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【论文阅读笔记】Multi-Modal Learning With Missing Modality via Shared-Specific Feature Modelling

WangH,ChenY,MaC,etal.Multi-ModalLearningWithMissingModalityviaShared-SpecificFeatureModelling[C]//ProceedingsoftheIEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2023:15878-15887.【论文概述】本文的核心思想是提出一种名为“共享-特定特征建模(ShaSpec)”的方法,用于处理多模态学习中的缺失模态问题。该方法在训练和评估期间利用所有可用的输入模态,通过学习共享和特定的特征来更好地表示输入数据。这是通过基

【论文阅读笔记】Local and Central Differential Privacy for Robustness and Privacy in Federated Learning

个人阅读笔记,如有错误欢迎指出!会议:NDSS2022        [2009.03561]LocalandCentralDifferentialPrivacyforRobustnessandPrivacyinFederatedLearning(arxiv.org)问题:        尽管联邦学习能在一定程度上保护数据隐私,但也存在隐私和鲁棒性漏洞主要贡献:        首次发现LDP和CDP都可以抵御后门攻击        发现仅在FL的非攻击者上应用LDP可以提高后门攻击的准确性        LDP和CDP可以防止(白盒)成员推断        LDP与CDP均不能防御属性推断攻击

自定义kafka客户端消费topic

文章目录自定义kafka客户端消费topic结论1背景2spring集成2.1.8.RELEASE版本不支持autoStartup属性3自定义kafka客户端消费topic3.1yml配置3.2KafkaConfig客户端配置3.3手动启动消费客户端自定义kafka客户端消费topic结论使用自定义的KafkaConsumer给spring进行管理,之后在注入topic的set方法中,开单线程主动订阅和读取该topic的消息。1背景后端服务不需要启动时就开始监听消费,而是根据启动的模块或者用户自定义监听需要监听或者停止的topic2spring集成2.1.8.RELEASE版本不支持autoS

论文阅读:Whole slide images classification model based on self-learning sampling

Wholeslideimagesclassificationmodelbasedonself-learningsampling论文介绍摘要引言相关工作方法问题定义模型结构特征提取自学习采样模块基于Transformer的特征编码损失函数实验分析和结论总结论文介绍这是一篇发表在BSPC(BiomedicalSignalProcessingandControl)上的关于WSI分类的文章,作者是上海科技大学的学生/老师。论文链接为:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1746809423012594代码:暂未开源摘要深度学习与计算病理

kafka权限认证 topic权限认证 权限动态认证-亲测成功

kafka权限认证topic权限认证权限动态认证-亲测成功kafka动态认证自定义认证安全认证-亲测成功MacBookLinux安装KafkaLinux解压安装Kafka介绍1、Kafka的权限分类身份认证(Authentication):对client与服务器的连接进行身份认证,brokers和zookeeper之间的连接进行Authentication(producer和consumer)、其他brokers、tools与brokers之间连接的认证。上一篇博文介绍了连接的身份认证。权限控制(Authorization):实现对于消息级别的权限控制,clients的读写操作进行Author

【论文笔记】Learned Fusion: 3D Object Detection using Calibration-Free Transformer Feature Fusion

原文链接:https://arxiv.org/abs/2312.090821.引言目前的3D目标检测一来传感器的校准信息。这种情况下,校准信息需要及其精确,但在产品尺度上,获取高质量校准信息是很困难的(需要逐传感器校准,且运行过程中可能会变化)。本文基于Transformer,提出无需校准信息的传感器融合方法。3.方法从基于Transformer的方法中直接移除校准信息会导致训练困难。3.1TransFuseDet本文的模型包含融合编码器、上采样和任务头。使用两个ResNet分别编码激光雷达和相机的特征,然后在不同特征尺度上使用Transformer融合,类似TransFuser。但不同的是,

TDengine Kafka Connector将 Kafka 中指定 topic 的数据(批量或实时)同步到 TDengine

教程放在这里:TDengineJavaConnector,官方文档已经写的很清晰了,不再赘述。这里记录一下踩坑:1.报错java.lang.UnsatisfiedLinkError:notaosinjava.library.path atjava.lang.ClassLoader.loadLibrary(ClassLoader.java:1860) atjava.lang.Runtime.loadLibrary0(Runtime.java:843) atjava.lang.System.loadLibrary(System.java:1136) atcom.taosdata.jdbc.TSDB

【论文阅读】Self-Paced Curriculum Learning

论文下载代码SupplementaryMaterialsbib:@INPROCEEDINGS{, title ={Self-PacedCurriculumLearning}, author ={LuJiangandDeyuMengandQianZhaoandShiguangShanandAlexanderHauptmann}, booktitle ={AAAI}, year ={2015}, pages={2694--2700}}1.摘要Curriculumlearning(CL)orself-pacedlearning(SPL)representsarecentlyproposedlea

ios - APS : missing topic

我有一个需要推送功能的iOS应用程序,为此我创建了必要的开发和生产SSL证书并将它们加载到通知提供程序(node-apn)上;通知在APNs沙箱环境中工作正常,但是,在生产设置上发送通知时,提供商会从APNs网关收到缺少主题的错误。检查产品证书后,我看到证书扩展名下列出了预期的三个项目:app.bundle.idapp.bundle.id.voip和app.bundle.id.complicationAPSd登录手机,显示相关主题(app.bundle.id)在应用程序向操作系统注册其通知设置时已启用。因此,在我看来,应用端的设置看起来不错。根据Apple文档,来自提供商的通知发布PO

论文笔记|Not All Tasks Are Equally Difficult MultiTask Reinforcement Learning with Dynamic Depth Routing

AAAI24摘要多任务强化学习致力于用单一策略完成一组不同的任务。为了通过跨多个任务共享参数来提高数据效率,常见的做法是将网络分割成不同的模块,并训练路由网络将这些模块重新组合成特定于任务的策略。然而,现有的路由方法对所有任务采用固定数量的模块,忽略了具有不同难度的任务通常需要不同数量的知识。这项工作提出了一种动态深度路由(D2R)框架,该框架学习策略性地跳过某些中间模块,从而为每个任务灵活选择不同数量的模块。在此框架下,我们进一步引入了ResRouting方法来解决离策略训练期间行为和目标策略之间不同的路由路径问题。此外,我们设计了一种自动路由平衡机制,以鼓励对未掌握任务的持续路由探索,而不