QUERY特征第23页

代码审计学习路线

学习代码审计分以下四部分一.编程语言1.前端语言html/javascript/dom元素使用，主要是为了挖掘xss漏洞，jquery主要写一些涉及到CSRF脚本使用的或者DOM型XSS，JSON劫持等

白帽子技术分享·2025-02-03 10:52

jQuery和CSS3响应式网站导航幻灯片插件

这是一款即实用又炫酷的jQuery和CSS3响应式网站导航幻灯片插件。该插件将幻灯片制作为网站的hero导航，在幻灯片中展示网站各主要板块的内容，使用户可以非常容易的了解网站的主要信息。

�时过境迁，物是人非·2025-02-03 08:04

基于TensorFlow 2.0的DBN故障诊断程序

以下是一个基于TensorFlow2.0的DBN故障诊断程序，包含特征可视化和结果分析。程序使用合成振动数据进行演示，可直接运行。

ydlhnust·2025-02-03 07:27

C语言实现图像二值化变换项目源码

项目展示如何使用C语言进行图像的读取、处理和保存，特别是二值化转换的实现，通过设定阈值将图像简化为黑白色调，以突出其特征。

爽新全效瓷兔膏·2025-02-03 06:20

Python机器学习实战：人脸识别技术的实现和挑战

ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：人脸识别技术,模型训练,多人识别,动态人脸检测,应用场景1.背景介绍1.1问题的由来随着科技的进步和互联网的普及，人脸识别技术因其在安全验证、生物特征识别

AI天才研究院·2025-02-03 06:19

深度学习：基础原理与实践

深度学习模型能够自动从原始数据中提取复杂的特征，而不需要人为设计特征提取算法。定义：深度学习可以定义为使用深层神经网络进行学习的过程，这些网络由多个非线性的变换组成，能够学习数据的多层次表示。

阿尔法星球·2025-02-03 06:49

代码随想录算法训练营Day38||完全背包问题、leetcode 518. 零钱兑换 II 、 377. 组合总和 Ⅳ 、70. 爬楼梯（进阶）

一、完全背包问题相较于01背包，完全背包的显著特征是每个物品可以用无数次，遍历顺序也不需要为了保证每个物品只去一次而倒序遍历。

jiegongzhu3z·2025-02-03 05:15

什么是MoE？

MOE通过集成多个专家来显著提高模型的容量和表达能力，每个专家可以专注于学习输入数据的不同方面或特征，使得整个模

CM莫问·2025-02-03 05:14

计算机视觉领域的轻量化模型——GhostNet 模型

它的核心创新是Ghost模块，该模块通过生成更多的特征图来减少计算资源消耗。GhostNet适用于实时计算任务，如图像分类和物体检测，同时在保持较高准确率的基础上，优化了计算效率。

DuHz·2025-02-03 04:05

【无监督特征选择方法综述】

无监督特征选择方法综述前言一、Filter方法1.单变量Informationbasedmethods基于信息理论Spectral-similaritybasedmethods基于光谱相似性的方法2、多变量

潘儿er·2025-02-03 02:17

solr 的admin.html 详细使用讲解

每周荐书|Web扫描、HTML5、Python（评论送书）solr管理界面详解标签：solrsolr管理界面solrqueryanalysis2016-08-0210:425117人阅读评论(0)收藏举报本文章已收录于

qq_37300675·2025-02-03 01:36

人工智能导论--第1章-知识点与学习笔记

思维能力是智能的重要特征之一，结合教材1.1.2节内容，从思维的定义、分类及其特点等角度，阐述思维的含义。参考教材1.1.3节的内容介绍，名词解析“人工智能”。

想拿高薪的韭菜·2025-02-03 00:32

IM 即时通讯系统-01-概览

核心特性公司的组织关系通讯录会话IMAI实现的技术选型long-query定时轮训ESSWS多端平时工作的话，可以先做核心的实现：web。保证服务端实现完成，客户端

老马啸西风·2025-02-02 22:18

leetcode5186.区间内查询数字的频率（周赛，中等）

看到调用query不超过10^5次，则query()必须控制在O(logn)以内自己的思路：定义一个unordered_maphash;//值->set的下标映射autole=hash[value].lower_bound

重you小垃·2025-02-02 20:36

力扣2080.区间内查询数字的频率

的出现次数用哈希表把所有元素的所有下标存起来，在val的数组中分别对l,r二分找到在[l,r]内的下标数量在下标上做二分把所有下标存入哈希表在left,right的范围内做二分求个数代码classRangeFreqQuery

阳光男孩01·2025-02-02 20:32

过年了，开发一款春节创意进度条插件，让你的网站都带有春节的气息

效果演示在线体验使用说明在项目中引入jquery、进度条插件,将如下代码加入页面head元素中。

泰克农民工·2025-02-02 19:56

【JQuery】.val()方法和.html()方法的区别探究，延伸HTML中元素（Elements）和表单元素（Form Elements）的区别

一、HTML中元素（Elements）和表单元素（FormElements）的区别1.HTML元素（Elements）HTML元素是HTML文档的基本构建块。每个HTML元素都通过开始标签和结束标签来定义（某些元素是空的，即它们不包含任何内容，因此不需要结束标签，如或）。元素可以包含属性，这些属性提供了有关HTML元素的额外信息。例如，元素用于定义段落，到元素用于定义标题，元素用于定义超链接，和元

maider_kong·2025-02-02 19:25

学习日志009--面向对象的编程

一、面向对象编程的核心概念封装（Encapsulation）封装是面向对象编程的一个主要特征，它将对象的数据（属性）和操作这些数据的方法（行为）结合在一起，形成一个独立的对象。

Z211613347·2025-02-02 18:16

监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景

以下是对这三种学习方法的详细对比和总结：监督学习（SupervisedLearning）特点：数据标注：训练数据包含明确的输入特征和对应的标签（目标输出）。

BugNest·2025-02-02 16:03

图书管理系统 Axios 源码 __删除图书功能

代码实现（index.js）//删除图书功能document.querySelector('.list').addEventListener('click',(e)=>{//判断是否点击了删除按钮if(

还是鼠鼠·2025-02-02 16:03

transformer之Attention机制及代码实现

目录异同点总结代码实现Self-AttentionCross-AttentionGatedSelf-AttentionGeneralizedQueryAttentionPagedAttentionSelf-Attention

AIVoyager·2025-02-02 15:30

【机器学习与数据挖掘实战】案例11：基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析

它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。

Francek Chen·2025-02-02 14:20

新浪微博签到数据集可视化系列（一）：数据介绍

微博签到数据不仅反映了用户在特定时间的所处位置，还能体现其活动轨迹、兴趣偏好以及与周围环境的互动关系，具有高频性、实时性等特征，以及蕴含丰富的时间、空间和语义等多维信息，在社会科学、地理信息科学、城市研究

雪山青木·2025-02-02 13:48

使用Elasticsearch和SelfQueryRetriever实现智能电影检索

在这篇文章中，我们将结合Elasticsearch和SelfQueryRetriever，展示如何通过语言模型实现智能电影查询。

hgSdaegva·2025-02-02 13:43

使用PGVector进行电影文档的向量搜索

具体而言，我们会展示如何使用PGVector创建一个向量存储，并结合自查询检索器（SelfQueryRetriever）来对电影文档集合进行检索。

hgSdaegva·2025-02-02 13:43

【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践数学建模_问题根因分析机器学习

现阶段深度学习有三大特征：数据驱动：即数据训练，将数据输入到模型中进行训练；关联学习：模型基于给定训练数据集，进行关联学习；概率输出：即最后的输出，判断这个图片有“狗“的概率是多少。

2401_84239830·2025-02-02 13:41

程序员之路：编程语言面向对象的特征

面向对象编程（Object-OrientedProgramming，OOP）有以下四个主要特征：封装（Encapsulation）概念封装是指将对象的状态（数据成员）和行为（方法）包装在一个单元（类）中

ysdysyn·2025-02-02 12:05

【产品经理修炼之道】-一文搞懂微服务架构

文章从微服务架构的引入和发展讲起，详细对比了传统单体应用与微服务的差异，并探讨了微服务架构的具体特征。进一步，文章阐释了SOA与微服务的区别，并提供了微服务架构实践的指导，包括设计模式和应用案例。

xiaoli8748_软件开发·2025-02-02 11:30

YOLOv10改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力

GOLD-YOLO颈部结构中的GD机制借鉴了全局信息融合的理念，通过独特的模块设计，在不显著增加延迟的情况下，高效融合不同层级的特征信息。

Limiiiing·2025-02-02 10:50

YOLOv10改进策略【Neck】| HS-FPN：高级筛选特征融合金字塔，加强细微特征的检测

HS-FPN借助通道注意力机制及独特的多尺度融合策略，有效应对目标尺寸差异及特征稀缺问题。

Limiiiing·2025-02-02 10:49

手机直连低轨卫星通信：架构、关键技术和未来展望

【摘要】借助低轨卫星星座全时全域覆盖优势，手机直连卫星通信预期成为6G重要特征之一。首先介绍了手机直连卫星的测试验证、标准化与商业项目发展现状。

罗思付之技术屋·2025-02-02 09:46

C中面向对象的三大特征是什么？

###C语言中面向对象的三大特征及其详细解释与示例####1.封装**定义**：封装是将对象的状态（成员变量）和行为（成员函数）封装在一起，通过访问修饰符对外部隐藏对象的内部实现细节。

计算机学长大白·2025-02-02 08:02

深度学习基因组学+机器学习单细胞分析，当下最火热研究方向！

深度学习模型的能力更强且更灵活，在适当的训练数据下，深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学，变异检测，致病性评分成功应用。

qwmb919·2025-02-02 07:25

向量语义（Vector Semantics）与表征学习（Representation Learning）详解

关键词：词向量（WordRepresentations）：单词被表示为一个多维向量，每个维度对应于该单词的某种语义特征。分布式表示（D

苏西月·2025-02-02 07:54

《深入浅出HTTPS》读书笔记（31）：HTTPS和TLS/SSL

就是说HTTPS拥有HTTP所有的特征，并且HTTP消息由TLS/SSL协议进行安全保护。对于客户端（比如浏览器）来说，发送HTTPS请求就是连

earthzhang2021·2025-02-02 06:51

深度学习——线性代数

取个名字真难啊啊·2025-02-02 06:19

matlab神经网络遥感反演,基于BP神经网络的盐渍土盐分遥感反演模型研究

采用遥感技术和BP神经网络技术,结合野外实测的盐渍土光谱特征和实验室化验的土壤含盐数据,对盐渍土盐分的遥感反演进行了模型的设计与编程实现。

老许的花开·2025-02-02 01:24

elasticsearch文档 Compound queries

Booleanquery|ElasticsearchGuide[8.15]|ElasticBooleanquery布尔查询是用于匹配出和组合中的其他查询匹配的文档。

songtaiwu·2025-02-02 01:53

大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）

赵钰老师·2025-02-02 01:50

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三

小李很执着·2025-02-01 23:43

Encoder-only decoder-only encoder-decoder大模型的区别

-优点：能够更好地理解输入文本的语义和上下文信息，适合需要特征提取的任务。-缺点：无法直接生成文本输出。-代表模型：BERT、RoBERTa、ALBERT等。

阿牛牛阿·2025-02-01 23:40

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-01 21:56

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_score#定义数据：x_data是特征

〖是♂我〗·2025-02-01 21:54

使用PaddlePaddle实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载

importpaddleimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt2.加载自定义数据集假设有一个CSV文件custom_dataset.csv，其中包含特征

Luzem0319·2025-02-01 21:51

不同物体运动方向的检测-python

方法优点适用场景缺点光流法实时性强、支持稠密方向分析视频流中物体整体运动对背景复杂场景鲁棒性差特征点跟踪精确捕捉局部运动特征点明显的物体特征点丢失影响结果帧间差分简单快速，适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测

人工智能专属驿站·2025-02-01 20:49

基于SSM的大王门店管理系统设计与实现

qq1744828575·2025-02-01 19:09

StarRocks实战——表设计规范与监控体系

目录前言一、StarRocks表设计1.1字段类型1.2分区分桶1.2.1分区规范1.2.2分桶规范1.3主键表1.3.1数据有冷热特征1.3.2大宽表1.4实际案例1.4.1案例一：主键表内存优化1.4.2

吵吵叭火·2025-02-01 17:53

字节跳动小姐姐教你用Retrofit-+-RxJava-＋-OkHttp-让网络请求变的简单-基础篇(1)

详情请看官网Retrofit官网3，创建一个接口，代码如下：publicinterfaceMovieService{//获取豆瓣Top250榜单@GET(“top250”)CallgetTop250(@Query

2401_84132449·2025-02-01 16:39

【人工智能时代】-Deepseek用到的技术架构

DeepSeek技术架构的详细介绍：1.混合专家架构（MoE）DeepSeek-V3采用了混合专家（Mixture-of-Experts,MoE）架构，这种架构通过将模型分解为多个“专家”网络来处理不同的输入特征

xiaoli8748_软件开发·2025-02-01 16:07

Flask数据的增删改查(CRUD)_flask删除数据自动更新

查询年龄小于17的学生信息Student.query.filter(Student.s_age<17)students=Student.query.filter(Student.s_age.

字节全栈_PVK·2025-02-01 14:52

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