CTF训练计划第6页

开源模型应用落地-qwen模型小试-调用Qwen2-7B-Instruct-进阶篇（十二）

无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。

开源技术探险家·2025-03-20 19:23

基于大模型的腮腺多形性腺瘤全周期诊疗方案研究报告

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究现状与趋势二、大模型预测原理与方法2.1大模型概述2.2数据收集与预处理2.3模型训练与优化三、术前预测与评估3.1肿瘤特征预测3.2风险评估3.3案例分析四、

LCG元·2025-03-20 19:53

PyTorch 深度学习实战（19）：离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法

在上一篇文章中，我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法，展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。

进取星辰·2025-03-20 19:52

企业签名分发对移动应用开发者有什么影响

对于需要在特定日期发布应用程序的开发者来说非常的重要，可以避免因为应用商店审核延迟导致的发布计划延后。对于企业级应用程序或者特定的受众群体的应用程序，

·2025-03-20 19:41

知识库在意图识别中扮演着数据支撑和语义理解辅助的双重角色

知识库在意图识别中扮演着数据支撑和语义理解辅助的双重角色，而训练智能客服的意图识别Agent需要结合知识库的结构化数据与机器学习技术。

PersistDZ·2025-03-20 18:47

一切皆是映射：DQN训练加速技术：分布式训练与GPU并行

1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术，DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略，从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络（DeepQ-Network，DQN）是DRL的一种经典算法，它利用

AI天才研究院·2025-03-20 18:45

CTF二维码补标识位writeup

鉴于我在网上各种搜罗PS如何图层叠加等一系列问题没有结果之后，在我得知了答案之后就来分享一下，好让后来者能够搜到，当时在我用PS咋都不行的时候，突然茅塞顿开，用powerpoint，直接就拼出来了，非常的好用，也非常简单！不过今天还是说一下PS如何操作题目是直接丢过来一个二维码，缺少二维码定位符，所以搜素一下二维码定位符截取图片，去除白色背景首先将两张图片都打开将页面切换到定位符选中左侧工具栏的移

开心星人·2025-03-20 18:14

大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构

大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，大规模语言模型

AI智能涌现深度研究·2025-03-20 18:14

图生视频技术的发展与展望：从技术突破到未来图景

早期探索与GAN的奠基早期图生视频技术主要基于生成对抗网络（GAN），通过对抗训练生成低分辨率的视频片段。例如，DeepMind的DVD

Liudef06·2025-03-20 18:12

Hugging Face 模型格式全解析：从 PyTorch 到 GGUF

兼容性强，与PyTorch训练/推理流程深度集成。文件体积较大，加载速度较慢，存在安全

mingo_敏·2025-03-20 17:37

【机器视觉】少量样本图片情况下的图片识别技术方案

以下是一些应对小样本问题的有效方案：1.数据增强（DataAugmentation）通过对现有样本进行各种变换来生成更多的训练数据，例如：几何变换：旋转、缩放、平移、翻转等。

yuanpan·2025-03-20 16:01

CTF杂项挑战：使用已知字典破解ZIP文件密码

在CTF比赛中，杂项挑战通常包含一些非传统的题目，其中破解ZIP文件密码是一个常见的任务。

0dayNu1L·2025-03-20 15:22

模型微调：让AI更懂你的魔法棒

模型微调：让AI更懂你的魔法棒✨在人工智能的世界里，模型微调（Fine-tuning）就像是一位魔法师用魔法棒对预训练模型进行“个性化改造”，让它更适应特定的任务。

带上一无所知的我·2025-03-20 14:10

聊聊关于Python与人工智能那些事

Python提供了许多用于构建和训练人工智能模型的库和框架。本文将介绍一些常见的人工智能技术以及Python在这些技术中的应用。

小G-biu-·2025-03-20 13:37

使用 TensorFlow 进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）

2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-20 12:28

集成学习（Ensemble Learning）基础知识1

4、基学习器：“好而不同”5、集成学习的两个基本问题（1）如何训练出具有差异性的多个基学习器？（2）如何将多个基学习器的预测结果集成为最终的强学习器预测结果？

代码骑士·2025-03-20 12:57

202年充电计划——自学手册网络安全（黑客技术）

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行，因为不知如何去学，在这里，我将这个整份答案分为黑客（网络安全）入门必备、黑客（网络安全）职业指南、黑客（网络安全）学习

网安康sir·2025-03-20 12:52

自学网络安全（黑客技术）2025年 —90天学习计划

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行，因为不知如何去学，在这里，我将这个整份答案分为黑客（网络安全）入门必备、黑客（网络安全）职业指南、黑客（网络安全）学习

网安CILLE·2025-03-20 12:22

NSSCTF_crypto_[HGAME 2022 week3]RSA attack 3

[HGAME2022week3]RSAattack3题目:太多了自己去看，提示:维纳攻击首先在做这题之前你得先懂得维纳攻击的原理https://www.cnblogs.com/wandervogel/p/16805992.htmlok啊看懂了维纳攻击的原理就来开始写脚本吧fromCrypto.Util.numberimportlong_to_bytesimportgmpy2#已知参数n=50741

岁岁的O泡奶·2025-03-20 10:14

实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法）

然而，随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加，传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战，DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—

大富大贵7·2025-03-20 10:10

新手必看——ctf六大题型介绍及六大题型解析&举例解题

CTF（CaptureTheFlag）介绍与六大题型解析一、什么是CTF？CTF（CaptureTheFlag），意为“夺旗赛”，是一种信息安全竞赛形式，广泛应用于网络安全领域。

沛哥网络安全·2025-03-20 10:08

Vue.js的watch监听

前端开发工程师、技术日更博主、已过CET6阿珊和她的猫_CSDN博客专家、23年度博客之星前端领域TOP1牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》、《2024面试高频手撕题》、《前端求职突破计划》蓝桥云课签约作者

阿珊和她的猫·2025-03-20 09:34

通过LoRA（Low-Rank Adaptation）低秩矩阵分解来高效微调权重变化

这种方法通过减少微调的参数数量来提高训练效率。

背太阳的牧羊人·2025-03-20 08:53

神经网络之参数初始化

引言：参数初始化是训练深度神经网络的一个关键步骤，目的是给网络中权重（weights）和偏置（biases）赋予初始值。

硬水果糖·2025-03-20 08:21

神经网络基础之正则化

一、正则化目的防止过拟合：当模型过于复杂（例如神经网络层数过多、参数过多）时，容易在训练数据上“记忆”噪声或细节，导致在测试数据上表现差。简化模型：正则化通过限制模型参数的大小或数量，迫

硬水果糖·2025-03-20 07:45

TDE透明加密技术：免改造实现华为云ECS中数据库和文件加密存储

在数字经济与云计算深度融合的今天，华为云ECS（弹性云服务器）已成为企业数字化转型的核心载体，承载着数据库、文件存储、AI训练等关键业务。

安当加密·2025-03-20 07:43

谈高考真题的使用（数学）

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>在高三数学复习中，大家常说“以本为本，以纲为纲，高考真题当主粮”，就是以教材内容为根本，以“考试大纲”为准绳，以高考真题的训练为主线；抓住了本，把握了纲

weixin_34116110·2025-03-20 06:33

利用 HAI 平台进行 DeepSeek 模型训练的详细指南

摘要本文旨在为非专业用户提供在HAI平台上进行DeepSeek模型训练的详细步骤。从创建项目、上传数据集、配置训练参数到启动训练任务并监控训练过程，本文将逐步指导用户完成整个流程。

·2025-03-20 06:41

Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象

现象可被科学解构为以下六大维度，结合技术演进、产业实践和社会影响进行系统性分析：一、技术能力的层级跃迁模型效率革命DeepSeek研发的R1-Zero模型通过动态架构设计，将样本利用率提升40%以上，训练周期大幅缩短

龙胥伯·2025-03-20 04:48

Docker入门篇:安装与加速

今天接着上一篇文章来写，本来计划以paopaorobot/dvo为例带入docker的基本操作，然后中间插播一下docker的安装和加速，但是发现写的有点罗嗦，刚写完安装与加速就挺大篇幅了，所以决定将docker

slamml·2025-03-20 03:47

SQL优化之MySQL执行计划（Explain）及索引失效详解

1、执行计划基础1.1、执行计划（Explain）定义在MySQL中可以通过explain关键字模拟优化器执行SQL语句，从而解析MySQL是如何处理SQL语句的。

一未道·2025-03-20 02:38

1.1PaddleTS_环境配置：一个易用的深度时序建模的Python库

PaddleTS的主要特性包括：设计统一数据结构，实现对多样化时序数据的表达，支持单目标与多目标变量，支持多类型协变量封装基础模型功能，如数据加载、回调设置、损失函数、训练过程控制等公共方法，帮助开发

pythonQA·2025-03-20 01:27

【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）

大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。

·2025-03-20 01:36

Lianwei 安全周报|2024.12.9

联蔚盘云·2025-03-20 01:52

用 Vue 3.5 TypeScript 重新开发3年前甘特图的核心组件

回顾3年前曾经用Vue2.0开发了一个甘特图组件，如今3年过去了，计划使用Vue3.5TypeScript把组件重新开发，有机会的话再开发一个React版本。

云烟，不再年轻·2025-03-20 01:18

Canary Capital 向 SEC 递交首个 SUI ETF 申请文件

该ETF计划以传统基金产品的形式，为机构

Sui_Network·2025-03-20 00:46

数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力

一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。

AI天才研究院·2025-03-19 23:06

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。

AI天才研究院·2025-03-19 23:05

NLP高频面试题（三）——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题

普通RNN（循环神经网络）的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题：一、梯度消失（VanishingGradient）梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐层传播时变得越来越小

Chaos_Wang_·2025-03-19 23:34

2025年计算机毕业设计springboot 智慧社区管理系统

国外研究侧重物联网技术应用（如新加坡“智慧国”计划中的社区传感器网络），而国内研究更多关注管理平台的基础框架设计，但针对业主、物业、设备多方

zhihao503·2025-03-19 22:31

安卓无线调试连接不上

提示connectfail。原因是第一次调试，先要在手机上进行授权。解决方法就是要先通过数据线连接手机，在手机端同意连接，之后再运用adb无线调试就可以连接了。

王的备忘录·2025-03-19 22:31

vscode连接远程服务器docker里的容器--使用remote ssh

欢仔要学习·2025-03-19 22:28

使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发

安装TensorFlowTensorFlow是一个基于数据流图的开源机器学习框架，提供了丰富的工具和库来构建和训练各种深度

UwoiGit·2025-03-19 22:25

低成本入门！盘点6款适合中小企业的ERP系统

ERP系统（企业资源计划）能够整合财务、库存、销售等核心业务流程，是降低成本、优化管理的关键利器。

·2025-03-19 21:00

MMScan数据集：首个最大的多模态3D场景数据集，包含层次化的语言标注

数据集的建立，不仅推动了3D场景理解的研究进展，还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。

·2025-03-19 21:28

PDCA循环：从目标设定到持续改进的流程图

通过计划制定、任务分解与资源配置，再到执行控制、监控调整，直至评估反馈，每个阶段紧密相连，形成持续优化的闭环。

·2025-03-19 21:56

项目管理软件的十大核心功能，一文解读！

例如，当计划一个产品发布周期时，甘特图可以帮助确定各项任务的进展，并有助于提前识别和解决潜在

·2025-03-19 20:23

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

更令人震撼的是，ResNet将神经网络的深度推至152层，彻底打破了"深层网络无法训练"的魔咒。这场革命的核心，正是一个简单

安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

SAP-ABAP：SAP采购模块（MM-PUR）学习指南

Ⅰ.模块全景图采购管理需求计划供应商协同采购执行财务集成采购申请/MRP供应商评估/合同订单/收货/发票应付账款Ⅱ.核心配置矩阵2.1组织结构配置对象事务码配置关系业务影响示例值采购组织OX01分配公司代码跨法人采购

爱喝水的鱼丶·2025-03-19 19:03

A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS——大型语言模型的训练后优化综述——第9部分——应用

应用尽管预训练为大型语言模型（LLMs）赋予了强大的基础能力，但在部署于专业领域时，LLMs仍经常遇到持续的限制，包括上下文长度受限、容易产生幻觉（hallucination）、推理能力欠佳和固有的偏见

王金-太想进步了·2025-03-19 19:31

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