损失第2页

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

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

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

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

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

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

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

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

【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

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

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

机器学习21-线性网络思考

请详细列举不同的算法对应的损失函数和计算思路在传统机器学习中，线性分类算法是一种非常重要的方法，用于将数据划分为不同的类别。

坐吃山猪·2025-07-07 04:00

边缘计算赋能大屏监控：毫秒级数据响应的底层架构解析

想象一下，交通指挥中心的大屏上，道路拥堵情况却比实际晚了好几秒才显示；工厂监控大屏里，设备故障警报姗姗来迟，导致生产线遭受重大损失……传统大屏监控的延迟问题，常常让它变成“慢半拍”的摆设。

深空数字孪生·2025-07-07 02:15

0代码改动实现应用运行时数据库密码无损轮转

密码的安全性非常重要，业界密码泄漏导致资损的事件时有发生，根据相关统计，单次泄漏事件的发生平均导致488万美元（约合人民币3542万元），每条泄漏的数据记录平均导致169美元（约合人民币1226元），除了直观的资金损失外

阿里-于怀·2025-07-06 23:25

数据资产确权的法律路径：从原始数据到衍生产品的权利归属

某新能源车企因驾驶数据归属争议损失数十亿，某电商平台用户画像被竞争对手“合法”窃取的案例频发，暴露出数据这座“金山银山”背后隐藏的法律暗礁。

·2025-07-06 21:07

Victor Zhong·2025-07-06 19:23

GIVT与SIVT：互联网流量欺诈的攻防演进

在数字广告投入突破5000亿美元的市场环境下，无效流量（InvalidTraffic）带来的营销预算损失已升级为全球性挑战。

weixin_47233946·2025-07-06 15:47

金融安全生命线：用AWS EventBridge和CloudTrail构建主动式入侵检测系统

任何微小的疏忽都可能导致灾难性的资产损失。传统的防火墙和WAF固然重要，但面对日益复杂的内部威胁和APT攻击，我们需要更智能、更主动的监控手段。

运维开发王义杰·2025-07-06 12:53

如何保证前端价格与后端最终价格一致：机制、架构与实践

这不仅会造成客户投诉、信任下降，还可能引发退款损失、财务对账错误、法务风险。本文系统性探讨：如何设计机制，保证前端价格≈后端最终成交价格，做到一致、安全、可溯源。

nbsaas-boot·2025-07-06 10:03

应用服务器监控方案：精准预警，快速响应

特别是在生产环境中，一旦出现此类故障，若管理员未能迅速察觉并立即组织运维团队进行修复，将可能给客户带来不便，同时给公司造成重大经济损失及声誉损害。

Simon丶XM·2025-07-06 00:59

三分钟实现数据备份自动化

在企业日常办公和数据管理中，数据意外丢失会带来严重损失，如业务中断、重要信息损毁等。而手动备份不仅效率低，还容易出现疏漏。

enter回车键·2025-07-05 23:52

【2025CVPR】SEC-Prompt：少样本增量学习中的语义互补提示模型详解

自适应层次化查询（AdaptiveHierarchicalQuery）2.语义互补提示机制（1）判别性提示（D-Prompt）（2）非判别性提示（ND-Prompt）3.训练策略创新（1）判别性提示聚类损失

清风AI·2025-07-05 14:19

【Python训练营打卡】day33 @浙大疏锦行

查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）3.cuda的检查4.简单神经网络的流程a.数据预处理（归一化、转换成张量）b.模型的定义i.继承nn.Module类ii.定义每一个层iii.定义前向传播流程c.定义损失函数和优化器

2301_77865880·2025-07-05 14:17

PyTorch实战（13）——WGAN详解与实现

PyTorch实战（13）——WGAN详解与实现0.前言1.WGAN与梯度惩罚2.WGAN工作原理2.1Wasserstein损失2.2Lipschitz约束2.3强制Lipschitz约束3.实现WGAN3.1

盼小辉丶·2025-07-05 09:38

C# 多线程（三）线程池

线程池通过共享和回收线程来消除这些开销，使得多线程技术可以应用于非常细粒度的场景而不会造成性能损失。这在利用多核处理器以"分而治之"方式并行执行计算密集型代码时尤为有

q__y__L·2025-07-05 03:04

交叉熵损失和负熵似然损失（对分类器有用）

**交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）**-**定义**-交叉熵损失是用来衡量分类模型输出的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。

流量留·2025-07-04 20:18

深入了解Transformer模型及其优缺点

目录前言1Transformer结构特点1.1注意力机制（Self-Attention）1.2编码器-解码器架构1.3位置编码和基于注意力的损失函数2Transformer模型优缺点分析2.1Transformer

·2025-07-04 18:38

探秘阿里云HDR：为你的业务筑牢容灾防线

在数字化时代，企业的业务越来越依赖于信息技术系统，任何系统故障、数据丢失或业务中断都可能给企业带来巨大的经济损失和声誉影响。

云资源服务商·2025-07-04 10:09

无限弹窗（python）

生活中当我们给朋友发消息不回时就可以为他发送一个无限弹窗打代码，他因为好奇打开了那么他就中计了，没有中计我们也不会损失什么importtkinterastkimportrandomimportthreadingimporttimedefdow

在线码BUG·2025-07-04 03:51

活体检测api集成方案-炫彩活体检测助力身份核验

现如今，随着人脸伪造技术的不断升级，传统身份核验方式面临严峻挑战，视频中的虚假人脸攻击防不胜防，用户隐私泄露、资金损失等风险如影随形。如何在便捷服务与安全防护之间找到平衡？视频活体检测接口给出了答案。

wt_cs·2025-07-04 02:45

如何训练一个 Reward Model：RLHF 的核心组件详解

本文将系统介绍如何从零开始训练一个rewardmodel，包括数据准备、模型结构、损失函数、训练方法与注意事项。什么是RewardModel？

茫茫人海一粒沙·2025-07-04 00:04

自动驾驶行业向端到端架构转型

然而，在这个过程中，每个模块之间的接口会导致信息损失。比如，感知模块可能只能传递有限的关于障碍物的信息（如距离、速度等几个关键参数），而一

未来创世纪·2025-07-03 19:59

点云从入门到精通技术详解100篇-基于二维激光雷达的隧道形貌三维重建（续）

3.5.3Delaunay三角剖分算法3.5.4贪婪投影三角化算法3.5.5泊松曲面重建算法4特征保留优化的点云精简4.1引言4.2点云精简的思想4.3基于图信号的特征保留优化的点云精简算法4.3.2定义密度均匀性损失

格图素书·2025-07-03 16:33

Python Day53

Task：1.对抗生成网络的思想：关注损失从何而来2.生成器、判别器3.nn.sequential容器：适合于按顺序运算的情况，简化前向传播写法4.leakyReLU介绍：避免relu的神经元失活现象1

别勉.·2025-07-03 07:56

Instrct-GPT 强化学习奖励模型 Reward modeling 的训练过程原理实例化详解

（2）InstructGPT的优化方案二、输入输出与损失函数的具体构造（1）输入输出示例（2）人工标注数据的处理（3）损失函数的计算过程（4）反向传播的核心逻辑三、为什么不需要人工标注分值？

John_今天务必休息一天·2025-07-03 06:19

【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。

·2025-07-03 05:26

Spring Boot防盗链黑科技：三重防护+动态令牌，彻底封杀盗链攻击！

1.1盗链的危害全景图流量偷窃：某电商图片服务器年损失超1000万带宽成本服务器雪崩：突发盗链导致CPU飙升至90%，可用性下降60%版权失控：原创图片被竞品直接调用，品牌价值流失案例：某电商因未部署防盗链

·2025-07-02 20:38

网络安全运维与攻防演练综合实训室解决方案

一旦这些信息被泄露，个人可能面临财产损失、身份被

武汉唯众智创·2025-07-02 18:49

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