ADAPTIVE 第6页

dubbo源码实践-SPI扩展-自适应扩展机制

可以参考：DubboSPI之自适应扩展机制@Adaptive-简书2术语定义我们先统一下本文使用的术语（个人观点，有问题欢迎讨论）：1）扩展点(就是接口)：一个接口，在dubbo中使用该接口，业务人员

alf_cee·2023-03-28 19:01

dubbo技术内幕十 Protocol

DubboProtocol来实现rpcpublicinterfaceProtocol{intgetDefaultPort();//如果用户没有指定，那么此协议默认使用的端口号dubbo默认是20880@Adaptive

牧羊人刘俏·2023-03-25 18:52

Python——init.py

的作用是将一个文件夹封装成一个python包当有了__init__.py文件后，在其他py文件则可进行以下合法操作importmodelsimportlayersimportminiViTimportunet_adaptive_bins

Jokic_Rn·2023-03-22 07:38

dubbo源码阅读之spi

为什么要设计adaptive？注解在类上和注解在方法上的区别？adaptive设计的目的是为了识别固定已知类和扩展未知类。

知止9528·2023-03-19 18:31

论文笔记-Self-Supervised Learning With Adaptive Distillation for Hyperspectral Image Classification

为了解决高光谱分类问题中带标签数据不足，数据标签采集困难的问题，本文提出了一种自适应SoftLabel生成方法，同时提出了PCN网络结果和自适应蒸馏的网络训练方法和高光谱3DTransformation数据增强方法，联合多种方法，实现Fewshotlearning，最终结果显示能够通过5-10个样本，实现80%~90%的分类准确率0.基本信息引用信息J.Yue,L.Fang,H.Rahmanian

HenryYanWhu·2023-03-17 04:09

Adaptive Autosar通讯层：ARA::COM中的Instance Identifiers

一般概念实例标识符。在收发两端都是要用的。是很核心的概念。proxy端用来搜索服务，skeleton端用来创建服务实例。站在API的角度来看，这样的识别符是和特定的技术绑定的。所以，标识符的结构和内容都是按照使用的通讯协议来的。在namespaceara::com中定义了一个类classInstanceIdentifier来描述描述符，那么独立于绑定的技术，大家都应该有相同的结构。这个类提供了从s

小羊苏C·2023-03-14 22:00

双目标定流程

StereoCalib()found=findChessboardCorners(timg,boardSize,corners,CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH|CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE

tony2279·2023-03-14 18:06

Dubbo-Adaptive实现原理

weixin_38592881·2023-03-13 07:04

李宏毅2021春季机器学习课程笔记3：Optimization & Tips for Training & Classification

2.1.3BatchNormalization2.2Momentum2.3Adaptive2.3.1RootM

Andy in boots·2023-02-27 18:06

遥感-Deep Covariance Alignment for Domain Adaptive Remote Sensing Image Segmentation域自适应遥感图像分割中深度协方差对齐

DeepCovarianceAlignmentforDomainAdaptiveRemoteSensingImageSegmentation域自适应遥感图像分割中的深度协方差对齐0.摘要1.概述2.相关工作2.1.UDARSI分割2.2.UD中的分类对齐方法3.提出的DCA方法3.1.CFP模块3.2.协方差正规化CovarianceRegularization(CR)3.2.1.CR的动机3.2

HheeFish·2023-02-24 07:23

Arnold for C4D 21 【Arnold Outputs Ⅱ】Arnold AOVs

AA_inv_density利用Adaptive

卜噪大仙·2023-02-18 16:39

CV | GauGan 论文学习：Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization

题外话：近期英伟达提出GauGAN，附上了炫酷的demo和完整的repo，让人很想试着跑跑看。如论文题目可知，GauGAN算法是一种语义图像合成算法，该算法使用了空间自适应的归一化操作（这个也是本文中最主要的贡献点）。一、摘要作者开门见山指出算法的创新点，提出了一种新的空间自适应归一化层（Spatially-AdaptiveNormalizationLayer），可以简单且有效地输出如同真实照片的

1LOVESJohnny·2023-02-17 00:08

Postgresql：常用PostGIS函数实践

一、数据https://lbs.amap.com/api/javascript-api/example/marker/adaptive-show-multiple-markers从高德开放API中获取一些路口

不加糖L·2023-02-07 00:33

计算机视觉基础：自适应阈值分割（Computer Vision Fundamentals: Adaptive Threshold Segmentation）

前言阈值分割方法虽然简单，但是如果场景简单，还是可以尝试使用的。因为其消耗的时间较少。同时，也可以作为一个baseline来验证提出的新算法是否有效。对于阈值分割，我们认为没有理由讲了，这里主要介绍两种自适应阈值分割方法，实际工程应用过程中，我们发现这些方法还是挺好用的。自适应阈值opencv中给我们提供了一种自适应阈值的方法，即：将整个图像分成一个个的patch，给每个path分别计算一个自适应

此人姓于名叫罩百灵·2023-02-06 11:01

adaptive-threshold method(自适应阈值法)

最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。otsu法（最大类间方差法，有时也称之为大津算法）使用的是聚类的思想，把

这孩子谁懂哈·2023-02-06 11:30

【OpenCV】44 自适应阈值算法

44自适应阈值算法代码importcv2ascvimportnumpyasnp#自适应方法类型：#ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C=1#ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C=

肉食动物刘小胖·2023-02-06 11:29

C#，图像二值化（05）——全局阈值的联高自适应算法（Legal Self-Adaptive Thresholding）及其源代码

阈值的选择当然希望智能、简单一些。应该能应付一般的图片。WhatisBinarization?Binarizationistheprocessoftransformingdatafeaturesofanyentityintovectorsofbinarynumberstomakeclassifieralgorithmsmoreefficient.Inasimpleexample,transform

深度混淆·2023-02-06 11:58

redis出现Lettuce/HGETALL，系统访问卡顿

看下服务中开放的redis的连接池情况：lettuce:cluster:refresh:adaptive:trueperiod:20pool:#连接池

机灵鬼鬼·2023-02-04 02:12

论文阅读”Ada-nets: Face clustering via adaptive neighbour discovery in the structure space“

论文标题Ada-nets:Faceclusteringviaadaptiveneighbourdiscoveryinthestructurespace论文作者、链接作者：Wang,YaohuaandZhang,YaobinandZhang,FangyiandWang,SenzhangandLin,MingandZhang,YuQiandSun,Xiuyu链接：https://arxiv.org/a

不吃香菜的zbw·2023-02-03 21:40

论文阅读笔记 Convolutional Networks with Adaptive Computation Graphs

一、内容介绍深度卷积网络可以用来解决很多计算机视觉问题，其中对于图像分类问题网络深度对于分类性能很重要，ResNet网络通过添加恒等映射解决梯度消失的问题以允许训练更深的网络，但是这些网络模型架构对于任何输入图像都是固定的，然而有研究表明ResNet的每一层都可以被移除而性能几乎不受影响，也就是几乎没有一个单独的层对性能至关重要，所以在各个层之间存在高度的冗余。所以一个固定的网络架构可能是不需要的

hhhhhay·2023-02-03 21:40

Android Q 色彩（颜色）模式解析（一）

AndroidQ提供了4种色彩模式：Natural自然色Boosted效果增强Saturated饱和色Adaptive自动调节下面我们就结合实际代码，看看具体的实现和流程！

夕月风·2023-02-03 09:22

Livox AVIA 笔记

.x版本)报错CV_BGR2GRAYinclude"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"include"opencv2/imgproc/types_c.h"CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH

codebycode·2023-02-02 16:25

GVINS编译出现大量的error: ‘CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH’ was not declared in this scope错误

错误：/home/knight/GVINS_GI/src/GVINS-main/camera_model/src/chessboard/Chessboard.cc:38:43:error:‘CV_CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE’wasnotdeclaredinthisscopeCV_CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE+解决：1.查看自己的OPENCV版本pkg-co

My.科研小菜鸡·2023-02-02 09:00

VINF_FUSION编译出现大量的error: ‘CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH’ was not declared in this scope错误

错误/home/lee/catkin_ws/src/VINS-Fusion/camera_models/src/chessboard解决1.查看自己的OPENCV版本pkg-config--modversionopencv2.找到错误代码位置/home/lee/catkin_ws/src/VINS-Fusion/camera_models/src/chessboard大概错误就是自己安装了不同版本

Nate_Leo·2023-02-02 09:30

《Neural Pose Transfer by Spatially Adaptive Instance Normalization》

概括：对identitymesh做posetransfer,实际上是让提供目标pose的humanmesh学到identity的style。关键在于要让生成的mesh的点的顺序和identitymesh的一致而不是posemesh。传统的做法是学习在同一个pose下，不同identitystyle之间的correspondence，利用correspondence去算displacement。做法

SY_qqq·2023-02-01 11:22

编译GVINS时遇到的问题及解决方法

使用OpenCV4导致需要修改的地方1.CV_BGR2GRAY：改为cv::COLOR_BGR2GRAY2.CV_GRAY2RGB：改为cv::COLOR_GRAY2RGB3.CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH

CoderTom·2023-01-31 11:46

transformer-xl（片段级递归机制+相对位置编码）（wikitext-103 语言模型）

一、文件目录二、语料集三、数据处理(data_utils.py)(vocabulary.py)四、模型（mem_transformer.py）五、训练(train.py)六、计算loss值(proj_adaptive_softmax.py

篱下浅歌生·2023-01-27 09:31

【PyTorch】解决RuntimeError: adaptive_max_pool2d_backward_cuda ...(添加注意力机制)

Error:RuntimeError:adaptive_max_pool2d_backward_cudadoesnothaveadeterministicimplementation...查看log定位

ericdiii·2023-01-27 09:53

[论文评析]Adaptive Boosting for Domain Adaptation: Towards Robust Predictions in Scene Segmentation,TIP

AdaptiveBoostingforDomainAdaptation:TowardsRobustPredictionsinSceneSegmentation论文信息背景动机方法模型结构AdaptivedatasamplerAggregation优化AdaBoostStudent总结Reference论文信息题目:AdaptiveBoostingforDomainAdaptation:Toward

MasterQKK 被注册·2023-01-26 14:52

AdaPrompt: Adaptive Prompt-based Finetuning for Relation Extraction

AdaPrompt:AdaptivePrompt-basedFinetuningforRelationExtraction本文仅供参考、交流、学习论文地址：https://arxiv.org/abs/2104.07650v1代码和数据集地址：暂无1.摘要在本文中，将关系抽取任务重新定义为掩码语言建模，并提出一种基于提示（prompt）的自适应微调方法。文中提出了一种自适应的标签词选择机制，该机

回锅肉炒肉·2023-01-26 11:23

CVPR-2020-SiamBAN:Siamese Box Adaptive Network for Visual Tracking阅读笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.06761.pdf论文代码：https://github.com/hqucv/siamban一、动机：现有的追踪器大多依赖于多尺度测试和预定义的锚框来对目标进行精确地位，但这样就需要先验知识和一系列设计候选盒子的超参数，所以为了解决这个问题设计了更加灵活通用的SiamBAN。该算法将视觉跟踪问题视为一个并行分类和回归问题，直接对目标进

菜菜子hoho·2023-01-25 12:42

深度学习梯度下降优化方法分类汇总

直接梯度下降）momentum（历史值在更新重占有一定的权重）NAG（NesteroAccelerateGradient）（超前一次计算，然后再来更新）ASGD空间换时间的一种SGD第二类：自适应更新adaptive

手口一斤·2023-01-23 21:15

GCN学习：Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution

阅读论文AGC，利用高阶结构信息来提升聚类的效果。本文从图信号处理角度来理解GNN，增强聚类效果。目标还是将节点划分成m个聚类。文章目录一、Introduction原理步骤二、算法提到了一些预备条件k阶图卷积如何选择合适的k一、Introduction近年来的几种图卷积的聚类方法在一些真实的属性网络上取得了良好的聚类性能。然而现有方法都是低阶的，只考虑每个节点的邻居，或者两个三个跳之外的节点，固定

我咋就看不懂·2023-01-19 21:15

AGC：Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution

Adaptive：构造k阶图卷积，充当节点特征上的低通图滤波器，以获得平滑的特征表示，其中k可以使用簇内距离自适应地选择。GCN的问题GCN的每个卷积层都与投影层耦合，无法构造深层GCN。

格洛米_·2023-01-19 21:41

IJCAI 19 ： Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution ---- PolyU Qimai Li

文章信息摘要然而，对于图卷积如何影响聚类性能以及如何正确地使用它来优化不同图的性能的了解有限。现有的方法本质上使用固定的低阶的图卷积，只考虑每个节点几跳内的邻居，没有充分利用节点关系，忽略了图的多样性。本文提出了一种自适应图卷积方法，该方法利用高阶图卷积来捕获全局聚类结构，并自适应地为不同的图选择合适的顺序。1.introduction虽然图卷积在整合结构和特征信息方面被证明非常有效，但关于如何应

Complicated__76·2023-01-19 21:11

【GCN】论文笔记：Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution

基于自适应图卷积的属性图聚类前言方法介绍总结前言属性图聚类是一个具有挑战性的问题，它要求图结构和节点的联合建模属性。虽然图卷积已经被证明在整合结构和特征信息时是非常有效的，但是几乎没有研究说明如何应用它来最大化集群性能。现有的方法基本上都是使用图卷积的固定的（忽略了图的多样性）低阶的（只考虑每个节点几跳内的邻居，没有充分利用节点关系）顺序。在本文中，我们提出了一种自适应的利用高阶图卷积实现属性图聚

予^·2023-01-19 21:40

(AGC)Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution

本文提出了一种自适应图卷积方法(AGC)，该方法利用高阶图卷积来捕获全局的社区结构，并自适应地为不同的图选择合适的顺序。AGC是从图信号处理谱图理论的角度来理解GNN并增强了聚类效果AGC可以自适应的选择高阶信息的阶数AGC包括两个步骤:进行k阶图卷积，获得平滑的特征表示;对学习到的特征进行谱聚类，对节点进行聚类。AGC可以很容易地使用高阶图卷积来捕获全局社区结构，并可以为不同的图选择合适的k值。

东方小虾米·2023-01-19 21:07

TPE原理总结

len','dict','literal','broadcast_best','getitem','sub','array_union','mul','add','ap_split_trials','adaptive_parzen_normal

数学工具构造器·2023-01-19 16:52

【论文阅读】 AdaptivePose: Human Parts as Adaptive Points

DOI：https://doi.org/10.1609/aaai.v36i3.20185AAAI2022Published：2022-06-28Others阅读/整理：翻译1、翻译2Intro&Background多人姿态估计方法two-stagemethods【图a】这些方法使用绝对关键点位置，定位的是独立的点，所以需要额外的步骤来为他们之间的关系建模1.Top-downMethods：先cro

우 유·2023-01-19 06:14

A Novel Lip Descriptor for Audio-Visual Keyword Spotting Based on Adaptive Decision Fusion（2016）

摘要当应用于噪声剧烈变化的现实环境时，关键词识别仍然是一个挑战。在最近的研究中，由于视觉语音不受噪声的影响，视听一体化方法已显示出优越性。然而，在视觉语音识别中，个体的话语习惯会导致混淆和错误识别。为了解决这一问题，本文提出了一种新的唇部描述符，该描述符同时包含基于几何的特征和基于外观的特征。基于几何的特征：一组基于几何图形的特征提出了一种基于先进的面部地标定位方法。基于外观的特征：为了获得鲁棒性

阿凡凡提·2023-01-17 11:41

71、AdaNeRF: Adaptive Sampling for Real-time Rendering of Neural Radiance Fields

简介官网：https://thomasneff.github.io/adanerf/新的双网络架构，它采用正交方向，通过学习如何最好地减少所需样本点的数量，将网络分为联合训练的sample和shading网络，训练方案在每条射线上采用固定的样本位置，并在整个训练过程中逐步引入稀疏性，即使在低样本计数下也能实现高质量，在对目标样本数进行微调后，生成的紧凑神经表示可以实时呈现贡献点：一种新型的双网络架

C--G·2023-01-16 21:29

Adaptive Supply Chain: Demand–Supply Synchronization Using Deep Reinforcement Learning翻译

自适应供应链：使用深度强化学习的供需同步摘要自适应和高度同步的供应链可以避免级联上升和下降的库存动态，并减轻由运营故障引起的连锁反应。本文旨在展示基于近端策略优化算法的深度强化学习代理如何同步入站和出站流量，并在提供端到端可见性的情况下支持在随机和非平稳环境中运行的业务连续性。深度强化学习代理建立在近端策略优化算法之上，不需要硬编码的动作空间和详尽的超参数调整。这些功能与简单的供应链环境相辅相成，

zzzzz忠杰·2023-01-16 06:11

【论文阅读】Merging Statistical Feature via Adaptive Gate for Improved Text Classification基于自适应门的统计特征合并改进

MergingStatisticalFeatureviaAdaptiveGateforImprovedTextClassification来自期刊AAAI2021年的文章信息如下图所示（作者…)和之前的论文阅读专栏一样，只对部分进行翻译、截取、笔记。目录1.Introduction2.RelatedWork2.1Textclassification2.2Classifierwithaddition

冰淇淋和慕斯蛋糕·2023-01-13 08:49

【论文笔记_知识蒸馏_2022】Spot-adaptive Knowledge Distillation

点自适应知识蒸馏摘要知识提取(KD)已经成为压缩深度神经网络的一个良好建立的范例。进行知识提炼的典型方式是在教师网络的监督下训练学生网络，以利用教师网络中一个或多个点(即，层)的知识。蒸馏点一旦指定，在整个蒸馏过程中，所有训练样本的蒸馏点都不会改变。在这项工作中，我们认为蒸馏点应该适应训练样本和蒸馏时期。因此，我们提出了一种新的提取策略，称为点自适应KD(SAKD),在整个提取周期的每次训练迭代中

乱搭巴士·2023-01-12 13:03

【论文笔记_知识蒸馏_2022】Class-Incremental Learning by Knowledge Distillation with Adaptive Feature Consolida

摘要我们提出了一种基于深度神经网络的新型类增量学习方法，该方法在有限的内存中不断学习新的任务，用于存储以前任务中的例子。我们的算法以知识提炼为基础，提供了一种原则性的方法来保持旧模型的表征，同时有效地调整到新任务。所提出的方法估计了模型更新所产生的表征变化和损失增加之间的关系。它利用表征最小化了损失增加的上界，这利用了骨干模型内每个特征图的估计重要性。基于重要性，该模型限制重要特征的更新以获得稳健

乱搭巴士·2023-01-12 13:02

【论文笔记_知识蒸馏】Adaptive multi-teacher multi-level knowledge distillation

2020年的论文。摘要知识提炼（KD）是一种有效的学习范式，通过利用从教师网络中提炼的额外监督知识来提高轻量级学生网络的性能。大多数开创性研究要么在学习方法上只向一名教师学习，忽视了一名学生可以同时向多名教师学习的潜力，要么简单地将每位教师视为同等重要，无法揭示教师对具体例子的不同重要性。为了弥补这一差距，我们提出了一种新的自适应多教师多级知识提炼学习框架（AMTML-KD），这包括两个新的见解：

乱搭巴士·2023-01-12 13:32

[yzhpdh]Adaptive Hypergraph Auto-Encoder for Relational Data Clustering

Title：AdaptiveHypergraphAuto-EncoderforRelationalDataClusteringintroduction图的embeddedrepresentation和clusteringtask在关系型数据分析和挖掘方面发挥了很重要的作用，但是仅仅是成对的关系不足建模现实生活中的高阶关系。且如何适当地整合结构信息和属性信息是另一项重要的任务，但尚未得到系统的研究。

ye6·2023-01-12 10:21

【风格迁移】Adaptive Instance Normalization（AdaIN）

前言近几年人脸属性迁移的课题不再是单纯地做跨域迁移，还要考虑迁移后的多样性（mutil-modal），因此这个方向开始跟风格迁移相结合。结合我最近看过的几篇论文，发现它们都使用了同一个零部件——AdaIN，而且截止文本发布时间，据谷歌学术显示，该方法的文献被引用量达到517次，说明该方法受到了研究者们一定的关注。因此我觉得有必要记录一下这个思路的起点，以便以后查阅。AdaIN文献全称：Arbitr

深井蛙i·2023-01-12 07:51

论文阅读笔记《SIGMA: Semantic-complete Graph Matching for Domain Adaptive Object Detection》

核心思想本文提出一种基于图匹配的领域自适应目标检测算法。简单的介绍一下领域自适应目标检测（DAOD）任务，通常做目标检测是假设训练样本和测试样本是来自同一个分布的（可以简单理解为同一个数据集），而实际上测试样本的来源可能非常多样（来自不同数据集）。我们将训练样本所处的分布称为源域（sourcedomain），将测试样本所处的分布称为目标域（targetdomain），为了提高对于来自不同分布样

深视·2023-01-11 11:32

OpenCV自适应阈值二值化处理

:/wyx.jpg")img_Gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)athdMEAM=cv.adaptiveThreshold(img_Gray,255,cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C

wy503052·2023-01-10 22:21

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