对于《RobustBlockchainedFederatedLearningwithModelValidationandProof-of-StakeInspiredConsensus》的讨论文章概述本文主要是根据GoogleFL和VanillaFL为基础进行创新的，发表于2021年。其中VanillaFL是Google公司于2017年写的一篇论文《Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData》中提到的方法，也是全球第一个提出联邦学习的论文。GoogleFL也是Google公司于2017年写的一篇论文《Fed
因此，mongo在代码11000或11001上抛出如下错误消息:{[MongoError:E11000duplicatekeyerrorindex:mean-dev.users.$username_1dupkey:{:"asdasd"}]name:'MongoError',err:'E11000duplicatekeyerrorindex:mean-dev.users.$username_1dupkey:{:"asdasd"}',code:11000,n:0,connectionId:718,ok:1}现在，我正在解析错误消息以检索哪个字段具有重复键，这非常脏。即:我不想在不同索引(多
论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.02008源码地址：https://github.com/cvg/GlueStick概述 针对视角变化时在闭塞、无纹理、重复纹理区域的线段匹配难的问题，本文提出一种新的匹配范式（GlueStick），该方法基于深度图神经网络将点、线的描述符统一到一个框架中，利用点之间的信息将来自匹配图像之间的线进行粘合，提高了模型的联合匹配效率，表明了在单一框架中使用两种特征的互补性能大幅度提升性能。本文的主要贡献如下：使用数据驱动的方法代替启发式几何策略进行线匹配，在统一的框架中联合表征点与线。提供了一种新的架构，充分挖掘图像内特征之间的局部
相信我，翻译一本书是一件很辛苦的事情。译者在从书中不断汲取知识以完善自己的知识体系的同时，也将自己的观点与想法融入翻译的每个阶段，整个过程需要耐心、静心，需要字斟句酌，更需要信守一份承诺——既是对自己的承诺，亦是对广大读者的承诺。翻译一本书也是一件很有成就感的事情。感谢我的同事文杰、周伟、凌锐和凌云。他们都是凯捷咨询数字化团队大家庭的一员，在半年的翻译工作中，他们亲密协作，彼此支持。因为他们都相信，学习对于每个人不仅仅是积累知识，更是由内而外地发散出智慧，同时也是作为程序员所坚持的工程师文化。几位译者都在软件行业深耕多年，在凯捷咨询数字化团队承担着重要的职责，他们在本书中融入了许多自己的经验和
经过紧张激烈的投票和严格的专家评审环节，“掘进技术引力榜”活动在上周的稀土掘金开发者大会上公布了「2023年度ROBUST开源项目」奖项的获奖名单，ApacheDolphinScheduler名列其中。ApacheDolphinScheduler代表上台领奖（右三）掘金技术引力榜「2023年度ROBUST开源项目」奖杯作为一款分布式易用的开源分布式任务调度系统，ApacheDolphinScheduler的获奖不仅体现了其在技术创新和社区发展方面的卓越表现，更彰显了开源社区的力量和价值。开源软件一直以来都扮演着技术创新和共享精神的重要角色。如今，ApacheDolphinScheduler荣获
这是实验室合作的一篇工作，本文提出了第一个多无人机多目标追踪数据集MDMT，也可用做多目标多视角跨机匹配问题相关研究。并配套提出了MIA-Net用于多机协同多目标追踪。MDMT数据集及代码链接：https://github.com/VisDrone/Multi-Drone-Multi-Object-Detection-and-TrackingAiskyeye实验室网站：http://aiskyeye.com/1引言多无人机多目标追踪是协同环境感知领域重要的研究方向，其目的是实现多视角信息融合，克服单架无人机在环境感知上的不足，从而在实现跨机目标关联的基础上，实现多目标的协同追踪，提升整体追踪性
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2303.10404.pdf代码:未开源目前是MOT20的第二名1.Abstract这篇文章着力于解决长时跟踪的问题.当前大多数方法只能依靠Re-ID特征来进行长时跟踪,也就是轨迹长期丢失后的再识别.然而,Re-ID特征并不总是有效的.尤其是在拥挤和极度遮挡的情况下.为此,这篇文章提出了MotionTrack,包括两个方面:设计了一个交互模块(InteractionModule),来学习短轨迹之间的相互作用.简单来说,就是根据目标相邻两帧的的偏移,计算出一个表征目标之间相互影响的矩阵,随后利用该矩阵经过一个GCN和MLP来直接得到目标的预测
LEA:ImprovingSentenceSimilarityRobustnesstoTyposUsingLexicalAttentionBias论文阅读KDD2023原文地址Introduction文本噪声，如笔误(Typos),拼写错误(Misspelling)和缩写(abbreviations),会影响基于Transformer的模型.主要表现在两个方面:Transformer的架构中不使用字符信息.由噪声引起的词元分布偏移使得相同概念的词元更加难以关联.先前解决噪声问题的工作主要依赖于数据增强策略,主要通过在训练集中加入类似的typos和misspelling进行训练.数据增强确实使得
个人阅读笔记，如有错误欢迎指出！会议：Usenix2020 [1911.11815]LocalModelPoisoningAttackstoByzantine-RobustFederatedLearning(arxiv.org)问题： 模型攻击对拜占庭鲁棒性联邦学习的攻击效果尚未清楚创新点： 1、基于不同防御方法，设计了具有针对性的模型攻击方式 2、概括了基于错误率以及基于损失函数的防御方法，测试了两种防御方法的效果。方法： 攻击场景：trainingphase中对基于本地训练数据的模型在训练过程中进行攻击 攻击者的要求：控
记录一下Lama模型的训练、infe踩坑，以及如何更改预设的mask生成方式。一、环境简单提一下，一定要按照作者给的requirements.txt里的库版本安装，hydra-core和pytorch-lightning最新版本在此项目代码上均会报错无法运行。二、预训练模型微调lama的训练全部是以配置文件.yaml的方式进行的，所以针对不同数据集的预训练模型所使用的yaml也是不同的。总体上作者是在PLACES和CelebA上进行了预训练，同时也包含了Big-Lama、Lama-fourier等多种模型细节的配置。就以在Places-Challenge效果最好的Big-Lama为例，在预训练
