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【机器学习】李宏毅——Domain Adaptation(领域自适应)

在前面介绍的模型中,一般我们都会假设训练资料和测试资料符合相同的分布,这样模型才能够有较好的效果。而如果训练资料和测试资料是来自于不同的分布,这样就会让模型在测试集上的效果很差,这种问题称为Domainshift。那么对于这种两者分布不一致的情况,称训练的资料来自于SourceDomain,测试的资料来自于TargetDomain。那么对于领域转变的问题,具体的做法随着我们对于目标领域的了解程度不同而不同,主要有以下几种情况:我们当前拥有少量目标领域的样本且含有标注:具体做法是取其中的一小部分去“微调”训练好的模型,但要注意不能够训练太多次迭代否则可能会对小部分的样本产生过拟合我们拥有目标领域

编码中的Adapter,不仅是一种设计模式,更是一种架构理念与解决方案

大家好,又见面了。不知道下面这玩意大家有没有见过或者使用过?这是一个插座转换器。我们都知道日常使用的是220v的交流电,而国外不同国家使用的电流电压是不一样的(比如日本使用的是110v)、且插座的接口样式也是各不相同的(比如欧洲国家使用的是两个小圆柱状的插头接口),如果我们到别的国家去旅行的时候,借助这个插座转换器,就可以让我们的手机充电器在国外也能正常使用了。当然,除了使用插座转换器,还有个方法也可以让我们出国之后正常的使用各种电子产品,那就是在当地重新买一套!显然,这样的成本就会非常巨大,明显不符合我们勤(nang)俭(zhong)持(xiu)家(se)的特征。看过我前面的文章的小伙伴应该

编码中的Adapter,不仅是一种设计模式,更是一种架构理念与解决方案

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适配Diffusers框架的全套教程来了!从T2I-Adapter到大热ControlNet

在ChatGPT出圈不久,ControlNet的横空出世很快在英文和中文互联网收获了众多开发者和普通用户,甚至有用户宣传ControlNet的出现将AI创作带入了直立行走的时代。不夸张地说,包括ControlNet在内,同期的T2I-Adapter、Composer,以及LoRA训练技巧,可控生成作为AI创作最后一道高墙,极有可能在可预见的时间内有进一步突破,从而极大地降低用户的创作成本,提高创作的可玩性。距离ControlNet开源仅仅过去两周,其官方Star就已经超过1万,这种热度无疑是空前的。与此同时,开源社区也极大地降低了用户的使用门槛,如HuggingFace平台提供了基础模型权重以

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Sliver -RecyclerView功能最强大的adapter

Slivergithub主页文档使用方式首先在使用模块projectgradle中添加mavencentral()仓库repositories{...mavenCentral()}然后在使用模块modulegradle中添加plugins{id'com.android.application'id'kotlin-android'id'kotlin-kapt'}dependencies{...implementation"io.github.sunshaobei:satis-sliver:1.0.1"}单类型布局//list数据集合//item列表item数据//position列表位置//ho

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设计模式实践-适配器模式,给LinearLayout插上Adapter的翅膀

前言最近app首页又改版了,不得不说现在项目越来越臃肿,什么模块都想整个入口在首页,导致首页的复杂度增加。为了适应多种类型的视图,一般我们会使用RecyclerView,但是在首页的条目的类型越来越多,甚至存在1种type就只有一个条目,这样导致RecyclerView的复用根本派不上用场,毕竟复用需要多个同type的条目才能产生复用。甚至需要在RecyclerView的item中,再嵌入一个横向滑动的RecyclerView,或者是一个ViewPager,再或者一个九宫格的RecyclerView。每次滑动条目进出屏幕,都进行onBindView,再重新刷新item里面RecyclerVie

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