异步复制 默认情况下，MySQL的复制功能是异步的，异步复制可以提供最佳的性能，主库把binlog日志爱发送给从库即结束，并不验证从库是否接收完毕。这意味着当主服务器或从服务器发生故障时，有可能从服务器没有街道主服务器发送过来的binlog日志，这就会造成主服务器和从服务器的数据不一致，甚
1. 安装(卸载） Vue/Cli 管理员 npm (un)install -g @vue/cli 2. 运行脚手架 vue ui 3. 手动选择： bebel/router/linter formatter / 使用配置文件 4. vue2.0 + Eslint + standard 5. 脚手架配置 a) 安
论文基本情况 发表时间及刊物/会议：2022 CVPR 发表单位：西安电子科技大学， 香港中文大学，重庆邮电大学 问题背景 在大部分半监督学习方法中，一般而言，只有部分置信度高于提前设置的阈值的无标签数据被利用。由此说明，大部分半监督方法没有充分利用已有数据进行训练。 论文创新点 设置了Ad
2019 CVPR的文章，使用时序卷积和半监督训练的3D人体姿态估计 论文链接：https://arxiv.org/abs/1811.11742 github：https://github.com/facebookresearch/VideoPose3D 已经有前辈对这篇文章做过理解：https://www.cnblogs.com/zeroonegame/p/15037269.html 此处不介绍引言和相关工作，具体
Motivation 在表情识别中，标注质量高的数据集数据量小，容易造成过拟合；数据量大的数据集标注质量不佳，含噪声，不利于模型的学习。如下图，为表情识别中最大的数据集之一AffectNet中错误标签。我们提出Progressive Teacher 用于同时解决缺少高质量标注数据和大数据集标注含噪声两个问题。
Adversarial Learning for Semi-Supervised Semantic Segmentation 论文原文 摘要 创新点：我们提出了一种使用对抗网络进行半监督语义分割的方法。 在传统的GAN网络中，discriminator大多是用来进行输入图像的真伪分类（Datasets里面sample的图片打高分，generator产生的图片打低分），而本文
在 FixMatch 中, 对所有类别使用预定义的常量阈值来选择有助于训练的未标记数据, 因此无法考虑不同类别的不同学习状态和学习难度, UDA 也是如此. 为解决这个问题, 提出课程伪标签(Curriculum Pseudo Labeling, CPL), 这是一种根据模型的学习状态利用未标记数据的课程学习方
受立体匹配(Stereo Matching)中代价聚合(cost aggregation)和 Transformers中 self-attention 的启发, 提出一个聚合模块, 它通过考虑实例之间的相似性来聚合标记和未标记数据的初始伪标签. 为了扩大当前 mini-batch之外的聚合候选者, 利用一个队列来记忆训练期间先前 batch
论文原文原文地址 Motivations 传统的训练方式需要针对不同 domain 的数据分别设计模型，十分繁琐（deploy costs） 语义分割数据集标注十分昂贵，费时费力 Contributions 本文提出的统一模型可以实现跨领域统一训练 模型使用少量的标注数据和大量未标注数据（半监督模型） 网络架构/方法
本文发表于EMNLP2020。 本文提出了一个基于卷积模型的蒸馏方法，实现了一个轻量级的、快速的半监督文本分类框架FLiText，相比于Bert等大规模预训练模型，蒸馏模型更具备实际应用价值。 Method 模型总体的框架如下，大致分为激励网络和目标网络两部分： 激励器网络（预训练语言模型）利
self-ensembling self-ensembling 即自集成, 自己集成自己. 对于神经网络来说, 一个样本如果多次送入网络, 能够产生多个模型预测结果, 这些结果可以进行融合, 同时在不同的 batch 训练之后, 模型的参数也会发生变化, 参数可以进行融合, 因此, self-ensembling 的套路在于集
参考代码：MonoRec 1. 概述 介绍：这篇提出了一种纯视觉的自监督深度估计算法，它结合现有实例分割、视觉里程计等视觉相关领域中相关技术，构造出这篇提出的MonoRec单目深度估计方法（在做训练的时候也采用了双目的图像作为输入）。在自监督单目深度估计网络中，一个很大的困难便是需要区
论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9357975/ 基于半盲源分离的非线性回声消除 摘要: 当使用非线性自适应滤波器时，数值模型与实际非线性模型之间的不匹配是非线性声回声消除(NAEC)的一个挑战。为了解决这一问题，我们提出了一种基于半盲源分离(SBSS)的有效
定义 对于一个有起点 \(s\) 的有向图，如果把点 \(a\) 和所有与 \(a\) 相连的边删掉，\(s\) 无法到达 \(b\)，那么称 \(a\) 支配 \(b\)，称 \(a\) 为 \(b\) 的支配点。 支配关系具有传递性：即若 \(a\) 支配 \(b\)，\(b\) 支配 \(c\)，那么 \(a\) 支配 \(c\)。 如果存在 \(a\) 支配 \(x\) 且 \(b
开启binlog log_bin=/data/binlog/mysql/bin binlog_format = row 开启GTID gtid-mode=on enforce-gtid-consistency=true 开启半同步复制（为了方便做高可用主从都配置） #加载插件 INSTALL PLUGIN rpl_semi_sync_master SONAME 'semisync_master.so'; INSTALL PLUGIN rpl_semi_syn
MySQL主从搭建 环境准备 mysql安装 省略 架构图 转：https://www.cnblogs.com/honeylemon/p/10591899.html 异步复制 1.确保2台服务器已安装相同版本的mysql2.在主库上,设置一个复制使用的账户,并授予 REPLICATION SLAVE权限。这里创建一个复制用户repl,可以从IP
Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised Transfer Learning 论文题目：自适应一致性正则化方法用于半监督迁移学习 作者单位：百度大数据研究院 作者：Abulikemu Abuduweili 代码地址：https://github.com/SHI-Labs/Semi-Supervised-Transfer-Learning 摘要 近来，半
抖音开源Semi Design产品设计系统 原创2021-10-27 00:06·web前端进阶 今天给大家分享一个最新抖音开源的全面、易用、优质的企业级产品设计SemiDesign。 semi-design 字节跳动抖音前端与UED团队推出的包含设计语言、React 组件、主题等开箱即用的中后台解决方案，帮助设计师
1.给无标签数据进行标记 def get_pseudo_labels(dataset, model, threshold=0.7): # 给6786个无标签数据标记 # This functions generates pseudo-labels of a dataset using given model. # It returns an instance of DatasetFolder containing images whose pred
字节回应“抄袭阿里Ant Design代码”深表歉意，Semi Design项目开源 投递人 itwriter 发布于 2021-10-28 15:15 评论(0) 有180人阅读 原文链接 [收藏] « » 原标题：字节跳动回应“抄袭阿里 Ant Design 代码”：早期使用了相关文案，深表歉意 IT 之家 10 月 28 日消息，
Semi-UI 现代、全面、灵活的设计系统和 UI 库。 快速搭建美观的React 应用。 简体中文 | English
SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS Thomas N. Kipf、MaxWelling Published as a conference paper at ICLR 2017 论文笔记：2021-10-20 若有侵权，请在第一时间通知博主，博主会及时处理！ 背景与结论 在图节点分类任务中（一张图有边、节点、节点特征和节
这是一篇基于Tapnet修改的文章。 创新点： 1、加入了时间序列的空间信息（也就是variable 轴） 2、是用半监督学习 3、对embedding learning可视化 4、与13个监督学习和4个半监督学习作为baseline （个人觉得，相较于Tapnet，不同的地方主要在于加入了空间信息，和用的是AE框架） A:MTS需要考虑
论文阅读笔记： A Three-Stage Self-Training Framework for Semi-Supervised Semantic Segmentation 基本信息 \1.标题：A Three-Stage Self-Training Framework for Semi-Supervised Semantic Segmentation \2.作者：\(Rihuan Ke^{*1} , Angelica Aviles-Rivero^{*1} , Saurabh Pandey
前几天更新了一致性正则化的前五种方法，我们可以看到整个模型也在不断的进步，从单纯的对噪声进行学习以增强网络的鲁棒性到应用对抗学习的一些知识。现在我们对之前的知识做简要的总结： Ladder Networks：简单的加入了编码-解码层，通过加入噪声来预测未加噪声层的输出来增强网络的鲁棒
