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DDM(Drift Detection Method)
DDM DDM的思想也很简单，就是control the online error-rate of the algorithm（控制算法的在线错误率）。如果样本数据是稳定分布的，那么随着数据的输入，模型的错误率就会逐渐下降；当概率分布发生变化时，模型的错误率就会上升。所以DDM就是在线控制模型训练过程中的错误率。 DDM会为错误率Warning: VKTM detected a time drift.
Warning: VKTM detected a time drift. 1 Warning: VKTM detected a time drift. 2 Time drifts can result in an unexpected behavior such as time-outs. Please check trace file for more details. 3 Tue Dec 03 16:21:35 2019 4 Warning: VKTM detected a timeSDC论文详解Semantic Drift Compensation for Class-Incremental Learning. CVPR 2020
论文地址: https://arxiv.org/abs/2004.00440 目录 一、贡献点 二、方法 2.1 triple loss 2.2 NCM（nearest class mean）分类器 2.3 Semantic Drift Compensation 三、实验及验证 3.1 SDC的作用 3.2 NCM及triple-loss 3.3 准确率 四、总结 一、贡献点 文章发表于CVPR2020，用于解决概念飘移-concept drift-Python小结
概念飘移 我个人目前浅读了大概10几篇论文为了自己的硕士论文，大概对于概念飘移（下面简称CD：concept drift）有一些基础的了解。 首先要说明几点我的理解： CD是指数据集背后的Concept/原因发生了变化， 比如突然用户不买你的某个产品，是因为你的产品遭到了声誉问题。 又或者用一个更直观concept-drift
title: 'Learning Under Concept Drift:A Review' date: 2020-11-30 13:45:22 tags: concept-drift Abstract—Concept drift describes unforeseeable changes in the underlying distribution of streaming data over time. Concept drift research involves theandroid-在3D重建中使用区域描述文件(ADF)
我一直在探索使用Google的Tango项目进行3D扫描和重建的方法. 到目前为止,我尝试过的某些应用(例如Project Tango Constructor和Voxxlr)在较短的时间范围内做得很好(我很乐意为其他潜在的扫描应用获得建议).问题是,无论使用什么应用程序,如果我运行足够长的时间,扫描结果就会积累很尽管存在漂移,每隔N秒执行gaurentee的Linux / c计时方法？
我有一个程序,需要每X秒执行一次以写入一些输出.该程序将在每个输出之间进行一些间歇性轮询和处理.所以例如我可能每5秒输出一次,但我每隔0.1秒就会开始轮询,直到我达到接下来的5秒标记.理论上的程序将在重启之间运行数月,甚至可能更长. 我需要每X秒执行一次以保持与挂钟一致.换句Codeforces K. Ice Skating（求强连通分量）
题目描述： Ice Skating time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Bajtek is learning to skate on ice. He's a beginner, so his only mode of transportation is pushing off from a snow drift tntp服务器日志报错
日志截图：![] 解决：编辑 /etc/ntpd.conf 文件，找到这一行：driftfile /etc/ntp/drift 修改为：driftfile /var/lib/ntp/drift