FL Backdoor Defense (Ⅱ)

基于机器学习的加密货币资金费率预测与套利策略云梦量化科技 python
一、资金费率机制解析永续合约的资金费率是加密货币衍生品市场独有的机制，旨在使永续合约价格锚定现货价格。资金费率每8小时结算一次，结算时多空双方互相支付资金费用：费率为正时，多头支付给空头；费率为负时，空头支付给多头。此机制既促使永续合约价格回归现货价格，也反映市场多空情绪。某安永续合约资金费率计算公式通常为：资金费率 F = 平均溢价指数 P + Clamp(综合利率 I − 溢价指数 P, +0
python的pywebview库结合Flask和waitress开发桌面应用程序简介 czliutz python 笔记 python flask 开发语言
pywebview的用途与特点用途pywebview是一个轻量级Python库，用于创建桌面应用程序（GUI）。它通过嵌入Web浏览器组件（如Windows的Edge/IE、macOS的WebKit、Linux的GTKWebKit），允许开发者使用HTML/CSS/JavaScript构建界面，并用Python处理后端逻辑。这种方式结合了Web技术的灵活性和Python的强大功能，适合快速开发跨平
车载监控录像机市场全景分析：趋势、竞争与未来机遇（2025-2030）
车载监控录像机作为智能交通和车辆安全管理的重要组成部分，近年来随着技术进步和法规要求而快速发展。本文将从全球与中国市场现状、核心技术趋势、主要竞争格局以及未来发展机遇四个维度，全面分析这一蓬勃发展的行业。数据显示，2024年全球车载监控录像机市场规模已达数十亿美元，预计未来几年将保持稳健增长，其中中国市场表现尤为亮眼，成为全球增长的重要引擎。我们将深入探讨4K高清、AI智能分析、5G传输等创新技术
[架构之美]手动搭建Vue3 前端项目框架曼岛_ 成长之路前端
[架构之美]手动搭建Vue3前端项目框架我们将手动创建一个完整的Vue前端项目，包含基础结构、路由、状态管理和UI组件。下面是实现方案：一.项目结构设计1.1项目架构设计my-vue-project/├──public/│├──index.html│└──favicon.ico├──src/│├──assets/││└──logo.png││├──main.css│├──components/││
开源模型应用落地-全能音频新纪元-Kimi-Audio-7B-Instruct-重塑多模态交互边界开源技术探险家开源模型-实际应用落地开源音视频 AIGC agi
一、前言在AI技术持续突破的2025年，音频交互正从单一任务处理迈向全场景融合的新阶段。4月27日，月之暗面（MoonshotAI）开源的Kimi-Audio-7B-Instruct，以“全能音频通才”之姿，为这一进程树立了里程碑式标杆。这款基于70亿参数架构的模型，首次在单一框架内整合语音识别（ASR）、情感分析（SER）、跨语言对话、语音生成（TTS）等十余项任务，并通过12.5Hz混合标记器
DK遇见未来：机器人祖爸
人工智能、AI、机械设计、BigData……这些听起来就很高端的专业究竟是什么？这些前沿学科相遇又会碰撞出什么？机器人，将这些前沿领域结合在一起越来越多的融入到我们的工作与生活中可问题来了机器人究竟是什么呢？又该如何给孩子讲机器人呢？这本《DK遇见未来：机器人》完美解决您的烦恼最新数据、系统知识、精美插图可以说这是一本儿童机器人大百科让孩子在这里遇见未来在讲读版视频中与您共同思考未来社会中机器人与
Kimi-Audio：最佳音LLM, 如何免费使用 Kimi-Audio AI 模型？知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能 kimi
简介继DeepSeek之后，字节跳动（现名MoonShotAI，又名Kimi）也在生成式人工智能领域加速发展，并发布了自己的音频模型Kimi-Audio，据说是迄今为止最好的音频模型。推荐文章《NvidiaGPU入门教程之02ubuntu安装A100显卡驱动(含8步快速浓缩教程)》权重2，安装A100显卡驱动《本地大模型知识库OpenWebUI系列之如何解决知识库上传文件故障Extractedco
EXPLAIN：你的SQL性能优化透视镜哪里不会点哪里. MySQL sql 性能优化 oracle
目录一、EXPLAIN是什么？二、如何使用EXPLAIN？三、EXPLAIN输出解读（核心字段）四、EXPLAIN的实际应用场景五、实战优化案例六、使用EXPLAIN的注意事项与小贴士七、总结一、EXPLAIN是什么？简单来说，EXPLAIN是一条SQL命令（或命令前缀），你将它加在你的SELECT,INSERT,UPDATE,DELETE,REPLACE语句之前。数据库不会真正执行你的操作语句，
【可信数据空间】 flyair_China 安全
分阶段设计可信数据空间（TrustedDataSpace,TDS）方案，覆盖数据处理、存储、加密及AI工作流全生命周期。一、预备阶段（Preliminary）目标：定义数据空间治理框架组织对齐设立TDS治理委员会（含安全官、数据科学家、合规专家），制定《可信数据共享宪章》：数据主权原则：所有权、使用权、存储权分离（GDPR/CCPA合规）最小授权机制：基于用途的访问控制（Purpose-based
Jetson平台编译Tengine space01 AIoT Jetson 人工智能深度学习计算机视觉
1.Tengine简介Tengine于2017年在GitHub（https://github.com/OAID/Tengine）开源，是OPENAILAB（开放智能）推出的自主知识产权的边缘AI计算框架，致力于解决AIoT产业链碎片化问题，加速AI产业化落地。Tengine兼容多种操作系统和深度学习算法框架，简化和加速面向场景的AI算法在嵌入式边缘设备上快速迁移，以及实际应用部署落地，可以十倍提升
函数对象 tal0n
函数对象是STL库提供的除了迭代器，迭代器配接器以外的另外一种概念。简单来说：函数对象提供了一种方法，将要调用的函数与准备传递给这个函数的隐藏参数捆绑在一起。即：该对象实现了operator()的同时还提供了部分执行时的上下文环境。下面我们通过例子来详细看下函数对象。例子STL中有一个find_if的算法实现，他的参数包括：一组表示范围的迭代器，一个用于生成bool类型值的判断式。例如我们需要在一
Vue3 - 实现一个雨水滴落的动画效果程序员的成长之路 Vue3 html5 javascript vue
在Vue3中实现一个雨水滴落的动画效果，可以使用HTML5的元素和JavaScript来绘制和控制动画。以下是一个实现雨水滴落效果的示例：创建一个Vue3项目首先，确保你已经创建了一个Vue3项目。如果还没有，可以使用VueCLI来创建：vuecreaterain-animationcdrain-animation添加Canvas组件创建一个新的Vue组件来包含我们的元素和动画逻辑。创建一个名为R
网络安全-动态风险评估工作原理、详细过程和架构及案例 hao_wujing web安全架构安全
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞！！！动态风险评估（DynamicRiskAssessment,DRA）是一种通过实时数据采集、AI分析和闭环反馈实现风险持续演算的主动防御技术。以下从工作原理、详细过程、架构设计及行业案例展开系统性解析：一、核心工作原理1.多源数据融合与实时感知异构数据采集：整合网络流量、端点行为、环境变量（如设备指纹、地理位置）、业务日志等多维数据，构建动态基线15。环境感知驱
机器人-组成结构-感知 - 决策 - 执行具身智能-查布嘎具身智能机器人人工智能
目录一、感知系统内部传感器：外部传感器：二、智能决策系统机器学习家族1.1机器学习2.1深度学习2.2深度学习模型(主要属于监督/强化学习范畴，但结构通用)：3.1监督学习3.2监督学习模型4.1半监督学习4.2无/半监督学习模型：5.1无监督学习5.2生成模型(可属于监督/无监督)：6.1强化学习7.1其他学习三、控制系统（运控）①对应小脑和脊柱一、感知系统①对应人体的五官。由具有不同功能的各种
飞算JavaAI：力臻开发之本真，破 AI 代码之繁琐，传统项目一键生成微学AI 人工智能 java javaAI
飞算JavaAI：力臻开发之本真，破AI代码之繁琐，传统项目一键生成文章目录飞算JavaAI：力臻开发之本真，破AI代码之繁琐，传统项目一键生成一、前言二、飞算JavaAI是什么？2.1背景与实力2.2飞算JavaAI的“独门绝技”三、飞算JavaAI实战体验3.1IDEA插件安装配置3.2Main中写一个简单的梯度下降算法3.3main函数搭建一个卷积神经网络网络3.4飞算JavaAI：需求分析
AI赋能，让办公更智能 enter回车键人工智能
AI赋能：解锁办公智能化新图景当智能化办公成为企业创造新价值的核心引擎，AI技术正以其强大的学习能力与数据处理能力，成为这场办公变革的“隐形推手”。从流程自动化到决策智能化，从单向执行到双向协作，AI正全方位渗透办公场景的每一个环节，让办公更高效、更精准、更具创造力。AI为办公流程注入“自动化基因”，将人类从机械劳动中彻底解放。传统办公中，员工需花费30%以上的时间处理重复性任务：财务人员逐张核对
机器学习入门（五）：线性回归—从模型函数到目标函数米饭超人
从数据反推公式假设我们获得了这样一张表格，上面列举了美国纽约若干程序员职位的年薪：enterimagedescriptionhere大家可以看到，表格中列举了职位、经验、技能、国家和城市几项特征。除了经验一项，其他都是一样的。不同的经验（工作年限），薪水不同。而且看起来，工作年头越多，工资也就越高。那么我们把Experience与Salary抽取出来，用x和y来分别指代它们。enterimaged
老码农和你一起学AI：Python系列-Pandas 并行计算 chilavert318 熬之滴水穿石 pandas python
但凡用到科学计算，Pandas几乎是绕不开的工具——它以简洁的API、灵活的数据操作能力成为数据处理的“瑞士军刀”。但随着数据量增长（比如从10万行到1000万行），你可能会发现：原本流畅的代码突然变慢了，一个简单的apply操作要等好几分钟，读取大文件时进度条仿佛凝固了。这不是你的代码有问题，而是原生Pandas的“单线程”基因在多核时代遇到了瓶颈。并行计算正是解决这个问题的核心方案。简单来说，
老码农和你一起学AI：Python系列-Pandas大数据处理 chilavert318 熬之滴水穿石 pandas python
今天开始梳理一下pandas的大数据处理，在数据处理领域，Pandas凭借简洁的API和强大的功能成为Python开发者的首选工具。但当面对GB级甚至更大的数据集时，直接读取数据往往会触发“内存不足”的错误——这是因为Pandas默认将数据全部加载到内存中进行处理。此时，分块处理（Out-of-Core）技术就成为解决问题的关键。它通过将大文件拆分为小块，逐块加载并处理，最终整合结果，实现“用有限
AI驱动的电路仿真革命：从物理模型到智能学习的范式转移
AI驱动的电路仿真革命：从物理模型到智能学习的范式转移人工智能正颠覆传统电路仿真方法，本文将深入解析AI在电路建模、优化与故障诊断中的前沿应用，揭示智能仿真如何提升10倍效率并突破物理限制。一、AI电路仿真的数学基础1.1图神经网络建模电路拓扑电路可抽象为图结构G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)：VVV：节点（电子元件）EEE：边（连接关系）图卷积网络(GCN)更新公式：H(l+1)=σ(
AI推演人类进化：计算人类学与基因仿真的融合革命
AI推演人类进化：计算人类学与基因仿真的融合革命引言：数字达尔文主义的新纪元“进化不是直线，而是亿万次迭代的多元宇宙”——李·克罗宁（计算化学家）当AlphaFold解开蛋白质折叠之谜，AI开始重构生命演化的底层逻辑。本文通过多智能体仿真、古基因组重建与文化演化建模三大技术支柱，揭示AI如何推演人类从南方古猿到智人的百万年征程，并预测未来千年的进化轨迹。一、进化动力学的基础模型1.1扩展的哈迪-温
MCP协议技术解析：AI时代的通信基础设施革命
MCP协议技术解析：AI时代的通信基础设施革命在AI从工具演变为协作伙伴的进程中，MCP协议正在成为连接智能体与现实世界的“数字神经系统”。当前人工智能技术正经历从孤立模型向生态系统协作的关键转型，而通信协议作为AI能力的“连接器”，其设计直接决定了智能系统的边界与效率。MCP协议（ModelContextProtocol）作为新一代AI通信基础设施，正在开发者社区引发一场静默革命。本文将从技术原
Linux应用软件编程（多任务：进程2) 04aaaze linux 运维服务器
一.进程消亡1.进程退出（1）从main函数return退出进程（2）exit，_exit,_Exitexit：退出进程会刷新缓冲区（库函数）_exit,_Exit:系统调用，退出进程不会刷新缓冲区voidexit(intstatus);void_exit(intstatus);void_Exit(intstatus);功能：退出一个进程参数：status：退出时的状态值（可以传递给父进程）EXI
RDS Proxy提高数据库可扩展性可用性GenAI taibaili2023 AWS
亚马逊云科技-RDSProxy改善数据库可扩展性GenAI关键字:[yt,AmazonRDSProxy,DatabaseScalability,RdsProxy,ConnectionPooling,SeamlessFailover,IamAuthentication]本文字数:400,阅读完需:2分钟导读演讲者介绍了”亚马逊云科技-RDSProxy改善数据库可扩展性GenAI”。在演讲中,他阐释了
AWS Certified Cloud Practitioner 认证考试总结 DEMI0815 AWS aws 云计算
AWSCloudTrailLogs对您的AWS账户进行监管、合规性、操作审计和风险审计。AWSCloudTrail可用于记录您的AWS账户的AWSAPI调用和其他活动，并将记录的信息保存到您选择的AmazonSimpleStorageService（AmazonS3）存储桶中的日志文件中。默认情况下，CloudTrail传输到S3存储桶的日志文件使用具有AmazonS3托管密钥的服务器端加密（SS
短剧小程序的「技术革命」：从「粗放生长」到「精准运营」 weixin_lynhgworld 小程序
随着短剧行业进入「存量竞争」阶段，技术能力正成为小程序的核心竞争力。从内容推荐到用户留存，从广告变现到IP开发，每一环节都需要数据驱动和算法优化。一、智能推荐：让「用户找到剧」变成「剧找到用户」传统短剧平台依赖标签匹配，而小程序通过多维度数据实现精准推荐：「情绪图谱」分析：记录用户观看时的快进、暂停、重复播放等行为，构建情绪波动曲线；「场景化推荐」：根据时间（如深夜）、地点（如地铁）、设备（如手机
AWS RDS MySQL是否能实现登录限制类需求 shiran小坚果 RDS aws 云计算 database mysql
问题描述：此类问题一般来说在等保中会频繁遇到：对于AWSRDSMySQL5.7和8.0的实例，能否做到如下限制和需求：1.一个连接到数据库的session，超过一段时间以后被RDSMySQL结束的功能：RDSMySQL5.7和8.0中，均可以通过更改参数组中wait_timeout和interactive_timeout参数来设置。当连接空闲并超过参数设置的时长，那么会导致RDSMySQL自动断掉
GENERALIST REWARD MODELS: FOUND INSIDE LARGELANGUAGE MODELS 樱花的浪漫大模型与智能体对抗生成网络与动作识别强化学习语言模型人工智能自然语言处理深度学习机器学习计算机视觉
GeneralistRewardModels:FoundInsideLargeLanguageModelshttps://arxiv.org/pdf/2506.232351.概述将大型语言模型（LLMs）与复杂的人类价值观（如乐于助人和诚实）对齐，仍然是人工智能发展中的一个核心挑战。这项任务的主要范式是来自人类反馈的强化学习（RLHF）[Christianoetal.,2017;Baietal.,
深入理解Mysql索引底层数据结构与算法桑翔
一.索引的本质索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构二.索引数据结构1.二叉树2.红黑树3.Hash表4.B-Tree1.叶节点具有相同的深度,叶节点的指针为空2.所有索引元素不重复3.节点中的数据索引从左到右递增排序B-Tree5.B+Tree1.非叶子节点不存储data,可以放更多的索引2.叶子节点包含所有索引字段3.叶子节点用指针连接,提高区间访问的性能(体现在做范围查询的时候)
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Python深度学习实践：LSTM与GRU在序列数据预测中的应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来序列数据预测是机器学习领域的一个重要研究方向，涉及时间序列分析、自然语言处理、语音识别等多个领域。序列数据具有时间依赖性，即序列中每个元素都受到前面元素的影响。传统的机器学习算法难以捕捉这种时间依赖性，而深度学习
插入表主键冲突做更新 a-john
有以下场景：用户下了一个订单，订单内的内容较多，且来自多表，首次下单的时候，内容可能会不全（部分内容不是必须，出现有些表根本就没有没有该订单的值）。在以后更改订单时，有些内容会更改，有些内容会新增。问题：如果在sql语句中执行update操作，在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询，查询结果有做更新，没有做插入，这样会将代码复杂化。解决： mysql中提供了一个sql语
Android xml资源文件中@、@android:type、@*、？、@+含义和区别 Cb123456 @+@?@*
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数据结构的基本介绍天子之骄数据结构散列表树、图线性结构价格标签
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通过二维码开放平台的API快速生成二维码一炮送你回车库 api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能，联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊，写了个前台快速生成二维码的方法。 html代码如下:(二维码将生成在这div下) ? 1 &nbs
ImageIO读取一张图片改变大小 3213213333332132 java IO image BufferedImage
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装箱与拆箱----autoboxing和unboxing darkranger J2SE
4.2　自动装箱和拆箱基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便，但提供方便的同时表示隐藏了细节，建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。 4.2.1　autoboxing和unboxing 在Java中，所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
ajax传统的方式制作ajax aijuans Ajax
//这是前台的代码 <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的？ avords java eclipse jdk tomcat
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前端模块化 bee1314 模块化
背景：前端JavaScript模块化，其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来，还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制，造成了大量的全局变量，大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java（import），Python (import)，Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代，我们是怎么避免所
处理百万级以上的数据处理 bijian1013 oracle sql 数据库大数据查询
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mac 卸载 java 1.7 或更高版本征客丶 java OS
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第一步，Flume和Kakfa对接，Flume抓取日志，写到Kafka中第二部，Spark Streaming读取Kafka中的数据，进行实时分析本文首先使用Kakfa自带的消息处理（脚本）来获取消息，走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置 1. 下载Flume和Kafka集成的插件，下载地址：https://github.com/beyondj2ee/f
Erlang vs TNSDL bookjovi erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言，是在SDL语言的基础上加以修改而成，TNSDL需翻译成C语言得以编译执行，TNSDL语言中实现了异步并行的特点，当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持，异步并行类似于Erlang的process（轻量级进程），TNSDL中则称之为hand，Erlang是基于vm(beam)开发，
非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个 ljy325 企业应用
　非常希望有一个预防疲劳的java软件，我看新闻和网站，国防科技大学的科学家累死了，太疲劳，老是加班，不休息，经常吃药，吃药根本就没用，根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾，老想赶快学习到东西跳槽离开，搞得超负荷，不明理。深圳做软件开发经常累死人，总有不明理的人，有个软件提醒限制很好，可以挽救很多人的生命。相关新闻：（1）IT行业成五大疾病重灾区：过劳死平均37.9岁
读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式 bylijinnan java 设计模式
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配置管理---svn工具之权限配置 chenyu19891124 SVN
今天花了大半天的功夫，终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。安装完svn后就是在svn中建立版本库，比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构 pepos component webapps 在conf里面的auth里赋予的权限配置为 [groups]
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批量执行 bulk collect与forall用法 daizj oracle sql bulk collect forall
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Yii cValidator主要用法分析： yii验证rulesit 分类： Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
基于vagrant的redis主从实验 dcj3sjt126com vagrant
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Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器 frank1234 centos memcached
一、安装gcc rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到，所以我使用的是make的方式安装，由于make依赖于gcc，所以要先安装gcc 开始安装，命令如下，[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]：建议可以先切换到root用户，不然可能会遇到权限问题：su root 输入密码...... rpm -ivh kernel-head
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法，对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式，方法如下： 1、注册多个账号（一般10个以上）。 2、从多个账号中选择一个账号，发表1-2篇博文

FL Backdoor Defense (Ⅱ) - DeepSight

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论文笔记 - DeepSight: Mitigating Backdoor Attacks in Federated Learning Through Deep Model Inspection

1. 基本信息

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