图像分割模型图像特征提取网络第4页

【网络安全 | 漏洞挖掘】绕过管理员权限撤销的访问控制漏洞

未经许可，不得转载。文章目录前言正文漏洞分析前言该应用程序是一个允许用户创建组织、跟踪其网站并提供多种功能的应用。此外，管理员可以邀请其他用户并为其分配自定义权限。我不清楚该应用的具体技术栈和开发语言，但我知道它的权限配置可能非常复杂，因为这个漏洞本身就十分奇特。正文在研究权限管理的过程中，我尝试像其他安全研究员一样寻找访问控制漏洞。我定期测试不同的权限设置，并尝试以低权限角色访问管理员端的API

秋说·2025-03-26 20:39

基于合作博弈的综合能源系统利益分配优化调度（Matlab代码实现）

概述基于合作博弈的综合能源系统利益分配优化调度研究一、引言二、综合能源系统概述（一）综合能源系统定义与结构（二）综合能源系统的优势三、合作博弈理论基础（一）合作博弈的基本概念（二）Shapley值法四、基于合作博弈的综合能源系统模型构建

@橘柑橙柠桔柚·2025-03-26 20:08

初识TensorFlow：机器学习与深度学习的探索

这本书旨在通过编写代码来实现机器学习和深度学习的概念，构建模型使其行为更接近人类。从计算机视觉到自然语言处理（NLP），这些模型成为了合成的，或者说人造的智能。

韩锋裂变营销·2025-03-26 20:38

深度学习学习经验——生成对抗网络（GAN）

生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork）生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN）是由IanGoodfellow等人在2014年提出的一种深度学习模型

Linductor·2025-03-26 19:37

计算机网络，二层和三层协议的理解

二层网络和三层网络二层网络（DataLinkLayer）和三层网络（NetworkLayer）是OSI（OpenSystemsInterconnection）模型中的两个层次，它们在网络通信中扮演着不同的角色

LeonNo11·2025-03-26 19:34

Pydantic递归模型深度校验36计：从无限嵌套到亿级数据的优化法则

title:Pydantic递归模型深度校验36计：从无限嵌套到亿级数据的优化法则date:2025/3/26updated:2025/3/26author:cmdragonexcerpt:递归模型通过前向引用支持无限层级嵌套结构

qcidyu·2025-03-26 19:31

【Ubuntu18.04离线安装网卡驱动】自带r8169安装r8125有线网卡驱动

一、背景安装Ubuntu18.04.6后没有网络连接发现：有线网卡是8125而自带的驱动型号为r8169猜测：网卡固件型号和驱动版本不匹配二、尝试参考了：有线网卡：https://blog.csdn.net

人类发明了工具·2025-03-26 18:59

那些自学【AI大模型】的，能骂醒一个算一个！

为啥说胡乱自学大模型的，能骂醒一个算一个。因为很多人学会个AI工具就觉得自己会玩大模型了，其实你才刚入门！

大模型入门学习·2025-03-26 18:27

`cv4` 在 `YOLO-Pose` 任务中的作用

假设初始输入假设ch=(256,512,1024)，表示YOLO网络输出的3个特征层，每个层的通道数分别是256、512和1024。假设输入图片大小为640×640。

有人给我介绍对象吗·2025-03-26 18:25

【大模型技术】RAG系统的难题和解决方案（一）

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）系统是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）能力的混合模型架构，广泛应用于问答系统、对话系统、知识密集型任务等领域

大数据追光猿·2025-03-26 18:24

【大模型技术】RAG系统的难题和解决方案（二）

这种情况通常发生在检索阶段的召回结果未能将正确的文档排在头部，导致生成模型无法基于正确信息生成答案。

大数据追光猿·2025-03-26 18:24

手把手带你在Windows中搭建本地知识库（基于ollama本地部署大模型+客户端安装版AnythingLLM）非docker环境部署

一、Ollama安装Ollama是一个专注于本地运行大型语言模型（LLM）的框架，它使得用户能够在自己的计算机上轻松地部署和使用大型语言模型，而无需依赖昂贵的GPU资源。

慕慕涵雪月光白·2025-03-26 18:24

Linux安装AnythingLLM

它能够将任何文档、资源或内容片段转化为大语言模型（LLM）在聊天中可以利用的相关上下文。AnythingLLM支持多种文档类型（PDF、TXT、DOCX等），具有对话和查询两种聊天模式。

neter.asia·2025-03-26 18:52

任意汉字显示，给你的嵌入式系统(含MCU)装上字库

采用取字模工具，生成字模数组，然后要显示某个字符，直接索引这个字符的数组，然后对这个数组数据进行显示就行了，就像这样：最近有开发一个物联网项目，将网络端的发过来的汉字显示到屏幕上，但问题来了，我还不知道网络端要发送具体哪些汉字

TenaciousTornado·2025-03-26 18:21

基于深度学习的水果识别系统

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种高效的目标检测模型，其主要特点是检测速度快、精度高，适用于实时目标检测任务。YOLO模型通过

A等天晴·2025-03-26 17:51

Pytorch实现之对称卷积神经网络结构实现超分辨率

简介简介：针对传统的超分辨率重建技术所重建的图像过于光滑且缺乏细节的问题，作者提出了一种改进的生成对抗图像超分辨率网络。

这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:51

Pytorch实现之结合SE注意力和多种损失的特征金字塔架构GAN的图像去模糊方法

简介简介：提出了一种利用特征金字塔作为框架代替多尺度输入的一种方法来构建生成器模型，减少了模型规模并加快了训练速度。在模型架构中还融合了通道注意力方法来提高训练能力。

这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:21

Perl语言的计算机网络

Perl语言在计算机网络中的应用引言在计算机科学的众多领域中，网络编程是一个极具挑战性和广泛应用的领域。在这其中，Perl语言以其强大的文本处理能力和简洁的语法，成为了网络编程的重要工具之一。

慕容蕴秋·2025-03-26 17:20

基于Azure云平台整合Delta Lake、Databricks和Azure Machine Learning的MLOps架构

设计Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks的机器学习工程（MLOps），提供可靠数据集使得训练数据版本化，确保模型复现性，并集成AzureMachineLearning

weixin_30777913·2025-03-26 17:48

Unity网络开发快速回顾

知识点来源：总结人间自有韬哥在，唐老狮，豆包目录1.网络通信-通信必备知识-IP地址和端口类2.网络通信中序列化和反序列化2进制数据3.Socket类4.TCP同步服务端和客户端基础实现4.1.服务端基本实现

托塔1·2025-03-26 17:46

Unity知识点快速回顾系列

一、C#知识点入门、基础、核心、进阶二、Unity知识点入门、基础、核心、进阶三、Unity数据持久化四、Unity知识点快速回顾UI系统五、Unity网络开发快速回顾六、Unity代码热更新和资源热更新七

托塔1·2025-03-26 16:40

什么是最小权限原则？

随着网络威胁变得越来越复杂，对强大安全实践的需求在现代企业运营中已根深蒂固。组织致力于保护他们的数据，无论是添加额外的验证层、加密信息还是控制网络流量。

·2025-03-26 16:07

uni-app网络请求封装Request

第一步：创建request.js文件letbaseUrl='';if(process.env.NODE_ENV=='development'){baseUrl='http://192.168.1.25:8081/app'//开发环境}else{baseUrl=''//生产环境}functionrequest(url,method,data,header={}){uni.showLoading({t

weixin_42269070·2025-03-26 16:07

【考研408通俗易懂版】考研 408 定制的超详细复习手册（约 2.5 万字），采用「故事 + 考点 + 口诀 + 真题」四位一体模式，覆盖计算机组成原理、操作系统、计算机网络全部核心考点

豆包版本：以下是为考研408定制的超详细复习手册（约2.5万字），采用「故事+考点+口诀+真题」四位一体模式，覆盖计算机组成原理、操作系统、计算机网络全部核心考点。

海宁不掉头发·2025-03-26 15:05

风控模型算法面试题集结

特征处理1.特征工程的一般步骤什么？什么是特征迭代特征工程一般包含：数据获取，分析数据的可用性（覆盖率，准确率，获取容易程度）数据探索，分析数据业务含义，对特征有一个大致了解，同时进行数据质量校验，包含缺失值、异常值和一致性等；特征处理，包含数据处理和特征处理两部分。数据处理主要做清洗工作（缺失值、异常值、错误值、数据格式处理等），特征转换即对连续特征、离散特征、时间序列进行转换，常用标准化、归一

西木风落·2025-03-26 15:03

大模型微调方法解析

随着大模型（如DeepSeek、LLaMA、QwQ等）的广泛应用，如何高效地通过微调（Fine-tuning）让通用模型适配垂直领域任务，成为行业关注的核心问题。

西木风落·2025-03-26 15:03

Stable Diffusion绘画插件（ControlNet ）

文后附模型下载链接。

Allen-Steven·2025-03-26 15:33

录音管理系统接口index存在任意文件读取漏洞(DVB-2025-9007)

免责声明仅供网络安全研究与教育目的使用。任何人不得将本文提供的信息用于非法目的或未经授权的系统测试。作者不对任何由于使用本文信息而导致的直接或间接损害承担责任。

Byp0ss403·2025-03-26 15:59

大模型时代，新手和程序员如何转型入局AI行业？

在当今大模型迅猛发展的环境下，人工智能的应用越来越广泛。然而，这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。

七七Seven～·2025-03-26 14:26

走进吴恩达：揭秘Prompt Engineering 提示词工程

PromptEngineering概览何为Prompt在自然语言处理领域，尤其是与大型语言模型（LLM）互动时，Prompt起着至关重要的作用。

AI大模型教程·2025-03-26 14:55

【Agent篇】AI Agent 搭建平台横向对比：Dify、阿里云百炼、Coze

大F的智能小课·2025-03-26 14:25

C++数组在图形渲染里的深度应用剖析

一、顶点数据存储与处理在计算机图形学中，三维模型由大量的顶点构成，这些顶点的位置、法线、纹理坐标等信息是渲染的基础。C++数组是存储

wengang345·2025-03-26 14:54

SSl TLS协议信息泄露漏洞(CVE-2016-2183)【原理扫描】漏洞修复

1、找到控制面板，控制面板->网络和Internet->Internet选项2、只选择TLS1.2,点击应用和确定3，接着win+r键打开运行，输入gpedit.msc，点击确定4、进入本地组策略编辑器

向阳而生，一路生花·2025-03-26 14:24

VGG 改进：添加ScConv空间与通道特征重构卷积

目录1.ScConv空间与通道特征重构卷积2.VGG+ScConv模块3.完整代码Tips：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.ScConv空间与通道特征重构卷积ScConv

听风吹等浪起·2025-03-26 14:23

招聘面试季-- 高频出现的Redis经典题目及核心知识点解析

纯内存操作，无磁盘I/O瓶颈‌单线程模型避免上下文切换和锁竞争‌I/O多路复用技术（如epoll）处理高并发连接‌高效数据结构（SDS、跳跃表、压缩列表等）‌‌Redis与Memcached的区别‌数据类型

碧海饮冰·2025-03-26 14:22

制度赋权与技术赋能：乡村内生性治理主体何以重塑——基于参与式治理视角的双案例分析

在阐释制度赋权与技术赋能多维作用路径的基础上，依托参与式治理的CLEAR模型构建了重塑乡村内生性治理主体的分析框架。

罗思付之技术屋·2025-03-26 13:21

物联网平台架构介绍

物联网是连接物理设备、传感器、软件等的网络系统，使设备能够自动收集、交换和处理数据，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。

云腾五洲·2025-03-26 13:20

MCP协议：AI与外部资源交互的标准化革命

MCP协议解析：AI与外部资源交互的标准化革命1.MCP的核心定义与架构MCP（ModelContextProtocol，模型上下文协议）是由Anthropic开发的开放标准，旨在通过统一协议解决AI模型与外部资源

大囚长·2025-03-26 13:20

技术解构麦萌短剧《命运旋涡》：从「时间序列的因果重构」到「对抗性干预的强化学习」

1.时间序列重构：循环神经网络中的记忆觉醒许晴（Agent_Xu）的重生可建模为时间序列的对抗性重采样：pythonclassTimeLoop(nn.Module):def__init__(self,init_step

短剧萌·2025-03-26 13:18

使用UDP消息与iptables实现TCP端口敲门安全技术

随着网络安全威胁的不断演变，传统的防火墙规则和访问控制措施可能不足以抵御高级攻击。在这种背景下，端口敲门（PortKnocking）作为一种隐蔽而有效的访问控制方法逐渐受到关注。

EdmundXjs·2025-03-26 13:48

怎么配置计算机的ip,怎么设置电脑IP地址

1、鼠标点击电脑桌面右下角小电脑图标，在弹出的对话框中，点击打开网络和共享中心。2、弹出网络和共享中心的界面，点击更改适配器设置3、找到本地连接，右键点击并选择属性。

可见迪·2025-03-26 13:47

【DeepSeek大语言模型】AI智能体开发与大语言模型的本地化部署、优化技术

智能体是一种能够自主行动、感知环境、做出决策并与环境交互的智能应用或实体。特性自主性：智能体能够根据自身的感知和内部状态，独立做出决策，无需人类直接干预。反应性：能对环境的变化做出实时反应，及时调整自身行为以适应环境的动态变化。目的性：具有明确的目标或任务，其行为是为了实现这些目标，会根据目标来规划和执行行动。学习能力：能够从经验中学习，通过处理新信息和积累经验来改进其未来的行为，不断提升自身性能

赵钰老师·2025-03-26 12:15

DeepSeek底层揭秘——deepEP

它旨在优化分布式计算环境中的通信效率，特别是在节点间数据交换、梯度同步、模型分发等方面，能够显著提升训练速度和推理性能。

9命怪猫·2025-03-26 12:45

袋鼠云+DeepSeek，提供大模型私有化部署与一站式大模型运维服务

在此背景下，袋鼠云基于DeepSeek系列模型，推出大模型私有化部署与一站式运维服务，为企业提供从模型选型到持续运维服务的完整解决方案，助力客户轻松驾驭AI，尽享技术红利。

·2025-03-26 12:04

智能知识图谱：大模型如何实现高效实体识别与关系抽取

近年来，随着大模型（如GPT、BERT等）的快速发展，利用大模型自动化生成知识图谱成为可能。