UCL损失

Apache Kafka Connect接口存在任意文件读取漏洞与SSRF漏洞CVE-2025-27817

@[toc]免责声明：请勿利用文章内的相关技术从事非法测试，由于传播、利用此文所提供的信息或者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，所产生的一切不良后果与文章作者无关。
sublime88·2025-06-23 21:46

APP 应用怎么选择游戏盾？开发者必看的 6 大核心维度与实战避坑指南

1.触目惊心的行业现状攻击规模暴涨：2023年全球移动应用遭受DDoS攻击峰值达6.2Tbps（Cloudflare数据），单次攻击可导致中小团队日损失超￥50万政策高压线：《数据安全法》要求用户信息传输必须加密
白山云北诗·2025-06-23 20:39

嵌入式工程师必学（125）：Buck/Boost/Flyback/LLC开关电源

由于固有的低能量损失和开关噪声，谐振功率转换器可以帮助满足这两个要求。
芯片-嵌入式·2025-06-23 18:28

企业级安全实践：SSL 加密与权限管理（一）

数据泄露、业务中断等安全事件不仅会给企业带来巨大的经济损失，还会损害企业的声誉和客户信任。根据IBM的资料显示，全球公司每年因数据泄露造成的平均损失从350万美元上升至380万美元，部分甚至上亿。
计算机毕设定制辅导-无忧·2025-06-23 10:06

用Tensorflow进行线性回归和逻辑回归(一）

接着我们介绍损失函数，然后讨论机器学习归根于找到复杂的损失函数最小化的点的能力。我们然后讲梯度下降，解释它如何使损失最小。然后简单的讨论自动微分的算法思想。
lishaoan77·2025-06-23 07:12

【动手学深度学习】4.2~4.3 多层感知机的实现

目录4.2.多层感知机的从零开始实现1）初始化模型参数2）激活函数3）模型4）损失函数5）训练4.3.多层感知机的简洁实现1）模型2）小结.4.2.多层感知机的从零开始实现现在让我们实现一个多层感知机。
XiaoJ1234567·2025-06-23 06:08

Golang小数类型/浮点型

浮点数都是有符号的.2尾数部分可能丢失，造成精度损失。-123.0000901float64的精度比float32的要准确。如果我们要保存一个精度高的数，则应该选用float64。
chengqiuming·2025-06-23 04:21

点云从入门到精通技术详解100篇-基于参数平面拉伸的点云流形攻击(续)

目录3.3.4重构分析3.3.5消融实验4基于参数平面拉伸的点云流形攻击4.1点云流形攻击算法设计4.2点云流形攻击网络4.2.1基于TPS的参数平面拉伸4.2.2点云流形攻击对抗样本生成4.2.3训练损失
格图素书·2025-06-23 03:14

day53python打卡

知识点回顾：对抗生成网络的思想：关注损失从何而来生成器、判别器nn.sequential容器：适合于按顺序运算的情况，简化前向传播写法leakyReLU介绍：避免relu的神经元失活现象ps；如果你学有余力
qq_58459892·2025-06-22 21:37

高速公路违章检测

高速公路违章检测研究背景随着交通需求的不断增长，高速公路快速发展，带动和促进了社会进步与经济发展，产生巨大的经济效益和社会效益，但是由于某些驾驶员安全意识淡薄、法规意识差、驾驶经验不足使得交通事故频发，造成高速公路通行能力下降，经济损失和资源浪费
QQ_1309399183·2025-06-22 20:01

从代码学习深度学习 - 预训练BERT PyTorch版

utils_for_model.py`)2.2初始化模型和设备三、训练过程：让BERT开始学习3.1训练辅助工具(`utils_for_train.py`&`utils_for_huitu.py`)3.2损失计算与训
飞雪白鹿€·2025-06-22 09:51

嵌入式学习-暑假学习总规划-day6

时间段学习任务目标成果6月17日-6月30日吴恩达监督学习课程含线性回归、逻辑回归、神经网络基础完成课程视频+习题，理解训练流程、损失函数、过拟合、正则化7月1日-7月10日PyTorch框架入门学习张量
·2025-06-22 06:58

YOLOv4 正负样本划分详解

✅YOLOv4正负样本划分详解一、前言在目标检测中，正负样本划分是训练过程中的关键环节，它决定了哪些预测框参与损失计算，从而影响模型的学习效果。
要努力啊啊啊·2025-06-22 03:40

05、反向传播算法（Backpropagation）是如何解决了多层神经网络的参数优化问题的？

以下从原理、数学基础、执行步骤及关键价值四个维度，详细解析其工作机制：一、反向传播的核心目标：高效计算参数梯度在多层神经网络中，参数优化的本质是通过调整权重矩阵W和偏置向量b，使损失函数L最小化。
季截·2025-06-22 03:39

网站漏洞检测方法有哪些

一次数据泄露可能导致数百万损失，而黑客攻击平均仅需‌5分钟‌即可侵入未防护的系统。如何有效识别漏洞屏障？
·2025-06-21 18:14

基于Tensorflow的线性回归

用Tensorflow求逆矩阵用Tensorflow实现矩阵分解用Tensorflow实现线性回归理解线性回归中的损失函数用Tensorflow实现戴明回归(DemingRegression)用Tensorflow
·2025-06-21 15:22

YOLOv11 改进策略：利用 MPDIoU 增强边界框回归的准确性

传统的IoU（IntersectionoverUnion）损失在处理重叠较少的情况时效果欠佳，而MPDIoU（Multi-PerspectiveDistance-IoU）作为一种改进方法，通过综合考虑多个角度的距离测量
鱼弦·2025-06-21 08:12

Python训练营-Day37-早停策略和模型权重的保存

1.记录训练集的损失函数可以观察是否过拟合#记录损失值并更新进度条if(epoch+1)%200==0:losses.append(loss.item())epochs.append(epoch+1)#
·2025-06-21 08:10

Day33 MLP神经网络的训练

目录一、PyTorch和cuda的安装二、查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）三、cuda的检查四、简单神经网络的流程1、数据预处理（归一化、转换成张量）2、模型的定义3、定义损失函数和优化器4、定义训练流程
cylat·2025-06-21 07:07

神经网络中的**正向传播**和**反向传播**

反向传播与梯度下降：就像是你实际摔倒了（计算出的损失/误差），然后你分析：车子为什么会倒？是因为我身体重心偏左了（某个参数错了）？还是因为车轮打滑了（另一个参数错了）？你根据这个分析
做个专注的工程师·2025-06-21 06:54

仓库用自动叉车真的比人工便宜吗？从采购到运维的全周期成本对比来了

仓库管理中最大的开支之一是劳动力成本，包括工资、培训、福利以及生产力损失。随着技术的进步，自动叉车作为一种变革性解决方案应运而生，为传统人工操作提供了极具吸引力的替代方案。
AiTEN_Robot·2025-06-20 20:46

激活层为softmax时，CrossEntropy损失函数对激活层输入Z的梯度

∂L∂Z=y^−y\frac{\partialL}{\partialZ}=\hat{y}-y∂Z∂L=y^−y其中yyy为真实值，采用one-hot编码，y^\hat{y}y^为softmax输出的预测值证明：\textbf{证明：}证明：根据softmax公式：y^i=ezi∑j=1nezj\hat{y}_i=\frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^ne^{z_j}}y^i=∑j=1
Jcldcdmf·2025-06-20 19:42

【数据治理失败的10大原因】

如果实施不当，会导致数据混乱、合规风险或业务损失。以下是数据治理失败的10大常见原因，基于行业最佳实践和案例分析。每个原因包括简要解释和潜在影响。
暴躁小师兄数据学院·2025-06-20 16:51

开源 vs 闭源大模型：企业技术选型的战略思考与落地指南

某互联网企业因选型失误，技术架构推倒重来，损失超800万。这次抉择，不再只是技术对比，而是关乎企业未来3-5年的技术主权、成本结构与合规生命线。在2024年协助某新能源车企选型时
charles666666·2025-06-19 20:28

python打卡day53@浙大疏锦行

知识点回顾：对抗生成网络的思想：关注损失从何而来生成器、判别器nn.sequential容器：适合于按顺序运算的情况，简化前向传播写法leakyReLU介绍：避免relu的神经元失活现象ps；如果你学有余力
风逸hhh·2025-06-19 17:32

打卡Day53

知识点：1.对抗生成网络的思想：关注损失从何而来2.生成器、判别器3.nn.sequential容器：适合于按顺序运算的情况，简化前向传播写法4.leakyReLU介绍：避免relu的神经元失活现象ps
月宝好q·2025-06-19 09:41

理解Logits、Softmax和softmax_cross_entropy_with_logits的区别

同时，我们需要一个损失函数来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，从而进行模型的训练和优化。在TensorFlow中，logits、softmax和so
1010n111·2025-06-19 08:00

可行性分析详解：概念与分类-软件工程

核心价值：通过可行性分析可降低项目失败风险，避免资源浪费，通常能减少30%-50%的盲目投资损失。
hixiaoyang·2025-06-19 07:26

华为OD机试 2025B卷 - 荒岛求生 (C++ & Python & JAVA & JS & GO)

若两个人相遇，则进行决斗，战斗力强的能够活下来，并损失掉与对方相同的战斗力；若战斗力相同，则两人同归于尽。
无限码力·2025-06-19 02:20

南京推浪信息咨询有限公司职业技能提升辅导业务致消费者损失严重，相关机构已介入处理！

近期，南京推浪信息咨询有限公司因职业技能提升辅导业务与消费者之间产生经济矛盾，致使众多消费者遭受资金损失。这一事件引发社会关注，目前经多方协商后相关机构已介入处理。
y***i627·2025-06-18 15:39

《C++并发编程实战》笔记（一、二）

一、简介抽象损失：对于实现某个功能时，可以使用高级工具，也可以直接使用底层工具。这两种方式运行的开销差异称为抽象损失。
上官永石·2025-06-18 13:55

BUG调试案例十五：传感器LDO电源短路问题案例

这个问题不仅带来了经济损失，更暴露出设计或接口协同中的一些致命细节漏洞。本文分享这个真实案例，希望能为大
Hebron_Deb·2025-06-18 11:04

期权对冲合约100%胜率教程

期权对冲的核心目的是通过策略组合降低风险、提高盈利概率或控制损失范围，而非完全消除风险。
致***锌·2025-06-18 06:32

Python打卡训练营day20-奇异值SVD分解

知识点回顾：线性代数概念回顾（可不掌握）奇异值推导（可不掌握）奇异值的应用特征降维：对高维数据减小计算量、可视化数据重构：比如重构信号、重构图像（可以实现有损压缩，k越小压缩率越高，但图像质量损失越大）
sak77·2025-06-18 04:22

股指期货锁仓保证金,到底咋收费？

这样一来，不管市场涨还是跌，两边的盈亏都能相互抵消，把损失控制在一定范围内。股指期货锁仓保证金怎么收？好了，重点来了！股指期货锁仓保证金到底是怎么收的呢？其实，在股指期货里，如果你做了对锁操作（也就
衍生股指君·2025-06-17 18:19

joomla网页加速插件

如果你购买了一个垃圾服务器空间，那么在软件上怎么折腾，也无法弥补硬件太差的损失！2、开启Joomla缓存，设置好适当的缓存时长。
chenjie3392593·2025-06-17 13:38

Java微服务入门必看！从单体到Spring Boot，手把手教你搭建第一个微服务应用

引言2023年，某电商平台因“618大促”期间单体应用崩溃导致损失千万；而另一家采用微服务架构的竞品，通过“商品服务”“订单服务”“支付服务”独立扩容，轻松扛住10万QPS。
小张在编程·2025-06-17 10:50

DAY 53 对抗生成网络

知识点回顾：对抗生成网络的思想：关注损失从何而来生成器、判别器nn.sequential容器：适合于按顺序运算的情况，简化前向传播写法leakyReLU介绍：避免relu的神经元失活现象ps；如果你学有余力
MasterLLL0228·2025-06-17 01:45

YOLOv12改进策略【卷积层】| ICCV-2023 SAFM 空间自适应特征调制模块 对A2C2f进行二次创新

专栏目录：YOLOv12改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进专栏地址：YOLOv
Limiiiing·2025-06-16 18:04

YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 SAFM 空间自适应特征调制模块 对 C2fCIB 、PSA 进行二次创新

专栏目录：YOLOv10改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进专栏地址：
Limiiiing·2025-06-16 18:34

YOLOv3 正负样本划分详解

它决定了哪些预测框参与位置回归、分类损失和置信度损失。
要努力啊啊啊·2025-06-16 12:54

Pytorch 学习 - 6.pytorch 张量数学-自动求取梯度

在深度学习和神经网络训练中，梯度计算是反向传播算法的核心部分，它允许我们更新模型的权重以最小化损失函数。下面是对torch.autograd.backward函数的详细解释
chenchihwen·2025-06-16 11:43

线性回归讲解L1和L2正则化

模型的损失函数通常是最小均方误差：MSE=(1/
XiaoQiong.Zhang·2025-06-16 09:59

无人机智能鹰眼守护电动车出行安全，基于嵌入式端超轻量级模型LeYOLO全系列【n/s/m/l】参数模型开发构建无人机航拍道路交通场景下电动车不带头盔、违规载人和安装遮阳棚智能检测识别系统

然而，近年来电动自行车引发的交通事故数量也居高不下，给社会和家庭带来了巨大的损失。数据显示，电动自行车事故死亡人数中，约76%因颅脑损伤致死，而未佩戴安全头盔的驾乘人员死亡风险是佩戴者的3.9倍。
Together_CZ·2025-06-16 07:18

h134猪圆环病毒三型感染情况调查及亚单位疫苗的研制--硕士开题--600--0602

尽管病毒的致病性仍存在一定争议，但国内外越来越多的证据表明其与多种猪群临床症状高度相关，包括繁殖障碍、多系统炎症综合征及皮肤病变等，给养殖体系带来难以忽视的经济损失。因此，深入明确我国
工科大牛·2025-06-16 03:55

逻辑回归中的损失函数：交叉熵损失详解与推导

逻辑回归中的损失函数：交叉熵损失详解与推导关键词：逻辑回归、交叉熵损失、损失函数、二分类、多分类、极大似然估计、梯度下降摘要：本文深入解析逻辑回归中核心的交叉熵损失函数，从信息论基础出发，逐步推导二分类与多分类场景下的损失函数形式
AI天才研究院·2025-06-16 00:34

手机验证码自动化处理：从原理到企业级解决方案

短信验证码日均调用量超120亿次（2025年工信部数据），但传统手动输入存在三大痛点：操作效率低下：用户平均需12秒完成输入，30%因输错导致流程中断场景适配性差：老年用户/视障群体操作失败率超40%业务转化损失
Python×CATIA工业智造·2025-06-15 13:21

一文读懂特征对齐：多模态世界的“月老红线”

文章目录1、引言2、啥是多模态数据3、为啥要特征对齐4、特征对齐是咋干活的5、特征对齐的应用场景6、多模态领域里特征对齐的方法6.1基于神经网络架构设计6.2基于注意力机制6.3基于损失函数设计6.4基于生成对抗网络
.别止步春天.·2025-06-15 10:32

深度学习——基于卷积神经网络的MNIST手写数字识别详解

文章目录引言1.环境准备和数据加载1.1下载MNIST数据集1.2数据可视化2.数据预处理3.设备配置4.构建卷积神经网络模型5.训练和测试函数5.1训练函数5.2测试函数6.模型训练和评估6.1初始化损失函数和优化器
E-An居士·2025-06-15 09:28

网络安全之分析研判技术

网络安全攻击类型网络安全攻击危害经济损失和业务损失,黑客的攻击会导致受害者业务中断、数据泄露;严重时,可以让一家公司的年利润化成了泡影;若攻击政企单位,将会造成办理日常业务受阻和政企单位自身系统收到损害
yunshang_secure·2025-06-15 02:40
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他