sola病毒样本

电商精准营销—数据预处理概述

第1关：数据预处理-数据清洗任务描述本关任务：对指定样本数据进行预处理，掌握数据预处理的技巧。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.数据样本抽取的方法；2、数据清洗的技巧。
Ssaty.·2025-03-24 19:35

第三十九个问题-详细讲讲PPO & GRPO原理

PPO（ProximalPolicyOptimization）原理详解PPO（近端策略优化）是OpenAI于2017年提出的强化学习算法，旨在解决传统策略梯度方法中训练不稳定和样本效率低的问题。
释迦呼呼·2025-03-24 17:45

生物信息复习笔记（3）——GEO数据库

GSM：样本。一个测序数据集里有很多个GSM，点进去可以看到该样本的各种信息（样本来源，临床表征，各种处理样本方式，处理数据方式）。GSE：包含所有信息的完整数据集。
Kriol·2025-03-24 13:44

大模型提示词工程师的自我修养-应用二（RAG数据合成与数据多样性问题的解决） -（专题4）

例如，我们可以用它来为情感分类器生成快速样本，如下所示：提示词生成10个情感分析的示例。示例分为正面或负面类别。生成2个负面示例和8个正面示例。示例如下格式：Q:A:输出Q:我刚刚得到了最棒的消息！
AI专题精讲·2025-03-24 11:28

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。
代码的建筑师·2025-03-24 02:02

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本
扉间798·2025-03-23 22:01

网络空间安全专业发展历程及开设院校

一、专业发展历程1.早期探索阶段（1990年代末—2000年代初）（1）背景：1990年代互联网进入中国，计算机病毒、黑客攻击等问题逐渐显现，社会对信息安全人才的需求开始萌芽。
菜根Sec·2025-03-23 21:52

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。
平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

【机器学习】机器学习工程实战-第3章 数据收集和准备

3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本
腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks

论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架（CL-FEFA）”中正负样本对比学习实现的技术细节，包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。
阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

Sklearn.model_selection.GridSearchCV

如果样本较多的话，可以适度增大cv的值。scoring:评价标准。获取最好的模型
kakak_·2025-03-23 17:47

计算机视觉总结

数据增强：在训练数据中增加复杂光照场景下的样本，如强光、弱光、背光等，通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整：对YOLOv5模型的网络
Trank-Lw·2025-03-23 11:30

网络安全威胁与防护措施（下）

恶意软件的主要类型：病毒（Virus）：定义：病毒是能够自我复制并将自
冬冬小圆帽·2025-03-23 06:43

人生建议往死里学网络安全！零基础也能跨行学习！！漏洞挖掘还能做副业

无论是黑客攻击、勒索病毒、数据泄露，还是国家间的信息战，网络安全已经成为现代社会的基础设施之一。所以，首先要明白学习网络安全的重要性：你不仅是在学习技术，更多的是在为自己和他人的安全“筑城
程序媛西米·2025-03-22 15:24

数据分析实战：Shopee虾皮网销售数据分析

分析数据样本来自某爬虫系统爬取的Shopee网从2023年4月至2023年5月期间特定产品的销售数据。任务要求任务要求：从数据中获取在2023年5月上市的产品。使用问题1
harvensage·2025-03-22 03:28

CVPR2025 | 对抗样本&智能安全方向论文汇总 | 持续更新中~

汇总结果来源：CVPR2025AcceptedPapers若文中出现的论文链接和GitHub链接点不开，则说明还未公布，在公布后笔者会及时添加.若笔者未及时添加，欢迎读者告知.文章根据题目关键词搜索，可能会有遗漏.若笔者出现遗漏，欢迎告知.部分文章还未公布正文，只有名称.MindtheGap：通过查询更新分析检测正在进行中的黑盒对抗攻击MindtheGap:DetectingBlack-boxAd
四口鲸鱼爱吃盐·2025-03-21 19:18

关于离子滤波小记

1.粒子滤波的基本概念粒子滤波的核心思想是用一组加权的**随机样本（粒子）**来近似后验概率分布，而非采用卡尔曼滤波那样的参数化分布假设（如高斯分布）。
文弱_书生·2025-03-21 15:12

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量
木尘152132·2025-03-21 09:17

风控算法（一）——数据测试

确定样本（对齐样本与时间，去除假样本）——确定特征（确认目前特征）——数据信息（返回的数据字典、收费方式、底层数据：特征、分数）——数据清洗（缺失值替换）——数据训练形成报告。
月亮月亮要去太阳·2025-03-21 09:15

部分标签数据集生成与过滤特定标签方法

部分标签数据集的生成：为每个样本生成多个候选标签，并模
阳光明媚大男孩·2025-03-21 03:32

车辆检测与识别：车辆分类_（9）.车辆分类模型的评估与优化

模型评估指标1.准确率(Accuracy)准确率是最直观的评估指标，表示分类器正确分类的样本占总样本的比例。然而，在不平衡数据集上，准确率可能具有误导性。
zhubeibei168·2025-03-20 22:18

AI大模型交付业务起势，亚信科技书写AI时代的转型样本

面对AI带来的产业巨变，任何企业都无法永远躺在过去的功勋簿上，积极拥抱变化和布局转型成为必然选择。这就像一场马拉松，征途艰难，唯一确定的是：那些敢于在断裂处重生的企业，终将在时代的潮汐中刻下自己的印记。近日，亚信科技公布2024年财报数据--营业收入66.46亿元人民币，同比下降15.8%；净利润却达到5.16亿元人民币，净利润率同比增长1.3个百分点至7.8%，研发投入占收入比13.6%，研发与
大数据在线·2025-03-20 22:43

【数学建模】灰色关联分析模型详解与应用

数据无量纲化处理3.计算关联系数4.计算关联度灰色关联分析应用实例实例：某企业生产效率影响因素分析灰色关联分析在各领域的应用灰色关联分析的Python实现灰色关联分析的局限性结论引言在数据分析领域，我们经常面临样本量少
烟锁池塘柳0·2025-03-20 20:29

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

标注样本：知识库包含大量用户对话历史及其对应的意图标签，是训练监督学习模型的核心数据源。2
PersistDZ·2025-03-20 18:47

A/B测试结果置信度不足时如何决策

增加样本量、延长测试周期、结合实际业务场景、多指标综合评估。其中，增加样本量尤为关键，因为样本量不足往往导致数据波动较大，易产生假阳性或假阴性，从而使测试结论失去可靠性。
·2025-03-20 18:01

【机器视觉】少量样本图片情况下的图片识别技术方案

在只有少量图片样本的情况下，进行图像识别是一个具有挑战性的任务。
yuanpan·2025-03-20 16:01

人生建议往死里学网络安全！零基础也能跨行学习！！漏洞挖掘还能做副业

无论是黑客攻击、勒索病毒、数据泄露，还是国家间的信息战，网络安全已经成为现代社会的基础设施之一。所以，首先要明白学习网络安全的重要性：你不仅是在学习技术，更多的是在为自己和他人的安全“筑城
黑客老哥·2025-03-20 10:09

SMOTE算法的改进与扩展

一、SMOTE的改进算法1、Boderline-SMOTE只考虑分布在分类边界附近的少数类样本，并将其作为根样本首先通过k-NN方法将原始数据中的少数类样本划分成“Safe”、“Danger”和“Noise
Java 第一深情·2025-03-20 06:33

Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象

基于最新研究成果与行业动态，AI时代的"层级辐射"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
龙胥伯·2025-03-20 04:48

【Python】测试数据生成工具 --- Faker

Faker的应用不仅限于测试，它还广泛应用于数据分析、机器学习训练集的准备以及任何需要大量样本数据的场景。Faker安装前提：已安装python、pip安装命令如下：pipinst
·2025-03-19 11:00

采用 LoRa 解决方案的智慧供应链和物流

冠状病毒病(COVID-19)大流行，不可避免地导致全球供应链和物流行业，出现重大缺口和中断，但LoRa解决方案等新兴技术，可以帮助解决行业在这些充满挑战的时期的困境。
地理探险家·2025-03-19 06:46

23章12节：抽样的蒙特卡洛方法

在实际问题中，常常需要从一个复杂分布中抽取样本，而传统的直接抽样方法可能难以实现。为了解决这一问题，接受‐拒绝抽样方法应运而生。
DAT｜R科学与人工智能·2025-03-18 11:18

AI驱动的代码重构与优化技术

这种技术能够通过学习大量的代码样本，识别出代码中的模式、问题和改进点，从而自动完成代码的重构和优化。重构的定义重构（Refactoring）是改进代码内部结构而不改变外部行为的过程。
AI天才研究院·2025-03-18 05:55

数据结构与算法：洪水填充

前言洪水填充是一种用在图上的搜索算法，其过程就像洪水或病毒一样逐渐蔓延整个区域，继而达到遍历和统计相同属性的连通区域的功能，中间也可以通过每走过一个节点就设置路径信息的方法来达到剪枝的效果。
WBluuue·2025-03-18 03:00

XGBoost算法的相关知识

）原始目标函数Obj（2）原始目标函数Obj的泰勒展开（3）具体化目标函数的泰勒展开细节（4）求解目标函数中的wjw_jwj最优切分点算法基于分桶的划分策略正则化模型复杂度Shrinkage特征采样和样本采样
VariableX·2025-03-18 01:46

Biobank genetic data探析（三）

GenotypingprocessandsampleQC一.总览Category100313这类数据包含了Affymetrix做Genotypecalling的pipeline的流程信息（后续分析中可能用不到），以及样本质量控制的信息
想摸鱼的生信小白·2025-03-17 23:35

小米音频理解技术重大突破：7B模型借助DeepSeek-R1算法引领行业新篇章

MMAU评测基准包含10000条音频样本，涵盖语音、环境声和音乐等多种类型，难度极高。即便如此，该模型的表现已超越人类专家的82.2%识别准确率，展现出卓越的音频理解能力。
耶耶Norsea·2025-03-17 22:22

pytorch中的DataLoader

1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。它与Dataset类结合使用：Dataset：定义数据集的来源、结构以及如何获取单个数据样本。
朋也透william·2025-03-17 21:48

Pytorch Dataloader入门

L71PytorchDatasettutorial:tutorials/beginner/basics/data_tutorial.html理论：在训练模型时，我们通常希望：以“mini-batch”方式传递样本
gy-7·2025-03-17 21:16

【数学基础】第十三课：参数估计

根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数的过程。从估计形式看，可分为：点估计。区间估计。
x-jeff·2025-03-17 21:15

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

我们先考虑只有一个样本的情况
x-jeff·2025-03-17 21:15

AI如何创作音乐及其案例

生成对抗网络（GAN）：包含生成器和判别器，生成器负责生成音乐样本，判别器判断生成的音乐是否真实。两者相互对抗、不断优化，使生成器生成更逼真的音乐。变分自编码器（
alankuo·2025-03-17 21:44

【sklearn 03】逻辑回归、决策树、支持向量机

离分割超平面最近的这些样本点称为支持向量机
@金色海岸·2025-03-17 19:35

GAN模型的Python应用——生成对抗网络

生成器用于生成假样本，判别器用于评估真实性。两个神经网络相互博弈，通过一次次迭代训练，最终生成器可以生成足以骗过
代码编织匠人·2025-03-17 17:15

技术解析麦萌短剧《月光下的你》：从「时间序列的对抗扰动」到「加密身份的收敛证明」

1.数据污染事件：十六年前的对抗攻击许芳菲（Agent_Xu）的遭遇可视为时间序列上的对抗样本注入：标签篡改攻击：许清清（Adversary_XuQing）通过伪造标签（Label_Tampering）
萌萌短剧·2025-03-17 16:43

网络通信安全：全面探索与深入分析

接着详细分析其面临的威胁，涵盖恶意软件（病毒、蠕虫、特洛伊木马）、网络攻击（DoS/DDoS、网络嗅探、SQL注入）和社会工程学攻击等。
baimao__沧海·2025-03-17 15:36

ST-Align：一个包含430万训练样本，涵盖了15种细粒度多模态数据集

2025-01-15，由北航大学、合肥工业大学、中科院信息工程研究所和美团等机构联合创建介绍了一种名为LLaVA-ST的多模态大型语言模型。该模型配备了一个名为ST-Align的数据集，专为细粒度时空多模态理解设计。一、研究背景近年来，多模态大型语言模型（MLLMs）在多模态理解方面取得了显著进展，能够基于图像或视频生成对话或描述。然而，对于需要基于语言输入处理视觉坐标的细粒度多模态理解任务，现有
·2025-03-17 15:12

训练数据重复采样，让正负样本比例1：1

replace=True表示允许重复抽样，即同一个样本可以被多次选中。n_samples指定抽样的数量。
kimi-222·2025-03-17 14:24

少样本数值型数据集 | 数据增强

对于小样本数字型数据集，数据增强的有效方法主要集中在创造新的样本、调整现有样本的特征、或者通过生成模型来模拟真实分布。下面是个人搜集到的方法及部分代码。希望对大家的科研/工作有所帮助！
蒜蓉趣多多·2025-03-17 09:23

探索AWS CloudFormation样本模板：构建云环境的新起点

探索AWSCloudFormation样本模板：构建云环境的新起点aws-cloudformation-templatesawslabs/aws-cloudformation-templates:是一个包含各种
劳泉文Luna·2025-03-17 07:08
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