： 模型: 问题： 行文结构梳理： Abstrct: ......
[论文阅读] Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domain Generalization
Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domain Generalization 代码地址：https://github.com/jindongwang/transferlearning/tree/master/code/DeepDG I. Intr ......
神经网络基础篇：详解二分类(Binary Classification)
二分类 注：当实现一个神经网络的时候，通常不直接使用for循环来遍历整个训练集（编程tips） 举例逻辑回归 逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法。首先从一个问题开始说起，这里有一个二分类问题的例子，假如有一张图片作为输入，比如这只猫，如果识别这张图片为猫，则 ......
Internet-augmented language models through few-shot prompting for open-domain question answering阅读笔记
Internet-augmented language models through few-shot prompting for open-domain question answering 其实我没怎么正经读过论文，尤其是带实验的，我目前认真读过的（大部头）也就是一些LLM的综述。记录这个文档主 ......
[论文阅读] Exact Feature Distribution Matching for Arbitrary Style Transfer and Domain Generalization
Exact Feature Distribution Matching for Arbitrary Style Transfer and Domain Generalization 论文源码：https://github.com/YBZh/EFDM 1. Introduction 传统的特征分布匹配 ......
【Kaggle】Spam/Ham Email Classification
基本思想 需求是对垃圾邮件进行分类。 思路1：使用LSTM、GRU等自带的时序模型进行分类。 思路2：使用spacy这个NLP库，里面的textcat可直接用来文本分类 实际上，思路2比思路1更优。由于是入门题，就只使用思路1了。 思路2代码参考：https://blog.csdn.net/qq_2 ......
【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 ......
java框架中的controller层、dao层、domain层、service层、view层【转】
1.Controller层:接口层，用户访问请求时对接。 Controller层负责具体的业务模块流程的控制，在此层里面要调用Serice层的接口来控制业务流程，控制的配置也同样是在Spring的配置文件里面进行，针对具体的业务流程，会有不同的控制器，我们具体的设计过程中可以将流程进行抽象归纳，设计 ......
DDD（Domain-Driven Design，领域驱动设计）
一、什么是DDD DDD指通过统一语言、业务抽象、领域划分和领域建模等一些列手段来控制软件复杂度的方法论，主要是用来指导如何解耦业务系统，划分业务模块，定义业务领域模型及其交互。 二、领域驱动 开发过程不再以数据模型为起点，而是以领域模型为出发点，领域模型对应业务实体。 程序中主要表现为类、聚合根和 ......