算法-深度学习-其他第19页

Node.js 安全性：最佳实践与防范措施

无论是处理用户数据、操作数据库，还是与其他服务进行通信，开发者都必须时刻保持对潜在安全风险的警惕。

JJCTO袁龙·2025-02-24 20:33

安全见闻2

站的泷羽sec学习内容，如有侵权，请联系作者删除文章B站泷羽sec：https://space.bilibili.com/350329294/video安全见闻2软件程序代码软件程序是用于计算机计算和其他可编程设备的计算机程序

渗透小白鼠·2025-02-24 20:31

安全见闻9

安全见闻9笔记声明学习视频笔记均来自B站UP主"泷羽sec",如涉及侵权马上删除文章笔记的只是方便各位师傅学习知识,以下网站只涉及学习内容,其他的都与本人无关,切莫逾越法律红线,否则后果自负23、二进制与网络安全的关系一

泷羽Sec-风·2025-02-24 19:30

基于YOLOv5、FaceNet与KNN的人脸识别系统

步骤1：环境配置安装依赖库：安装Python3.x安装TensorFlow、Keras、OpenCV等深度学习库获取数据集：收集训练用的多个人脸图像（每个用户至少几十张）将图像按用户分类存放在data/

reset2021·2025-02-24 19:29

小米、小鹏、蔚来等宣布切入「人形机器人」赛道，车企为什么纷纷下场造机器人？有哪些新机会？

车企集体跨界人形机器人赛道的核心逻辑与机遇一、车企“造人”的底层驱动力技术复用与降维打击车企在电动化与智能化领域积累的核心技术（如电机、传感器、AI算法、动力电池等）可直接迁移至人形机器人研发，形成“技术溢出

日记成书·2025-02-24 19:57

DeepSeek-R1秘籍轻松迁移，只需原始数据0.3% | 邱锡鹏团队联合出品

DeepSeek-R1背后关键——多头潜在注意力机制（MLA），现在也能轻松移植到其他模型了！而且只需原始数据的0.3%~0.6%。

·2025-02-24 19:13

深入浅出微服务基础设施：服务发现的设计与实现

这些信息使得其他服务能够发现并与之通信，从而实现服务间的动态解耦和高效协作。在本文中，我们将深入探讨服务发现的客户端接口设计。服务发现的客户端接口通常包括注册、注销和查询服务实例的方法。

·2025-02-24 19:12

burp使用

:标识用户的身份--（注意安全性的考虑）UAuser-agent:标识客户端浏览器的信息Referer:从哪里跳转过来的(前一个页面是什么)body:提交的数据包（post请求才包含该字段）请求方式的其他变形

kami_kami·2025-02-24 19:26

node.js+mongodb

安装：Node.js：0.10.32Express：4.10.2MongoDB：2.6.1sublime3过程中要用到的东西amazeui前端框架，放在public文件夹下与其他并列vue和jquery

猫咪大大·2025-02-24 19:26

遥控器工作核心技术以及传输信号算法详解！

一、遥控器传输信号算法无线通信技术：无人机遥控器信号传输算法主要基于无线通信技术，通过特定的调制、编码和信号处理技术，将遥控器的操作指令转化为无线电信号，并传输给被控制设备。

云卓SKYDROID·2025-02-24 19:55

网络安全之攻防笔记--通用漏洞&SQL注入&MySQL跨库&access偏移

改变或破坏原本预期的SQL注入查询基于注入参数类型数字型注入、字符型注入基于请求提交方式GET注入、POST注入基于获取信息方式有回显的注入联合查询注入、基于报错注入无回显注入基于布尔盲注、基于时间盲注其他类型注入堆叠注入

Dawndddddd·2025-02-24 19:54

AI 是如何赋能企业，推动新的“商业革命”的？

以实际案例来看，在我们公司中，员工小张曾经花费了大量的时间和精力，才熟练掌握了Adobe系列软件的复杂功能，然而现在借助AI算法，简单的操作就能轻松实现抠图等操

龙兵科技软件开发小江·2025-02-24 19:24

安全见闻8

了解量子算法，特别是对传统密码学构成威胁的算法，如Shor算法。传统网络安全知识巩固传统加密算法、哈希函数、数字签名等网络安全技术。熟悉网络全架构、访问控制、漏洞管理等方

2401_87248788·2025-02-24 19:24

多源 BFS 算法详解：从原理到实现，高效解决多源最短路问题

多源BFS是一种解决边权为1的多源最短路问题的高效算法。其核心思想是将所有源点视为一个“超级源点”，通过一次BFS遍历即可计算所有节点到最近源点的最短距离。

Exhausted、·2025-02-24 19:23

Python Django系列—入门实例(二)

SQLite包含在Python中，因此你不需要安装任何其他东西来支持数据库。然而，当你开始第一个真正的项目时，你可能希望使用像PostgreSQL这样更具扩展性的数据库，以

Doker数码品牌·2025-02-24 18:53

网络安全之攻防笔记--通用安全漏洞SQL注入&sqlmap&Oracle&mongodb&DB2

借助字典得到数据注入方式联合注入偏移注入表名列名猜解不到偏移注入MySQL低权限常规注入高权限常规注入文件读取load_file文件写入intooutfile权限原因&判断代码连接用户决定查询函数user（）其他

Dawndddddd·2025-02-24 18:22

YashanDB自动选主

主备自动选主采用Raft算法，并支持设置Quorum。#心跳Raft使用心跳机制来检测数据库状态

·2025-02-24 18:34

第G9周：ACGAN理论与实战

>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊]**本人往期文章可查阅：深度学习总结我的环境：语言环境：Python3.11编译器：PyCharm深度学习环境：Pytorchtorch

OreoCC·2025-02-24 18:50

python二维列表添加元素_二维列表 - Python教程 - C语言网

二维列表是将其他列表当做列表的元素放在一个列表当中，也就是列表的嵌套。

weixin_39738251·2025-02-24 18:50

计算机基础之操作系统——进程与线程管理（一）

每个进程有自己的地址空间，无法直接访问其他进程的数据。进程之间的资源是相互隔离的，进程之间的通信需要通过进程间通信（IPC）机制，如管道、消息队列、共享内存等。开销较大，因为

查理养殖场·2025-02-24 18:49

洛谷 P2926 [USACO08DEC] Patting Heads S 信息学奥赛一本通1621：轻拍牛头算法提高篇质数 USACO08DEC

1621：轻拍牛头时间限制:1000ms内存限制:524288KB提交数:1481通过数:598【题目描述】原题来自：USACO2008Dec.Silver今天是贝茜的生日，为了庆祝自己的生日，贝茜邀你来玩一个游戏。贝茜让N头奶牛坐成一个圈。除了1号与N号奶牛外，i号奶牛与i−1号和i+1号奶牛相邻，N号奶牛与1号奶牛相邻。农夫约翰用很多纸条装满了一个桶，每一张包含了一个1到106的数字。接着每一

融城居士·2025-02-24 18:47

数据结构：基数排序(c++实现)

》《Linux》《网络》《redis学习笔记》文章目录基数排序的定义和基本原理基本原理具体步骤基数排序的优缺点：代码实现总结基数排序的定义和基本原理基数排序(RadixSort)是一种非比较型整数排序算法

水月梦镜花·2025-02-24 18:16

数据结构与算法再探（七）查找-排序

查找一、二分查找二分查找是一种高效的查找算法，适用于在已排序的数组或列表中查找特定元素。它通过将搜索范围逐步减半来快速定位目标元素。

刀客123·2025-02-24 17:45

OpenCV每日函数图像过滤模块 (3) boxFilter函数

一、概述使用箱形滤镜模糊图像，该函数使用内核平滑图像：其中非归一化箱形滤波器可用于计算每个像素邻域上的各种积分特征，例如图像导数的协方差矩阵（用于密集光流算法等）。

坐望云起·2025-02-24 17:15

如何构建高可用、高转化的AI外呼系统

然而，构建一个高可用、高转化的AI外呼系统需要从底层架构到算法设计的全链路优化。本文将从开发者视角，结合技术实现细节，解析如何系统性提升AI外呼效能。

MARS_AI_·2025-02-24 17:44

Nginx 正向代理互联网访问

环境在一个网络环境中，只有一台服务器可以使用互联网，而其他内网服务器都可以访问到这台互联网服务器，于是，我们可以通过nginx的正向代理访问互联网地址此处举例：互联网服务器IP：192.168.1.100

hu_wenjie·2025-02-24 17:44

如何在docker中访问宿主机其他服务的接口

1.使用host.docker.internal（推荐）适用场景：DockerDesktop（Windows和macOS）或DockerEngine18.03+（Linux）。原理：Docker提供了一个特殊的主机名host.docker.internal，指向宿主机。使用方法：在容器中访问宿主机服务时，使用host.docker.internal代替localhost或127.0.0.1。例如，

2401_89793006·2025-02-24 17:44

【OpenCV】OpenCV 中各模块及其算子的详细分类

de之梦-御风·2025-02-24 17:43

软件测试（从练气境到陆地仙人）

软件测试的缺口是Java开发的8倍, 薪资还凑合,是金融行业的1.3倍,是其他行业1.3倍管理方向:测试组长测试主管测试经理测试负责人总监技术方向:手工测试自动化测试测试开发测试架构测试专家

趙橙曄·2025-02-24 17:42

SOUI基于Zint生成UPC码

校验码计算：UPC-A跟UPC-E的算法一样，从右往左将奇数位数据值3跟偶数位的值相加，10减去得到的值的个位数即为校验码

ceffans·2025-02-24 16:09

AI驱动：解锁数字化转型的全新路径

AI框架：重塑数字化转型的“核心引擎”AI框架并非简单的技术堆砌，而是通过算法、算力与数据的深度融合，构建

蓝卓工业操作系统·2025-02-24 16:07

DeepSeek在MATLAB上的部署与应用

而MATLAB，作为科学计算和工程领域广泛应用的专业软件，拥有丰富的工具包和高效的算法环境。将DeepSeek部署在MATLAB上，能够充分发挥两者的优势，为众多领域带来全新的解决方案和无限可能。

CodeJourney.·2025-02-24 16:03

DeepSeek 助力 Vue 开发：打造丝滑的滚动动画（Scroll Animations）

DeepSeek助力Vue开发：打造丝滑的滚动动画（ScrollAnimations）前言页面效果指令输入属性定义1.动画控制属性2.状态控制属性3.元素选择属性事件定义1.动画开始事件2.动画结束事件其他

宝码香车·2025-02-24 15:33

DeepSeek混合精度训练核心技术解析与实践指南

ResNet50案例：从7.8GB降至4.2GB）1.5-3倍训练速度提升（BERT-Large案例：从8h缩短至5h）突破大模型训练显存瓶颈（GPT-3训练显存需求从3TB降至1.8TB）1.2行业定位属于深度学习基础设施层的训练优化技术

燃灯工作室·2025-02-24 15:33

vimrc 中的＜leader＞是什么按键

通过``键加其他按键，可以触发自定义的命令或操作，从而提高效率[2][6][7]。

leoufung·2025-02-24 15:32

为什么词向量和权重矩阵dot运算就能得到想要的效果呢？

最近在学习NLP算法的时候，进入到了深水区以后，发现了弄懂这个才是核心中的核心，抓住了主要矛盾了。特意拿出来跟大家分享。

cjl30804·2025-02-24 15:02

浅显介绍图像识别的算法卷积神经网络（CNN）中的激活函数

激活函数的作用激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，其主要作用包括但不限于以下几点：引入非线性：如果没有激活函数或仅使用线性激活函数，无论神经网络有多少层或多复杂，整个模型仍然只能表达线性映射。这意味着它无法学习和表示数据中的复杂模式。通过使用非线性的激活函数，如ReLU（修正线性单元）、Sigmoid、Tanh等，可以赋予神经网络学习复杂函数的能力。决定神经元是否被激活：激活函数根据输入信号

cjl30804·2025-02-24 15:31

Engineering A Large Language Model From Scratch

从头开始设计一个大语言模型摘要1引言2Atinuke算法3结果4相关工作5讨论6结论摘要自然语言处理（NLP）中深度学习的激增导致了创新技术的发展和发布，这些技术能够熟练地理解和生成人类语言。

UnknownBody·2025-02-24 15:31

使用conda-pack打包并迁移conda虚拟环境

目录1.安装conda-pack库2.打包conda环境3.解压环境4.激活环境我们可以使用conda-pack库将conda环境打包并迁移到其他计算机上。

烟锁池塘柳0·2025-02-24 15:01

常用标准库之-std::reduce与std::execution::par

1.std::reduce定义与头文件std::reduce是C++17引入的并行算法，定义在头文件中，用于对指定范围内的元素进行归约操作（如求和、求积等）。

HL_LOVE_C·2025-02-24 15:59

AI：重塑未来的深度探索与实践

一、AI核心技术：深度学习与智能进化的基石AI的核心在于其强大的数据处理与学习能力，这主要得益于深

2501_90713682·2025-02-24 15:59

格雷厄姆的价格与价值区分：市场先生的教训

通过数学模型、算法原理和系统设计，本文详细讲解了如何在实际投资中应用格雷厄姆的理论，并提供了实战案例和最佳实践建议。第一部分：引言第1章：引言1.1本书

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-24 15:58

智能测试执行利用算法利用图像识别、自然语言处理等技术实现自动化测试执行

以下将从Web应用和移动应用两个方面，给出利用图像识别、自然语言处理等技术实现自动化测试执行的实例，并附上部分代码示例。Web应用自动化测试实例：模拟用户登录操作测试需求理解对于一个Web应用的登录功能进行自动化测试，我们可以结合自然语言处理理解测试用例描述，用图像识别来验证登录成功后的页面元素，以确保登录功能正常。实现步骤与代码示例importtimeimportpyautoguiimportp

小赖同学啊·2025-02-24 15:28

C++码农狂喜！DeepSeek代码生成器让祖传代码秒变赛博义肢！

比如输入这段Prompt：生成C++贪吃蛇游戏代码，要求：1.支持双人对战模式2.用OpenGL渲染3.集成DeepSeek智能碰撞预测算法DeepSe

yyyiwy·2025-02-24 15:27

深度学习（5）-卷积神经网络

我们将深入理解卷积神经网络的原理，以及它为什么在计算机视觉任务上如此成功。我们先来看一个简单的卷积神经网络示例，它用干对MNIST数字进行分类。这个任务在第2章用密集连接网络做过，当时的测试精度约为97.8%。虽然这个卷积神经网络很简单，但其精度会超过第2章的密集连接模型。代码8-1给出了一个简单的卷积神经网络。它是conv2D层和MaxPooling2D层的堆叠，你很快就会知道这些层的作用。我们

yyc_audio·2025-02-24 14:26

深度学习（2)-深度学习关键网络架构

关键网络架构深度学习有4种类型的网络架构：密集连接网络、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer。