CTC损失

光学变焦和数字变倍的区别，看完这篇文你就明白了！！！

这种变焦方式在放大图像时，不会损失图像的清晰度和质量，因为图像的放大是通过物理光学原理完成的，不涉及电子处理过程。效果：当光学变焦倍数增大时，相机能够拍摄到更远的物体，并且保持图像的清晰度和细节。
云卓SKYDROID·2025-01-22 09:21

常用性能压测工具实战总结

造成的损失远远高于压测方，后果不敢想象。>现在：我承认以前太天真了，既然有压测方，那肯定有防御方，遇到恶意压测他
黑洞托世·2025-01-22 08:43

细嗦Transformer（三）：准备训练，讲解及代码实现优化器、学习率调整策略、正则化和KL散度损失

TrainingLoop优化器/Optimizer学习率调整策略/Learningrateadjustmentstrategy样例测试正则化/RegularizationLabelsmoothing标签平滑KL散度损失样例测试
Ace_bb·2025-01-22 00:08

服务器宕机原因？该怎么处理？

一旦服务器宕机，可能会导致业务中断、数据丢失等严重后果，给企业和用户带来巨大损失。因此，了解服务器宕机的原因并掌握相应的处理方法，对于保障服务器的正常运行至关重要。
·2025-01-21 17:06

华为OD机试E卷 --羊、狼、农夫过河--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述羊、狼、农夫都在岸边，当羊的数量小于狼的数量时，狼会攻击羊，农夫则会损失羊。
飞码创造者·2025-01-21 17:06

中科曙光C/C++研发工程师二面

自我介绍；针对项目：CNN模型、损失函数、评价指标、改进方向、计算加速；CNN模型CNN，即卷积神经网络，是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。
TrustZone_·2025-01-21 16:31

PenSafe（水洞扫描工具）

利用此工具所提供的信息而造成的直接或间接后果和损失，均由使用者本人负责。工具地址：点击领取PenSafe（水洞扫描工具）简介渗透测试安全（PenetrationTesting+Safe）：在
不一样的信息安全·2025-01-21 06:27

一种时序数据模式演化的跟踪与查询方法

摘要在物联网与大数据应用蓬勃发展的背景下，各类感知设备产生海量的时序数据，设备管理软件版本的快速迭代导致时序数据的模式演化问题日益凸显.模式演化要求对数据模式进行版本管理，使数据进行模式变更时不产生信息损失
米朵儿技术屋·2025-01-21 05:21

大模型的RAG微调与Agent：提升智能代理的效率与效果

目录编辑引言RAG模型概述检索阶段生成阶段RAG模型的微调数据集选择损失函数设计微调策略超参数调整RAG模型在智能代理中的应用客户服务信息检索内容创作决策支持：结论引言在人工智能的快速发展中，大型预训练模型
WeeJot·2025-01-21 00:57

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

面对这种情况，普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本，忽略少数类样本。
丶2136·2025-01-20 14:54

融云 IM 干货丨如果云存储数据被泄露，用户应该怎么办？

云存储数据泄露后的应对措施云存储数据泄露是一个严重的问题，需要迅速采取一系列措施来减少损失并防止进一步的数据泄露。
·2025-01-20 13:36

大量研究SSRF文章和报告的总结

资源链接：https://pan.quark.cn/s/a900691a3ec3免责声明由于传播、利用本公众泷羽Sec提供的文章、工具而造成的任何直接或者间接的后果及损失，均由使用者本人负责，公众号泷羽
渗透小白鼠·2025-01-20 13:40

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数，特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。
我叫罗泽南·2025-01-20 12:01

SerializeJava-反序列化图形化工具

本人和团队不对用户因使用这些资料而产生的任何后果负责，包括但不限于因操作不当、误解资料内容或违反法律法规而导致的损失或损害。用户应自行承担使用这些资料的风险，并在使用前进行充分的了解
首席CEO·2025-01-20 01:12

stm32通过串口发送float数据的方法

1、通过将小数转化为整形小数×100或者1000倍之后放在两个字节里面发送，接收端将两个字节解析出来后÷100或者1000即可，缺点损失精度2、通过sprintf发送发送端代码如下：floatdata[
嵌入~狮·2025-01-19 18:07

【深度学习】Huber Loss详解

文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4
小小小小祥·2025-01-19 15:40

解决 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform...警告

你仍然可以使用Hadoop，但可能会遇到性能上的损失。解决方法：在Hadoop中，配置'java.library.p
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-01-19 10:05

2024年网络安全最全CTF —— 网络安全大赛_ctf网络安全大赛

\⚔科技是一把双刃剑，网络安全不容忽视，人们的隐私在大数据面前暴露无遗，账户被盗、资金损失、网络诈骗、隐私泄露，种种迹象表明，随着互联网的发展，网络安全需要引起人们的重视。
网安墨雨·2025-01-19 07:35

【深度学习】AMP（Automatic Mixed Precision，自动混合精度）

它能够在不显著损失模型精度的情况下，大幅提升训练速度和效率。1.什么是混合精度训练？混合精度训练是指在训练过程中同时使用两种不同的浮点数精度
shanks66·2025-01-19 04:38

深度学习笔记——生成对抗网络GAN

文章目录一、基本结构生成器判别器二、损失函数判别器生成器交替优化目标函数三、GAN的训练过程训练流程概述训练流程步骤1.初始化参数和超参数2.定义损失函数3.训练过程的迭代判别器训练步骤生成器训练步骤4
好评笔记·2025-01-19 03:25

机器学习笔记——Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）迭代路径

文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项，防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息
好评笔记·2025-01-19 03:24

Android开发中图片处理

压缩图片：在不损失图像质量的前提下尽可能减小图像文件大小。可以使用AndroidStudio的ImageAssetStudio工具或在线工具（如Tiny
wayne214·2025-01-18 21:26

网上购物买东西被骗了该怎么办？110在线报案？

如果在网上购物被骗，可以按照以下步骤进行处理：一旦发现自己被骗,打开浏览器"搜索官ff12377.cn方网站"进行网上报案,[报案官网]如实描述当时被骗的过程,进行报案挽回您的损失。
2501_90157119·2025-01-18 14:23

PLUTO：突破基于模仿学习的自动驾驶规划极限

改进来自三个关键方面：一种纵向横向感知模型架构，可实现灵活多样的驾驶行为；一种创新的辅助损失计算方法，可广泛应用且可高效地进行批量计算；一种利用对比学习的训练框架，采
硅谷秋水·2025-01-18 10:27

PenGymy论文阅读

下面来逐渐解析他的工作，我尽量详细一点1、背景和动机这种项目是在网络攻防中，攻防双方攻击者处于暗面，防御者处于明面，这时候受到攻击后应急处理多少会造成损失，那么要是可以提前预测攻
亚里士多没有德775·2025-01-18 05:50

PSNR、SSIM等图像质量评估指标详解

PSNR值越高，表示两幅图像越相似，质量损失越小。PSNR基于信号与噪声的概念，其理论基础来自信息论中的信噪比（SNR，Signal-to-NoiseRatio）。PSNR将图像
ballball~~·2025-01-17 23:05

DDOS高防

DDoS防护帮助您自动智能防护DDoS攻击，减少业务损失，降低未知风险。
darkvm充充·2025-01-17 23:58

网络安全技术深度解析与实践案例

从个人数据泄露到企业系统被攻击，网络安全事件频发，给个人和社会带来了巨大的损失。因此，掌握和应用网络安全技术显得尤为重要。
我的运维人生·2025-01-17 21:17

python训练模型损失值6000多_机器学习中的 7 大损失函数实战总结（附Python演练）...

当然是有的，简而言之，机器学习中损失函数可以解决以上问题。损失函数是我们喜欢使用的机器学习算法的核心。但大多数初学者和爱好者不清楚如何以及在何处使用它们。
weixin_39700394·2025-01-17 21:45

dice系数 交叉熵_一文搞懂交叉熵损失

本文从信息论和最大似然估计得角度推导交叉熵作为分类损失函数的依据。从熵来看交叉熵损失信息量信息量来衡量一个事件的不确定性，一个事件发生的概率越大，不确定性越小，则其携带的信息量就越小。
weixin_39721853·2025-01-17 21:45

损失函数BinaryCrossentropy例子说明

官方说明书的例子其实特别简单明了，y_true=[[0.,1.],[0.,0.]]y_pred=[[0.6,
小林书店副编集·2025-01-17 21:43

交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节

在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）和二元交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）是两种常用的损失函数，它们在分类任务中发挥着重要作用。
专业发呆业余科研·2025-01-17 19:56

llama.cpp部署

llama.cpp介绍部署介绍大模型的研究分为训练和推理两个部分：训练的过程，实际上就是在寻找模型参数，使得模型的损失函数最小化；推理结果最优化的过程；训练完成之后，模型的参数就固定了，这时候就可以使用模型进行推理
法号：行颠·2025-01-17 17:12

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

优化损失函数：根据任务特点选择合适的损失函数，例如交叉熵损失或均方误差。调整超参数
KeyPan·2025-01-17 13:35

公司被薅了2.6W，出bug的代码还是我写的……

事情经过前两天线上发生了结算的漏洞，这里的代码是我写的，出问题的时候是周日晚上，那天大领导打电话过来问我具体的损失情况。
·2025-01-16 16:27

Web漏洞扫描服务：守护数字时代的安全防线

数据泄露、服务中断、信誉受损乃至巨大的经济损失，无一不警示着我们加强Web安全防护的紧迫性。在此背景下，Web漏洞扫描服务应
·2025-01-16 15:05

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