unsupervised adaptation alignment cluster
Python实现软件设计模式7：适配器模式 Adapter Pattern
动机 有两个不存在直接继承或关联关系的类A、B， A希望能利用到B类中某个已存在的、功能完善的方法，而不再去具体实现A的接口源码；适配器模式使接口不兼容的那些类可以一起工作。 主要角色 目标类 Target 抽象接口类 适配者 Adaptee 适配器 Adapter 具体实现接口 客户端 Clien ......
Docker Swarm Cluster 部署
1、部署环境 服务器名称 IP地址 备注 node01 10.32.161.124 Manager node02 10.32.161.125 Work node03 10.32.161.126 Work 2、Docker CE安装 参考：https://www.cnblogs.com/a120608 ......
Kubernetes Multi-Master Node Cluster
https://medium.com/@lubomir-tobek/kubernetes-multi-master-node-cluster-f2081e504983 Lubomir Tobek · Follow 10 min read · Dec 14, 2023 2 Creating and o ......
redis 高可用 二 （主从复制、哨兵和集群Cluster）
高可用 分类 主从复制 主从复制是高可用Redis的基础，哨兵和集群都是在主从复制基础上实现高可用的。主从复制主要实现了数据的多机备份，以及对于读操作的负载均衡和简单的故障恢复。缺陷：故障恢复无法自动化；写操作无法负载均衡；存储能力受到单机的限制。 哨兵 在主从复制的基础上，哨兵实现了自动化的故障恢 ......
seata 1.8.0 can not get cluster name in registry config 'service.vgroupMapping.default_tx_group', please make sure registry config correct
* [调式源码解决 seata 报错 can not get cluster name 问题 - 掘金](https://juejin.cn/post/7203377276557885498) seata: enabled: true application-id: ${spring.applica ......
中间件是开箱即用的吗？为什么要开发中间件adapter？
中间件adapter指的是和中间件运行在一起（同一个物理机或同一个容器），使得中间件和商用系统中已有的组件进行对接，最终使得该中间件达到在该系统商用的标准。 ......
关于MySQL Cluster
目录1.MySQL Cluster2.MySQL Cluster架构3.MySQL Cluster 与 MySQL 主从架构有什么区别4.参考 MySQL Cluster是MySQL的一个高可用性，高性能的分布式数据库解决方案。它结合了内存数据库和共享无状态架构的技术，提供了99.999%的可用性， ......
AWS - Grant AWS EKS cluster access to Postgres and Redis using security group
EKS Cluster: RDS (Postgres): Rdis Cluster: ......
__attribute__((packed,aligned(1)))
#include <iostream> #include <string> using namespace std; #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <assert.h> #include <stdint.h> #ifdef WIN32 ......
CF1835C Twin Clusters 题解
题目链接 点击打开链接 题目解法 很牛逼的构造题 好像随也可以过 长度为 \(2^{k+1}\) 的序列的不同区间有 \(2^{2k+1}\) 个，值域是 \(4^k\)，所以一定有解 将 \(a\) 做一遍前缀和，那么问题转化成了找 \(s_{r1}\oplus s_{l1-1}=s_{r2}\o ......
Language Models are Unsupervised Multitask Learners
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ OpenAI blog, 2019 ......
TIP2023 | Human Co-Parsing Guided Alignment for Occluded Person Re-Identification
代码：https://github.com/Vill-Lab/2022-TIP-HCGA 摘要：由于更多的背景噪声和不完整的前景信息，被遮挡人员重新识别（ReID）是一项具有挑战性的任务。尽管现有的基于人类解析的 ReID 方法可以通过最精细像素级别的语义对齐来解决这个问题，但它们的性能很大程度上受 ......
[20231226]vim Align插件使用例子.txt
[20231226]vim Align插件使用例子.txt--//有时候看别人的blog如果遇到执行计划如下,我会使用vim的Align插件做一些处理,好久不用有点生疏,做一个记录:--//假设拷贝和粘贴的执行计划如下: | Id | Operation | Name | Starts | E-Ro ......
06-redis的cluster集群
一、介绍 Redis 集群是一个可以在多个 Redis 节点之间进行数据共享的设施（installation）。 Redis 集群不支持那些需要同时处理多个键的 Redis 命令， 因为执行这些命令需要在多个 Redis 节点之间移动数据， 并且在高负载的情况下， 这些命令将降低 Redis 集群的 ......
GPT-2 《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》解读
背景 GPT1采用了pre-train + fine-tuning训练方式，也就是说为了适应不同的训练任务，模型还是需要在特定任务的数据集上微调，仍然存在较多人工干预的成本。GPT-2 想彻底解决这个问题，通过 zero-shot，在迁移到其他任务上的时候不需要额外的标注数据，也不需要额外的模型训练 ......
How to Master the Popular DBSCAN Clustering Algorithm for Machine Learning
Overview DBSCAN clustering is an underrated yet super useful clustering algorithm for unsupervised learning problems Learn how DBSCAN clustering works ......
《OneLLM: One Framework to Align All Modalities with Language》论文学习
一、Abstract 随着LLM的兴起，由于其强大的语言理解和推理能力，在学术和工业界中越来越受欢迎。LLM的进展也启发了研究人员将LLM作为多模态任务的接口，如视觉语言学习、音频和语音识别、视频理解等，因此多模态大语言模型(Multimodal Large Language Model， MLLM ......
L2CAP（Logical Link Control and Adaptation Protocol）
逻辑链路（Logical Link）：不是真实的物理链路(acl)，上层的多个profile怎么表示连接呢？ 就是通过逻辑链路，CID在逻辑链路的两端，举例： 1. 如本端和远端的SDP，SCID=0X40,DCID=0XB9,SCID=0X40和DCID=0XB9就表示一条逻辑链路； 2. 本端和 ......
Capture a TCP dump from a Linux node in an AKS cluster
https://learn.microsoft.com/en-us/troubleshoot/azure/azure-kubernetes/capture-tcp-dump-linux-node-aks https://learn.microsoft.com/en-us/azure/aks/node ......
适配器 Adapter
一、定义 讲一个类的接口转换成客户期望的另一个接口 使原本接口不兼容的类可以一起工作 二、适用场景 已经存在的类，它的方法和需求不匹配时 方法结果相同或相似 不是软件设计阶段考虑的设计模式，是随着软件维护，由于不同产品，不同厂家造成功能类似而接口不相同情况下的解决方案 三、优缺点 1、优点 能提高类 ......
Hierarchical Clustering-based Personalized Federated Learning for Robust and Fair Human Activity Recognition-2023
任务：人类活动识别任务Human Activity Recognition HAR 指标：系统准确性、公平性、鲁棒性、可扩展性 方法：1. 提出一个带有层次聚类（针对鲁棒性和公平的HAR）个性化的FL框架FedCHAR；通过聚类（利用用户之间的内在相似关系）提高模型性能的准确性、公平性、鲁棒性。 2 ......
Redis Cluster 架构
一、架构类型 1、单机架构 2、分布式架构 二、Redis Cluster 架构 节点 集群模式：cluster-enable:yes meet 所有节点共享消息 指派槽 复制 1、Redis Cluster特性 主从复制 高可用 分片 三、集群伸缩 1、原理 集群伸缩实际上是哈希槽和数据移动的过程 ......
Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection on Drone Images
Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection on Drone Images * Authors: [[Bowei Du]], [[Yecheng ......
基因组序列比对（read alignment）
基因组序列比对（read alignment）技术，是将测序得到的read与已有的参考基因组进行比对，找到read与参考基因组匹配的对应位置，继而得到序列比对的详细结果。 由于参考基因组碱基数极多，测序得到的read数据量极大，且测序的DNA序列中存在各种碱基变异和测序错误，因此不能直接将read与 ......
High-Efficiency Lossy Image Coding Through Adaptive Neighborhood Information Aggregation
目录简介创新点内容Entropy Coding Using Multistage Context Model模型结构残差邻域注意力块Residual Neighborhood Attention Block RNAB激活函数 高斯误差线性单元激活函数GELU并行解码 简介 创新点 Integrate ......
dremio dbt adapter 一些简单说明
dbt-dremio 是dremio 官方维护的dbt adapter ，目前还在持续迭代中 官方参考玩法 实际上核心是基于dbt +dremio 进行模型的创建 内部集成玩法 对于我们实际运行是需要对象存储服务的（比如使用minio），对象存储做为实际数据的物理存储，同时会使用apache ice ......
安卓之各种Adapter优劣分析
在 Android 开发中，适配器（Adapter）是一种非常重要的设计模式，它用于将数据与视图组件进行绑定。适配器可以帮助我们在不同的视图组件（如 ListView、GridView、RecyclerView 等）中展示数据，而无需为每个组件编写重复的代码。以下是 Android 中常用的几种适配... ......
论文笔记: Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach
论文笔记: Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach 中文名称: 属性图聚类：一种深度注意力嵌入方法 论文链接: https://arxiv.org/abs/1906.06532 背景: 图聚类是发现网络 ......
Adaptive Graph Contrastive Learning for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 在实际的场景中，用户的行为数据往往是有噪声的，并且表现出偏态分布。所以需要利用自监督学习来改善用户表示。我们提出了一种新的自适应图对比学习(AdaGCL)框架，该框架使用两个自适应对比视图生成器来进行数据增强，以更好地增强CF范式。具体的说，我们使用了两个可训练的视图生成器，一个图 ......
什么是 SAP CRM Middleware Component 里的 PRODUCT_R3_ADAPTER
在SAP CRM系统中，Middleware是一种关键的技术组件，用于在不同的系统之间实现数据交换和集成。Middleware负责确保不同系统之间的数据同步和协作，从而支持企业业务流程的无缝集成。在Middleware的体系结构中，PRODUCT_R3_ADAPTER是一个重要的组件，用于处理与SA ......