渗透测试训练

Scrum中文网学员分享 | AI/AIGC产品经理实战训练营学习心得

公司邀请了Scrum中文网AI/AIGC产品专家给我们分享了AI/AIGC产品经理实战课程。参加这次AI/AIGC产品经理课程，让我收获颇丰，对AI/AIGC领域有了更为全面和深入的理解，为我在这个快速发展的行业中前行提供了有力的支撑。课程开篇便对现代AI/AIGC的发展现状和趋势进行了详细剖析。在了解到社会面临的诸多挑战后，我深刻认识到AI和AIGC技术在各行业潜在的巨大变革力量。通过小组讨论不
豆瓣如意·2025-03-06 08:49

AI语言模型的技术之争：DeepSeek与ChatGPT的架构与训练揭秘

博客目录第一章：DeepSeek与ChatGPT的基础概述1.1DeepSeek简介1.2ChatGPT简介第二章：模型架构对比2.1Transformer架构：核心相似性2.2模型规模与参数第三章：训练方法与技术
m0_74825466·2025-03-06 06:29

基于深度学习的田间杂草检测系统：YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成

本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统，使用YOLO模型进行目标检测，包含数据集准备、模型训练、用户界面设计及系统实现。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-06 06:28

大模型（LLM）的若干科普之问（七）：如何隔离LLM微调结果？

一、微调大模型LLM的微调是指在预训练好的大型语言模型基础上，通过特定任务的数据进行进一步训练，以提升模型在该任务上的性能。
人工干智能·2025-03-06 04:12

20250303-代码笔记-train_n100

MachineEnvironmentConfig2.PathConfig3.Imports4.Parameters环境参数(`env_params`):模型参数(model_params):优化器参数(`optimizer_params`):训练器参数
唐小旭·2025-03-06 03:06

[Machine Learning] K-means算法

HuBERT预训练过程中会用到K-means算法，本文简单介绍一下K-means算法的基本流程。简单地讲，K-means就是给特征向量集进行聚类。
进阶的小蜉蝣·2025-03-06 02:24

Python深度学习实践：神经网络在异常检测中的应用

通过Python实现的神经网络，本文介绍了深度学习的基本概念、核心算法、模型优化方法，并提供了详细的实战案例，包括数据预处理、模型训练和评估。读者将了解如何使用深度学习技术检测金融欺诈、网络
AI天才研究院·2025-03-06 01:53

INA(In-Network Aggregation)技术

In-NetworkAggregation（网络内聚合）是大模型分布式训练或推理中优化通信效率的一种技术，核心思想是在网络传输路径中直接完成数据聚合，而非依赖终端节点处理，从而降低通信开销、提升整体效率
一只积极向上的小咸鱼·2025-03-06 01:22

Web安全攻防入门教程——hvv行动详解

这个领域不仅涉及防御措施的实现，还包括通过渗透测试、漏洞挖掘和模拟攻击来识别潜在的安全问题。本教程将带你入门Web安全攻防的基础概念、常见攻击类型、防御技术以及一些实战方法。
白帽子黑客罗哥·2025-03-06 01:18

Web安全攻防入门教程——hvv行动详解

这个领域不仅涉及防御措施的实现，还包括通过渗透测试、漏洞挖掘和模拟攻击来识别潜在的安全问题。本教程将带你入门Web安全攻防的基础概念、常见攻击类型、防御技术以及一些实战方法。
白帽子黑客罗哥·2025-03-06 01:48

Web安全攻防入门教程——hvv行动详解

这个领域不仅涉及防御措施的实现，还包括通过渗透测试、漏洞挖掘和模拟攻击来识别潜在的安全问题。本教程将带你入门Web安全攻防的基础概念、常见攻击类型、防御技术以及一些实战方法。
白帽子黑客罗哥·2025-03-06 01:46

深度学习突破：LLaMA-MoE模型的高效训练策略

在人工智能领域，大模型（LLM）的崛起带来了前所未有的进步，但随之而来的是巨大的计算资源需求。为了解决这一问题，Mixture-of-Expert（MoE）模型架构应运而生，而LLaMA-MoE正是这一架构下的重要代表。LLaMA-MoE是一种基于LLaMA系列和SlimPajama的MoE模型，它通过将LLaMA的前馈网络（FFNs）划分为稀疏专家，并为每层专家插入top-K个门，从而显著减小模
人工智能大模型讲师培训咨询叶梓·2025-03-06 01:44

【网络安全】Web渗透测试攻防之浅述信息收集

前言众所周知渗透测试的本质是信息收集，在渗透测试中信息收集的质量直接关系到渗透测试成果的与否。在对系统进行渗透测试前的信息收集是通过各种方式获取所需要的信息，收集的信息越多对目标进行渗透的优势越有利。
网络安全居居·2025-03-05 23:06

22.代码随想录算法训练营第二十二天|77. 组合，216. 组合总和 III，17. 电话号码的字母组合

22.代码随想录算法训练营第二十二天|77.组合，216.组合总和III，17.电话号码的字母组合回溯法的模板voidbacktracking(参数){if(终止条件){存放结果;return;}for
白鹭鸣鸣！·2025-03-05 22:56

一次性了解OpenAI的“草莓”（Strawberry）超强实力

“草莓”项目是OpenAI在AI推理领域的一项重要突破具备高级推理能力、长任务规划、超大规模训练等核心功能与技术特点。该项目的推出将进
金融街小单纯·2025-03-05 22:51

代码随想录算法训练营 | 图论 | DFS

98.所有可达路径//DFS#includeusingnamespacestd;vector>result;vectorpath;voiddfs(constvector>&graph,inti,inttarget){if(i==target){result.push_back(path);return;}for(intnums:graph[i]){path.push_back(nums);dfs(
jcc_newszu·2025-03-05 21:16

kNN算法：对红酒数据进行分类

train_feature,train_label,test_feature):'''使用KNeighborsClassifier对test_feature进行分类:paramtrain_feature:训练集数据
阿拉保·2025-03-05 20:07

安全渗透测试的全面解析与实践

安全渗透测试（PenetrationTesting，简称渗透测试）作为主动发现和修复系统安全漏洞的重要手段，已成为安全防护体系中的关键环节。
·2025-03-05 19:36

对“预训练”的理解

预训练有什么用传统的机器学习是偏数学的，对数据的量不做过多要求，而深度学习的项目通常是有大量的数据可供使用。
衣衣困·2025-03-05 18:59

C++使用Onnxruntime/TensorRT模型推理

步骤流程模型训练，python下生成pytorch的模型.pth，并基于.pth模型进行推理python下依据模型推理实现从.pth转向.onnxpython下基于.onnx进行推理，与后续两种推理方式种的推理结果进行比较环境
奇华智能·2025-03-05 16:30

基于K8S设计实现机器学习管理调度平台

设计和实现一套基于Kubernetes(K8s)的机器学习管理调度平台，目标是利用K8s的容器化和调度能力，提供高效的资源管理、任务调度、可扩展性及灵活性，适应机器学习（ML）训练、推理等不同场景的需求
richenlin·2025-03-05 15:56

《YOLOv12魔术师专栏》专栏介绍 & 专栏目录

25.03.05）：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【主干篇】【neck优化】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇
AI小怪兽·2025-03-05 15:24

XGBoost系列文章（四）：参数调优与模型训练

XGBoost系列文章（四）：参数调优与模型训练本文是XGBoost系列的第四篇，聚焦参数调优与模型训练实战，从参数分类到调优技巧，结合代码示例解析核心方法。
什么都想学的阿超·2025-03-05 14:13

【图像去噪】论文复现：真实噪声转高斯噪声，提升高斯噪声训练的模型性能！Learning to Translate Noise的Pytorch源码复现，跑通流程，框架结构和损失函数详解！

图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部
十小大·2025-03-05 13:01

大模型训练内存预估计算方法

方法论大模型在训练过程中,需要预估需要多少显存进行参数的存储,需要进行预估.来方便GPU的购买.举例以DeepSeek-V3模型为例,总共有671B个参数.B=Billion（十亿）,因此，671B模型指拥有
junjunzai123·2025-03-05 13:29

零基础也能看懂的ChatGPT等大模型入门解析！大模型入门到精通，看这篇就够了！

GPT对应的是三个关键概念：生成式（Generative）、预训练（Pre-Training）和Transfo
大模型微调实战·2025-03-05 12:27

曝罗永浩挖走小米前50号员工要做AIOS；谷歌呼吁美国政府不要拆分公司；Copilot+PC能本地运行DeepSeek|极客头条

AAAI2025杰出论文奖出炉，南大周志华团队获奖字节跳动以约3150亿美元估值启动新一轮股票回购计划消息称vivoOS部门新成立AI领域，大模型训练重心向端侧转移为“AIOS”招兵买马：消息称罗永浩挖来小
极客日报·2025-03-05 12:55

DeepSeek 各版本的区别

训练数据：14.8万亿Token预训练，推理速度较快（每秒
dushky·2025-03-05 12:25

智能模型轻量化：知识蒸馏技术如何重塑AI部署格局

一、技术本质的解构与重构知识蒸馏颠覆了传统模型训练的范式，构建了"师生传承"的新型学习
·2025-03-05 11:10

探秘Mixup：数据增强的新利器

这个项目的目标是通过混合不同样本的数据点生成新的训练样本，从而帮助模型更好地学习数
荣正青·2025-03-05 10:42

大模型研究：DeepSeek版本比较说明

它基于海量代码数据进行训练，对各类编程语言的语法、语义有深入理解。能快速准确地完成代码补全、代码生成、代码解释、代码纠错等任务，在编程场景中为开发者提供高效的辅助。
程序猿学长·2025-03-05 09:33

深度学习代码分析——自用

tab=readme-ov-file借助了一些人工智能1_train_stage1.py代码功能总览该代码是弱监督语义分割（WSSS）流程的Stage1训练与测试脚本，核心任务是通过多标签分类模型生成图像级标签
肆——·2025-03-05 08:28

PyTorch 中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案

迁移学习可以利用预训练模型的知识加速训练，而强化学习则通过与环境的交互优化策略。以下是如何在PyTorch中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案。
小赖同学啊·2025-03-05 07:54

pytorch 模型测试

在使用PyTorch进行模型测试时，一般包含加载测试数据、加载训练好的模型、进行推理以及评估模型性能等步骤。以下为你详细介绍每个步骤及对应的代码示例。
小赖同学啊·2025-03-05 07:24

大模型在高血压预测及围手术期管理中的应用研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3国内外研究现状二、大模型预测高血压的原理与方法2.1常用大模型介绍2.2数据收集与预处理2.3模型训练与验证三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险因素分析
LCG元·2025-03-05 07:21

Pytorch实现之基于相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率

简介简介：改进SRGAN，并使用相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率训练自己的数据集论文题目：FaceImageSuper-resolutionBasedOnRelativeAverageGenerativeAdversarialNetworks
这张生成的图像能检测吗·2025-03-05 07:49

【论文笔记】3DGS压缩相关工作2篇

这一解决方案为新视图合成（NVS）带来了前所未有的视觉质量，但代价是训练多层感知机的优化过程极为耗时，且渲染速度很慢。
AndrewHZ·2025-03-05 06:11

【大模型开源实战】10 分钟,教你如何用 LLama-Factory 训练和微调大模型

在这个AI快速发展的时代，我们很高兴为大家带来LlamaFactory-一个为AI开发者和爱好者量身打造的实用工具平台。作为非计算机专业出身的开发者，我们深深受益于计算机世界的开放共享精神。今天，我们希望通过LlamaFactory为这个社区贡献我们的一份力量。LlamaFactory能为您提供什么？英文文档的AI翻译：利用大语言模型将英文文档翻译成中文，助您更便捷地获取最新技术信息。快速获取主流
Langchain·2025-03-05 06:40

Scaling Laws（缩放法则）详解

ScalingLaws（缩放法则）详解1.定义与核心概念ScalingLaws（缩放法则）描述的是模型性能（如准确率、任务表现）与计算资源（模型参数量、训练数据量、训练时间）之间的数学关系。
天一生水water·2025-03-05 05:00

tensorflow Serving架构详解和代码示例

tensorflowServing的原理和代码实现,并提供简要的代码阅读指导.如何serve一个模型具体的步骤可以参考官方文档.主要包括两个部分：1.导出模型1.启动服务需要说明的是导出模型部分.如果要把我们训练的模型拿来提供服务
lloyd_chou·2025-03-05 03:44

DeepSeek 提示词技巧深度解析：从原理到实践

统计数据显示，经过专业提示词训练的用户，其获取有效答案的成功率可提升300%以上。要实现这种质的飞跃，需要掌握以下核心认知：1.信息解码机制：AI通过token化处理理解文本，
悠悠空谷1615·2025-03-05 02:00

什么是预训练？

一、介绍预训练模型诞生背景:对于某种特殊任务只存在少量的相关训练数据，以至于模型不能从中学习到有用的规律（标注资源稀缺，无大数据支持）举例：想对一批法律领域的文件进行关系抽取，就需要投入大量的精力（意味着时间和金钱的大量投入
卡卡大怪兽·2025-03-04 23:44

MLM: 掩码语言模型的预训练任务

MLM:掩码语言模型的预训练任务掩码语言模型（MaskedLanguageModel,MLM）是一种用于训练语言模型的预训练任务，其核心目标是帮助模型理解和预测语言中的上下文关系。
XianxinMao·2025-03-04 23:41

预训练模型微调与下游任务迁移学习技术

1.背景介绍机器学习技术近年来在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了飞速发展,这离不开大规模预训练模型的贡献。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-04 22:37

什么是预训练语言模型下游任务？

问题：Word2Vec模型是预训练模型吗？由于训练的特性，word2Vec模型一定是与训练模型。给定一个词先使用独热编码然后使用预训练好的Q矩阵得到这个词的词向量。
衣衣困·2025-03-04 22:36

代码随想录算法训练营第五十六天| 图论02

99.岛屿数量注意深搜的两种写法，熟练掌握这两种写法以及知道区别在哪里，才算掌握的深搜。注意广搜的两种写法，第一种写法为什么会超时，如果自己做的录友，题目通过了，也要仔细看第一种写法的超时版本，弄清楚为什么会超时，因为你第一次幸运没那么想，第二次可就不一定了。代码随想录深度搜索，定义上下左右四个方向，找到一个第一个邻接矩阵就递归该点的上下左右，避免重复计算。版本一：direction=[[0,1]
Rachela_z·2025-03-04 21:00

微调（Fine-tuning）

微调（Fine-tuning）是自然语言处理（NLP）和深度学习中的一种常见技术，用于将预训练模型（Pre-trainedModel）适配到特定任务上。
路野yue·2025-03-04 20:49

《DataWorks：为人工智能算法筑牢高质量数据根基》

而在这一系列AI应用的背后，高质量的训练数据是其能够发挥强大效能的关键所在。就如同巧妇难为无米之炊，没有优质的数据，再先进的AI算法也难以施展拳脚。
·2025-03-04 19:16

我的2024年总结

【坚持健身，不用私教自己训练】这个也做到了，虽然做不到一周三四练，但基本上还是保证一周可以两练，同时尝试自己去健身房进行健身，感觉效果也不错。后面
XiyouLinux_Kangyijie·2025-03-04 18:36

大模型学习笔记-基于《Deep Dive into LLMs like ChatGPT》

构建数据集对于大语言模型（LLM）的训练而言，首先需要构建
XiyouLinux_Kangyijie·2025-03-04 18:33
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