特征压缩第27页

7-Zip Mark-of-the-Web绕过漏洞复现(CVE-2025-0411)

0x01产品描述：7-Zip是一款开源、免费的文件压缩和解压缩软件，以其高压缩比和广泛的格式支持而闻名。它使用LZMA和LZMA2压缩算法，提供极高的

iSee857·2025-01-24 05:56

可以与 FastAPI 不分伯仲的 Python 著名的 Web 框架

关于网络框架，不论是Django和Flask等传统框架还是Python的新型高级框架，一直有着新的框架不断出现，它们正在挤掉传统和成熟的技术，它们特征更好、编码更方便、更简单、更快捷。

程序员小麦·2025-01-24 02:35

AI需要的基础数学知识

特征值与特征向量：用于降维和主成分分析（PCA）。奇异值分解（SVD）：用于数据压缩和降维。2.微积分导数与偏导数：用于优化算法（如梯度下降）。链式法则：用于反向传播算法。积分：在概率和统计中有应用。

大囚长·2025-01-24 01:00

EMO2: 情感表达驱动的语音控制头像视频生成

与现有专注于生成全身或半身姿态的方法不同，我们研究了语音手势生成的挑战，并识别出音频特征与全身手势之间较弱的对应关系作为关键限制。为解决这一问题，我们将任务重新定义为两阶段过程。

AIGC探路者·2025-01-24 01:29

金融行业业务流程指南-三级模型

实现“金融服务适时而在”的“情境化金融服务”，亦即金融服务因地制宜、应需而为，实现真正的“价值交付”，其核心特征是智能分析基础上的实时感知和响应，要实现风险的可计量、可控制的全面风险管理。

fajianchen·2025-01-24 01:23

【国产数据库】GBase学习⑨ - 存储引擎

【国产数据库】GBase学习⑨-存储引擎存储引擎存储方法存储方法的使用分区表表分片分区自动管理索引类型数据压缩事务存储引擎USTORE,表示表支持Inplace-Update存储引擎。

洁癖丶·2025-01-23 23:39

npm publish 发布一个 Angular 库的时候报错以及解决方法

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。

·2025-01-23 22:32

MySql8.4.x解压缩版之Windows中快速安装

MySql8.4.x解压缩版之Windows中快速安装文章目录MySql8.4.x解压缩版之Windows中快速安装1.下载与安装2.首次登录及修改root密码1.首次登录2.修改root密码3.设置客户端可连接远程

小猿搬码·2025-01-23 22:03

【Jmeter】安装配置：Jmeter 下载 MySQL JDBC 驱动

目录一、MySQLJDBC驱动版本选择二、MySQLJDBC驱动下载（1）新建Jmeter插件备份文件夹（2）驱动压缩包下载并保存三、MySQLJDBC驱动保存（1）驱动压缩包解压（2）复制JBCD驱动解压包中的

顾三殇·2025-01-23 21:27

centos7.9安装mysql8.4详细步骤【亲测有效】

目录1.选择合适的mysql版本2.解压mysql压缩包至/usr/local/目录下3.新建数据目录、用户名和用户组4.修改环境变量并重启环境变量5.配置初始化使用命令6.初始化Mysql数据库7.启动

张3蜂·2025-01-23 20:22

模型压缩与优化技术——神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）

模型压缩与优化技术中的神经架构搜索（NeuralArchitectureSearch,NAS）技术1.引言在深度学习领域，神经网络的架构设计对模型的性能至关重要。

DuHz·2025-01-23 18:37

【AI日志分析】基于机器学习的异常检测：告别传统规则的智能进阶

本文将介绍基于机器学习的日志异常检测技术，包括模型选择、特征工程及实现步骤。通过具体的代码示例与图表，展示如何高效检测异常日志，并提供应用场景与优化策略。

·2025-01-23 18:58

300行ABAP代码实现一个最简单的区块链原型

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。

·2025-01-23 17:19

本地大模型服务 Ollama：从安装到使用

文章目录前言一、下载安装1.1官网安装1.2压缩包安装1.3docker安装二、命令行使用2.1常用命令2.2模型列表2.3使用三、Open-WebUI3.1安装3.2修改语言3.3使用参考前言Ollama

aabond·2025-01-23 17:59

Debian常用命令

目录基本命令关机与重启文件和目录管理文件搜索挂载文件系统磁盘空间管理用户和群组管理文件和目录权限文件的特殊属性打包和压缩文件DEB包管理查看文件内容文本处理字符设置和文件格式转换文件系统分析初始化文件系统

梅见十柒·2025-01-23 15:47

一直绕waf一直爽！利用 multipart/form-data 解析差异绕 WAF！！（全网最详细）

文中共介绍了八种绕过方法，基于对应的特征。

Dest1ny（沉淀版）·2025-01-23 15:45

YOLOv5模型版本详解：n/s/m/l的区别与选型指南

架构设计差异3.1网络宽度控制3.1.1通道数变化3.1.2参数配置对比3.2网络深度配置四、性能表现分析4.1精度-速度曲线4.2资源消耗对比五、工程部署建议5.1设备适配方案5.2模型优化技巧5.2.1量化压缩

我的青春不太冷·2025-01-23 12:59

告别龟速加载：三种压缩算法让你的网站瞬间提速！

三种压缩算法，让你的网站飞起来！！！前言在当今快节奏的互联网世界，用户对网站加载速度的要求越来越高。一个加载缓慢的网站不仅会损害用户体验，还会影响搜索引擎排名，最终导致流量和转化率的下降。

youyouiknow·2025-01-23 09:39

Java算法栈

栈作为编程中一个常见的算法，以下是它的特征以及一个相对应的例子：在编程中，**栈（Stack）**是一种后进先出（LIFO,LastInFirstOut）数据结构。

王景程·2025-01-23 09:07

Adaptive AUTOSAR 学习笔记 3 - AP 背景、技术及特征

本系列学习笔记基于AUTOSARAdaptivePlatform官方文档R20-11版本。本文从AUTOSAR_EXP_PlatformDesign.pdf开始，一边学习，一边顺带着翻译一下。尽力而为，不保证精确。你若愿意，也可以当作AUTOSARAdaptivePlatform（AP）中文版来阅读1介绍1.1内容本规范（AUTOSAR_EXP_PlatformDesign.pdf）描述AP设计。

aFakeProgramer·2025-01-23 08:01

face-kkk

新建虚拟环境2、配置环境安装包3、下载安装使用环境二、注册新人1、采集照片2、注册新人3、测试视频或摄像头三、配置文件config1、项目配置文件configs/configs.py，用于设置人脸检测模型，特征提取模型二

山山而川_R·2025-01-23 08:55

SpringBoot+Minio实现多文件下载和批量下载

文章目录SpringBoot+minio实现多文件下载1、SpringBoot+minio实现多文件打成一个压缩包下载1.添加依赖2.配置MinIO客户端3.创建下载和压缩逻辑4.创建控制器方法来触发下载

北执南念·2025-01-23 07:14

使用FAISS进行高效相似性搜索与向量存储

核心原理解析FAISS的核心在于其利用高效的数据结构和算法，如倒排文件和压缩索引，使得大量向量的相似性搜索成为可能。它主要通过

dagGAIYD·2025-01-23 06:11

小波变换Python代码

它通常用于信号压缩、滤波和其他信号处理应用中。在Python中，可以使用PyWavelets库来实现小波变换。

优游的鱼·2025-01-23 03:43

小波变换算法详解（附Python和C++代码）

一般来说小波变换常用于数据降噪领域，也可以用于对数据进行压缩、数据特征提取、特征增强等方面。

卢一涵·2025-01-23 02:02

Flink的流处理和批处理

流处理中的数据没有预定的边界，它的特征是持续到达，因此，流处理必须实时处理每个事件，而不能等到所有数据都到齐后再进行处理。核心特点：实时性：流处理的最大优势是实时性。

Ray.1998·2025-01-23 00:12

手写完整文本文件压缩与解压程序（哈夫曼、java）

一、前言：上一篇文章手写了一个简单的文本文件压缩与解压CSDN，主要目的是阐明原理，并没有为实际的应用做准备。如果你想做出一个可视化程序并且能转发给你的朋友使用，请看以下内容。

努力的小南·2025-01-22 22:35

信息流广告预估技术在美团外卖的实践思维导图-java架构

这个思维导图将涵盖从数据收集、特征工程、模型选择与训练、系统架构设计到性能优化和效果评估的关键领域。

用心去追梦·2025-01-22 22:59

大型游戏服务器架构该怎么设计？

一、游戏服务器特征游戏服务器，是一个会长期运行程序，并且它还要服务于多个不定时，不定点的网络请求。所以这类服务的特点是要特别关注稳定性和性能。

云网站长小陈·2025-01-22 21:57

基于 Github Actions 和 Docker 的前端项目CI/CD

首先讲一下没使用CI/CD之前的部署方式:首先使用pnpmbuild，拿到项目的打包产物.output文件夹将.output文件夹压缩，并通过服务器可视化工具宝塔，将压缩包上传到指定文件夹下第一次部署时使用

Single·2025-01-22 21:52

深度学习模型开发文档

CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估6.2超参数调优7.模型部署8.总结参考资料1.简介深度学习是人工智能的一个分支，利用多层神经网络从数据中提取特征并进行学习

Ares代码行者·2025-01-22 20:47

solidworks的三维特征内容介绍

小白是昏头仔·2025-01-22 19:36

RK3568平台（camera篇）音视频基础知识

所以此时我们就要引入视频编码技术进行压缩处理，目前常见的视频压缩技术有H264/H265两种压缩技术(这方面我们后面再慢慢

嵌入式_笔记·2025-01-22 18:32

R语言机器学习算法实战系列（十九）特征选择之Monte Carlo算法（Monte Carlo Feature Selection）

文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型

生信学习者1·2025-01-22 17:21

AI大模型行业发展五大趋势

趋势一：大收敛与大分流，基础大模型向科技巨头收拢，而专业垂类模型“百花齐放”如果说2023年的大模型行业还主要是初创企业的天下，那么2024年最显著的特征之一即是互联网大厂加速入局，行业的水已被搅浑。

大模型.·2025-01-22 15:30

【计算机系统和网络安全技术】第九章：防火墙与入侵防御系统

•纵深防御•提供一个能加强安全和审计的遏制点•将内部系统和外部网络隔离开来2.防火墙的特征和访问策略设计目标：所有从内部到外部的流量都必

Flavedo~Y·2025-01-22 14:57

Multi-Head Latent Attention: Boosting Inference Efficiency

ContentsIntroductionMethodLow-RankKey-ValueJointCompressionDecoupledRotaryPositionEmbeddingReferencesIntroduction作者提出Multi-headLatentAttention(MLA)，通过将KV压缩为

连理o·2025-01-22 14:56

多头潜在注意力（MLA）是怎么来的，什么原理，能用简单的示例解释么

其核心思想是通过低秩联合压缩键（Key）和值（Value），减少推理过程中所需的内存和计算资源，从而实现更高效的处理。

百态老人·2025-01-22 14:55

如何正确定位前后端bug？

一、前后端bug特征前端主要负责显示数据，后端主要负责处理数据、存储数据，前后端主要通过接口进行数据交换。

℡52Hz★·2025-01-22 13:15

Python中实现多层感知机（MLP）的深度学习模型

MLP能够学习输入数据的非线性特征，因此在复杂问题的建模中非

Echo_Wish·2025-01-22 12:43

ssti注入

flask有个明显的特征就是服务器模板，把用户输入的回显到web页面，一般在用户交互的地方(输入/输出),这个要用python去构造链子去执行python命令，来getshell。

m0_73818134·2025-01-22 12:38

【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现

深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据

Francek Chen·2025-01-22 11:34

24/11/4 算法笔记蛇形卷积

蛇形卷积（SnakeConvolution）是一种新型的卷积操作，它旨在提高对细长和弯曲的管状结构的特征提取能力。

青椒大仙KI11·2025-01-22 11:30

python3.6 split用法_对sklearn的使用之数据集的拆分与训练详解(python3.6)

主要演示大致的过程：导入->拆分->训练->模型报告以及几个重要问题：①标签二值化②网格搜索法调参③k折交叉验证④增加噪声特征(之前涉及)fromsklearnimportdatasets#从cross_validation

weixin_39849054·2025-01-22 10:57

ECCV 2024 | CC-SAM：用于超声图像分割的跨特征注意力和上下文的SAM

论文信息题目：CC-SAM:SAMwithCross-featureAttentionandContextforUltrasoundImageSegmentationCC-SAM：用于超声图像分割的跨特征注意力和上下文的

小白学视觉·2025-01-22 10:25

数据仓库，数据集市介绍

文章目录定义四大特征面向主题数据仓库中数据和传统数据库中数据的不同之处：每个主题所需要的数据存储集成的非易失随着时间不断变化的数据集市定义数据仓库是一个面向主题的，集成的，非易失性的且随时间变化的数据集合

铜锣湾扛把子-数据·2025-01-22 10:54

前端开发之性能优化

[CDN](https://www.bootcdn.cn/)2.懒加载3.缓存4.图片压缩5.图片分割6.sprite7.CodeSplitting8.gzip9.GPU加速10.Ajax11.TreeShaking12

水煮白菜王·2025-01-22 09:17

ubuntu升级python版本

Ubuntu升级Python版本解压缩文件：下载完成后，解压缩文件：tar-xfPython-3.12.0.tgz编译并安装：进入解压后的目录，然后配置和安装Python：codecdPython-3.12.0

小帆芽芽·2025-01-22 08:40

【深度学习】Pytorch：在 ResNet 中加入注意力机制

为什么要加入注意力机制注意力机制可以帮助神经网络专注于图像中重要的特征区域，从而提高模型的性能。

T0uken·2025-01-22 07:03

webdriver 反爬虫 (selenium反爬虫) 绕过

因此，开发者可以根据客户端是否包含浏览器驱动这一特征来区分正常用户和爬虫程序。

m0_74824044·2025-01-22 06:58

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