Adaptation) 第13页

今日头条适配使用

快速开始添加依赖implementation'me.yatoooon:screenadaptation:1.1.1'始化工具类(1.)创建自己的application继承ApplicationpublicclassAppextendsApplication

以滔之命·2020-09-13 09:42

DANN：Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation

论文提出了用对抗的思想进行domainadaptation，该方法名叫DANN(或RevGrad)。核心的问题是同时学习分类器、特征提取器、以及领域判别器。

gdtop818·2020-09-13 06:25

Domain Adaptation 与 Generative Adversarial Network

域自适应与生成对抗网络1、《Unsuperviseddomainadaptationbybackpropagation》pytorch代码：https://github.com/fungtion/DANN

Tsingzao·2020-09-13 04:38

IOS开发 IOS9.0上遇到的一些新问题

关于IOS9.0遇到的一些问题关于IOS9.0需要配置白名单适配啥的，这里有个链接，写的很详细，可以参考下：https://github.com/ChenYilong/iOS9AdaptationTipsIOS

RunLeelrg·2020-09-12 15:48

卷积神经网络(CNN)介绍08-Dropout层

Dropout详情见论文Improvingneuralnetworksbypreventingco-adaptationoffeatureDetectorsDropout原理如上图左，为没有Dropout

林夕雨小月·2020-09-11 22:38

GCAN: Graph Convolutional Adversarial Network for Unsupervised Domain Adaptation CVPR 2019论文笔记

1.GCAN:GraphConvolutionalAdversarialNetworkforUnsupervisedDomainAdaptationCVPR2019论文链接1.主要思想为实现源域和目标域之间的迁移学习或特征对齐

赵zZZ·2020-09-11 20:06

【资源】领域自适应相关论文、代码分享

阅读大概需要20+分钟跟随小博主，每天进步一丢丢整理|专知【导读】领域自适应（DomainAdaptation）是迁移学习（TransferLearning）的一种，思路是将不同领域（如两个不同的数据集

zenRRan·2020-09-11 19:29

【论文翻译】Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

最近集中火力肝imitationlearning。。MAML是一个重要的方法论，写给自己凑活看的。。。。开始Abstract本文针对meta-learning提供了一种模型不可知的的算法，适用于任何基于梯度下降的模型，可以应用于不同的学习问题：分类/回归/RL。meta-learning的目标是：“基于不同的任务进行训练，接下来只需要少数训练样本就可以完成新任务”。在“从新任务中获取的少量训练数据

猪蒙索洛夫·2020-09-11 17:26

论文笔记8 --（ReID）Camera Style Adaptation for Person Re-identification

《CameraStyleAdaptationforPersonRe-identification》论文：https://arxiv.org/abs/1711.10295v1Abstract作为一项跨相机检索任务

零尾·2020-09-10 15:50

domain adaptation 之 cycleGAN

之前写的两篇博客《domainadaptation之domainadversariallearning（一）》和《domainadaptation之domainadversariallearning(二

钉马掌的小铁匠·2020-08-29 21:51

CMA-ES 和python

pythoncma.html点击打开链接cma(version0.91.00$Revision:3103$)indexcma.pyModulecmaimplementstheCMA-ES,CovarianceMatrixAdaptationEvolutionStrategy

stereohomology·2020-08-25 04:54

声纹识别中PLDA的域自适应的通用框架

AGENERALIZEDFRAMEWORKFORDOMAINADAPTATIONOFPLDAINSPEAKERRECOGNITION2020顶会论文学习提出了一种用于说话人识别中的概率线性判别分析（PLDA

落雪snowflake·2020-08-25 02:52

目标检测之域适应策略和弱监督伪标签策略

出自《Cross-DomainWeakly-SupervisedObjectDetectionthroughProgressiveDomainAdaptation》问题提出：文章提出怎样在无标签的数据集中

祟祟vesl·2020-08-25 01:07

移动通信原理英文缩写对照

3G-SGSN3rdGenerationServingGPRSSupportNode第三代服务GPRS的节点3GPP3rdGenerationpartnershipproject3代合作项目AAL2ATMAdaptationLayertype2ATM

weixin_30384217·2020-08-24 20:55

读书 | 《handbook of climate change adaptation》3

第七招:地中海低收入家庭的智能计量和可持续行为欧盟2020年能效目标与预期节能目标的对比，明确表明2020年预期节能目标存在差距。原因之一是缺乏针对低收入家庭的具体政策。它们代表了约40%的地中海家庭，被认为是通过传统的公共政策难以触及的。由于它们的复杂性。低收入家庭需要创新的财政办法来执行能源效率措施。智能计量已被确定为适应气候变化的技术之一，可用于鼓励低收入家庭的人们更多地了解他们的能源消费，

张小路24·2020-08-24 20:30

Android技术篇-了解Android的屏幕适配

article/details/8830286还有stromzhang的屏幕适配的文章http://www.stormzhang.com/android/2014/05/16/android-screen-adaptation

樱木乐·2020-08-24 14:51

iOS9 URL Schme 白名单

原文地址:https://github.com/ChenYilong/iOS9AdaptationTipsWWDC2015Session703:"PrivacyandYourApp（时间在30：18左右

baodu9451·2020-08-24 05:39

iOS URL Schemes白名单配置

转：http://www.jianshu.com/p/a8cce94d508ehttps://github.com/ChenYilong/iOS9AdaptationTips/commit/a6b680fbbcc15b4c0b560f273957cd3e65215c33iOS9

浪浪浪浪·2020-08-24 05:06

Nature Genetics：微生物基因组如何适应植物？(news & views)

labs.bio.unc.edu/Dangl/)领衔，美国能源部JGI研究所的TanjaWoyke和SusannahG.Tringe共同通讯的文章《Genomicfeaturesofbacterialadaptationtoplants

刘永鑫Adam·2020-08-24 04:53

安卓屏幕适配

1.导入这个包//屏幕适配implementation'me.yatoooon:screenadaptation:1.1.1'在清单文件配置2.在myapplication中初始化publicclassMyApplicationextendsApplication

ajiong314·2020-08-24 04:33

ICCV 2011 Papers List

RecognitionAGraph-matchingKernelforObjectCategorization(PDF)OlivierDuchenne,ArmandJoulin,JeanPonceDomainAdaptationforObjectRecognition

土星人马·2020-08-24 01:57

问题：Adaptation of argument list by inserting () has been deprecated

在Scala中，可以将函数当做一个参数传入方法中调用。假设有如下一个方法：defsayHelloBeforeAction(action:Unit=>Unit){println("Hello!")action()}该方法接受一个类型为Unit=>Unit的函数action为参数，在方法中调用此函数：action()。这看起来并没有什么问题，虽然也能编译通过，但是却会报告一个警告：warning:Ad

Azur_wxj·2020-08-23 04:06

webRTC AEC 滤波器的自适应

staticvoidFilterAdaptationSSE2(AecCore*aec,float*fft,floatef[2][PART_LEN1]){inti,j;constintnum_partitions

半截木头渡海洋·2020-08-22 09:58

最常见的101-150个rfc编号

转摘自：http://www.faqs.org/rfcs/RFC1483-MultiprotocolEncapsulationoverATMAdaptationLayer5RFC2141-URNSyntaxRFC2109

yanwenyuan0102·2020-08-22 04:01

ICLR2017文章：使用一个噪声适应层训练标签有噪声的深度神经网络

文章标题：TRAININGDEEPNEURAL-NETWORKSUSINGANOISEADAPTATIONLAYER,JacobGoldberger&EhudBen-ReuvenEngineeringFaculty

MJJ_·2020-08-22 03:48

五个非常重要的移动Web内容适应设计理念

英文原文：Mobilewebcontentadaptationtechniques译者：赵建光如果你要构建移动网站，那么本文可以帮你选择合适的技术方案。

原文链接·2020-08-22 01:17

计算机视觉每日论文速递[08.29]

arXiv每日论文速递·2020-08-21 23:04

Dagger2详解(原理)

Dagger2Daggger2是啥Daggerisafullystatic,compile-timedependencyinjectionframeworkforbothJavaandAndroid.ItisanadaptationofanearlierversioncreatedbySquareandnowmaintainedbyGoogle.Daggeraimstoaddressmanyoft

骑蜗牛看世界·2020-08-20 22:48

全新行人ReID域框架，达到SOTA效果！道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。

本文带来的是ECCV2020Oral论文《JointDisentanglingandAdaptationforCross-DomainPersonRe-Identification》，提出一种全新的联合学习框架

天琼智能·2020-08-20 20:48

低功耗蓝牙协议栈基础知识

PhysicalLayer）链路层（LinkLayer）主机控制接口层（HostControllerInterface）主机部分包括：L2CAP逻辑链路控制及自适应协议层（LogicalLinkControlandAdaptationProtocol

阿基米东·2020-08-20 16:58

深度学习（九）dropout与Batch norm

最早的Dropout可以看Hinton的这篇文章《Improvingneuralnetworksbypreventingco-adaptationoffeatureDetectors》如上图左，为没有Dropout

米翁方·2020-08-20 10:56

论文分享 Unsupervised Cross-Modality Domain Adaptation of ConvNets for Biomedical Image Segmentations wi

摘要：卷积网络(ConvNet)在各种具有挑战性的视觉任务中取得了巨大的成功。然而，当遇到域偏移时，ConvNet的性能会降低。领域自适应在生物医学图像分析领域具有更大的意义，同时在生物医学图像分析领域具有挑战性，其中跨模态数据具有很大的不同分布。鉴于注释医疗数据是特别昂贵的，有监督的迁移学习方法并不是很理想。本文提出了一种用于跨模态生物医学图像分割的具有对抗性学习的无监督域自适应框架。具体来说，

Klay Ye·2020-08-20 04:00

tabbar 跳动

UITabBarController在切换界面时tabBar往上跳动解决方案：#pragmamark解决一个bug:UITabBar跳动的bug(https://github.com/ChenYilong/iOS12AdaptationTips

风___________·2020-08-20 04:56

舵机串口通信

**Thislibraryisanadaptationofdynamixel_sdklibraryforRaspberryPi3withwiringPi*Seelicensebelow*//******

weixin_33895516·2020-08-20 02:06

sidekit中GMM-UBM中speaker-adaptation部分

－－－－2016.12.18已补充－－－－sidekit还是挺不错的，很简单，文档更是直接把源码给你，如果能顺利搭好环境，如果有基础的话，一天之内跑通应该是没有问题的。下面开始对GMM-UBM中说话人自适应调整以及计算得分进行详细的分析，其中也会有代码改写的部分，因为那么多h5文件，看着挺烦的，在看下面之前首先保证已经熟悉了sidekit,并且对里边的h5文件的格式都很清楚，否则没有必要继续往下看

jinmingz·2020-08-19 06:42

移动端适配 flexble.js

flexble的官网地址：http://yunkus.com/mobile-adaptation-scheme-flexiblejs/2.vue适配移动端的配置链接lib-flexible.jshttps

想成为大牛的小白·2020-08-19 06:11

深度补全（Sparsity Invariant CNNs）-论文阅读-翻译

skyjhyp11·2020-08-19 03:57

声纹识别之i-vector/plda

整个过程为gmm-ubm->i-vector->pldagmm-ubmSteps:背景数据->UBM->ubm’smeansuper-vectorUBM->说话人多条注册语音->MAPAdaptation

子耶·2020-08-19 03:46

通信原理专业英语

通信原理专业英语ATM—AsynchronousTransferMode—异步传递方式AAL—ATMadaptationlayer—ATM适配器ACK—acknowledge—确认A/D—analog/

秋文～·2020-08-18 17:52

Unity中UI在不同设备下的自适应

usingUnityEngine;publicclassUIAdaptation:MonoBehaviour{[Header("刘海屏遮挡住的UI")]publicRectTransform[]ui_bangMask

LLLLL__·2020-08-17 20:19

对于DAN方法的解读-Learning Transferable Features with Deep Adaptation Networks

上周汇报了该篇经典文章，现在回顾并且记录一下自己对DAN方法的理解深度适配网络-DAN《利用深度适应网络学习可迁移特征》下面分为五个部分来讲解：一.研究背景二.本论文所解决的问题三.DAN方法四.实验部分五.结合自己的论文一.研究背景精简的说，研究表明：深度神经网络可以学习可迁移特征，这些特征用于域适应时在新的任务上表现出很好的泛化能力。然而由于深度特征随着网络层数的增加由一般到特殊转变，特征的可

Cyan-du·2020-08-17 09:37

论文笔记-Learning Semantic Segmentation from Synthetic Data Geometrically Guided Input-Output Adaptation

论文信息标题：LearningSemanticSegmentationfromSyntheticData:AGeometricallyGuidedInput-OutputAdaptationApproach

kingsleyluoxin·2020-08-17 01:06

2020-3-25 深度学习笔记15 - 表示学习 2（迁移学习和领域自适应）

第十五章表示学习官网英文2020-3-24深度学习笔记15-表示学习1（贪心逐层无监督预训练-目前已经不太使用）迁移学习和领域自适应TransferLearningandDomainAdaptation

没人不认识我·2020-08-16 16:30

深度学习课程笔记（十七）Meta-learning (Model Agnostic Meta Learning)

33Thevideotutorialcanbefoundfrom:ModelAgnosticMetaLearningRelatedVideos:MytalkforModelAgnosticMetaLearningwithdomainadaptationPaper

a1424262219·2020-08-16 11:25

HoMM: Higher-order Moment Matching for Unsupervised Domain Adaptation读书笔记

本文是AAAI收录的一篇文章，与以往方法不同，其提出要对高阶特征进行域匹配，下面就简要介绍一下其思路。摘要最大限度地减小不同域间特征分布的差异是无监督域自适应最有前途的方向之一。从分布匹配的角度来看，现有的基于离散度的方法大多是针对二阶或更低阶的统计量设计的，而这些方法对非高斯分布的统计特性的表达是有限的。在这项工作中，我们探讨了使用高阶统计量(主要指三阶和四阶统计量)进行域匹配的好处。提出了一种

lwpyh·2020-08-15 07:28

详解 Dagger2 系列，原来 Dagger2 如此简单

Google告诉我们：Daggerisafullystatic,compile-timedependencyinjectionframeworkforbothJavaandAndroid.Itisanadaptationo

zzs761120751·2020-08-15 04:20

注解库之Dagger2

0x00Dagger2介绍Daggerisafullystatic,compile-timedependencyinjectionframeworkforbothJavaandAndroid.ItisanadaptationofanearlierversioncreatedbySquareandnowmaintainedbyGoogle.Daggeraimstoaddr

渡口一艘船·2020-08-15 01:51

认识BLE 5协议栈 —— 逻辑链路控制与适配协议层（L2CAP,Logical Link Control and Adaptation Protocol）

www.sunyouqun.com/2017/04/understand-ble-5-stack-l2cap-layer/逻辑链路控制与适配协议通常简称为L2CAP（LogicalLinkControlandAdaptationProtocol

Hansen Mi·2020-08-14 04:07

Bluetooth技术学习笔记 ——蓝牙核心系统架构

参考：蓝牙协议core_v5.0PALs：ProtocolAdaptationLayers，协议适配层。AMPs：AlternateMAC/PHYs。

小鼻祖想吃白萝卜·2020-08-14 03:59

实战Linux Bluetooth编程（四） L2CAP层编程

作者：Sam（甄峰）[email protected]（L2CAP协议简介，L2CAP在BlueZ中的实现以及L2CAP编程接口）一：L2CAP协议简介：LogicalLinkControlandAdaptationProtocol

evilcode·2020-08-14 03:44

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