personalized layer-wised aggregation federated
会议主题：Federated Learning in Healthcare
主题: Federated Learning in Healthcare日期: 2023-06-07 08:47:33录制文件：https://meeting.tencent.com/v2/cloud-record/share?id=ec65d257-69ab-4807-b670-9312fb2a5 ......
Personal Information Exchange (PKCS #12)
The Personal Information Exchange format (PFX, also called PKCS #12) supports secure storage of certificates, private keys, and all certificates in a ......
论文阅读 | Learn from Others and Be Yourself in Heterogeneous Federated Learning
**在异构联邦学习中博采众长做自己** 代码：https://paperswithcode.com/paper/learn-from-others-and-be-yourself-in **摘要** 联邦学习中有异质性问题和灾难性遗忘。首先，由于非I.I.D（相同独立分布）数据和异构体系结构，模型在 ......
tj-factory_Person_v1_to_v2.py
说明：该脚本把21的mysql数据库factory_cloud.personnel表里的数据迁移到185的mysql数据库tj_factory_prod.bd_person表里，这2个表字段不一致，只要2个表相关联的字段。 import pymysql import sys import datet ......
数量统计aggregate
比如统计某个会员有多少条留言？ def follow_num(self): num=Guestbook.objects.filter(user=self.pk,status=True).aggregate(c=Count('user__membername')) return num['c'] ......
Personalized Top-N Sequential Recommendation via Convolutional Sequence Embedding
Tang J. and Wang K. Personalized top-n sequential recommendation via convolutional sequence embedding. WSDM, 2018. 概 序列推荐的经典之作, 将卷积用在序列推荐之上. 符号说明 $\ma ......
【五期邹昱夫】CCF-A（NeurIPS'19）Inverting gradients-how easy is it to break privacy in federated learning?
"Geiping J, Bauermeister H, Dröge H, et al. Inverting gradients-how easy is it to break privacy in federated learning?[J]. Advances in Neural Informat ......
R语言中aggregate实现对数据框按照指定列对重复项进行合并
001、 c1 <- c("a", "b", "a", "a", "b", "c") c2 <- c(3, 1, 4, 7, 8, 2) dat <- data.frame(c1, c2) ## 测试数据框 dat aggregate(dat$c2, by=list(dat$c1), sum) ## ......
R语言中aggregate 函数
001、测试数据框 studentID <- seq(1, 20) gender <- rep(c("M", "M", "F", "F", "F"), 4) math <- rep(c(92, 86, 85, 74, 82), 4) english <- rep(c(76, 69, 82, 71, ......
猛读论文13 |【CVPR 2022 UDA】Unleashing Potential of Unsupervised Pre-Training with Intra-Identity Regularization for Person Re-Identification
动机 解决（1）对比学习管道中的增强通常会扭曲人物图像中的判别线索（2）细粒度的局部特征人物图像尚未得到充分探索。 思路 方法 ......
猛读论文6 |【CVPR 2022】Camera-Conditioned Stable Feature Generation for Isolated Camera Supervised Person Re-IDentification
用于孤立摄像机监督行人重识别的摄像机条件稳定特征生成 动机 常规ReID，对于一个ID，在不同摄像头拍摄的图片上提取跨相机视图不变特征 而 ISCS情况下，无法做到同一个ID采集到不同摄像头图片 由于跨相机样本在人体 Re-ID 模型训练中起着重要作用，而在 ISCS 设置下不存在此类配对图像，因此 ......
每个节点上的cadvisor采集数据后通过aggregate api将转换交给 metric-server
metric-server主要用来通过aggregate api向其它组件（kube-scheduler、HorizontalPodAutoscaler、Kubernetes集群客户端等）提供集群中的pod和node的cpu和memory的监控指标，弹性伸缩中的podautoscaler就是通过调用 ......
一种解决多系统web应用的策略，Module Federation（模块联邦）
前言 针对很多大型的web应用，往往会衍生出很多子应用，而这些子应用之间有时候又往往需要进行交互或者复用一些功能或者组件，这个时候有没有一个比较好的策略来实现这样的交互呢。答案是有的，试试webpack5提供的Module Federation。 先来个示例 万事先实操，然后再谈别的，不付诸实践的想 ......
Lecture#10 Sorting & Aggregation Algorithms
接下来将学习使用我们现在学习的 DBMS 组件来执行查询。 我们今天要讨论的算法都是基于 Disk 的，即查询的中间结果也需要存储到磁盘中。我们需要使用 Buffer Pool 去实现这些算法，要最大化磁盘连续 I/O。 Query Plan：算子组织成树形结构，数据从叶子节点流向根节点，根节点的输 ......
spring 使用聚合Aggregation substr mongo 查询
import com.xxx.repository.kpi.entity.ChannelCheckBase; import com.xxx.repository.kpi.entity.DataJson; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.Logger ......
19 An efficient and privacy-preserving aggregation scheme for secure smart grid communications
  : name ......
RxJS 系列 – Mathematical and Aggregate Operators
前言 前几篇介绍过了 Creation Operators Filtering Operators Join Creation Operators Error Handling Operators Transformation Operators Join Operators Utility Ope ......
mysql报错 1140 - In aggregated query without GROUP BY, expression #1 of SELECT list contains nonaggregated column 'a.user_name'; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by
表结构如下： CREATE TABLE `user` ( `id` bigint NOT NULL, `user_name` varchar(255) DEFAULT NULL, `password` varchar(255) DEFAULT NULL, `create_time` datetime ......
module Federation 简介与应用
什么是 module Federation module Federation(下面简称 MF) 是 webpack5 推出的最新的概念 有用过 webpack 的小伙伴都知道, 在我们打包时, 都会对资源进行分包, 或者使用异步加载路由的方案, 这样打出来的包(也叫 chunk), 在我们使用时, ......
去中心化组件共享方案 —— Webpack Module Federation（模块联邦）
在大型应用中， 我们可能会对其进行拆分，分成容器、主应用和多个子应用，使拆分后的应用独立开发与部署，更加容易维护。但无论是微应用、公共模块应用，都需要放到容器中才能使用。 如果多个应用之间希望资源共享，除了使用 npm 包的形式，基于Webpack 5 Module Federation（模块联邦） ......
First-Person Driving 4K Video All In One
First-Person Driving 4K Video All In One
......
Jmeter Aggregate report（聚合报告）
本文主要介绍了聚合报告的一些参数信息。 Jmeter的Aggregate report（聚合报告）比较重要的参数 报告的保存文件格式为jtl。 time stamp：请求发出的绝对时间 elapsed：响应时间 label：请求的标签 responseCode：返回码 responseMessage ......
Gallery Filter Network for Person Search
下图是本篇论文的总览图： 分为两个阶段： 在第一个阶段中将不可能存在query的图片丢弃掉a？，怎么判断图片中是否存在query。 2c：query-scene scores作为权重应用在计算query-detect similarity scores. 本论文基于SeqNet，使用ConvNeXt ......
论文翻译：2020：ECAPA-TDNN: Emphasized Channel Attention, Propagation and Aggregation in TDNN Based Speaker Verification
论文地址：ECAPA-TDNN：在基于TDNN的说话人验证中强调通道注意、传播和聚集 论文代码：https://github.com/TaoRuijie/ECAPA-TDNN 引用格式：Desplanques B, Thienpondt J, Demuynck K. Ecapa-tdnn: Emph ......
论文翻译：2022_2022_TEA-PSE 2.0：Sub-Band Network For Real-Time Personalized Speech Enhancement
论文地址：TEA-PSE 2.0：用于实时个性化语音增强的子带网络 论文代码： 引用： 摘要 个性化语音增强(Personalized speech enhancement，PSE)利用额外的线索，如说话人embeddings来去除背景噪声和干扰语音，并从目标说话人提取语音。此前，Tencent - ......
论文翻译：2022_腾讯DNS 1th TEA-PSE: Tencent-ethereal-audio-lab personalized speech enhancement system for ICASSP 2022 DNS CHALLENGE
论文地址：TEA-PSE: 用于ICASSP 2022 DNS挑战赛的Tencent-ethereal-audio-lab 个性化语音增强系统 论文代码： 引用格式：Ju Y, Rao W, Yan X, et al. TEA-PSE: Tencent-ethereal-audio-lab pers ......
Relational Learning with Gated and Attentive Neighbor Aggregator for Few-Shot Knowledge Graph Completion 小样本知识图谱补全论文解读
小样本知识图补全——关系学习。论文利用三元组的邻域信息，提升模型的关系表示学习，来实现小样本的链接预测。主要应用的思想和模型包括：GAT（图注意力神经网络）、TransH、SLTM、Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)。 论文地址：https://arxiv.org ......