adaptive专题

Dubbo SPI之自适应扩展机制 @Adaptive

上一篇介绍了 Dubbo SPI 的基本实现，这篇就介绍下 Dubbo SPI 的自适应扩展机制，对应注解 @Adaptive。介绍 @Adaptive 定义如下： public @interface Adaptive {/*** parameter names in URL*/String[] value() default {};} value 是个字符数组，通过该属性从 URL

【文献阅读】Partially Adaptive Array Techniques

Abstract 文章研究了在多窄带干扰环境下，辅助阵元的选择，为部分自适应天线阵，以达到性能优化的目的。推导了双干扰问题的显式解。这个案例足以说明多个干扰的相互作用，同时也为更复杂的问题提供了一定程度的理解。本文还提出并讨论了几种线阵和平面阵配置的计算机解决方案。 Q1:什么是多窄带干扰环境？这些干扰信号的带宽相对较小，通常是因为它们集中在一个特定的频率或频率段上。 Q2:什么是辅助阵元？

【AI开发】CRAG、Self-RAG、Adaptive-RAG

先放一张基础RAG的流程图 https://blog.langchain.dev/agentic-rag-with-langgraph/ 再放一个CRAG和self-RAG的LangChain官方博客 Corrective RAG(CRAG) 首先需要知道的是CRAG的特色发生在retrieval阶段的最后开始，即当我们获得到了近似的document（或者说relevant snippet

【pytorch】——ONNX export failed: Couldn‘t export operator aten::adaptive_avg_pool2d

问题：语义分割网络pspnet导出成onnx的时候报错分析：主要是ppm中使用了AdaptiveAvgPool2d 解决方案： onnx中最新的版本好像也是没有AdaptiveAvgPool2d的因为pytorch是动态尺寸的，所以有AdaptiveAvgPool2d，首先要固定尺寸进行推理将AdaptiveAvgPool2d替换成AvgPool2d 参考自:https://www.c

second order system analysis in adaptive control 自控带零点的二阶系统matlab仿真分析

带零点的二阶系统matlab仿真分析上图是使用Matlab的simulink对带零点的二阶系统模型和不带零点的二阶系统进行仿真分析的模拟图仿真示波器输出结果：上面的波形是带零点的二阶系统输出下面的波形是不带零点的二阶系统的波形输出我们可以看出，零点(位于实轴负半轴)对二阶系

Dubbo扩展点注解之@Adaptive

@Adaptive称为自适应扩展点注解。在实际应用场景中，一个扩展接口往往会有多种实现类，因为Dubbo是基于URL驱动，所以在运行时，通过传入URL中的某些参数来动态控制具体实现，这便是Dubbo的扩展点自适应特性。在Dubbo中，@Adaptive一般用来修饰类和接口方法，在整个Dubbo框架中，只有少数几个地方使用在类级别上，如AdaptiveExtensionFactory和Ada

Query-Adaptive Late Fusion for Image Search and Person Re-identification阅读笔记

Query-Adaptive Late Fusion for Image Search and Person Re-identification 自适应查询的图像检索晚期融合摘要：很多文献表明特征融合对图像检索是有效的。一般来说融合各种各样的特征会帮助查询到更多有效的结果。然而，我们不会提前知道，对于给定查询，哪个特征是有效的。故而判断特征的有效性极其重要。本文提出了一种针对得分层的有效

Adaptive leakthrough ANC自适应通透ANC调试快速上手3

1.在MDE中通过命令控制，让耳机进入到ANC tuning状态，在ancdesigner工具中连接成功； 2.前面Mision mode的方法中得到5各录音文件，生产相应的missin model; Adaptive leakthrough ANC自适应通透ANC调试快速上手 3.在file->configration中设置FB为Filter_PEQ手动调试，可以将优化的频

互连网络的负载平衡路由算法 (UGAL, Universal Globally Adaptive Load-Balancing 通用全局自适应负载平衡)

Universal Globally Adaptive Load-Balancing 通用全局自适应负载平衡 1. Motivation 动机2. 任意对称拓扑上的 UGAL3. 总结 Universal Globally Adaptive Load-Balancing 通用全局自适应负载平衡之前的工作都是基于 torus 网络的负载平衡路由，而这篇文章的内容提出了一种适用于任意对称拓扑(

【RAG 论文】Adaptive-RAG：自适应地根据 query 难度来选择合适的 RAG 模型

论文：Adaptive-RAG: Learning to Adapt Retrieval-Augmented Large Language Models through Question Complexity ⭐⭐⭐⭐ Code：github.com/starsuzi/Adaptive-RAG NAACL 2024，arXiv:2403.14403 文章目录一、论文速读二、实现细节

论文阅读:Adaptive Graph Convolution for Point Cloud analysis

自适应图卷积用于点云分析论文地址: https://arxiv.org/pdf/2108.08035. 代码地址: https://github.com/hrzhou2/AdaptConv-master. 作者：Zhou Haoran 单位：南京航空航天大学作为初入图卷积网络的小白，我就根据自己的理解来读这篇文章。摘要：问题：从二维网格域推广出来的三维点云的卷积已被广泛研究，但远

论文阅读 Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised Transfer Learning

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-Lea

密码学系列2-安全模型(CPA,CCA,selective,adaptive)

本章介绍了安全模型中的CPA,selective/adaptive CCA, EUF-CMA 加密的安全性模型定义：一、选择明文攻击下的不可区分性（IND-CPA）初始化：挑战者 C \mathcal{C} C运行初始化算法算法来获取系统参数。阶段1：敌手 A \mathcal{A} A产生明文，加密的到对应的密文（多项式有界次数）。挑战：对手将输出两条相同长度的消息 m

论文解读-ASAP: Fast Mobile Application Switch via Adaptive Prepaging

研究背景：用户使用移动设备同时打开多个App，很容易造成移动设备的内存紧缺。现有解决方法一般采用杀死守护进程（lmkd）来释放内存或者基于压缩算法的in-memory swap(ZRAM)方式，这些方法会面临用户切换回被杀死的进程过程效率低下问题，且严重影响用户体验。其中Android操作系统的in-memory swap机制：其特点是需要压缩和解压缩匿名

OpenCV-AMF算法(自适应中值滤波Adaptive Median Filtering)

入门Adaptive AUTOSAR(一) -- 为什么要提Adaptive(2)

目录 1.概述 2.比较AP和CP 2.1 层次结构区别 2.2 开发方式 2.3 硬件平台 3.小结 1.概述我们简单聊了Adaptive的由来，接下来我们比较CP和AP的区别在哪里 2.比较AP和CP 我们从软件架构上来具象地认识AP和CP的区别。 2.1 层次结构区别 Classic Platform 结构如下： Adaptive Platform结构

Adaptive Filter Learning Notes 自适应滤波学习笔记03 自回归模型

这是一个学习笔记系列。为督促自己看书，尽量更新。但同时也在学其他东西，也不知道能不能实现。少玩耍，多读书。 IT的应用里面当然会用滤波知识啦应该会慢慢改进，会慢慢补充每一个部分的笔记。文章目录 Stochastic Progress and Models渐近平稳自适应模型渐近平稳自回归过程的互相关函数 Yule-Walker方程 { a k } \{a_k\} {ak} σ ν 2 \

Adaptive Filter Learning Notes 自适应滤波学习笔记02 随机过程模型

这是一个学习笔记系列。为督促自己看书，尽量更新。但同时也在学其他东西，也不知道能不能实现。少玩耍，多读书。应该会慢慢改进，会慢慢补充每一个部分的笔记。文章目录 Stochastic Progress and Models三个常见线性随机模型自回归模型(Autoregressive Models)滑动平均模型(Moving-Average Models)自回归滑动平均模型(Autoreg

Adaptive Filter Learning Notes 自适应滤波学习笔记01 随机过程

这是一个学习笔记系列。为督促自己看书，尽量更新。但同时也在学其他东西，也不知道能不能实现。少玩耍，多读书。应该会慢慢改进，会慢慢补充每一个部分的笔记。文章目录 Stochastic Progress and Models一些定义复值高斯过程性质 Stochastic Progress and Models 一些定义 *本节出现的概念：随机过程(stochastic p

论文阅读：AdaBins: Depth Estimation using Adaptive Bins

Motivation 信息的全局处理会帮助提高整体深度估计。提出的AdaBins预测的bin中心集中在较小的深度值附近，对于深度值范围更广的图像，分布广泛。Fu et al. 发现将深度回归任务转化为分类任务可以提升效果，将深度范围分成固定数量的bins。本文则解决了原始方法的多个限制：计算根据输入场景的特征动态变化的自适应箱。分类方法导致深度值的离散化，导致视觉质量差，深度不连续明显,论文提

Adaptive and Scalable Metadata Management to Support A Trillion Files——论文泛读

SC 2009 Paper 分布式元数据论文阅读笔记整理问题越来越多的应用程序需要文件系统来有效地维护数百万个或更多的文件。如何在大量文件和大目录中提供高访问性能，是集群文件系统面临的一大挑战。受到静态目录结构的限制，现有的文件系统在这种使用中效率低下。挑战如何有效地组织和维护非常大的目录，每个目录都包含数十亿个文件。如何为拥有数十亿或数万亿文件的大型文件系统提供高元数据性能

Adaptive Geometric Duality(AGD) Prior

由于对SR的实现方法不了解，关于SR部分基本是定性的描述。 AGD即：在实现SR插值过程中，能根据LR自动计算某些权值，使的到的HR和LR满足“几何对偶”的先验规律，例如稳健软判决插值（Robust Soft-Decision Interpolation）就是被认为是一种杰出的AGD方法。下面简单解释了什么是GD，以及如何得到自适应权值 geometry duality [2012]

Image-Adaptive YOLO for Object Detection in Adverse Weather Conditions(IA-YOLO)

1、总体概述基于深度学习的目标检测在常规条件的数据集可以获得不错的结果，但是在环境、场景、天气、照度、雾霾等自然条件的综合干扰下，深度学习模型的适应程度变低，检测结果也随之下降，因此研究在复杂气象条件下的目标检测方法就显得尤为重要。现有的方法在增强图像和目标检测之间很难做到平衡，有的甚至忽略有利于检测的信息。本文为了解决上述问题，提出了IA-YOLO架构，该架构可以自适应的增强图像，以

Adaptive Partitioning

qnx开源代码 GitHub - vocho/openqnx: mirror of git://git.code.sf.net/p/monartis/openqnx http://www.qnx.com/developers/docs/7.0.0/#com.qnx.doc.adaptivepartitioning.userguide/topic/about_howtouseguide_.h

LAE-Net: A locally-adaptive embedding network for low-light image enhancement论文阅读笔记

这是PR2023的一篇暗图增强的论文提出了两个模块，一个EIKS模块用局部熵来代表图像的局部频率特性（高频为主还是低频为主），利用熵图来指导卷积的感受野（文章认为高频噪声不突出，用小感受野，低频噪声突出，用大感受野）；另一个是基于illumination map来做注意力的IAT模块文章提出，从人的视觉系统来看，噪声在图像的平滑区域（低频为主，即熵值大的区域）更加显眼而在高频区域则由