损失曲线

霍夫变换（Hough Transform）算法原来详解和纯C++代码实现以及OpenCV中的使用示例

其核心思想是将图像空间中的“点”映射到参数空间中的“曲线”，从而将形状检测问题转化为参数空间中的峰值检测问题。

点云SLAM·2025-07-12 18:32

.NET 一款基于BGInfo的红队内网渗透工具

利用此文所提供的信息而造成的直接或间接后果和损失，均由使用者本人负责。本文所提供的工具仅用于学习，禁止用于其他方面02基本介绍在内网渗透过程中，白名单绕过是红队常见的技术需求。

dot.Net安全矩阵·2025-07-12 15:11

2025年网站源站IP莫名暴露全因排查指南：从协议漏洞到供应链污染

引言：IP暴露已成黑客“破门锤”2025年，全球因源站IP暴露导致的DDoS攻击同比激增217%，某电商平台因IP泄露遭遇800Gbps流量轰炸，业务瘫痪12小时损失超5000万元。

·2025-07-12 08:54

【赵渝强老师】达梦数据库的闪回技术

达梦数据库提供的闪回技术主要是在数据库发生逻辑错误的时候，能提供快速且最小损失的恢复。闪回技术旨在快速恢复数据库的逻辑错误。对于物理介质的损坏或者物理文件丢失，就不能使用闪回进行恢复。

·2025-07-12 05:59

使用tensorflow的线性回归的例子（七）

L1与L2损失这个脚本展示如何用TensorFlow求解线性回归。在算法的收敛性中，理解损失函数的影响是很重要的。这里我们展示L1和L2损失函数是如何影响线性回归的收敛性的。

lishaoan77·2025-07-12 04:55

SPGAN: Siamese projection Generative Adversarial Networks

主要创新点包括：（1）设计Siameseprojection网络来测量特征相似性；（2）提出相似特征对抗学习框架，将相似性测量融入生成器和鉴别器的损失函数；（3）通过相似特征对抗学习，鉴别器能最大化真实图像和生成图像特征的差异性

这张生成的图像能检测吗·2025-07-11 23:25

实践YashanDB数据库安全控制的有效方法

在现代应用中，数据泄露、篡改和非法访问等问题频频发生，给组织带来了巨大的经济损失和品牌形象损害。如何加强数据库安全控制，确保数据的保密性、完整性和可用性，是每个技术团队必须解决的问题。

·2025-07-11 21:12

广东省结构实体考试真题

A.0.5mmB.1.0mC.基础扩大部分的高度D.基础扩大部分的高度的2倍答案：C2.由测区的()值和()值通过测强曲线或强度换算表得到的测区现龄期混凝土强度值称为测区混凝土强度换算值。

ZShy0506·2025-07-11 13:14

前沿交叉：Fluent与深度学习驱动的流体力学计算体系

Tecplot流场可视化与数据导出2、CFD数据的AI预处理·基于PCA/SVD的流场数据降维·特征值分解与时空特征提取深度学习核心3.物理机理嵌入的神经网络架构·物理信息神经网络（PINN）：将N-S方程嵌入损失函数

m0_75133639·2025-07-11 10:56

nl2sql的解药pipe syntax

NL2SQL的解药：PipeSyntax在数字化转型的浪潮中，数据已成为企业的核心资产，但传统SQL查询语言的学习曲线和复杂性却成为了业务人员与数据之间的无形屏障。

快乐的打字员·2025-07-11 10:55

SpringBoot 与 HTMX：现代 Web 开发的高效组合

传统的全栈框架往往需要复杂的模板引擎来处理视图逻辑，而前端框架如React、Vue等虽然强大，但也带来了学习曲线陡峭、构建复杂等问题。

风象南·2025-07-11 08:06

万字长文带你搞懂yolov5和yolov8以及目标检测相关面试

使用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放基准网络：使用了FOCUS结构和CSP结构Neck网络：在Backbone和最后的Head输出层之间插入FPN_PAN结构Head输出层：训练时的损失函数

起个别名·2025-07-11 05:24

Python结合TensorFlow实现图像风格迁移

Python结合TensorFlow实现图像风格迁移关键词：Python、TensorFlow、图像风格迁移、神经网络、内容损失、风格损失摘要：本文将带领大家探索如何使用Python结合TensorFlow

Python编程之道·2025-07-11 00:22

【论文阅读】Decoupled Knowledge Distillation

为了提供研究logit蒸馏的新观点，我们将经典的KD损失重新表述为两部分，即目标类知识蒸馏（TCKD）和非目标类知识蒸馏（NCKD）。

Bosenya12·2025-07-10 22:38

KTO（Kahneman-Tversky Optimization）技术详解与工程实现

其创新性在于：损失函数设计：将人类对"收益"和"损失"的非对称心理反应量化数据效率：无需构建偏好对（y_w>y_l），直接利用松散标注二、KT

DK_Allen·2025-07-10 18:06

实操 SpringBoot+MCP！

这种直观、流畅的交互方式不仅能显著降低新用户的学习曲线，更能大幅削减B端系统的培训成本和实施

清风孤客·2025-07-10 14:13

神经网络初步学习3——数据与损失

一、传统机器学习与神经网络前言：该部分需要一定的机器学习与数学基础（很浅的基础），如果有不理解的地方可以自行查阅。（1）区别这里不妨以图像识别为例子：（1）在传统的机器学习视角中：我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量，例如常见的SIFT、SURF和HOG等，随后需要我们选择合适的分类器（例如：SVM、KNN等分类器）,接着把我们的参数训练出来。（2）而在神经网络的视角中：我们只需要把图片喂给它

X Y O·2025-07-10 12:33

穿越SaaS迷雾：从工具到智能体，国内垂直SaaS的“阵痛”与“新生”

“火”的一面，是资本的热捧、数字化转型的时代浪潮，以及那条陡峭诱人的ARR（年度经常性收入）增长曲线。

·2025-07-10 11:51

语言模型 RLHF 实践指南（一）：策略网络、价值网络与 PPO 损失函数

损失函数怎么构建？微调后的旧轨迹还能用吗？这篇文章将以语言模型强化学习微调为例，结合实际实现和数学公式，深入解析PPO的关键计算流程。1️⃣策略网络：如何计算动作概率？

·2025-07-10 09:12

百万并发稳如磐石：Redis穿透/雪崩避坑实战与架构精要

这个千万级损失的案例，揭示了缓存异常处理的生死攸关。一、缓存穿透：恶意请求的隐形杀手1.穿透原理与危害分析恶意用户缓存数据库循环其他恶意用户系统告警查询不存在的数据(user_9999999)缓存

今天你慧了码码码码码码码码码码·2025-07-10 07:31

为什么MySQL怕排序，Redis ZSet却秒杀？跳表+亿级数据的架构暴力美学

这个千万级损失的案例揭示了ZSet底层实现的关键性。

·2025-07-10 07:57

爬虫-数据解析

)bs4(BeautifulSoup)xpath(lxml)pyquery本质文本模式匹配HTML/XML解析器(DOM树操作)XML路径语言(节点导航)jQuery式CSS选择器(封装lxml)学习曲线陡峭中等中等简单

打酱油的；·2025-07-10 05:41

深度学习核心知识简介和模型调参

###核心参数及其影响####1️⃣Loss（损失函数）**基本介绍**：衡量模型预测与真实值差距的指标，是模型优化的指南针。

研术工坊·2025-07-10 03:34

从单体到微服务：Spring Cloud 开篇与微服务设计

创新停滞扩展性受限无法按模块独立扩缩容（如订单模块需扩容时，用户模块被迫一起扩容）资源浪费30%+技术固化全系统必须使用同一技术栈（如数据库选型）新技术无法局部试点部署风险高全量部署导致停机时间长，回滚困难业务中断损失每分钟数万美元

chanalbert·2025-07-10 01:19

金融行业的等保测评要求

这些问题可能会导致金融机构的信息系统瘫痪，造成巨大的经济损失，甚至影响国家金融稳定。因此，金融机构应该高度重视网络安全问题，采取有效的安全措施，保障信息系统的安全和稳定。

亿林等保·2025-07-09 20:47

4篇2章5节：ANOVA 功效的单次精确模拟与可视化全解析

R语言为重复测量方差分析（ANOVA）提供了强大工具，从实验设计构建、单次精确模拟分析，到功效曲线可视化，覆盖研究全流程。

MD分析·2025-07-09 18:34

Java 的几种混淆技术对比

优点没有性能损失无法被还原缺点无法保护代码逻辑和字符串名称改变后影响日志分析可能影响反射调用，配置繁琐工具推荐Pro

·2025-07-09 14:58

【C语言】学习过程教训与经验杂谈：思想准备、知识回顾（五）

为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平前言：我们在学习过程中会碰到很多很多问题，本系列文章不会博主不会额外再创建一个新的专栏来收录，因为这一系列文章创作的初心主要是针对回顾知识点（遵循遗忘曲线并且根据自身的实际情况可以做出一些

·2025-07-09 12:55

基于Matplotlib，在个人电脑上实现无代码、易于使用的绘图体验

强大的Python绘图库Matplotlib为此提供了无限可能，但其陡峭的学习曲线和对编程能力的硬性要求，将大量非程序员的领域专家拒之门外。

wh3933·2025-07-09 11:21

03 数据可视化的世界非常广阔，除了已提到的类型，还有许多更细分或前沿的可视化形式。

学习曲线（LearningCurve）用途：分析模型训练过程

晨曦543210·2025-07-09 07:17

STM32的ADC校准过程

包含实际操作步骤和注意事项：一、ADC校准的必要性误差来源分析：零点偏移误差（OffsetError）：输入0V时输出不为0增益误差（GainError）：满量程时的线性偏差非线性误差（DNL/INL）：转换曲线的阶梯偏差温度漂移

·2025-07-09 04:27

从0开始学习R语言--Day41--Moran‘s I

在处理带有空间特征的数据，我们往往都直接一股脑地处理数据点，但很多时候，空间上的信息对于处理后续衍生出来的问题会有很大帮助，例如对于城市里大小县城的发展情况，只知道单一县城的经济发展曲线，很难解释一些拐点和突然的攀升

Chef_Chen·2025-07-09 01:13

UniApp的学习

特点：简洁易用：Vue.js的API简洁明了，学习曲线较为平缓，使得开发者能够快速上手。响应式数据绑定：Vue.js提供了响应式的数据绑定机制，当数据发生变

xuzhihuan焕·2025-07-09 01:12

Java构建区块链版权交易平台：从智能合约到法律合规的全栈实战

据统计，全球每年因版权纠纷造成的经济损失高达数百亿美元。Java技术栈凭借其企业级开发能力、区块链集成优势及完善的生态工具链，成为构建版权交易平台的核心选择。

墨夶·2025-07-08 23:00

创意 Python 爱心代码

1.使用Matplotlib画爱心importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成心形曲线的数据t=np.linspace(0,2*np.pi,1000)x=

·2025-07-08 22:21

双线性配对

双线性配对（BilinearPairing）是密码学中的一种重要数学工具，尤其在椭圆曲线密码学中应用广泛。

牧天白衣.·2025-07-08 21:12

机器学习知识点复习上（保研、复试、面试）百面机器学习笔记

2.文本表示模型3.图像数据不足的处理方法二、模型评估1.常见的评估指标2.ROC曲线3.为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离？

·2025-07-08 20:36

【AI大模型】神经网络反向传播：核心原理与完整实现

一、反向传播的本质与意义反向传播（Backpropagation）是神经网络训练的核心算法，通过链式法则高效计算损失函数对网络参数的梯度，实现神经网络的优化学习。

我爱一条柴ya·2025-07-08 18:00

企业物资集采平台解决方案之：AI+物联网，智能预测需求，让企业库存“零呆滞”的科技实践

传统模式依赖经验判断与静态计划，常面临两大困境：“备而不用”：过量采购导致库存积压，占用巨额资金，备件老化报废损失触目惊心；“用而无备”：突发需求或预测偏差造成缺货，产线停摆、项目延误，损失难以估量。

万米商云·2025-07-08 17:17

FDMA读写AXI BRAM交互：FPGA高速数据传输的核心技术

在图像处理系统中，当1080P视频流以每秒60帧的速度传输时，传统DMA每帧会浪费27%的带宽在地址管理上——而FDMA技术能将这些损失降至3%以内现代FPGA系统中，高效数据搬运往往是性能瓶颈的关键所在

芯作者·2025-07-08 16:44

【PyTorch】PyTorch中torch.nn模块的卷积层

PyTorch深度学习总结第七章PyTorch中torch.nn模块的卷积层文章目录PyTorch深度学习总结前言一、torch.nn模块1.模块的基本组成部分1.1层（Layers）1.2损失函数（LossFunctions

·2025-07-08 12:18

接口漏洞怎么抓？Fiddler 中文版 + Postman + Wireshark 实战指南

接口安全是现代应用开发中的高危环节：一旦API存在未授权访问、参数篡改、权限绕过等漏洞，可能直接导致用户信息泄露、资金损失甚至整个平台瘫痪。

2501_91591841·2025-07-08 09:56

【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估

以下是系统化的评估方法，涵盖分类、回归、聚类等任务的评估指标和技术：一、分类模型评估1.基础指标2.高级指标ROC-AUC：通过绘制真正例率（TPR）vs假正例率（FPR）曲线下面积评估模型整体性能。

巴伦是只猫·2025-07-08 07:07

单片机：实现国密SM2算法（附完整源码）

单片机：实现国密SM2算法主要功能模块1.定义椭圆曲线参数2.大数运算（示例：大数比较）3.椭圆曲线点定义4.密钥生成5.加密与解密注意事项实现国密SM2算法在单片机上的完整源码涉及多个模块，包括椭圆曲线运算

源代码大师·2025-07-08 04:44

flutter动画

Curve：决定动画执行的曲线，和Android中的Interpolator（差值器）是一样的，负责控制动画变化的速率，系统已经封装了10多种动画曲线，详见Curves类。差值器AnimationCo

·2025-07-08 01:55

android 音量调整

1流程图2audio_policy_volumes.xml阐述了流跟device的音量范围【AndroidAudio】5、EngineBase加载音量曲线和策略【基于AndroidQ】1.按键处理1.1

盼雨落，等风起·2025-07-07 23:05

Python训练营打卡 Day53

对抗生成网络知识点回顾：对抗生成网络的思想：关注损失从何而来生成器、判别器nn.sequential容器：适合于按顺序运算的情况，简化前向传播写法leakyReLU介绍：避免relu的神经元失活现象对抗生成网络

yunvwugua__·2025-07-07 22:03

什么是深度学习框架中的计算图？

操作：数学运算，如加法(+)、乘法(*)、矩阵乘法(matmul)、激活函数(ReLU,sigmoid)、卷积(conv2d)、损失函数(cross_entropy)等。变量：通常是张量，即存储数据

杰瑞学AI·2025-07-07 20:17

Logistic回归预测模型2：R语言实现模型的内部和外部验证

前面我们讲了logistic回归预测模型的建立，今天介绍的是模型的验证，可以在训练集和验证集中通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线分别进行验证。

·2025-07-07 13:34

PyTorch 的 torch.nn 模块学习

使用场景：用于定义和管理神经网络模型，包括层、损失函数和自定义的前向传播逻辑。主要API和使用场景：__init__

·2025-07-07 11:10

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