personalized layer-wised aggregation federated
【五期李伟平】CCF-A（AAAI'21）Game of Gradients: Mitigating Irrelevant Clients in Federated Learning
Nagalapatti, Lokesh , and R. Narayanam . "Game of Gradients: Mitigating Irrelevant Clients in Federated Learning." (2021). 针对联邦学习中相关客户端选择（FRCS）的问题，本文提 ......
MMGCN: Multi-modal Graph Convolution Network for Personalized Recommendation of Micro-video
目录概符号说明MMGCN代码 Wei Y., Wang X., Nie L., He X., Hong R. and Chua T. MMGCN: Multi-modal graph convolution network for personalized recommendation of mic ......
【五期李伟平】CCF-A（TMC'22）Enabling Long-Term Cooperation in Cross-Silo Federated Learning: A Repeated Game Perspective
Zhang, Ning , Q. Ma , and X. Chen . "Enabling Long-Term Cooperation in Cross-Silo Federated Learning: A Repeated Game Perspective." (2022). 针对重复执行跨筒仓联 ......
Identity-Guided Human Semantic Parsing for Person Re-Identification
实线代``表训练阶段，虚线代表聚类阶段。这两个阶段迭代完成，直到网络收敛。 ISP 是一种普遍适用且与骨干网无关的方法。 伪部分标签生成 部分对齐特征学习 两个过程 ......
Generalised f-Mean Aggregation for Graph Neural Networks
目录概符号说明GenAgg代码 Kortvelesy R., Morad S. and Prorok A. Generalised f-mean aggregation for graph neural networks. NIPS, 2023. 概 基于 MPNN 架构的 GNN 主要在于 agg ......
TIP2023 | Human Co-Parsing Guided Alignment for Occluded Person Re-Identification
代码：https://github.com/Vill-Lab/2022-TIP-HCGA 摘要：由于更多的背景噪声和不完整的前景信息，被遮挡人员重新识别（ReID）是一项具有挑战性的任务。尽管现有的基于人类解析的 ReID 方法可以通过最精细像素级别的语义对齐来解决这个问题，但它们的性能很大程度上受 ......
FLAC: Federated Learning with Autoencoder Compression and Convergence Guarantee-2022
目的：减少通信量(成本)，例如VGGNet架构具有大约1.38亿个参数（4264 Mb） 方法：具有自动编码器压缩（Autoencoder Compression）且具有收敛保证（Convergence Guarantee）；利用冗余信息（the redundant information）和FL的 ......
FCC(Federal Communications Commission)授权许可及其FCC ID和FCC批文查询
以SANWA(山业)销售的： GSKBBT066(带触控板)， 官网说明书 manual Title: GSKBBT066_manual200831 Created Date: 6/21/2021 10:04:09 AM BT.V.: 3.0C.2 USB Micro？ GSKBBT066-SUN( ......
Hierarchical Clustering-based Personalized Federated Learning for Robust and Fair Human Activity Recognition-2023
任务：人类活动识别任务Human Activity Recognition HAR 指标：系统准确性、公平性、鲁棒性、可扩展性 方法：1. 提出一个带有层次聚类（针对鲁棒性和公平的HAR）个性化的FL框架FedCHAR；通过聚类（利用用户之间的内在相似关系）提高模型性能的准确性、公平性、鲁棒性。 2 ......
Occluded Person Re-Identification with Deep Learning: A Survey and Perspectives
应对行人信息丢失、噪声干扰、视角错位等挑战 局部特征学习：人体分割、姿态估计、语义分割、属性注释、混合法 ***语义分割*** ECCV-2020）用于行人重识别的身份引导人类语义解析 https://blog.51cto.com/u_14300986/5466923 ......
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 ......
基于 Webpack5 Module Federation 的业务解耦实践
我们是袋鼠云数栈 UED 团队，致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神，探索前端道路，为社区积累并传播经验价值。 本文作者：贝儿 前言 本文中会提到很多目前数栈中使用的特定名词，统一做下解释描述 dt-common：每个子产品都会引入的公共包(类似 NPM 包) AppMenus： ......
Multi-view Information Integration and Propagation for Occluded Person Re-identification
这篇从多视角这个思路出发，提出多视图信息集成模块，包括定位、量化和集成。 给定具有相同身份的多个图像，MVI2P：i）定位特征图中的空间辨别区域以过滤掉噪声信息。 ii）量化不同图像的显着性信息的相对重要性。 iii) 通过执行逐元素加法来集成多视图信息。 iv)通过知识蒸馏将多个图像隐含的综合信息 ......
Erasing, Transforming, and Noising Defense Network for Occluded Person Re-Identification
三个分支：擦除、转换、噪声 用来生成对抗性表征，模拟遮挡问题 对应信息丢失、位置错位和噪声信息 对抗性防御：思路是GAN网络，以对抗性的方式优化生成器和判别器 ......
prometheus federate特性（数据维度抽取）
一、背景描述： prometheus存有大量的监控明细数据，但是报表或者大屏监控需要的是更高维度的数据统计。如果直接从明细数据统计，很可能会因为数据量 过大而导致查询缓慢，甚至prometheus发生OOM。 二、解决思路： 借助prometheus提供的federate特性和recording r ......
微信小程序开发的聚合函数排序.aggregate.sort
'use strict'; const db = uniCloud.database() //对数据库的对象获取； exports.main = async (event, context) => { let start = new Date().getTime(); const collectio ......
四、Hadoop-HA 与 Hadoop-federation
一、Hadoop-HA 1.1 Hadoop1.x带来的问题 1、单点故障 a. 每个群集同一时刻只能有一个NameNode，NameNode存在单点故障（SPOF）。 b. 如果该计算机或进程不可用，则整个群集在整个NameNode重新启动或在另一台计算机上启动之前将不可用 c. 如果发生 ......
Federated Learning005
联邦学习——笔记005 2023.11.27周一，最近支原体肺炎高发。研一上课结了一部分，赶紧看论文。 时隔大半年，今天开始学习联邦学习的大综述————Advances and Open Problems in Federated Learning（联邦学习中的最新进展和开放问题） Introduc ......
初中英语优秀范文100篇-006 The Person I Admire Most
记忆树 1 The person I admire most is my father. 翻译 我最崇拜的人是我的父亲。 简化记忆 最崇拜的人 句子结构 主句：The person I admire most is my father. 主语：The person（这个人）。 谓语：is（是）。 定 ......
初中英语优秀范文100篇-005 The Person I Admire Most
记忆树 1 My teacher Lily is the person I admire most. 翻译 我最敬佩的人是我的老师莉莉。 简化记忆 敬佩的人 句子结构 主句：My teacher Lily is the person I admire most. 主语：My teacher Lily ......
Dynamic Client Association for Energy-Aware Hierarchical Federated Learning
1 简单说明 这个文章是讲基于能量意识的动态用户选择， 在hfl的框架下。 因为边缘服务器到客户端这个层级存在着一些选择的关系。 发表在wcnc，一个c类会议上。 2 摘要 Abstract-Federated learning (FL) has become a promising solutio ......
Cost Aggregation with Transformers for Sparse Correspondence-读书笔记
Cost Aggregation with Transformers for Sparse Correspondence:2022 背景: 该论文结合了SuperGlue和CATs，将里面所有手工制作的部分都代替了。将CATs引入该模型，用Transformer取代手工制作的成本聚合方法，用于具有自 ......
Python 继承和子类示例：从 Person 到 Student 的演示
继承允许我们定义一个类，该类继承另一个类的所有方法和属性。父类是被继承的类，也叫做基类。子类是从另一个类继承的类，也叫做派生类。 创建一个父类 任何类都可以成为父类，因此语法与创建任何其他类相同： 示例，创建一个名为 Person 的类，具有 firstname 和 lastname 属性以及一个 ......
You can't specify target table 'Person' for update in FROM clause
问题原因 待更新的目标表不能直接出现在from子句中； 错误写法 DELETE FROM Person WHERE id NOT IN ( SELECT min( id ) FROM person t1 GROUP BY email ) 正确写法(多封装一层) DELETE FROM Person ......
【解决】elasticsearch：Could not parse aggregation keyed as [%s]问题
背景 在做elasticsearch集群从原来的2.x版本升级到更新版本如6.x过程中，由于需要在原来的应用中，同时连接2.x的集群以及6.x的集群来做在线动态灰度切流量，保证流量平滑切换，有问题可随时回切；一般在应用侧比较常规的做法是使用elasticsearch提供rest的sdk:Java H ......
ORA-01078: failure in processing system parameters ORA-00093: pga_aggregate_limit must be between 2048M and 100000G
在启动数据库实例时报错： ORA-01078: failure in processing system parametersORA-00093: pga_aggregate_limit must be between 2048M and 100000G 原因： 该报错是由于设置的pga_aggre ......
github personal access token
fork了一份unreal源码，想用sourcetree clone到本地，但提示“这是一个无效路径/URL”，点详细，看到报错信息： 命令: git -c diff.mnemonicprefix=false -c core.quotepath=false --no-optional-locks l ......
Personalized Transformer for Explainable Recommendation论文阅读笔记
Personalized Transformer for Explainable Recommendation论文阅读笔记 摘要 自然语言生成的个性化在大量任务中都起着至关重要的作用。比如可解释的推荐，评审总结和对话系统等。在这些任务中，用户和项目ID是个性化的重要标识符。虽然Transfome ......
【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 ......