iccv_generalized normalization generalized adaptation
SHARPNESS-AWARE MINIMIZATION FOR EFFICIENTLY IMPROVING GENERALIZATION论文阅读笔记
Intro 在训练集上最小化损失很可能导致泛化性低，因为当今模型的过参数化会导致training loss的landscape异常复杂且非凸，包含很多local/global minima，因此优化器的选择至关重要。loss landscape的几何性质（特别是minima的flatness）与泛化 ......
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 ......
忻州师范学院（XinZhou Normal University） 靠近省会太原
忻州师范学院 位置：忻州市忻府区和平西街10号 忻州师范学院（XinZhou Normal University），位于山西省忻州市，简称“忻州师院”，是山西省人民政府举办的一所全日制普通本科高等师范学校、山西省硕士学位立项建设单位、国家级“人才培养模式创新实验区”。忻州师范学院的前身是山西省忻县师 ......
mysql中的utf8mb4、utf8mb4_unicode_ci、utf8mb4_general_ci
1.utf8与utf8mb4（utf8 most bytes 4） MySQL 5.5.3之后增加了utfmb4字符编码 支持BMP（Basic Multilingual Plane，基本多文种平面）和补充字符 最多使用四个字节存储字符 utf8mb4是utf8的超集并完全兼容utf8，能够用四个字 ......
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。 ......
神经网络优化篇：详解归一化输入（Normalizing inputs）
归一化输入 训练神经网络，其中一个加速训练的方法就是归一化输入。假设一个训练集有两个特征，输入特征为2维，归一化需要两个步骤： 零均值 归一化方差； 希望无论是训练集和测试集都是通过相同的\(μ\)和\(σ^2\)定义的数据转换，这两个是由训练集得出来的。 第一步是零均值化，\(\mu = \fra ......
洛阳师范学院Luoyang normal university
洛阳师范学院是一所省属普通高等本科院校，位于千年帝都、牡丹花城、丝路起点——洛阳。学校地处伊水之滨，万安山下，东汉太学便发端于此。南望二程故里，传颂着程门立雪、鲁台望道的佳话；西望关林和世界文化遗产龙门石窟，绽放着世界文化遗产的璀璨光芒。 学校前身是始建于1916年的河南省立河洛师范学校，历经河南省 ......
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 ......
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... ......
General Purpose Input/Output (GPIO) 【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/driver-api/gpio/index.html#general-purpose-input-output-gpio 通用目的输入/输出（GPIO） 简介 GPIO接口 什么是GPIO？ 常见的GPIO属性 在Linux中 ......
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 ......
SQL无法解决排序规则 Chinese_PRC_CI_AS 和 Latin1_General_CI_AS 的冲突
最近在执行一些跨库关联查询语句的时候提示了 “Cannot resolve the collatior conflict between "Chinese_PRC_Ci As" and "soL Latini_General_CPi_Ci As" in the equal tol peratn” 的 ......
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 ......
General error: 1205 Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction【事务回滚死锁】
转载：https://blog.51cto.com/u_12390904/6254246 ......
【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 ......
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 ......
Batch Normalization(批量归一化)
Batch Normalization 内部协变量偏移（ICS） 在神经网络的训练过程中，由于隐藏层参数的更新，同分布不同批次的数据，进入网络同一层后的输出分布发生变化，这种现象称之为内部协变量偏移（ICS）。 引起的问题 收敛速度慢，学习不稳定 一方面，ICS现象使网络的每一层需要不断适应输入数据 ......
general topology
\(\left(X,\mathcal{O}\right)\) 是拓扑空间, \(\mathcal{B}\) 是一族开集, 若 \(\left(X,\mathcal{O}\right)\) 的每一个开集都可以表示成 \(\mathcal{B}\) 的一些元素的并, 则称 \(\mathcal{B}\) ......
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 ......