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无访问权限的非监督多源领域适应方法.pdf

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简介：
本文提出了一种无需目标域数据标签的非监督领域自适应方法，旨在解决多源领域的数据分布差异问题，提高模型在未标注新领域中的泛化能力。 无监督多源领域自适应在无需访问源数据的情况下进行。

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  • 无访问权限的非监督多源领域适应方法.pdf
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    本文提出了一种无需目标域数据标签的非监督领域自适应方法，旨在解决多源领域的数据分布差异问题，提高模型在未标注新领域中的泛化能力。 无监督多源领域自适应在无需访问源数据的情况下进行。
     
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    本文介绍了一种名为UJDA的无监督领域适应方法，通过使用统一联合分布对齐技术来提高模型在目标领域的泛化能力。该方法无需标签信息即可实现源域到目标域的知识迁移，在跨领域应用中展现出了优越性能。 乌日达具有统一联合分布对齐的无监督域自适应先决条件： 所需环境： - Python3 - PyTorch == 0.4.1（需有合适的CUDA和CuDNN版本） - 火炬视觉== 0.2.0 数据集：您需要在“./data”中的每个“.txt”文件中修改图像的路径。 训练步骤： 运行命令： ``` python train.py --config ../config/dann.yml --dataset Office-31 --src_address ../data/amazon.txt --tgt_address ../data/dslr.txt --src_test_address ../data/amazon.txt ``` 引用说明：如果您使用此代码进行研究，请考虑引用相关文献。
     
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    本文章探讨了在Active Directory（AD）域环境下遇到的用户D盘文件夹不可访问的问题，并提供了分析和解决方案。 在云桌面环境中进行测试时发现，在重启后D盘无法访问，并且使用管理员账户也无法更改权限或显示容量，提示当前账户无权访问该磁盘。磁盘属性中的安全标签页显示出所有者信息不可更改。 现象如下：刚开始完全不能访问D盘，经过调试之后可以在D盘中创建四个文件夹，但其他程序仍然没有权利访问这些新创建的文件夹，并且无法删除它们。这种现象类似于“病毒”攻击的情况。 处理过程包括： 1. 检查本地用户是否属于管理员组并确认其权限； 2. 验证C盘上是否有执行某些操作所需的权限，测试需要管理员权限的操作以确保本地提升管理权限正常； 3. 尝试更改D盘的安全权限和所有者信息但失败了； 4. 更新组策略后重新启动系统，但是问题依然存在。
     
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    Dassl.pytorch是一款专为领域适应和半监督学习设计的PyTorch库，提供丰富的数据管理、模型训练及评估工具，助力研究人员高效开发新颖算法。 Dassl是一个专注于领域适应与半监督学习研究的工具箱，并因此得名。它采用模块化设计并提供统一接口，方便快速原型开发及新方法试验。使用Dassl，仅需几行代码即可实现新的算法。 您可以利用Dassl进行以下领域的研究： - 领域适应 - 域泛化 - 半监督学习 最新进展包括： [2021年3月] 我们发布了一份关于领域泛化的调查报告，总结了该主题过去十年的发展历程、相关问题、数据集、方法论及未来发展方向。 [2021年1月] 最近的研究成果（通过混合不同域样本的实例级特征统计信息来改善领域泛化）已被ICLR 2021接受。代码已在相应平台发布，其中跨域图像分类部分基于Dassl.pytorch库实现。 [2020年5月] Dassl版本v0.1.3 更新了Digit-Single数据集，用于测试单源领域泛化方法的性能基准。新增的数据集中包含相应的CNN模型和配置文件。有关如何评估您的算法的具体信息，请参阅相关文档。
     
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