for Real-Time Domain Adaptation in Semantic Segmentation 原文作者：Antonio Tavera 内容提要 语义分割模型在各种任务中都取得了显著的性能...然而，这种性能是在使用非常大的模型时实现的，使用强大的计算资源，而不考虑训练和推理时间。另一方面，真实的应用程序要求模型具有最小的内存需求、高效的推理速度和可执行的低资源嵌入式设备(如自动驾驶汽车)。...在本文中，我们着眼于跨领域的实时语义分割的挑战，并且我们训练一个模型在真实的数据上适当地行动，即使它是在合成领域上训练的。我们使用了专门为此目的而创建的新的轻量级浅层鉴别器。...据我们所知，我们是第一个提出了一种实时对抗的方法来评估语义分割中的领域适应问题。我们在两个标准协议中测试了我们的框架：GTA5àCityscapes和SYNTHIAàCityscapes.
这次准备开启一个新的系列来写了，聊聊分布式系统中的关注点。节奏不会排的太紧凑，计划两周一更吧。 本文是本系列的第三篇。...事务只是一个计算机术语，而事务的体现形式其实在我们生活中也无处不在。任何我们认为应该是这样的事情，去确保它达到预期的过程就是「事务」。...在摩尔定律还适用的时候，软件系统为了承载更大的流量或者说用户数，开始运用「分治」的思想来设计。然后随着互联网的蓬勃发展，B/S应用大行其道的背景下，分布式系统越来越常见。...三、分布式系统中的事务问题 正如前面所说，事务问题其实一直存在，只是在分布式系统中被放大了。并且随着系统拆分的粒度越细，问题的复杂度成指数上升。...设计思想是将远程分布式事务拆分成一系列的本地事务，借助关系型数据库中的表即可实现。
有想过在VR中操作Windows电脑系统是怎样的情景吗？...这个想法或许就快实现了，因为微软正将其操作系统的浮动3D版——Windows Holographic 带入到像HTC Vive那样的VR头显中，而这一计划最快将在明年实现。...日前，在英特尔开发者论坛上，有一个视频演示了在VR头显设备中看到的Windows系统是什么样子的。 怎么样？还不错吧！虽然虚拟房间有点乏味，但它展示了基本的理念。...如果你还在担心上述视频的真实性，英特尔的VR主管金·帕里斯特（Kim Pallister）已经证实了该视频中的体验内容是完全真实的。...英特尔和微软正共同致力于为PC、头显等设备制定Windows全息系统的标准，根据帕里斯特的说法，该公司将在今年晚些时候进一步深入研究该系统。
前言 在态势感知火热、威胁情报赚足眼球的今天，这两个信息安全领域当红小生发生碰撞，会产生怎样的火花呢？下面我根据手头上的项目，介绍一种威胁情报在态势感知系统中的落地方案，为大家提供一种思路。...在一个完整的态势感知系统中，我们能得到两个结果，一个是当前网络安全态势，另一个就是未来安全态势的变化趋势，也就是态势预测的结果。 ?...所以正是威胁情报中的大数据和其自身的更新能力，让我们对其爱不释手。 三、怎样与态势感知系统结合 1....在具体实现中，使用了STIX格式的威胁情报，有两种威胁情报来源，一种就是订阅得到的外源威胁情报，另一种是系统内部的内源威胁情报，通过系统内部部署的检测设备得到，内源威胁情报与外源威胁情报统一成STIX格式...四、总结 本文介绍了一种威胁情报应用在态势感知系统中的可行性方法。着重介绍了两个值得注意的问题，也是实施威胁情报过程中必须解决的问题： 1. 威胁情报适用性。 2. 威胁情报中要素关系的重要性。
本篇博客记录一下我在实习的公司的后台管理系统开发框架中学习到的一种关于网站的缓存（Cache）的实现方法，我会在弄懂的基础上，将该方法在.net core上进行实现。...下面我记录一下我们公司关于网站设计中Cache的一种设计与实现方法（先说在.net mvc下的实现方法，后续会写另一篇.net core的实现方法）: 总体设计： ? ...当系统内存缺乏时，缓存会自动移除很少使用或者使用优先级较低的缓存项以释放内存。Cache的使用可以提高整个系统的运行效率。...但是，我们放到value中的值，可能是有不同用途不同种类的一些值，比如，登录用户的基本信息，该系统存储的菜单数据，这两个就是用途完全不相干的两类数据，怎么存储呢？...，从代码中我们可以看到，这个类最终都实现对 cacheDictionary 这个字典的操作，因为我们的数据都存储在这个字典中。
本文分享一篇发表在CIKM2022的关于一种推荐系统中检索模型的可定制损失函数，其将召回模型与Recall指标进行统一建模，并可以根据不同的检索规模进行自适应的优化。...链接：https://arxiv.org/abs/2208.02971 在大规模推荐场景中，针对资源有限的情况下准确地检索出前N个相关的候选者是至关重要的。...为了评估这类检索模型的性能，Recall@N，即在前N个排名中检索到的正样本的频率，其已被广泛使用。...针对以上问题，本文提出了一种可定制的Recall@N优化损失（ROLoss），其是一个可以直接优化Recall@N指标的损失函数，并且可以针对不同的进行定制。...为了进一步改进这个损失函数，其开发了Lambda方法，这是一种基于梯度的方法，允许为这两个角色选择不同的内核1和2，并进一步提高系统性能。
SpringForce 对应一个弹性系统来说，SpringForce是描述该弹性系统的各种参数的封装。 SpringForce：定义动画具有的弹簧特征。...其中有四个关键的参数： finalPosition：静止位置。 stiffness：即弹簧常数，物体的弹性系数。 dampingRatio：阻尼比。描述系统扰动后的振荡衰减过程。...在这四个参数中，finalPosition用于描述动画最终停止的位置，而velocity则是描述物体运动的初速度，默认情况下，velocity为0，系统提供了setStartVelocity()方法来改变这个初速度...一般来说，首先需要调用getSpring()方法来获取当前的参数，再通过调用setDampingRatio()方法设置要增加到弹簧上的阻尼比。 系统同时也定义了一些常用的dampingRatio。...，递减函数的斜率，即为阻尼的力度，这样的函数有很多，这里介绍其中一种。
它的工作原理是使用 BM25 和模型对文档 d 进行排名，并根据两种方法的排名位置计算其分数。文档按分数降序排序。分数定义如下：图片该方法使用常数 k 来调整排名较低的文档的重要性。...给定一组查询和关联的相关文档，我们可以使用任何优化方法来找到检索这些文档的最佳组合。在我们的实验中，我们使用 BEIR 数据集和贝叶斯优化来寻找最佳组合，针对 NDCG@10 进行优化。...至于倒数秩融合，我们希望了解 BM25 和弹性学习稀疏编码器线性组合的准确性——不过，这一次是在最好的情况下。在这种情况下，我们优化一个权重α每个数据集使用线性组合获得理想的 NDCG@10。...图片结论我们表明可以结合不同的检索方法来提高其性能，特别是词汇和语义检索相互补充。我们探索的一种方法是倒数等级融合。这是一种简单的方法，通常可以产生良好的结果，而不需要任何注释或分数分布的先验知识。...此外，我们发现其性能特征在模型和数据集上都非常稳定，因此我们相信我们观察到的结果将推广到其他数据集。 另一种方法是分数加权总和，这种方法更难设置，但在我们的实验中，通过正确的设置产生了非常好的排名。
我们特别回顾了表面拉普拉斯算法普遍应用中的一些常见的局限，这些局限可以通过适当选择样条弹性参数和正则化常数进行球面样条内插来有效地解决。...然而，在任何情况下，计算的平均参考像任何其他参考模式一样，是从每个测量时间点在每个记录位点获得的值中减去的一个单一值(常数)(例如，ERP的固定波形)。...图9比较了听觉N1的λ优化CSD（电流源密度）地形，揭示了空间低通滤波特性与更低弹性的样条（更大的m常数）和更强的正则化或平滑（更大的λ值）相关，可以在一定程度上相互补偿以获得最优的潜在估计。...球形头部模型似乎适用于许多SL应用，尤其适用于从有限数量电极中获得的经典空间频率范围 表面拉普拉斯变换是一种不改变数据域的空间变换，因此，CSD值可以像表面电位值一样处理。...如本文所述，球面样条内插提供了一种方便的方法来获得低密度和高密度脑电图蒙太奇头皮径向电流的连续估计。
n是无量纲的硬化系数。n的取值决定着材料的塑性流动方向和材料模型：（1）当n=1，材料为理想线弹性材料；（2）当n=0，材料为非线性弹性材料；（3）当0常数，D1～D3可以通过执行参考应变率和参考温度下不同应力三轴度实验来获得。...应变率影响常数D4能通过参考温度下不同应变率拉伸试验获得，同样温度影响常数D5能通过参考应变率下不同温度拉伸试验获得。在D1～D3已知的前提下，拟合断裂应变-温度实验数据可以得到温度影响参数D5。...总结Johnson-Cook是一种应用于金属结构的塑性与失效模型，由于形式描述简单，待求参数少，在工程上得到广泛的应用。...对于手册上没有给定参数的材料，需要通过对测试数据参数拟合得到核心参数，CurveFitter可以快速精确的计算出参数，并用于后续的有限元分析中。
我们需要另一种方法来帮助检验算法是否有效。...当我们开发一个异常检测系统时，我们从带标记（异常或正常）的数据着手，我们从其中选择一部分正常数据用于构建训练集，然后用剩下的正常数据和异常数据混合的数据构成交叉检验集和测试集。...进行预测，计算异常检验系统的 F1 值，或者 查准率与查全率之比 Note 对于异常检测问题而言，样本数据集往往是倾斜的，即 标记为 1 异常的数据往往很少，而标记为 0 即正常的数据往往很多 此时使用准确率等方法来进行判断一个模型的好坏往往是不合适的...Supervised Learning 在以上关于评价异常检测系统的时候，我们尝试使用了 带标签的数据 来评价一个异常检测系统的好坏，既然我们有 带标签的数据 为什么不直接使用监督学习的方法来做异常检测呢...网络流量 以上特征为机房中对计算机工作状态进行异常检测的算法，通过识别 CPU 负载和网络流量的变化可以判断计算机是否发生异常。
1 定理证明 如果变形体满足线弹性小变形的假设条件，那么，变形体上处于状态1时所有的外力，在状态2相应的位移方向上所做的虚功之和，等于状态2时所有的外力，在状态1相应的位移方向上所做的虚功之和。...这就是功的互等定理，用公式表示就是 W_{12}=W_{21} 其证明方法有多种，铁木辛柯的《材料力学》有证明方法。这里构造一种简单易懂的方法来证明之。...考虑同一结构的两个简单状态1和2，如图1所示 ▲图1 状态1中荷载P1在位置1与位置2分别产生了两个位移 \Delta_{11} 和 \Delta_{21} ，状态2中荷载P2在位置2与位置1分别产生了两个位移...1中相应位移方向做功，则有 W_{21}=P_2 \Delta_{21} 记 M_1 为状态1的弯矩， M_2 为状态2的弯矩....2 应用 例1 图2所示，已知抗弯刚度EI为常数，A端发生向下的支座位移Δ，求由此引起梁中点C的竖向位移。 ▲图2 首先，构造两个状态。
由此可见系统产生自由振动的必要条件是系统中至少要有两个或两个以上的储能环节，相互充放能量才能产生自由振动，之所以说它是必要条件，是因为只有这个条件还不一定能产生自由振动，比如，如果系统中还存在着阻尼，且阻尼足够大时...以上是用物理的方法定性地解释了自由振动的机理，要想定量，需要用数学的方法来解释。我们仍以弹簧振子系统为例。在这个系统中，仅用一个坐标系就可以完整描述振动的所有特性，我们称之为单自由度振动。...如果粘性阻尼系数c和弹性系数k均为常数（严格讲是与位移x及其各阶导数无关）时，我们称之为线性振动系统。...对多自由度系统的n个固有频率，都有一个共同的特点，就是对应于每个固有频率，各点的稳态振幅之比是一个不随时间变化的常数，称之为模态，宝宝们平时说的模态计算就是指计算这一系列的比例常数，从而得到系统在每个固有频率下的振动形态...每一种振动源都有其特定的频率，每一种振动系统又都有一系列特定的固有频率。激振频率和系统的固有频率，就像我们的指纹一样，都是激振源和系统的固有参数。
AWS认为云计算是水和电，我要做的事情就是建国家电网，所有人想创业的时候，只需要插入到国家电网的系统中，就能够取得电力。...所以我们用K8s真的有巨量的维护工作，但是它的价值又非常好。我们就想，能不能有一种产品，既兼顾K8s的通用性、迁移成本非常低，又能够像 Serverless 一样，不用运维、获得非常高的业务价值？...主要的维护成本在于节点server维护的工作，有没有一种办法可以保留K8s的能力，但是又消除node的维护成本，是不是就能够取得 Serverful 和 Serverless 之间的平衡？...弹性收缩能力，不需要先申请虚拟机再申请容器，获得了非常高的弹性深度的能力。 我们接下来针对免运维弹性和成本进行简单的对比。...Serverless 最关键的点，是有没有降低运维成本，有没有真正地按需计费，有没有完成一些真正的弹性？根据刚才的描述，其实它的计费、弹性还是不够完全 Serverless 的。
来自美国布朗大学和约翰斯·霍普金斯大学（JHU）的研究人员提出了一种新的迁移学习框架，用于基于深度算子网络 (DeepONet) 的条件转移下的任务特定学习（偏微分方程中的函数回归）。...本研究的目标是学习等式（1）中系统的算子，它将输入随机电导率场映射到输出水头（hydraulic head）；即 。...研究发现，所提出的 TL 框架允许多任务学习，即使源域和目标域存在不止一个方面的差异。在弹性模型中，这两个域具有不同的内部边界和不同的材料特性。...（来源：论文） 场景三——Brusselator 扩散反应系统：最后，以 Brusselator 扩散反应系统为例，它描述了一种自催化化学反应，在该反应中，反应物质与另一种物质相互作用以提高其生产率。...在过程系统工程中——目标是设计、控制和优化动力系统描述的化学物理和生物过程——迁移学习可以为学习不同场景下的系统动力学（例如，不同数量的物种、热力学性质等）提供有用的手段。
—— Principles of Chaos Engineering 有没有这种感觉，当你写下第一行代码的时候，后面等着你的就是不断和系统中的各种错误做斗争？...琢磨可靠的解决方案，持续提升系统的容错灾备能力和弹性空间。...也就是混沌工程所肩负的意义，能让复杂系统中根深蒂固的混乱和不稳定性浮出水面，让我们更全面了解系统中固有的现象，然后进行及时修复、加固和防患于未然，才能打造更具弹性的软件工程系统。...就好比医生看病，病人必须得在现场，才能清楚知道病人的状态和具体问题，才能对症下药。 系统的复杂性，对工程师来说是一种挑战也是一种机遇。...但大家有没有想过，业务指标，相对系统指标来说才是真正能真实地反映系统的健康状况？我们需要一个可以反映当前活跃用户满意状况的指标，因为只有客户满意，才会持续使用。
1.2 远程文件 从21.01开始，顶级功能的突出显示一直存在激烈的竞争，但是远程文件界面绝对是一种非常棒的浏览数据的新方式。...在 Galaxy 内部，有一种新的、抽象的方式来引用本地和其他服务器上的文件。这让我们提供一个统一的接口到 FTP 服务器，如您的 Dropbox，公共 S3 存储桶，等等！...Galaxy Climate 社区正在提供一个很好的测试案例；他们的大部分数据都公开发布在公共的 S3 存储桶上，这些数据不容易获得，现在他们可以直接从 Galaxy 系统获得。...不再需要在文档中再次执行"import this url"这个神奇的步骤，现在 "只需要浏览存储库中的数据"。 但是远程文件浏览器的增加并没有止步于此！...Pull Request 11079 在 hash 工具中强制进行 hash 选择。Pull Request 11427 各种 pyiron 交互式工具修复。(感谢 @bgruening).
神经弹性聚类算法 我们的正式推导开始于从上一节关于环境的假设中获得对未来观察的概率分布的历史相关描述。 接下来是定义一个参数化的生成模型，该模型将适合该分布数据。...重要的是要注意，SNN中STP的时间常数是所有神经元和突触的单个超参数，而RNN和LSTM有多个时间常数，每个循环连接一个。...具体来说，虽然我们在这里关注生物学上合理的理论和实现，但在ML系统中，在线无监督弹性聚类的优势也可以与反向传播训练的深度SNN或ANN相结合。当然，STP和ST‑STDP通常只与尖峰活动相关。...尽管如此，我们的理论确实规定了一种HebbianSTP替代方案，它可以在没有尖峰的情况下实现神经弹性聚类。...因此，本文的一个成果是从理论上将STP(一种典型的SNN机制)引入具有非尖峰激活的网络和作为弹性聚类算法的传统ML。
本文介绍一种检测、解释和适应正常数据漂移的通用框架OWAD【1】，这篇论文首次探索了安全应用中基于深度学习的异常检测的正常数据漂移，特别地，OWAD以无监督方式检测漂移，在标记开销较小的情况下，能够提供更好的正常数据漂移自适应性能...然后，OWAD通过四个关键步骤工作，（1）模型输出校准，提出了一种新的无监督校准方法来强制校准输出，提供预测置信度的信息，如红色概率所示，校准后的新旧f(x)分布变得更加容易区分；（2）漂移检测，利用假设检验来统计地确定...因此针对校准的非线性、合法性和单调性三个要求，OWAD提出了一种仅针对正常数据的新的校准器。...2.4 漂移适应 OWAD提出了一种自适应方法来防止有效知识的灾难性遗忘，同时保证对新分布的泛化。...总结 本文介绍了一种通用的OWAD框架来检测、解释和适应安全应用中基于深度学习的异常检测的正常数据漂移，其中无监督校准器帮助模型给出有意义的概率以检测分布变化，形式化解释器帮助安全研究员以较小的标记开销来确定和理解漂移
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
