深度学习及其算法模型

Android系统的安全问题 - Android的加密

Android加密系统的全面解析：参考：Google官方文档加密1.全盘加密(FullDiskEncryption,FDE)实现时间：Android5.0开始引入工作原理：使用AES-128或AES-256算法加密整个用户数据分区密钥由用户密码
小馬佩德罗·2025-03-27 11:03

genaiscript开源程序可自动化的 GenAI 脚本，以编程方式组合使用 JavaScript 的LLMs提示。在代码中编排 LLMs、 工具和数据。

用于处理提示的JavaScript工具箱抽象化，使其变得简单和高效无缝的VisualStudioCode集成或灵活的命令行对GitHubCopilot和GitHub模型、OpenAI、AzureOpenAI
struggle2025·2025-03-27 11:30

AI视频生成技术的革新之路：Video-T1项目的深度解析

当前，提升视频生成性能的主要手段包括增加模型参数数量和扩展预训练数据集。然而，更大规模的模型对计算资源的需求也显著提高。
耶耶Norsea·2025-03-27 11:29

算法：矩阵对角线元素的和

leetcode矩阵对角线元素的和一个正方形矩阵，求对角线元素的和代码：intdiagonalSum(int**mat,intmatSize,int*matColSize){intsum=0;for(inti=0;i
从bug中生存下来的IT小白·2025-03-27 11:58

基于深度学习的图像识别技术在智能安防中的应用

一、引言随着科技的飞速发展，人工智能技术逐渐渗透到各个领域，其中深度学习作为人工智能的核心技术之一，在图像识别领域取得了显著的成果。
Blossom.118·2025-03-27 11:56

java常见的加密算法的使用

一、BCrypt加密1.1BCrypt简述BCrypt是一种密码散列函数，即单向函数，无法解密BCrypt哈希是强哈希算法，结合了SHA-256、随机盐和密钥来增强安全性特点：唯一性：每次加密生成的盐不一样所以密码的值也不一样
故城、·2025-03-27 11:26

大模型时代，安全如何洗牌？

引言随着DeepSeek掀起新一轮AI热潮，大模型的应用正在重塑各行各业的格局。在这股变革洪流中，安全行业，作为兼具技术赋能与风险治理双重属性的特殊领域，正成为镁光灯下的焦点。
·2025-03-27 10:38

AIGC: AI 工具生成高质量图像的速度比最先进的方法更快

一种流行的模型类型，称为扩散模型，能够生成极其逼真的图像，但速度太慢且计算量过大，不适合许多应用。另一方面
北京王老师·2025-03-27 10:23

【博客节选】再谈Unity 的 root motion

当xzbakeintopose后，角色攻击动画与父节点产生偏移，动画结束后，模型还会瞬移归位。如何理解？先看一下这位看过Mecanim源码的人的介绍：根节点运动(Root
|Ringleader|·2025-03-27 10:22

ffmpeg系列（三）—— 音频重采样

以下是常用字段及其作用：字段名称类型作用典型值示例in_sample_rateint输入音频的采样率（Hz）。44100out_sample_rateint输出音频的采样率（Hz）。
zczlsy11·2025-03-27 10:50

【中大厂面试题】阿里云Java 后端 校招 最新面试题

介绍事务传播模型有哪些？springboot常用注解有哪些？介绍NIOBIOAIO？Redisredis高级数据结构的使用场景linuxli
扫地僧009·2025-03-27 10:19

基于跨架构算法的高效物联网漏洞挖掘系统 物联网漏洞挖掘技术

2.1.2物联网漏洞挖掘技术虽然通用平台的漏洞挖掘技术和工具不能完全适用于物联网设备，但大部分程序分析技术、安全测试思路和方案仍可用于物联网设备。因此，物联网设备漏洞挖掘技术仍然以通用程序分析和安全测试技术作为基础，结合物联网设备特点，开展了相关漏洞挖掘技术的研究。同时，通用漏洞挖掘技术仍然在蓬勃发展，给物联网设备漏洞挖掘技术不断注入新当前的物联网设备的漏洞挖掘技术在静态分析、动态模糊测试、同源性
XLYcmy·2025-03-27 09:16

LLM实践（二）——基于llama-factory的模型微调

目录SFT的lora微调1、环境部署2、准备数据与配置3、创建微调配置文件：yaml配置文件4、Lora微调：基于lora微调的yaml配置文件启动lora微调5、启动模型：基于llama-factory
lucky_chaichai·2025-03-27 09:44

C++ 缓存(lru结合lfu)

1.ARC（AdaptiveReplacementCache）算法的核心思想LRU（最近最久未使用）算法的主要不足在于它只考虑时间局部性，当遇到突发性的冷数据访问时，可能会将热点数据挤出缓存，造成缓存污染
ShAn DiAn·2025-03-27 09:44

【 新能源汽车热管理系统智能化数字孪生模型实现路径 】

（面向汽车研发与测试测量行业的深度技术解析）一、数字孪生模型的核心架构与实现路径1.分层数字孪生架构设计数字孪生模型需实现“物理实体-虚拟模型-数据交互-决策优化”的闭环，其核心架构包括：感知层：通过高精度传感器
新能源汽车--三电老K·2025-03-27 09:43

ABAP 百科全书的阅读目录

处理和解决方案ABAP和其他流行编程技术的比较ABAP内核深入介绍ABAPCDSView相关基于ABAP技术栈的SAP产品的一些业务知识ABAPDevelopmentTool相关云端编程环境的ABAP算法和面试题类型
汪子熙·2025-03-27 08:40

DeepSeek-R1满血版私有化部署整体方案

硬件配置方案‌单节点基础配置‌‌服务器型号‌：戴尔PowerEdgeR760xaGPU服务器‌CPU‌：双路AMDEPYC9654(96核/192线程，支持PCIe5.0)‌34‌内存‌：1TBDDR5ECC(32×32GB，满足大规模模型参数加载
A管哥@IT运维·2025-03-27 08:38

计算机视觉的多模态模型：开启感知智能的新篇章

多模态模型的核心思
点我头像干啥·2025-03-27 08:08

Pytorch 第十二回：循环神经网络——LSTM模型

Pytorch第十二回：循环神经网络——LSTM模型本次开启深度学习第十二回，基于Pytorch的LSTM循环神经网络模型。本回分享第二个循环神经网络，叫做LSTM模型。
Start_Present·2025-03-27 08:07

MoE 模型中的动态路由方法

混合专家(MoE)模型的动态专家选择框架，旨在通过根据输入难度调整激活专家的数量来提高计算效率和模型性能。
三谷秋水·2025-03-27 08:37

【深度学习基础 2】 PyTorch 框架

目录一、PyTorch简介二、安装PyTorch三、PyTorch常用函数和操作3.1创建张量（Tensor）3.2基本数学运算3.3自动求导（Autograd）3.4定义神经网络模型3.5训练与评估模型
鸢想睡觉·2025-03-27 08:07

中芯微 高精度实时定位_为什么UWB高精度定位会有如此的优势?

WiFi一种是通过移动设备的无线信号强度和三个无线网络接入点，然后使用差分算法更精确地对人和车辆进行三角剖分。
weixin_39727402·2025-03-27 08:37

《AI大模型开发笔记》企业RAG技术实战（二）

接上一篇《AI大模型开发笔记》企业RAG技术实战（一）https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/146381354使用llamaindex实例https:/
Richard Chijq·2025-03-27 08:06

OpenCV图像拼接（3）图像拼接类cv::detail::MultiBandBlender

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::detail::MultiBandBlender是OpenCV
村北头的码农·2025-03-27 08:35

‌UWB信号特征：纳秒级窄脉冲如何实现高精度定位？——以品铂科技为例

本文将深入解析UWB信号特征及其高精度定位原理，并结合品铂科技的实际应用案例，探讨其在行业中的领先地位。‌一、UWB信号
人员安全定位·2025-03-27 07:33

从零构建大语言模型全栈开发指南：第二部分：模型架构设计与实现-2.2.2文本生成逻辑：Top-k采样与温度控制

`Top-k`采样原理与工程实现2.1数学定义与算法流程2.2PyTorch实现优化3.温度控制的数学本质与参数调优3.1温度系数对概率分布的影响3.2温度控制实现方案4.组合策略与高级优化4.1`Top-k
言析数智·2025-03-27 07:33

python实现语音转文字

一、下载模型地址模型地址两个模型一个小一点，加载快一个大一点，加载慢加载的话每次启动只加载一次二、代码pipinstallspeech_recognitionvosk代码importjsonimportspeech_recognitionassrfromvoskimportModel
张航柯·2025-03-27 07:32

2025年01月13日字节（本地生活）前端面试

require引入与import的引入的区别vite打包工具相比webpack优势手写promise手写发布订阅模式3.js事件循环以下是对JavaScript事件循环的更深入解释：基本概念单线程执行模型
uperficialyu·2025-03-27 07:31

科学与《易经》碰撞（39）：端粒长度变化的阴阳动力学

一、理论模型构建1.阴阳变量定义阳（Yang,Y）：代表端粒缩短的驱动因素（如氧化应激、DNA复制损耗、炎症因子）。
1079986725·2025-03-27 07:00

【C语言】C语言使用随机数srand,rand

语言提供的跟随机数有关的函数:intrand(void);返回值:产生的随机数voidsrand(unsiqnedintseed);参数:seed-->随机数种子,rand函数的源码会利用srand提供的种子,配合算法产生随机数
秋风&萧瑟·2025-03-27 07:30

02-Windows系统cmd学习：cmd命令提示符的help帮助

`参数常见命令及其帮助信息`dir`命令`cd`命令`ipconfig`命令进阶技巧安全性和权限结语Windows系统CMD学习指南：CMD命令提示符的帮助系统引言对于新接触命
ms72wx·2025-03-27 07:29

疾风气象大模型助力未来气象探索

引言：北京花粉过敏高发，谁在"推波助澜"？最近，北京各大医院过敏门诊迎来就诊高峰，许多市民出现鼻塞、流涕、眼睛红肿等症状，罪魁祸首正是春季高发的花粉过敏。然而，今年的花粉浓度似乎比往年更高，过敏人群也显著增加。这背后，不仅仅是季节性因素，更与全球气候变化、极端天气频发密切相关。气候变化如何加剧花粉过敏？气温升高，花粉季延长研究表明，全球变暖导致植物生长周期改变，许多植物花期提前，且持续时间更长。北
非著名架构师·2025-03-27 06:57

深入剖析 C 语言结构体：构建高效数据管理体系

无论是开发操作系统、嵌入式软件，还是设计复杂的算法，结构体都发挥着不可或缺的作用。结构体：多样化数据的整合容器结构体的定义与声明结构体定义由struct关键
烂蜻蜓·2025-03-27 06:27

原创 · 密钥 · 第04把 · 控心术 · 第02钥 | Python 虚拟环境与模型训练入门实战

“锻火已升，心术初鸣。控心室的觉念者，将以代码为钥，剖开幻象。”——KeySmith·密钥锻造坊寻钥之人，欢迎你踏入密钥锻造坊。我是KeySmith，这里是技术人的打铁间。此刻你翻开的，正是本坊锻造的第04把密钥，专为掌控Python虚拟环境+训练脚本实战而锻。无论你是初次来访的学徒，还是久经风雨的同行匠人，愿此钥能应你所困，破你所局，开你所门。本篇，我们将从0开始构建一套能识别中文评论情绪的AI
0xHack | Python黑洞·2025-03-27 06:57

有约束的确定型存贮模型及其MATLAB实现

摘要本文系统阐述存贮论中带有约束条件的确定型库存模型，详细推导各类模型的数学公式，包括经济订购批量(EOQ)基础模型、资金约束模型、库容约束模型、允许缺货模型以及生产约束模型。
青橘MATLAB学习·2025-03-27 06:26

MySQL 用户权限与安全管理

MySQL提供了丰富的权限管理功能，可以精细地控制用户对数据库、表以及其他数据库对象的访问权限，同时也支持各种安全管理策略来防范恶意攻击。
weixin_724849599·2025-03-27 06:24

【综述】大规模语言模型用于漏洞检测与修复：文献综述与未来研究方向

论文标题：大规模语言模型用于漏洞检测与修复：文献综述与未来研究方向这篇论文的标题是《LargeLanguageModelforVulnerabilityDetectionandRepair:LiteratureReviewandtheRoadAhead
flypwn·2025-03-27 06:54

大语言模型应用指南：执行Python代码

大语言模型应用指南：执行Python代码关键词：大语言模型、Python、代码执行、LangChain、OpenAI、安全性、性能优化1.背景介绍随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels
AI天才研究院·2025-03-27 06:23

【论文阅读】3D Diffusion Policy:Generalizable Visuomotor Policy Learning via Simple 3D Representations

为了解决这个具有挑战性的问题，我们提出了3ddiffusionpolicy（dp3），这是一种新的视觉模仿学习方法，将3d视觉表示的力量融入到一类条件动作生成模型diffusionpolicies中。
好悬给我拽开线·2025-03-27 06:52

Python人工智能项目报告

大模型，数据；算力。GPT与Sora，AIGC，财务管理，HR，服务管理，工农业，安全管理，温度，大规模推动人工智能2.0时代已经到来，以高质量大数据为原料，场景智能，人机交互，视觉技术，
烂白菜@·2025-03-27 06:51

蓝桥杯必备：BFS算法原理详解与实战应用(附Java代码实现）

一、BFS是什么广度优先搜索（Breadth-FirstSearch，BFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
不会算法的小灰·2025-03-27 06:51

【论文阅读】基于思维链提示的大语言模型软件漏洞发现与修复方法研究

尽管已有多种防御技术被提出，基于深度学习（DL）的方法因能规避传统技术瓶颈而备受关注，但面临两大核心挑战：任务专用标注数据集的规模质
君的名字·2025-03-27 06:50

CSS3：深度解析与实战应用

CSS3：深度解析与实战应用详解1.选择器增强2.盒模型扩展3.渐变和背景4.转换和动画总结CSS3是CSS（层叠样式表）的最新版本，它引入了许多新的特性和功能，使得网页的样式设计更加灵活、丰富和具有动态效果
QQ148698·2025-03-27 06:50

里奥老师乾坤大挪移—哈希表与哈希函数专题1

~~暴力递归是一切算法的核心，一维数组是一切
OracleSeeker·2025-03-27 06:19

2024年令人兴奋的10篇大模型研究和论文

后台回复"资料"，即可获取整理好的算法面试题(大模型、深度学习、机器学习)2024年对于人工智能来说是一个绝对精彩的年份。
福福很能吃·2025-03-27 05:19

从底层原理到实际应用：BFS 算法借助队列征服迷宫

文章目录一.题目分析二、算法思路三、BFS算法详解☆BFS算法中队列的操作1.初始化队列2.标记节点已访问&记录初始距离3.循环处理队列（核心逻辑）4.完整BFS示例（迷宫最短路径）关键操作总结在算法领域
Reese_Cool·2025-03-27 05:18

Mybatis常用动态标签

下面是常用的动态SQL标签及其使用方法。标签作用：根据表达式的结果决定是否包含某个SQL片段。属性：test属性用于设置判断条件。
Whathh~·2025-03-27 05:48

从感知器准则到最小平方误差准则——与神经网络的发展类比

与神经网络的发展类比感知器准则→\rightarrow→最小平方误差判别∣∣||∣∣↓\downarrow↓神经网络，误差反馈学习∣∣||∣∣感知器模型（误差反馈学习）→\rightarrow→线性神经单元
phoenix@Capricornus·2025-03-27 05:48

理解HTTP、HTTPS、TCP、UDP与OSI七层模型：网络访问的基础

此外，OSI七层模型为网络通信提供了结构化的框架。今天我们将详细探讨这四个协议的特性、它们之间的关系，以及整个网络访问的原理，并介绍OSI七层模型。
Bro_cat·2025-03-27 05:16

常用的 MyBatis 标签及其作用

以下是一些常用的MyBatis标签及其作用：1.基本标签1.1用于定义查询语句。SELECT*FROMuserWHEREid=#{id}id：唯一标识符，用于在Java代码中调用。
huingymm·2025-03-27 05:45
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