模型分析第7页

基于深度学习的恶意软件检测系统：设计与实现

传统的恶意软件检测方法（如特征码匹配、行为分析等）在面对新型恶意软件变种时往往力不从心。近年来，深度学习技术在模式识别和分类任务中取得了显著成效，为恶意软件检测领域带来了新的机遇。

机器懒得学习·2025-03-10 11:49

多宠识别：基于计算机视觉的智能宠物管理系统架构解析

/毛色宠物识别准确率低于65%2.动态场景适应：进食/奔跑状态下的误检率达30%+3.数据孤岛问题：离线设备无法实现持续学习优化快瞳科技采用**双模态视觉融合架构**，结合轻量化YOLOv7-Tiny模型与

深圳市快瞳科技有限公司·2025-03-10 11:49

信息安全基石：深入解析CIA三元组（机密性、完整性、可用性）

**CIA三元组（CIATriad）**是信息安全领域的核心模型，定义了信息保护的三大核心目标：Confidentiality（机密性）Integrity（完整性）Availability（可用性）该模型被广泛应用于网络安全架构设计

挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-10 11:48

LangChain 核心概念简介

2.1ComponentsandChainsComponents（组件）和Chains（链）是LangChain的基础构建块，用于创建复杂的语言模型应用程序。

墨染辉·2025-03-10 11:18

悠星运维团队的 GenAI 技术实践：Claude 3-Powered Code Reviewer

AmazonBedrock和Claude3模型AmazonBedrock是一个完全托管的服务，通过单一API为头部AI公司如AI21Labs、Anthropic、Cohere、Meta、StabilityAI

快乐小天使哈哈哈·2025-03-10 11:18

Claude更新王炸功能：一键生成、评估、优化提示词！

类似地，要想让LLM模型或生成式AI工具更好的为你服务，你得先学会“写提示词”。提示词就是敲开AI大门的那把钥匙，相同的任务目标，不同的提示词得到的结果可能截然不同。

AI信息Gap·2025-03-10 10:46

快速入门Anthropic Chat模型的使用

在这篇文章中，我们将深入探讨如何开始使用Anthropic的Chat模型。你将学习如何通过AWSBedrock和GoogleVertexAI来访问这些模型。

wad485486aw·2025-03-10 10:46

数据集与云计算：云端数据集的管理与应用

通过分析和理解这些数据，我们可以识别趋势、预测未来行为并做出更明智的决策

AI天才研究院·2025-03-10 10:45

AF3 block_delete_msa函数解读

这在训练时可能用于数据增强（防止模型对MSA过度依赖）。推理（inference）时不会使用，因为完整MSA对预测准确性很重要。

qq_27390023·2025-03-10 10:43

Web安全——node.js原型链污染

目录（一）成因0x01前置知识0x02漏洞分析（二）产生条件0x01检查漏洞0x02常见的危险函数（一）成因0x01前置知识js是由对象组成的，对象与对象之间存在着继承关系。

@Camelus·2025-03-10 10:42

女子植入戒酒芯片后称「现在看到酒就像看到白开水」，之前每日要喝 1-3 斤白酒，这是什么原理？

以下是具体机制和案例背景的详细分析：一、技术原理药物作用机制阻断快感反馈：酒精进入人体后会刺激阿片受体，产生愉悦感和依赖性。

日记成书·2025-03-10 10:42

使用Java进行加密狗相关程序优化

个人心得1.加密狗通信优化-减少不必要的交互-分析加密狗操作流程，去除冗余的读取或写入操作。例如，如果在初始化阶段已经获取了某些配置信息且在后续流程中不会改变，就不需要重复读取。

加密狗定制分析赋值·2025-03-10 10:12

探索Python Web开发的全新范式：从代码生成到自动化部署

inscode_057·2025-03-10 10:41

python运动统计 2024年9月python二级真题青少年编程电子学会编程等级考试python二级真题解析

目录python字符串输出一、题目要求1、编程实现2、输入输出二、算法分析三、程序代码四、程序说明五、运行结果六、考点分析七、推荐资料1、蓝桥杯比赛2、考级资料3、其它资料python字符串输出2024

小兔子编程·2025-03-10 10:40

IoT平台软件：AWS IoT二次开发_高级功能探索与实践

本节将涵盖以下几个方面：设备影子（DeviceShadow）设备管理和远程配置数据处理与分析安全性和认证跨服务集成1.设备影子（DeviceShadow）1.1设备影子的概念设备影子（Dev

chenlz2007·2025-03-10 10:40

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

然后，构建一个机器学习模型，学习表达式y=wx2+b的两个参数w、b。利用数组x，y的数据为训练数据。最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。

Wis4e·2025-03-10 09:09

Java虚拟机之内存分配原则

目录一、JVM内存模型概览二、核心内存分配原则1.对象优先分配在Eden区2.大对象直接进入老年代3.长期存活对象晋升老年代4.空间分配担保5.TLAB（线程本地分配缓冲）三、内存分配流程图解四、调优参数与实战建议

JouJz·2025-03-10 09:38

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

AI大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化1.背景介绍在人工智能（AI）和大模型应用的快速发展中，数据中心（DataCenter）成为了一个至关重要的组成部分。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

WAF(Web应用防火墙)

WAF通常部署在网络边缘，位于客户端和Web服务器之间，对进出Web应用程序的流量进行实时检查和分析。WAF的主要功能SQL注入防护：检测和阻止恶意的SQL注入攻击，防止攻击者通过

墨菲斯托888·2025-03-10 09:38

深度学习-144-Text2SQL之基于langchain的少量样本提示词模板FewShotPromptTemplate的应用实战(三)

文章目录1基本组件1.1大模型1.2数据库Chinook1.2.1创建并载入数据1.2.2SQLDatabase2年龄最大的员工姓名和年龄3少量样本提示词模板3.1创建示例集3.2创建格式化程序3.3创建示例选择器

皮皮冰燃·2025-03-10 09:36

Pytorch 第九回：卷积神经网络——ResNet模型

Pytorch第九回：卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回，基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。

Start_Present·2025-03-10 09:05

多平台 + 多模型 + 可扩展：轻松打造你的 All-in-One AI 聊天机器人

文章目录介绍开发环境打造你的专属AI聊天机器人✨项目亮点获取/使用⚓️相关链接⚓️介绍最近想搞一个能同时在多个平台和不同的大模型对话的工具，最好还能自己扩展功能。

xiaoqiangclub·2025-03-10 09:05

RoPE——Transformer 的旋转位置编码

在自然语言处理领域，Transformer是现代深度学习模型的基础，而位置编码（PositionEmbedding）则是Transformer处理序列数据的关键模块之一。

机智的小神仙儿·2025-03-10 09:34

物联网（Internet of Things, IoT）中的网络层简介

网络层的主要任务是将感知层（传感器、设备等）收集到的数据通过互联网或其他通信网络传输到应用层（数据处理和分析平台）。

小赖同学啊·2025-03-10 09:02

利用图数据库构建问答应用指南

⚠️安全提示⚠️构建基于图数据库的问答系统需要执行模型生成的图查询。这其中存在固有风险。确保数据库连接权限范围尽可能地缩小以满足链/代理的需求。这将减轻但不会消除构建模型驱动系统的风险。

scaFHIO·2025-03-10 09:01

Deepseek-R1性能指标

Pass@1)4.MATH-500(Pass@1)5.MMLU(Pass@1)6.SWE-benchVerified(Resolved)Figure基准测试任务1.AIME2024(Pass@1)主要衡量模型在数学竞赛题目上的解题能力

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介

基于过程的自奖励语言模型：LLM优化的新范式引言大型语言模型（LLM）在多种任务中展现出了强大的能力，尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

每天五分钟深度学习pytorch：基于Pytorch搭建ResNet模型的残差块

残差块我们分析一下这个残差块，x经过两个卷积层得到F(x)，然后F(x)+x作为残差块的输出，此时就有一个问题，这个问题就是F(x)+x的维度问题，如果图片数据经过两个卷积层之后F(x)变小（height

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-10 08:59

数据分析师的SQL到底应该掌握到什么程度

随手翻开网上对于数据分析岗位的要求，我们就会发现，熟悉SQL是必须的任职要求。都知道做数据分析需要学习sql，但在学习的过程中还是不太清楚，应该掌握到什么程度。

流里流气李·2025-03-10 08:29

【Leetcode日常签到-1328】

：leetcode1328.破坏回文串题目：由小写英文字母组成的回文字符串palindrome，请你将其中一个字符用任意小写英文字母替换，使得结果字符串的字典序最小，且不是回文串，无法做到，则返回空串分析

人保牛马·2025-03-10 08:58

想成为一名数据分析师，SQL技能需要掌握到什么程度？

请问做一名数据分析人员，在sql方面需要掌握到什么程度呢？会增删改查就可以了吗？还是说关于开发的内容也要会？想要成为一名数据分析师，SQL需要掌握到什么程度？

爱开发V·2025-03-10 08:58

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络，并实现分类质量>0.5。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

信号处理应用：控制系统中的信号处理_（2）.控制系统的数学建模

控制系统的数学建模在控制系统的设计和分析中，数学建模是基础且至关重要的步骤。数学模型可以描述系统的动态行为，帮助我们理解和预测系统的响应。

kkchenkx·2025-03-10 08:57

信号处理应用：电力系统中的信号处理_（9）.基于电力系统信号的数据挖掘技术

本节将介绍如何利用数据挖掘技术对电力系统中的信号进行处理和分析，以提高系统的可靠性和效率。2.电力系统中的信号类型在电力系统中，信号可以分为多种类型，包括：电压信号：反映电力系统的电压水平，用于检

kkchenkx·2025-03-10 08:27

Vue 框架深度解析：源码分析与实现原理详解

文章目录一、Vue核心架构设计1.1整体架构流程图1.2模块职责划分二、响应式系统源码解析2.1核心类关系图2.2核心源码分析2.2.1数据劫持实现2.2.2依赖收集过程三、虚拟DOM与Diff算法实现

北辰alk·2025-03-10 08:25

2021-09-09【linux】丨shell使用for循环遍历文件/数组

目录摘要for循环遍历文件使用方法方法一方法二总结摘要在日常生信分析过程中，分析员或多或少会使用for循环批量处理样品或者分组。这里我简单整理一下自己常用的两种遍历方法。

穆易青·2025-03-10 08:25

关于 Scapy 的详细介绍、安装指南、使用方法及配置说明

一、Scapy简介Scapy是一个开源的Python库，专注于网络数据包的创建、嗅探、分析和注入。

程序员的世界你不懂·2025-03-10 08:54

物理层与数据链路层：网络通信的基石

引言在上一篇中，我们介绍了计算机网络的基础概念和OSI模型的整体结构。今天，我们将深入探讨OSI模型的最底层——物理层和数据链路层。这两层是网络通信的基础，它们直接负责数据的物理传输和帧的封装与传输。

Evaporator Core·2025-03-10 07:52

[arxiv论文解读]LlamaFactory：100+语言模型统一高效微调

该文档是一篇关于LLAMAFACTORY的学术论文，这是一个用于高效微调大型语言模型（LLMs）的统一框架。

强化学习曾小健·2025-03-10 07:22

服务器虚拟化：技术原理、实践与未来趋势

本文将从技术原理、核心组件、实践场景及未来趋势展开分析。一、服务器虚拟化技术原理1.1基本架构服务器虚拟化的核心是通过Hypervisor（虚拟机监控器）实现硬件资源的抽象与隔离。其架构分为

encoding-console·2025-03-10 07:50

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

2)模型：层构成的网络。3)损失函数：参数学习的目标函

Wis4e·2025-03-10 07:49

python可應用在金融分析的那一個方面，如何部署在linux server上面。

Python在金融分析中應用廣泛，以下是幾個主要方面：###1.**數據處理與分析**-使用**Pandas**和**NumPy**等庫來處理和分析大規模數據集，進行清理、轉換和統計運算。

蠟筆小新工程師·2025-03-10 07:48

Python实战项目（‌Hands-on Python Project）

4.文本文件分析

Linux运维老纪·2025-03-10 07:16

Prompt Engineering 指南

但是大预言模型（LLM）的作用不仅于此，使用它构建业务系统或者给业务系统赋能的能力现阶段还未完全开发出来，我相信在不久之后，尤其是国产LLM成熟、相关监管法规落实之后，

陈小龙丶呐喊·2025-03-10 06:16

Android View 设置背景方式全解析

本文将从多个维度深入探讨AndroidView设置背景的方式，包括XML配置、代码动态设置、不同Drawable类型的使用、高级技巧等，并结合源码分析和实际案例给出最

&有梦想的咸鱼&·2025-03-10 06:14

开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势-Docker-OpenResty（三）

一、前言目前，大语言模型已升级至Qwen2.5版本。无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。

开源技术探险家·2025-03-10 06:43

支持向量机——SVM

支持向量机支持向量机是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中的最大间隔的线性分类器，其学习的优化目标便是间隔最大化，因此，支持向量机本身可以转换一个凸二次规划求解问题。

big_matster·2025-03-10 06:42

【OpenAI官方课程】第一课：GPT-Prompt 的构建原则指南

本课程将教您如何通过OpenAIAPI有效地利用大型语言模型（LLM）来创建强大的应用程序。

euffylee·2025-03-10 06:12

LangChain大模型应用开发：消息管理与聊天历史存储

而聊天历史存储则赋予模型“记忆”，多轮对话时能参考过往记录，理解意图更精准，回复更连贯。二者相辅相成，为构建智能对话应用筑牢基础。希望大家能通过我本次的分享，对它们有更清晰的认知。消息存储在内存

老赵爱学习·2025-03-10 06:41

DeepSeek市场份额攀至9.6%，探索生成式AI的行业变革之路

生成式AI不仅推动了这些行业的变革，还提供了深入的分析和见解，预示着未来更多的创新与发展。关键词生成式AI,市场份额,行业变革,DeepSeek,

耶耶Norsea·2025-03-10 06:41

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