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Deep Transfer Learning综述阅读笔记

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图像融合论文阅读:CS2Fusion: 通过估计特征补偿图谱实现自监督红外和可见光图像融合的对比学习

@article{wang2024cs2fusion,title={CS2Fusion:ContrastivelearningforSelf-Supervisedinfraredandvisibleimagefusionbyestimatingfeaturecompensationmap},author={Wang,XueandGuan,ZhengandQian,WenhuaandCao,JindeandLiang,ShuandYan,Jin},journal={InformationFusion},volume={102},pages={102039},year={2024},publish

云计算与大数据课程笔记(二)之Google云计算框架辅助笔记(上)

Chunk&Block在GFS中,Chunk默认大小是64MB。作者在参加云计算相关竞赛时发现有题目说Hadoop的Block默认是64MB,这和作者之前学的128MB不太一样,故进行以下整理:在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中,块(BLOCK)的默认大小曾经是64MB,在较新版本的Hadoop中,默认块大小通常是128MB。不过,这个值是可以配置的,具体取决于你使用的Hadoop发行版本以及系统的配置。在Hadoop的较新版本中(例如2.x及之后),默认的块大小确实是128MB。这种较大的块大小可以减少文件系统的元数据数量,同时提高大规模数据处理的效率。(这就说明现在的数据趋势是:单

【Django开发】0到1开发美多shop项目:短信验证码和RabbitMQ。全md文档笔记(附代码 文档)

本系列文章md笔记(已分享)主要讨论django商城项目相关知识。项目利用Django框架开发一套前后端不分离的商城项目(4.0版本)含代码和文档。功能包括前后端不分离,方便SEO。采用Django+Jinja2模板引擎+Vue.js实现前后端逻辑,Nginx服务器(反向代理)Nginx服务器(静态首页、商品详情页、uwsgi服务器(美多商场业务场景),后端服务:MySQL、Redis、Celery、RabbitMQ、Docker、FastDFS、Elasticsearch、Crontab,外部接口:容联云、QQ互联、支付宝。完整笔记代码请移步:https://blog.csdn.net/m0

java - google app engine chunkSize & prefetchSize - 我在哪里可以阅读它的详细信息?

关于这两个总和的所有信息:chunkSizeSetsthechunksize.Pleasereadtheclassjavadocforanexplanationofhowchunksizeisused.prefetchSizeSetsthenumberofentitiestoprefetch.尝试查看javadocs,并在sourcecode在SVN中。一点信息都没有!我的意思是,有关这两者的实际含义的信息。好吧,prefetchSize或多或少是清楚的——运行查询时获取了多少实体。如果我的理解是正确的,例如如果我将查询的限制设置为1000并将prefetchSize设置为1000,它

flink重温笔记(十九): flinkSQL 顶层 API ——FlinkSQL 窗口(解决动态累积数据业务需求)

Flink学习笔记前言:今天是学习flink的第19天啦!学习了flinkSQL中窗口的应用,包括滚动窗口,滑动窗口,会话窗口,累计窗口,学会了如何计算累计值(类似于中视频计划中的累计播放量业务需求),多维数据分析等大数据热点问题,总结了很多自己的理解和想法,希望和大家多多交流,希望对大家有帮助!Tips:"分享是快乐的源泉💧,在我的博客里,不仅有知识的海洋🌊,还有满满的正能量加持💪,快来和我一起分享这份快乐吧😊!喜欢我的博客的话,记得点个红心❤️和小关小注哦!您的支持是我创作的动力!"文章目录Flink学习笔记六、FlinkSQL窗口1.窗口表值函数(tvfs)2.窗口分类函数及聚合操作2.

论文阅读-Pruning for Protection: Increasing Jailbreak Resistance in Aligned LLMs Without Fine-Tuning

研究背景:大型语言模型(LLMs)在生成有害和非法内容方面存在脆弱性,这类攻击被称为“越狱”(jailbreaking)提示。越狱攻击通过精心设计的提示,诱使模型绕过安全对齐机制,生成有害内容。随着LLMs的普及和用户对这些模型的安全性要求提高,研究如何提高LLMs对越狱攻击的抵抗力变得尤为重要。过去方案和缺点:以往的研究主要集中在通过人类反馈的强化学习(RLHF)等方法对LLMs进行微调,以提高其安全性。然而,这些方法通常需要额外的训练,并且在模型压缩(如剪枝)方面对安全性的影响尚不明确。此外,模型压缩可能会影响模型的泛化能力和鲁棒性,但具体效果因压缩方法和实施细节而异。本文方案和步骤:本文

Unity基础知识笔记(三)——NGUI中的UIInput

NGUI中的UIInput的使用_nguiuiinput-CSDN博客https://blog.csdn.net/MonoBehaviour/article/details/78423299?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522171023629716800180684601%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=171023629716800180684601&biz_id=0&utm_medium=dist

【Nginx笔记02】通过Nginx服务器转发客户端的WebSocket接口到后端服务

这篇文章,主要介绍如何通过Nginx服务器转发客户端的WebSocket接口到后端服务【知识星球】。目录一、Nginx配置WebSocket1.1、Nginx配置内容1.2、客户端请求地址1.3、创建WebSocket测试工程1.4、启动测试1.5、WebSocket超时问题1.5.1、设置超时时间1.5.2、建立心跳机制(推荐)一、Nginx配置WebSocket今天在工作中,遇到了一个需求,这个需求大概是前端和后端需要采用WebSocket方式来进行通信,因为是WebSocket接口,客户端需要知道通讯的接口地址,WebSocket接口的地址格式是:【ws://ip:port/xxx/yy

论文笔记 Where Would I Go Next? Large Language Models as Human Mobility Predictor

arxiv202308的论文1intro1.1人类流动性的独特性人类流动性的独特特性在于其固有的规律性、随机性以及复杂的时空依赖性——>准确预测人们的行踪变得困难近期的研究利用深度学习模型的时空建模能力实现了更好的预测性能但准确性仍然不足,且产生的结果不能直接完全解释1.2本文LMM+位置预测提出了一个名为LLM-Mob的框架将流动性数据组织成历史停留和上下文停留,以解释人们移动中的长期和短期依赖性利用目标停留的时间信息进行时间感知预测设计了有效的prompt策略来帮助LLM理解流动性数据,最大化它们的推理能力,使预测结果的解释成为可能。2Preliminary2.1术语和符号用户的轨迹被表示

Git全套教程一套精通git.跟学黑马笔记

Git全套教程一套精通git.跟学黑马笔记文章目录Git全套教程一套精通git.跟学黑马笔记1.版本管理工具概念2.版本管理工具介绍2.1版本管理发展简史(维基百科)2.1.1SVN(SubVersion)2.1.2Git3.Git发展简史4.Git的安装4.1git的下载4.2安装4.3基本配置4.4为常用指令配置别名(可选)4.5解决GitBash乱码问题5.Git工作流程5.1Git初始化5.2git流程5.2.1流程图5.2.2概念即详解6.Git的基本使用01-TortoiseGit操作本地仓库6.1初始化仓库6.2添加文件6.3提交文件至本地仓库6.4修改文件,与再次提交文件6.5