1. 简介上一篇我们聊到了mongodb数据块的基本概念，和数据块迁移的主要流程，这篇文章我们聊聊源码实现部分。2. 迁移序列图数据块迁移的请求是从配置服务器（config server）发给（donor，捐献方），再有捐献方发起迁移请求给目标节点（recipient，接收方），后续迁移由捐献方和接收方配合完成。数据迁移结束时，捐献方再提交迁移结果给配置服务器，三方交互序列图如下： 可以
转载
2024-03-29 17:17:56
52阅读
摘要深度视觉域适配作为一个解决大量标注数据缺失的新的学习技巧而出现。与传统的学习共享特征子空间或使用浅层表示重用重要源实例的方法相比，深度
原创
2021-10-29 14:17:53
780阅读
目录
1、简介
2、概览
2.1、概念和定义
2.2、不同的领域适应设置
3、深度域适配的方法
3.1、一步域适配的分类
3.2、多步域适配的分类
4、一步域适配
4.1、同质的域适配
4.4.1、基于差异的方法
4.1.2、基于监督的方法
4.1.3、基于重建的方法
4.4.1、混合方法
4.2、异构的域适配
4.2.1、基于不符的方法
4.2.2、基于对抗的方法
4.2.3、基于重建的方法
原创
2021-08-13 09:33:54
1180阅读
从去年年初 AlphaGo 战胜李世石，到年底 Master 一波60连胜，再到最近DeepMind推出的AlphaGo Zero，仿佛棋神下凡的超级AI强手连发，把人工智能这个概念推上了历史的新高度。随着人工智能在公众层面的热度不断提升，业内人士的关注点却更加聚焦在AI与现实场景的结合，比如如何加速一个深度学习项目的落地。说起如日中天的 AlphaGo Zero，人工智能专业人士最为之振奋的地方
原创
2021-05-16 15:23:38
1100阅读
摘要：基于深度学习的目标检测获得了很大的方法。这些方法基本上假定可以获得大规模的训练标签，训练和测试数据服从理想的分布。然而这两个假设在实际中通常不满足。深度域适配目标检测做为一种新的学习范式开始出现，来解决上述问题。这篇文章旨在对最先进的域适配目标检测方法进行综述。首先，我们简要介绍域适配的概念。第二，深度域适配检测器可以分为四类，并提供了每个类别中有代表性的方法的详细说明。最后给出了将来的研究趋势。1、简介基于深度学习最先进的目标检测方法假定训练数据和测试数据来自同一个理想的分布。这些模型依
原创
2021-08-13 09:34:46
148阅读
图片来源：https://www.pexels.com/photo/vehicles-parked-inside-elevated-parking-lot-63294/如何让电脑识别不同的汽车品牌？想用手机拍任何一辆车就能知道车的牌子吗？本文将介绍一个能识别196种类型汽车的模型。本模型将通过神经网络来实现目标。更准确地说，是使用一个深度神经网络，因此得名DeepCARs(深度计算机自动额定值系统
原创
2020-12-18 15:41:15
308阅读
随着代码变老，通常有必要对其进行现代化。 有以下动机： 我们找到了一种更好的方法 我们需要出于支持/许可或仅出于最佳实践的原因而更新核心库/技术 我们需要在更现代的基础架构上运行该软件 简而言之，几年前编写的软件很少能完美地在我们现有的平台上运行而无需进行任何修改，这导致了一个有趣的主张： 切勿着手进行一个需要数年才能发布的项目。 到您上线时，它就会过时了！ 以上并非观点
Weblogic New Domain 迁移部署
（按已有模版迁移）
&
原创
2012-11-08 11:35:58
2355阅读
A Survey on Deep Transfer Learninginstances-basedmapping-basednetwork-basedadversarial-basedconclusion TL解决了需要大量数据集/需要同域数据集/需要同task问题DTL定义，在传统TL定义上规定f是使用神经网络的非线形模型分类： instances-based mapping-based ne
转载
2024-04-15 14:55:52
27阅读
基于迁移成分分析的域适配1.摘要 域适配允许将来自源域的知识迁移到与其不同但相关的目标域。通俗解释是发现一个
转载
2024-04-15 13:28:53
306阅读
smartdenovo源码迁移迁移前准备工作 1、服务器和操作系统正常运行。 2、PC端已经安装SSH远程登录工具。 3、Porting Advisor已在准备好的x86平台环境和鲲鹏平台环境中完成安装并正常运行。 4、待迁移的相关软件包、源代码已准备就绪。迁移步骤 1、利用Porting Advisor的源码迁移功能对获取到的smartdenovo源代码进行扫描，获取其SO库依赖关系、可迁移性、
转载
2024-03-11 11:53:36
90阅读
模型评估之混淆矩阵（confusion_matrix）TP(True Positive)：将正类预测为正类数，真实为0，预测也为0FN(False Negative)：将正类预测为负类数，真实为0，预测为1FP(False Positive)：将负类预测为正类数， 真实为1，预测为0TN(True Negative)：将负类预测为负类数，真实为1，预测也为1混淆矩阵定义及表示含义混淆矩...
原创
2021-06-15 15:28:03
745阅读
模型评估之混淆矩阵（confusion_matrix）TP(True Positive)：将正类预测为正类数，真实为0，预测也为0FN(False Negative)：将正类预测为负类数，真实为0，预测为1FP(False Positive)：将负类预测为正类数， 真实为1，预测为0TN(True Negative)：将负类预测为负类数，真实为1，预测也为1混淆矩阵定义及表示含义混淆矩...
原创
2022-03-02 09:26:54
265阅读
SYCLomatic开放开发，使开发者自由创建可迁移的异构代码。英特尔发布了一项开源工具，该工具可通过名为SYCLomatic的项目，将代码迁移至SYCL①，这有助于开发者更轻松地将CUDA代码迁移到SYCL和C++，从而加速面向异构架构的跨架构编程。这个开源项目能让开发社区共同协作，以推动SYCL标准的采用，这是将开发者从单个厂商的封闭生态系统中解放出来的关键一步。使用SYCL将代码迁移至C++
转载
2024-04-26 16:25:02
52阅读
基于PaddlePaddle的李宏毅机器学习——迁移学习大噶好，我是黄波波。希望能和大家共进步，错误之处恳请指出！百度AI Studio个人主页, 我在AI Studio上获得白银等级，点亮2个徽章，来互关呀~本项目是在飞桨深度学习学院提供的李宏毅-机器学习特训营课程。Abstract本文共分为两大部分：第一部分介绍迁移学习的主要概念以及类型，第二部分是实现迁移学习布置的作业——领域对抗性训练(D
常用的就四个Enable-Migrations:在项目中启用代码迁移Add-Migration 对已挂起模型改变搭建基架，在添加迁移的时候，EF要做这几步 1.实体框架审查映射的解决方案中的模型 2.实体框架检查解决方案中的现有迁移，并确定自上次迁移以来所做的更改 3.构建更改的“脚本”，实体框架将更改“脚本”添加到迁移文件中 4.迁
# 迁移学习与PyTorch的应用
迁移学习是一种机器学习技术，旨在将一个领域学习到的知识迁移到另一个领域。近年来，迁移学习在计算机视觉和自然语言处理领域得到了广泛应用，因为它可以极大地减少训练时间并提高模型的性能。在本文中，我们将使用PyTorch框架展示如何实现迁移学习，并附带相关的代码示例。
## 迁移学习的基本概念
迁移学习通常分为两个主要步骤：首先在源领域（通常是大规模数据集）上训
原创
2024-09-06 06:16:16
181阅读
在MBD（基于模型的设计）开发中，经常需要用matlab读取表格中的数据进行处理。因此，本文专门研究了一下matlab语言中用于处理Excel表格的两个函数，总结其用法、输入输出变量以及它们的适用场景。 文章目录1 函数1.1 xlsread1.2 readtable2 两个函数的比较2.1 xlsread2.2 readtable3 两个函数的不同的适用场景 1 函数常用的读取Excel表格的函
转载
2024-10-14 15:53:15
135阅读
一、迁移学习就是把已训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。模型的训练与预测：
深度学习的模型可以划分为 训练 和 预测 两个阶段。 训练 分为两种策略：一种是白手起家从头搭建模型进行训练，一种是通过预训练模型进行训练。 预测 相对简单，直接用已经训练好的模型对数据集进行预测即可。优点：1）站在巨人的肩膀上：前人花很大精力训练出来的模型在大概率上会比你自己从零开始搭的模型要强悍，没有必要
1. 迁移学习迁移学习( Tranfers Learning)是机器学习的一个分支，只是神经网络太火了，最近研究和神经网络靠。
迁移学习的初衷是节省人工标注样本的时间，让模型可以通过已有的标记数据（source domain data）向未标记数据（target domain data）迁移。换句话说，迁移学习就是把已学训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。考虑到大部分数据或任务是存在相
