机器学习：攻击方法FGSM系列

AI大模型如何赋能电商行业，引领变革虞书欣的C 人工智能开发语言
•个性化推荐：利用机器学习算法分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好，生成个性化的产品推荐列表，提升用户的购买意愿和满意度。•优化用户体验：•智能搜索引擎：运用自然语言处理技术，优化搜索引擎，让用户能够通过自然语言进行搜索。•虚拟客服：通过聊天机器人和语音助手，提供24/7的客户支持，快速解答用户咨询。•图像识别：利用计算机视觉技术，用户可以通过拍照识别商品，快速找到相似商品或进行排版搭配推荐。•
数学：机器学习的理论基石每天五分钟玩转人工智能机器学习人工智能
一、数学：机器学习的理论基石机器学习是一种通过数据学习模式和规律的科学。其核心目标是从数据中提取有用的信息，以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标，机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。数学在机器学习中起着至关重要的作用，它提供了一种数学模型来描述数据和模式，以及一种数学方法来优化模型。数学在机器学习中的应用非常广泛，涵盖了线性代数、概率论、统计学、微积分、优化等多个领域。这些数学方法
【机器学习：二十六、决策树】 KeyPan 机器学习机器学习决策树人工智能算法深度学习数据挖掘
1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，既可以用于分类任务，也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集，从而生成一个具有条件结构的树模型。核心概念节点（Node）：每个节点表示一个特定的决策条件。根节点（RootNode）：树的起点，包含所有样本。分支（Branch）：每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点（LeafNode）：终止节点，表示最终的决策结果。优点直观可解释：
fgets、scanf存字符串应用 malloc-free c语言
题目1夺旗（英语：Capturetheflag，简称CTF）在计算机安全中是一种活动，当中会将“旗子”秘密地埋藏于有目的的易受攻击的程序或网站。参赛者从其他参赛者或主办方偷去旗子。非常崇拜探姬的小学妹最近迷上了CTF，学长给了她一个压缩包，让她找到其中的flag并提交。她今天终于破解了压缩包的密码，但解压后她却发现，里面竟然有足足100个txt文件！她使用Ctrl+F大法搜索过后，发现了这些txt
机器学习数学基础-极值和最值华东算法王（原聪明的小孩子小孩哥解析宋浩微积分机器学习算法人工智能
极值和最值极值和最值是数学中关于函数变化的重要概念，它们描述了函数在某些点附近或在整个定义域内的“最大”或“最小”行为。理解极值和最值对优化问题、函数分析、物理建模等领域有重要的应用。1.极值（LocalExtrema）极值是指函数在某个区间内的某一点取得的局部最大值或最小值。(1)局部最大值（LocalMaximum）一个函数在某点(x=c)取得局部最大值，意味着存在一个包含(c)的小区间，使得
17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector 拉达曼迪斯II AIGC学习数据库管理工具 AI创业数据库 postgresql 人工智能机器学习 AIGC 搜索引擎
PostgreSQL是一款功能强大的开源对象关系数据库系统，它已将其功能扩展到传统数据管理之外，通过pgvector扩展支持矢量数据。这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求，这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。https://github.com/mazzasaverio/find-your-opensource-project什么是pgvector？
如何攻击一个服务器（仅用于教育及娱乐实验目的） vliu612 服务器
importsocketimportosdefcreate_virus():#创建一个简单的病毒脚本，它会不断尝试连接目标服务器并发送恶意数据virus_code="""importsocketimporttimeimportthreadingdefattack_server(ip,port):whileTrue:try:s=socket.socket(socket.AF_INET,socket.
人工智能伦理：技术发展背后的思考 m0_72547478 人工智能
近年来，人工智能技术呈爆发式发展，在医疗、交通、金融等诸多领域取得惊人成果，但与此同时，人工智能伦理问题日益凸显，引发广泛关注。数据隐私与安全首当其冲。AI系统依赖海量数据训练，这些数据包含个人信息、医疗记录等敏感内容。若数据保护不当，极易引发数据泄露风险，侵犯个人隐私。例如，某些智能健康APP，若未能加密传输用户健康数据，一旦遭受黑客攻击，用户的隐私将暴露无遗。算法偏见也是一大痛点。AI算法基于
渗透测试术语--必要基础大象只为你跟我学网安知识网络安全
一、前言了解和记住渗透测试术语是网络安全技术人员必要的基础，能帮助我们有效沟通和合作、全面理解渗透测试流程、设计和规划渗透测试活动、安全漏洞识别和利用和规避法律和道德风险。我整理一部分术语，自己归为8个分类方便记忆。共整理了56个术语，每个术语都有简要的含义解释。二、渗透测试术语1、攻击介质1.1、漏洞硬件、软件、协议的缺陷，可以通过未授权的方式访问、破坏系统。1.2、木马获取用户权限的程序或者代
【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库程序员洲洲数据库数据库 mysql 导入导出sql sql文件备份迁移
本文摘要：本文提出了xxx的实用开发小技巧。作者介绍：我是程序员洲洲，一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主。同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。同时洲洲已经建立了程序员技术交流群，如果您感兴趣，可以私信我加入我的社群，也可以直接vx联系（文末有名片）v：bdizztt随时
【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法 zhangbin_237 Python机器学习机器学习算法 python kmeans k-means 均值算法
聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中，它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有的对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。K-均值聚类算法就是一种典型的聚类算法，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。簇识别给出聚类结果的含义，假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在
【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i 屿小夏 python pip ssl
个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法一叶_障目机器学习 python 数据挖掘
一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。这个属性通常在基于树的算法中使用，通过feature_importances_属性，您可以了解哪些特征对模型的预测最为重要，从而可以进行特征选择或特征工程，以提高模型的性能和解释性。1、决策树1.1.sklearn.tree.Decision
机器学习-期末测试难以触及的高度机器学习 python 人工智能
机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#是线性回归类是sklearn写好的根据梯度下降法fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportpand
机器学习的介绍 2201_75874206 机器学习人工智能
目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么？如何评估机器学习模型的性能，除了交叉验证、MSE和RMSE外，还有哪些其他重要的指标？在金融风险管理中，机器学习如何帮助预测市场趋势和信用风险？市场趋势预测信用风险评估机器学习与人工智能之间的关系在未来发
Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题 Loving_enjoy 论文深度学习计算机视觉人工智能
###Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题####引言在金融领域中，欺诈检测是一项至关重要的任务。然而，欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点，这给机器学习模型的训练带来了挑战。传统的分类算法在面对这种不平衡数据时，往往会导致模型对多数类（正常交易）过拟合，而对少数类（欺诈交易）的识别能力较差。为了解决这个问题，生成对抗网络（GAN）提供了一种有效的手
一文读懂：无监督学习与有监督学习的区别与应用码上飞扬学习
在机器学习的世界里，无监督学习和有监督学习是两个最为常见且重要的概念。理解这两者的区别和应用场景，不仅有助于我们选择合适的算法和模型，还能帮助我们更好地解决实际问题。那么，什么是无监督学习和有监督学习呢？本文将带你详细了解这两种学习方式的定义、区别以及典型应用。目录无监督学习是什么？有监督学习是什么？无监督学习与有监督学习的主要区别无监督学习的典型应用有监督学习的典型应用如何选择合适的学习方法？1
Spark Livy 指南及livy部署访问实践 house.zhang 大数据-Spark 大数据
背景：ApacheSpark是一个比较流行的大数据框架、广泛运用于数据处理、数据分析、机器学习中，它提供了两种方式进行数据处理，一是交互式处理：比如用户使用spark-shell，编写交互式代码编译成spark作业提交到集群上去执行；二是批处理，通过spark-submit提交打包好的spark应用jar到集群中进行执行。这两种运行方式都需要安装spark客户端配置好yarn集群信息，并打通集群网
电子电气架构 —— 刷写模式：并行刷写车载诊断技术电子电器架构——刷写方案架构网络电子电器架构网络拓扑刷写 Software update
电子电气架构——刷写模式：并行刷写我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的工程师。老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：人们会在生活中不断攻击你。他们的主要武器是向你灌输对自己的怀疑：你的价值、你的能力、你的潜力。他们往往会将此伪装成客观意见，但无一例外的是，他们想让你怀疑自己。本文主要讲述如下内容：->1、背景信息->2、并行刷写->3、总结一、背景信息刷写，对于汽车诊断工
C#遇见TensorFlow.NET：开启机器学习的全新时代墨夶 C#学习资料1 机器学习 c#tensorflow
在当今快速发展的科技世界里，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为推动创新的重要力量。从个性化推荐系统到自动驾驶汽车，ML的应用无处不在。对于那些习惯于使用C#进行开发的程序员来说，将机器学习集成到他们的项目中似乎是一项具有挑战性的任务。但随着TensorFlow.NET的出现，这一切变得不再困难。今天，我们将一起探索如何利用这一强大的工具，在熟悉的.NET环境中轻松构建、训练和
Tesla Free-Fall Attack：特斯拉汽车网络安全事件纪要 wit_@ 网络安全 web安全
TeslaFree-FallAttack：特斯拉汽车网络安全事件纪要1.引言TeslaFree-FallAttack是由腾讯科恩实验室（TencentKeenSecurityLab）于2016年9月对特斯拉ModelS汽车实施的一次远程攻击事件，揭示了汽车网络安全的严重漏洞，并引发了业界的广泛关注。该事件不仅暴露了特斯拉汽车在信息安全方面的薄弱环节，还对汽车行业的网络安全管理提出了严峻的挑战。2.
深入探索Python编程技术：从入门到精通的全方位学习指南小码快撩 python 开发语言
引言在当今信息技术飞速发展的时代，Python以其简洁优雅、功能强大、易于上手的特点，成为了众多开发者和初学者首选的编程语言。无论是数据科学、机器学习、Web开发、自动化脚本编写，还是桌面应用开发，Python都能发挥其独特优势，帮助开发者高效完成任务。本文旨在为Python学习者提供一个全面的学习路径与关键知识点概述，助您快速掌握这门强大的编程语言。一、基础语法1.变量定义与数据类型示例代码：#
从零开始的 AI Infra 学习之路 SSS不知-道 MLSys 人工智能深度学习 pytorch
从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM五、AI编译&计算架构5.1CUDA5.2CANN六、AI硬件&体系结构6.1INVIDIAGPU6.2AscendNPU一、概述AIInfra（AI
python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例... Blair Long python 特征选择方法
花费了很长时间整理编辑，转载请联系作者授权，违者必究。特征选择(Featureselection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。这里我总结了一些机器学习中常见的比较有用的特征选择方法并附上相关python实现code。希望可以给大家一些启发。首先，我们为什么要进行特征选择呢？它有以下几个优点：减少过拟合：冗余数据常常
chatgpt赋能python：Python群发微信消息：解决方案 suimodina ChatGpt python chatgpt 微信计算机
Python群发微信消息：解决方案肆无忌惮的群发微信消息，是否是你目前所需的解决方案？如果是，那么你来对地方了。Python是一门十分强大的编程语言，广泛用于各种人工智能、计算机视觉、机器学习等领域。Python可以用于开发各种应用程序，它也可以用于批量处理和发送微信消息。本文将概述如何用Python发送微信消息。我们将介绍用Python实现微信消息的流程和步骤，并提供一些有关如何使用Python
ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！ WangYan2022 教程人工智能 chatgpt 数据分析 ai绘画 AI写作
熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络
ASPICE 4.0引领自动驾驶未来：机器学习模型的特点与实践亚远景aspice 机器学习自动驾驶人工智能
ASPICE4.0-ML机器学习模型是针对汽车行业，特别是在汽车软件开发中，针对机器学习（MachineLearning,ML）应用的特定标准和过程。ASPICE（AutomotiveSPICE）是一种基于软件控制的系统开发过程的国际标准，旨在提升软件开发过程的质量、效率和可靠性。ASPICE4.0中的ML模型部分则进一步细化了机器学习在汽车软件开发中的具体要求和流程。以下是对ASPICE4.0-
python中tensorflow_python机器学习TensorFlow框架弦歌缓缓
TensorFlow框架关注公众号“轻松学编程”了解更多。一、简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统
网络安全，文明上网（2）加强网络安全意识 IT 青年中国好网民阅读
前言在当今这个数据驱动的时代，对网络安全保持高度警觉已经成为每个人的基本要求。网络安全意识：信息时代的必备防御网络已经成为我们生活中不可或缺的一部分，信息技术的快速进步使得我们对网络的依赖性日益增强。然而，网络安全问题也随之日益严重，包括个人信息的泄露、网络诈骗以及黑客攻击等。因此，增强网络安全意识对于保护个人隐私、财产安全乃至国家安全都显得尤为重要。网络安全意识的重要作用网络安全意识是个人在网络
【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格精通代码大仙数据挖掘深度学习 python 机器学习分类自动化人工智能数据挖掘深度学习
音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中，我们将开发一个深度学习项目，用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。对于这个项目，我们需要一个具有相似大小和相似频率范围的音频曲目数据集。GTZAN流派分类数据集是音乐流派分类项目中最推荐的数据集，并且它是为了这个任务而收集的。音乐流派分类器模型音乐流派分类关于数据集：GTZAN流派收
基本数据类型和引用类型的初始值 3213213333332132 java基础
package com.array; /** * @Description 测试初始值 * @author FuJianyong * 2015-1-22上午10:31:53 */ public class ArrayTest { ArrayTest at; String str; byte bt; short s; int i; long
摘抄笔记--《编写高质量代码：改善Java程序的151个建议》白糖_ 高质量代码
记得3年前刚到公司，同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码：改善Java程序的151个建议》这本书，当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到，于是乎又找来看看，我的天，真是非常多的干货，对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。看完整本书，也记了不少笔记
【备忘】Django 常用命令及最佳实践 dongwei_6688 django
注意：本文基于 Django 1.8.2 版本生成数据库迁移脚本（python 脚本） python manage.py makemigrations polls 说明：polls 是你的应用名字，运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整查看该次迁移需要执行的 SQL 语句（只查看语句，并不应用到数据库上）： python manage.p
阶乘算法之一N! 末尾有多少个零周凡杨 java 算法阶乘面试效率
&n
spring注入servlet g21121 Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的，配置代理servlet亦比较麻烦，这里其实有比较简单的方法，其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容： ServletContext application = getServletContext(); WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
Jenkins 命令行操作说明文档 510888780 centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/ 基本的格式为 java 基本的格式为 java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args] 下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法 1. &nb
UnicodeBlock检测中文用法布衣凌宇 UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
java下实现调用oracle的存储过程和函数 aijuans java orale
1.创建表：STOCK_PRICES 2.插入测试数据： 3.建立一个返回游标： PKG_PUB_UTILS 4.创建和存储过程：P_GET_PRICE 5.创建函数： 6.JAVA调用存储过程返回结果集 JDBCoracle10G_INVO
Velocity Toolbox antlove 模板 tool box velocity
velocity.VelocityUtil package velocity; import org.apache.velocity.Template; import org.apache.velocity.app.Velocity; import org.apache.velocity.app.VelocityEngine; import org.apache.velocity.c
JAVA正则表达式匹配基础百合不是茶 java 正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作正则表达式的用途; 字符串的匹配字符串的分割字符串的查找字符串的替换正则表达式的验证语法 [a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
是否使用EL表达式的配置 bijian1013 jsp web.xml EL EasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题，由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示，但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了，导致我的模板不能正常展示后台数据。网
精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础 bijian1013 oracle 数据库 plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块 --set serveroutput off begin dbms_output.put_line('Hello,everyone!'); end; select * from emp; --包含定义部分和执行部分的PL/SQL块 declare v_ename varchar2(5); begin select
【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器 bit1129 nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能：接受客户端请求将请求转发给被代理的服务器从被代理的服务器获得响应结果把响应结果返回给客户端实例本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器对于静态的html和图片，直接从Nginx获取对于动态的页面，例如JSP或者Servlet，Nginx则将请求转发给Res
Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin blackproof maven 报错
转：http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin maven报错： Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
发布docker程序到marathon ronin47 docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry docker pull docker-registry docker run -t -p 5000:5000 docker-registry 下载docker镜像并发布到私有registry docker pull consol/tomcat-8.0
java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈 bylijinnan java
import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Stack; /* * Q 57 用两个栈实现队列 */ public class QueueImplementByTwoStacks { private Stack<Integer> stack1; pr
Nginx配置性能优化 cfyme nginx
转载地址：http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605 大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装，修改这里或那里的几行配置，好了，你已经有了一个Web服务器了。而且，在大多数情况下，一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而，如果你真的想挤压出Nginx的性能，你必
[JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术 comsci java
对图形图像进行精确处理，需要大量的数学工具，即使是从底层硬件模拟层开始设计，也离不开大量的数学工具包，因为我认为，JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作，需要从开发一些基础的，类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手，而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件...... &nb
MonkeyRunner的使用 dai_lm android MonkeyRunner
要使用MonkeyRunner，就要学习使用Python，哎先抄一段官方doc里的代码作用是启动一个程序（应该是启动程序默认的Activity），然后按MENU键，并截屏 # Imports the monkeyrunner modules used by this program from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案 datamachine mapreduce hadoop 分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案，存档。原帖：http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。 Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
以資料庫驗證登入 dcj3sjt126com yii
以資料庫驗證登入由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
github做webhooks：[2]php版本自动触发更新 dcj3sjt126com github git webhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。工具/原料 git github 方法/步骤在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。钩子更新的代码如下： error_reportin
Eos开发常用表达式蕃薯耀 Eos开发 Eos入门 Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一 &
SpringSecurity3.X--SpEL 表达式 hanqunfeng SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制，要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性： <http auto-config="true" use-expressions="true"> 这样就会在投票器中自动增加一个投票器：org.springframework
Redis vs Memcache IXHONG redis
1. Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的，这是和Memcached相比一个最大的区别。 2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。 3. Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 4. Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 Red
Python - 装饰器使用过程中的误区解读 kvhur JavaScript jquery html5 css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式，经常被用于AOP(面向切面编程)的场景，较为经典的有插入日志，性能测试，事务处理，Web权限校验， Cache等。原文链接：http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm Python语言本身提供了装饰器语法（@），典型的装饰器实现如下： @function_wrapper de
架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新 nannan408 case when
1.前言. 如题. 2. 代码. <update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List"> <foreach collection="list" item="list" index=&
Algorithm算法视频教程栏目记者 Algorithm 算法
课程：Algorithm算法视频教程百度网盘下载地址： http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji 程序写的好不好,还得看算法屌不屌！Algorithm算法博大精深。一、课程内容：课时1、算法的基本概念 + Sequential search 课时2、Binary search 课时3、Hash table 课时4、Algor
C语言算法之冒泡排序 qiufeihu c 算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。代码： #include <stdio.h> int main() { int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/ for(i = 1;i < 11;i++){ scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/ } for
JSP异常处理 wyzuomumu Web jsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中: <%@ page errorPage="errors.jsp"%> 2.在处理异常的网页中做如下声明： errors.jsp: <%@ page isErrorPage="true"%>，这样设置完后就可以在网页中直接访问exc

机器学习：攻击方法FGSM系列

任务

FGSM

I-FGSM

MI-FGSM

Ensemble Attack

攻击评价指标

数据

预训练模型

BaseLine

实践

你可能感兴趣的:(机器学习,机器学习,攻击,FGSM)