病毒样本

SFT与RLHF的关系

以下是关键要点：1.核心关系SFT：基于标注的高质量样本（如问答对、指令-回答数据），以监督学习方式直接调整模型参数，使模型初步掌握特定任务（如对话生成）的基础能力。

一只积极向上的小咸鱼·2025-03-04 11:12

稠密架构和稀疏架构

也就是说，对于输入的每一个样本，模型的所有或大部分参数都会参与到计算过程中。计算特点：计算密集，需要对大量的参数进行乘法和加法运算，通常会消耗较多的计算资源和内存。

二分掌柜的·2025-03-04 09:53

网络安全简介

网络安全简介文章目录网络安全简介1恶意代码1.1病毒1.2网络蠕虫1.3特洛伊木马1.4后门漏洞2网络攻击2.1主动攻击与被动攻击2.2常见网络攻击类型3网络安全设备3.1防火墙3.2入侵检测设备IDS3.3

星河如雨落·2025-03-04 08:16

python统计分析电子版_用Python做统计分析（Scipy.stats的文档）

随机变量样本抽取84

烧辣椒·2025-03-04 06:03

360个人版和企业版的区别

安全防护个人版：侧重于基本的实时保护功能，如防病毒、防木马、拦截恶意软件等，保护个人用户免受常见网络威胁。企业版：提供更高

小魚資源大雜燴·2025-03-04 02:02

AI提示词终极奥秘：三招破解Zero-Shot/Few-Shot/COT魔法

提示词工程师必备的"超能力"：无需数据、少样本也能指挥AI一、为什么你的提示词总是不够聪明？当别人能用一句话生成专业级代码，而你的查询却得到敷衍回答时，问题可能出在提示词工程的三重境界。

曦紫沐·2025-03-03 22:05

安当全栈式PostgreSQL数据库安全解决方案：透明加密、动态凭据与勒索防护一体化实践

然而，近年来针对数据库的攻击事件频发，如SQL注入漏洞（CVE-2025-1094）、勒索病毒攻击、内部越权操作等，直接威胁企业数据资产安全。

安当加密·2025-03-03 21:58

学生网上请假系统：实现学生与教务高效互动

Java语言是操作变量的语言，而变量则是Java对于数据存在形式的定义，变量用来操作内存，而内存则牵扯到计算机安全问题，这样Java语言反而有了免疫直接针对用Java语言开发出来的程序的病毒，有效的提高了

2402_85758349·2025-03-03 17:19

数学建模：MATLAB极限学习机解决回归问题

基本原理：输入层接受传入的样本数据。在训练过程中随机生成从输入层到隐藏层的所有连接权重以及每个隐藏层神经元的偏置值，这些参数在整个训练过程中不会被修改。

DesolateGIS·2025-03-03 15:05

强化学习的数学原理-六、随机近似与随机梯度下降

代码来自up主【强化学习的数学原理-作业】GridWorld示例代码（已更新至DQN、REINFORCE、A2C）_哔哩哔哩_bilibiliSGD、GD、MGD举例：#先初始化一个列表，未来要在这100个样本里面再

儒雅芝士·2025-03-02 15:24

2.28 图像分类全解析：从境界到评估，再到模型与样本处理

图像分类将不同的图像，划分到不同的类别标签，实现最小的分类误差。图像分类的三层境界：通用的多类别图像分类子类细粒度图像分类实例级图片分类图像分类评估指标之混淆矩阵：TP（Truepositive,真正例）——将正类预测为正类数。FP（Falsepostive,假正例）——将反类预测为正类数。TN（Truenegative,真反例）——将反类预测为反类数。FN（Falsenegative,假反例）—

不要天天开心·2025-03-02 14:45

老毛桃、大白菜、微PE几款PE优劣对比

微PE：被公认为最纯净的PE工具箱，无任何广告推广、无病毒及木马，也不会篡改浏览器主页或添加多余软件启动项。

小魚資源大雜燴·2025-03-02 09:00

【大模型】什么是蒸馏版大模型

大模型蒸馏一、知识蒸馏与无监督样本训练1.知识蒸馏的核心原理目标：将复杂大模型（Teacher）的知识迁移到轻量化小模型（Student）中，提升小模型性能。

深度求索者·2025-03-02 07:12

环境会影响你的决策：K近邻算法（KNN)

环境会影响你的决策：K近邻算法（KNN)1.核心思想与流程KNN是一种基于局部相似性的分类算法，核心思想是“近朱者赤”：待测样本的类别由其最近的k个邻居的多数类别决定。

AOIWB·2025-03-02 04:49

使用Idea创建springboot项目

华为云）、服务器软件（如Nginx、Apache、GitLab、Redis、Elasticsearch、Kubernetes、Docker等）、开发工具（如Git、HBuilder）以及网络安全（如挖矿病毒排查

奔跑吧邓邓子·2025-03-01 19:19

CMU 10423 Generative AI：lec10（few-shot、提示工程、上下文学习）

文章目录1概述2摘录2.1zero-shot和few-shot一、Zero-shotLearning（零样本学习）特点：工作原理：优点：缺点：二、Few-shotLearning（少样本学习）特点：工作原理

⊙月·2025-03-01 12:06

聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)

目录一、前言二、代码实现1.随即给定初始点并返回，其点个数就是K值2.得到当前每一个样本到K个中心点的距离，得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练（迭代）返回最后一次的中心点和簇类中的样本

乔大将军·2025-03-01 08:59

【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）

1.MAE的定义和公式给定预测值和真实值，MAE的公式为：其中：n是样本总数。是模型的预测值。是对应的真实值。MAE表示了预测值

IT古董·2025-03-01 08:58

机器学习AI/ML/CV/NLP/GNN算法公式汇总Latex代码

KnowledgeGraphLinkPredictionEquationsAndLatexCodehttp://www.deepnlp.org/blog/knowledge-graph-link-prediction小样本学习和零样本学习公式的

rockingdingo·2025-03-01 07:53

深入理解PyTorch模型训练所需的数据集

样本（Sample）：数据集中

mosquito_lover1·2025-03-01 03:20

统计-二维随机变量

第三章多维随机变量及其分布二维随机变量二维随机变量定义定义设E是一个随机试验，它的样本空间是S={e}。

jshazhang·2025-02-28 16:09

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）详细解释（带示例）

在分类问题中，SVM的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分隔开来，并且使得两类样本到该超平面的间隔最大。

浪九天·2025-02-28 16:37

基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例

实现的【机器学习】小项目教程案例，结合的经典案例与最佳实践，涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程，并附详细代码说明与结果分析：案例1：鸢尾花分类（SVM算法）数据集：IrisDataset（含150个样本

xinxiyinhe·2025-02-28 16:03

对抗启发式代码仿真检测技术分析

最近在研究病毒的检测技术，虽然在这个木马、流氓件猖獗的年代，检测技术(除了考虑效率因素外)已经变得不是十分重要了。但俺仍然出于兴趣想从这里面寻找些思路。

betteroneisme·2025-02-28 10:26

pytorch基础-layernormal 与 batchnormal

批量归一化）是深度学习中常用的两种归一化方法，都有助于提高模型的训练效率和稳定性，但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别，以下为你详细介绍：1、归一化维度nn.LayerNorm：对单个样本的特征维度进行归一化

yuweififi·2025-02-28 10:49

网络安全加密python代码

而信息安全的本质就是要保护信息本身和信息系统在存储、传输中的完整性和保密性,保障不被攻击和篡改,上述的主动攻击、被动攻击和病毒袭击都会造成信息的破坏和泄密,我们以信息安全中的基础理论出

黑客Ash·2025-02-28 08:28

文章精读篇——用于遥感小样本语义分割的可学习Prompt

CVPR2024Workshop论文：10.48550/arXiv.2404.10307相关竞赛：https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/17568年份：2024任务背景小样本语义分割

LiXiang like coding吗·2025-02-28 04:59

深度学习模型优化与医疗诊断应用突破

当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新，通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载，有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。

智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

使用 LakeSoul 构建实时机器学习样本库

首先，附上Github链接LakeSoul：https://github.com/meta-soul/LakeSoul，可搜索公众号元灵数智，在底部菜单了解我们-用户交流获取官方技术交流群二维码，进群与业内大佬进行技术交流。在之前的公众号文章《重磅！开源湖仓平台LakeSoul设计理念详解》中，我们介绍了LakeSoul开源流批一体表存储框架的设计理念和部分实现原理。LakeSoul设计的初衷，是

元灵数智·2025-02-28 00:22

网络安全攻击类型有哪些网络安全常见攻击手段

CrossSiteScripting)全称跨站脚本攻击是一种常见的攻击手段之一，攻击者主要通过嵌入恶意脚本程序，当用户打开网页时，脚本程序便在客户端的浏览器中执行，以盗取客户端cookie，用户名密码，下载执行病毒木马程序等

Hacker_xingchen·2025-02-27 23:11

jmeter 添加html断言,Jmeter接口测试④——响应断言

get请求右键->添加->断言->响应断言说明:applyto：参考Jmeter接口测试②——正则提取器测试字段：⑴一般的http响应，都勾选“响应文本”；⑵url样本是对sam

土拨鼠没有冬天·2025-02-27 15:34

AI人工智能机器学习之聚类分析

2、聚类分析-简介聚类分析是一种无监督学习的方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组（簇），使得同一组中的样本相似度较高，而不同组之间的样本相似度较低。

rockfeng0·2025-02-27 09:01

KNN 算法优化实战分享

其核心原理是：对于一个待预测样本，计算其与训练集中所有样本的距离，选取距离最近的K个样本，根据这K个样本的标签进行投票（分类）或均值计算（回归），从而得到待预测样本的标签。

轻口味·2025-02-27 09:55

【奥卡姆剃刀原理-如何理解云计算和边缘计算关键字摘取】

这样本地就不用部署很强的硬件搞计算了。而边缘计算的介绍大都说，这是把一部分计算任务放在分散各处的本地去完成，这样可以减少云服务器的计算压力，也能缓解传输带宽上的压力。

严文文-Chris·2025-02-27 05:24

第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化

通过对训练数据进行各种随机变换，可以生成更多的训练样本，帮助模型避免过拟合。常见的数据增强方法：旋转（Rotation）：随机旋转图像，增强模型对旋转变换

武狐肆骸·2025-02-27 03:08

支持向量机（SVM）简介与应用

SVM的核心思想是通过在高维空间中寻找一个超平面（或决策边界），使得不同类别的样本数据能够被该超平面尽可能地分开，同时最大化分类间隔（Margi

Jason_Orton·2025-02-27 00:43

深度、机器学习算法

在小样本、非线性数据处理上有优势，常用于文本分类、图像识别等领域。决策树：以树形结构展示决策过程，从根节点开始，依据特征值逐步向下划分，直到叶子节点得出分类或回归结果。

yzx991013·2025-02-26 20:40

有哪些开源大数据处理项目使用了大模型

具体流程包括数据清洗、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等步骤。2.**SWIFT**：阿里开源的大模型微调轻量级框架，用于提高RAG应用的准确度。3.

魔王阿卡纳兹·2025-02-26 19:02

网络安全复习资料

3.安全防范措施：通过备份技术提高数据信息的完整性；病毒检查；及时安装补丁程序；提高物理安全；设置Internet防火墙；审查日志；数据加密。

网络安全-杰克·2025-02-26 15:37

机器学习安全核心算法全景解析

一、数据安全防护算法1.对抗样本防御算法名称核心思想2024年最新进展典型应用场景TRADES鲁棒性-准确性权衡优化Facebook提出自监督TRADES改进版自动驾驶目标检测JacobianSVD输入

金外飞176·2025-02-26 12:44

内外网隔离文件传输解决方案｜系统与钉钉集成+等保合规，安全提升70%

**安全性风险**：内外网直连可能导致病毒传播、数据泄露。2.**操作繁琐**：传统方式需频繁切换网络环境，降低工作效率。3.**审计缺失**：缺乏文件传输的完整日志记录，难以追溯责任。

CSSoftTechAI·2025-02-26 08:14

Qwen2.5 技术报告

在后训练方面，用超过100万个样本

三谷秋水·2025-02-26 07:11

python正态检验_Python检验数据是否正态分布

该检验的零检验是样本$x_1,\cdots,x_n$来自于一个正态分布的母体。这个检验的统计量是：$$W=\frac{(\sum_{i=1}^{n}a_{i}x_{

weixin_39748858·2025-02-26 07:10

28、欧几里得距离计算和余弦距离计算

基本思想:求一组样本点到一组向量的最短距离，并且输出其距离信息例如计算样本点（x1,y1）(x2,y2)到样本到样本点（x3,y3）(x4,y4)存在的最小欧式距离，分别是线段x1x3,x2x3,x1x4

sxj731533730·2025-02-26 06:00

DeepSeek动态增量学习技术详解与实战指南

一、主题背景1.Why：破解模型持续进化难题传统全量训练模式面临三大困境：金融风控场景中，每周新增百万级欺诈样本时，全量训练耗时从3小时增至8小时（数据量年增长300%）医疗影像诊断模型遇到新病症类型时

燃灯工作室·2025-02-26 02:09

ffplay播放器源码(七)overlay滤镜

指掀涛澜天下惊·2025-02-26 02:08

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

SVM的基本思想是寻找一个决策边界或超平面，使得两类样本之间的间隔最大化。这个间隔被定义为支持向量到超平面的最短距离，而支持向量就是那些恰好位于间隔边缘上的训练样本点。

不易撞的网名·2025-02-25 23:15

卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类

一）------20行代码搞定鸢尾花分类引言用TensorflowAPI：tf.keras实现神经网络搭建八股Sequential的用法compile的用法fit的用法（batch是每次喂入神经网络的样本数

有幸添砖java·2025-02-25 22:11

Linux平台流行病毒解析企业用户为主要攻击目标

企业用户更易成为Linux病毒攻击

火绒网络科技·2025-02-25 20:56

对比学习小综述

对比学习的目标是将相似样本的表示（Representation）拉近，不相似样本的表示拉远。通过数据增强、损失函数、表示学习目标等步骤实现。

wintercoming111·2025-02-25 15:50

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