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wind differentially model-agnostic adaptation

Fourier Analysis and Nonlinear Partial Differential Equations 阅读笔记 (第一章)

# 实分析基础 ## Holder与卷积不等式 首先从经典的Holder不等式入手. **命题: 经典情况下的Holder不等式** >设$(X,\mu)$是测度空间, $(p,q,r)\in[1,\infty]^3$满足 >$$\frac{1}{p}+\frac{1}{q}=\frac{1}{r} ......
Differential Equations Nonlinear Analysis Fourier

用LASSO，adaptive LASSO预测通货膨胀时间序列|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22273 最近我们被客户要求撰写关于LASSO的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如果你了解数据科学领域，你可能听说过LASSO。LASSO是一个对目标函数中的参数大小进行惩罚的模型，试图将不相关的变量从模型中排除 动机 它有两个非常自然的用途， ......
时间序列 LASSO 通货 序列 adaptive

Fourier Analysis and Nonlinear Partial Differential Equations 阅读笔记 (第一章)

# 前置知识 在进入对Littlewood-Paley理论的正式学习之前, 需要先了解一些基础的$L^p$空间的知识, 这又以实变函数论的课程为基础. 现在既然实变函数已经结课, 但$L^p$空间尚未开张, 就从周民强著《实变函数论》的第六章开始整理. ##### 定义: $L^p$空间, 本性有界 ......
Differential Equations Nonlinear Analysis Fourier

《Frequency-based Randomization for Guaranteeing Differential Privacy in Spatial Trajectories》论文笔记

论文十问：Q1 论文试图解决什么问题？ 空间轨迹数据会泄漏个人隐私。因此，为了保护用户的隐私和保护效用，本文提出了一种基于效率的随机化模型。 Q2 这是否是一个新的问题？ Q3 这篇文章要验证一个什么科学假设？ Q4 有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？ Q5 论文中提到 ......
Frequency-based Randomization Differential Guaranteeing Trajectories

6) Adapter Pattern

类别： Structural Pattern 问题： 什么是接口？按照标准提供服务，其他想要使用该接口的要按照该标准接入服务 什么是依赖？持有目标对象，拥有使用权（A use B） 数据线？数据线按USB标准接入充电宝，通过lightning 提供充电服务 手机？通过lightning标准接入数据线 ......
Adapter Pattern

「解题报告」CF768G The Winds of Winter

真的不难，为啥是 3300\*。还是模拟赛 T3，很气啊，为什么不先看这个题。 首先贪心很容易发现一定是将当前子树大小最大的那棵树的某个子树移动到最小的那个树内。那么我们记移动的这个子树的大小为 $x$，所有树中最小的树大小为 $a$，最大的为 $c$，次大的为 $b$，那么我们就是在最小化 $\m ......
报告 Winter Winds 768G 768

cpp:Adapter Pattern

/*****************************************************************//** * \file GoldLogToFile.h * \brief 适配器模式Adapter Pattern 亦称： 封装器模式、Wrapper、Adapter ......
Adapter Pattern cpp

[CVPR23 Highlight] Side Adapter Network for Open-Vocabulary Semantic Segmentation论文阅读笔记

** ## 摘要 本文提出了一个用于开放词汇语义分割的新框架SAN，将语义分割任务建模为区域识别问题，提取mask proposals并使用CLIP对mask进行识别。SAN可以重新利用CLIP的特征，因此其本身可以非常轻量；同时网络可以端到端地进行训练，从而使SAN适应冻结的CLIP模型。本文方法 ......
Open-Vocabulary Segmentation Vocabulary Highlight Semantic

python -- 解决连接sqlserver出现的“ pymssql._pymssql.OperationalError: (20009, b'DB-Lib error message 20009, severity 9:\nUnable to connect: Adaptive Server is unavailable or does not exist”问题

因为工作关系，近期需要用python连接sqlserver处理一些数据问题。 由于笔记本上的软件是新安装的，所以有些配置避免不了重新设置，期间遇到一些小问题，记录一下。 下面正式开始 写一段代码，测试sqlserver数据库连接 import pymssql # 写法1# conn = pymssq ......
pymssql 20009 OperationalError unavailable sqlserver

Paper Reading: Adaptive Neural Trees

本文设计了自适应神经树(ANT)将 NN 和 DT 的优点结合起来，ANT 将树结构中的路由决策和根到叶的计算路径表示为 NN，从而实现了分层表示学习。ANT 以树形拓扑作为一个强结构先验，通过该结构令特征以分层方式共享和分离。同时提出了一种基于反向传播的训练算法，基于一系列决策来生长 ANT 的结... ......
Adaptive Reading Neural Paper Trees

使用 TensorFlow 自动微分和神经网络功能估算线性回归的参数（Estimate parameters for linear regression using automatic differentiation or neural network functions of TensorFlow）

大多数的深度学习框架至少都会具备以下功能： （1）张量运算 （2）自动微分 （3）神经网络及各种神经层 TensorFlow 框架亦是如此。在《深度学习全书 公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》—— 洪锦魁主编 清华大学出版社 ISBN 978-7-302-61030-4 这本书第3章 ......
TensorFlow 神经网络 微分 differentiation 线性

适配器模式（Adapter）

#include <iostream> using namespace std; class ThreePhaseOutlet { public: void doThreePhasePlug() { cout << "三相插头接入" << endl; } }; class TwoPhaseOutle ......
适配器 Adapter 模式

DFIG_Wind_Turbine：基于MATLAB/Simulink的双馈异步风力发电机仿真模型，控制方案采用矢量控制，电机的有功

DFIG_Wind_Turbine：基于MATLAB/Simulink的双馈异步风力发电机仿真模型，控制方案采用矢量控制，电机的有功功率和无功功率由转子侧变换器控制。。仿真条件：MATLAB/Simulink R2015bID:8670654806335207 ......
风力 DFIG_Wind_Turbine 矢量 发电机 电机

[Design Pattern] Adapter Design Pattern - code example

interface EnemyAttacker { fireWeapon(): void; driveForward(): void; assignDriver(driverName: string): void; } // Target class EnemyTank implements Ene ......
Pattern Design Adapter example code

迁移学习（VMT）《Virtual Mixup Training for Unsupervised Domain Adaptation》

论文信息 论文标题：Virtual Mixup Training for Unsupervised Domain Adaptation论文作者：Takeru Miyato, S. Maeda, Masanori Koyama, S. Ishii论文来源：2019 CVPR论文地址：download  ......
Unsupervised Adaptation Training Virtual Domain

[Pattern] Adapter pattern

Check the adapter pattern https://www.tutorialspoint.com/design_pattern/adapter_pattern.htm Client: Call the common entry public class AdapterPatternD ......
Pattern Adapter pattern

迁移学习（MEnsA）《MEnsA: Mix-up Ensemble Average for Unsupervised Multi Target Domain Adaptation on 3D Point Clouds》

论文信息 论文标题：MEnsA: Mix-up Ensemble Average for Unsupervised Multi Target Domain Adaptation on 3D Point Clouds论文作者：Ashish Sinha, Jonghyun Choi论文来源：2023 C ......
MEnsA Unsupervised Adaptation Ensemble Average

迁移学习（PAT）《Pairwise Adversarial Training for Unsupervised Class-imbalanced Domain Adaptation》

论文信息 论文标题：Pairwise Adversarial Training for Unsupervised Class-imbalanced Domain Adaptation论文作者：Weili Shi, Ronghang Zhu, Sheng Li论文来源：KDD 2022论文地址：dow ......
Class-imbalanced Unsupervised Adversarial Adaptation imbalanced

迁移学习（COAL）《Generalized Domain Adaptation with Covariate and Label Shift CO-ALignment》

论文信息 论文标题：Generalized Domain Adaptation with Covariate and Label Shift CO-ALignment论文作者：Shuhan Tan, Xingchao Peng, Kate Saenko论文来源：ICLR 2020论文地址：downl ......
CO-ALignment Generalized Adaptation ALignment Covariate

LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models）-- 一种大模型prompt-tuning调优方法

一、Pre-train + Fine-tuning范式 0x1：为什么要微调 对于数据集本身很小（几千张图片/几千段文本）的情况，从头开始训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的，因为越大的模型对数据量的要求越大，过拟合无法避免。这时候如果还想用上大型神经网络的超强特征提取能力，只能靠微调已经训练 ......
prompt-tuning Adaptation Language Low-Rank 模型

迁移学习（CLDA）《CLDA: Contrastive Learning for Semi-Supervised Domain Adaptation》

论文信息 论文标题：CLDA: Contrastive Learning for Semi-Supervised Domain Adaptation论文作者：Ankit Singh论文来源：NeurIPS 2021论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click 1 简介 ......
CLDA Semi-Supervised Contrastive Adaptation Supervised

ViT-Adapter：用于密集预测任务的视觉 Transformer Adapter

前言 这篇文章提出了一种用于使得 ViT 架构适配下游密集预测任务的 Adapter。简单的 ViT 模型，加上这种 Adapter 之后，下游密集预测任务的性能变强不少。本文给出的 ViT-Adapter-L 在 COCO 数据集上达到了 60.9 的 box AP 和 59.3 的 mask A ......
Adapter ViT-Adapter Transformer 视觉 任务

迁移学习（）《Attract, Perturb, and Explore: Learning a Feature Alignment Network for Semi-supervised Domain Adaptation》

论文信息 论文标题：Attract, Perturb, and Explore: Learning a Feature Alignment Network for Semi-supervised Domain Adaptation论文作者：Taekyung Kim论文来源：2020 ECCV论文地址 ......
Semi-supervised Adaptation supervised Alignment Learning

迁移学习《Cluster-Guided Semi-Supervised Domain Adaptation for Imbalanced Medical Image Classification》

论文信息 论文标题：Cluster-Guided Semi-Supervised Domain Adaptation for Imbalanced Medical Image Classification论文作者：S. Harada, Ryoma Bise, Kengo Araki论文来源：ArXi ......
Semi-Supervised Cluster-Guided Classification Adaptation Imbalanced

迁移学习（SPI）《Semi-Supervised Domain Adaptation by Similarity based Pseudo-label Injection》

论文信息 论文标题：Semi-Supervised Domain Adaptation by Similarity based Pseudo-label Injection论文作者：Abhay Rawat, Isha Dua, Saurav Gupta, Rahul Tallamraju 论文来源： ......
Semi-Supervised Pseudo-label Adaptation Supervised Similarity

迁移学习《Efficient and Robust Pseudo-Labeling for Unsupervised Domain Adaptation》

论文信息 论文标题：Efficient and Robust Pseudo-Labeling for Unsupervised Domain Adaptation论文作者：Hochang Rhee、Nam Ik Cho论文来源：2019——ICML论文地址：download 论文代码：downloa ......
Pseudo-Labeling Unsupervised Adaptation Efficient Labeling

迁移学习《Asymmetric Tri-training for Unsupervised Domain Adaptation》

论文信息 论文标题：Asymmetric Tri-training for Unsupervised Domain Adaptation论文作者：Kuniaki Saito, Y. Ushiku, T. Harada论文来源：27 February 2017——ICML论文地址：download 论 ......
Tri-training Unsupervised Asymmetric Adaptation training

迁移学习（TSRP）《Improving Pseudo Labels With Intra-Class Similarity for Unsupervised Domain Adaptation》

论文信息 论文标题：Improving Pseudo Labels With Intra-Class Similarity for Unsupervised Domain Adaptation论文作者：Jie Wang, Xiaoli Zhang论文来源：论文地址：download 论文代码：dow ......
Unsupervised Intra-Class Adaptation Similarity Improving

迁移学习（DCCL）《Domain Confused Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation》

论文信息 论文标题：Domain Confused Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation论文作者：Quanyu Long, Tianze Luo, Wenya Wang and Sinno Jialin Pan论文来源：NAA ......
Domain Unsupervised Contrastive Adaptation Confused

使用 Lambda Web Adapter 在 Lambda 上 构建 web 应用

背景介绍 Amazon Lambda 可结合 Amazon API Gateway 或 Application Load Balancer，使您无需提前启动或管理服务器即可运行基于 restful API 的应用程序。此时，Lambda 将以 JSON 格式的字符串接收 http 事件，并将其转换为 ......
Lambda Adapter Web web
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