adaptive

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迁移学习 材料集合 目录 迁移学习 材料集合 Book novel_papers 1) novel_papers on transfer learning 2) novel_papers on related fileds 更多 DA awesome​​​​​​​ 入门参考 小结 Excellent Scholars 新论文追踪 科研方法论 Presentation 大部分内容 转自 GitHub： https://github.com/yuntaodu/Transfer-learning-materials Book 《迁移学习简明手册》 https://github.com/jindongwang/transferlearning-tutorial novel_papers 1) novel_papers on transfer learning number Title Conference/journel + year Code Keywords Benenit for us 54 Self-paced Contrastive Learning with Hybrid Memory for Domain Adaptive Object Re-ID ( paper ) NIPS 2020 code contrastive learning, DA, Re-ID

引言 阿里巴巴双11史上作业数最多，但人工干预最少的一次双11技术保障： 从动态并发调整带来的单日10亿计算节点的节省，到数据智能编排带来的高级基线单个作业数十个小时执行时间的缩短，再到全新Bubble执行模式在百万作业获取的30%以上的性能提升。 本文为大家介绍，在2020年阿里巴巴集团双11海量作业数目与突变的数据特性面前，阿里云MaxCompute 新一代 DAG 2.0 执行引擎，通过其自适应的动态执行能力和新架构上的全新计算模式，如何为双11大促数据的及时产出提供自动化保障。 1. 挑战与背景 作为阿里巴巴集团技术的练兵场，双11对于阿里核心计算平台的分布式执行调度框架而言，无疑是面对海量大规模作业时，稳定性与可扩展性方面的最好检验。今天平台上每天调度执行着超过千万的分布式作业，2020双11期间(11月1号到11月11号)，作业总数超过了 1.5亿 ，单日作业数峰值超过 1600万 ，单日处理数据量超过 1.7EB。 而另一方面，如同鲁肃所言，"双 11 的「变态」, 最终会变成未来的「常态」"：以计算平台每日调度执行的分布式作业数为例，每年双11的作业数，相比去年同期，都以50%以上的速度在增长，而每年双11的峰值，终究会成为来年的日常状态。 Fig. 1 每天分布作业数目 与此同时， 稳定性是基石，但并不是全部。 在大量的作业数目和海量数据量的背后

↑公众号关注 “Graph-AI” 专注于 图机器学习 WWW2020 图相关论文集 “ WWW（International World Wide Web Conferences，国际万维网大会），由国际万维网会议指导委员会主办，是CCF A类会议。 “ 全部收录论文列表：https://dblp.uni-trier.de/db/conf/www/www2020.html 01 Full Paper 图卷积 Unsupervised Domain Adaptive Graph Convolutional Networks A Generic Edge-Empowered Graph Convolutional Network via Node-Edge Mutual Enhancement 异构图 Task-Oriented Genetic Activation for Large-Scale Complex Heterogeneous Graph Embedding MAGNN: Metapath Aggregated Graph Neural Network for Heterogeneous Graph Embedding 图注意力模型 Towards Fine-grained Flow Forecasting: A Graph Attention Approach for

All Papers 38 - ShapeCaptioner: Generative Caption Network for 3D Shapes by Learning a Mapping from Parts Detected in Multiple Views to Sentences "Zhizhong Han (University of Maryland, College Park); Chao Chen (Tsinghua University); Yu-Shen Liu (Tsinghua University)*; Matthias Zwicker (University of Maryland)" 46 - VideoIC: A Video Interactive Comments Dataset and Multimodal Multitask Learning for Comments Generation Weiying Wang (Renmin University of China)*; Jieting Chen (Renmin University of China); Qin Jin (Renmin University of China) 53 - Image Inpainting Based on Multi-frequency

2020 Domain Adaptation 最新论文：插图速览（三） 目录 Learning to Combine: Knowledge Aggregation for Multi-Source Domain Adaptation Every Pixel Matters: Center-aware Feature Alignment for Domain Adaptive Object Detector A Balanced and Uncertainty-aware Approach for Partial Domain Adaptation Spatial Attention Pyramid Network for Unsupervised Domain Adaptation Two-phase Pseudo Label Densification for Self-training based Domain Adaptation Learning to Detect Open Classes for Universal Domain Adaptation Online Meta-Learning for Multi-Source and Semi-Supervised Domain Adaptation On the Effectiveness of Image

1. 概述 　　选择一个合适的嵌入式操作系统，可以考虑以下几个因素： 　　第一是应用。如果你想开发的嵌入式设备是一个和网络应用密切相关或者就是一个网络设备，那么你应该选择用嵌入式Linux或者uCLinux，而不是uC/OS-II。 　　第二是实时性。没有一个绝对的数字可以告诉你什么是硬实时，什么是软实时，他们之间的界限也是十分模糊的，这与你选择什么样的CPU，它的主频、内存等参数有一定关系。如果你使用加入实时补丁等技术的嵌入式Linux，如Monta Vista Linux(2.4.17版本)，最坏的情况只有436微秒，而99.9%的情况是195微秒以内。考虑到最新的Linux在实时性方面的改进，它可以适合于90~95%的各种嵌入式系统应用。当然，你如果希望更快的实时响应，如高速A/D转换需要几个微秒以内的中断延时，可能采用uC/OS-II是合适的。当然，采用像Vxworks这样传统的嵌入式操作系统也可以满足这样的强实时性要求。 　　 2. 为什么选择Linux操作系统 　　Linux系统作为一个GPOS（通用操作系统）发展至今已经非常成熟可靠了，并且由于遵循GPL协议，开放所有系统源代码，非常易于裁剪。更重要的是，与其他开源的GPOS或RTOS相比，Linux系统支持多种处理器、开发板，提供多种软件开发工具，同时Linux系统对网络和图形界面的支持非常出色。显然

1 优美的高斯分布 [P29]图1.16很好的描绘了这样表达的优美之处： 2 极大似然估计的病态拟合 3 参数-Regularizer 4 先验分布：高斯分布 高斯分布应该算是我们认知中，描绘一切连续型数值不确定性的最基本、最硬派的先验知识了。 甭管你是什么妖魔鬼怪，只要你是连续的，不是离散的，先给你套个高斯分布的罪状。 当然，钦定高斯分布从数学角度是由原因的，和其优美的数学共轭形式有关。 [P98]的练习证明了，高斯似然分布 x 高斯先验分布，结果仍然是一个高斯分布。 (此证明需要熟读第二章关于高斯分布的 150 个公式，需要很好的概率论、线代基础。) 高斯分布在数学形式上有许多便利，比如下面提到的零均值简化版高斯分布，这为贝叶斯方法招来很多 恶评，[P23] 是这样解释的：贝叶斯方法广受批判的原因之一，是因为其在选取先验概率分布上，根据的是 数学形式的便利为基础而不是 先验分布的信度 。 贝叶斯方法讲究推导严谨，公式齐全，对于那些奇怪的、无法用数学语言表达原理的、广布自然界的先验知识， 如Deep Learning思想，自然不会考虑，这也是为什么有人会认为Deep Learning与Bayesian是对着干的。[Quroa] 5 波动性惩罚：简化高斯分布 6 稀疏性惩罚：L1 Regularizer I、大脑中有1000亿以上的神经元，但是同时只有1%~4%激活