svm训练完保存权重第15页

linux系统的加固，防火墙，弱口令的梳理

防火墙开启防火墙：systemctlstartfirewalldsystemctlenablefirewalld弱口令opensslrand-base648>/root/.passwd#生成随机密码，保存至

weixin_43806846·2025-03-15 02:12

pytorch实现cifar10多分类总结

它包含了10个不同类别，每个类别有6000张图像，其中5000张用于训练，1000张用于测试。这10个类别分别为：飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。

L_pyu·2025-03-15 00:31

html5使用本地sqlite数据库

html5使用本地sqlite数据库本地数据库概述在HTML5中，大大丰富了客户端本地可以存储的内容，添加了很多功能将原本必须要保存在服务器上的数据转为保存在客户端本地，从而大大提高了Web应用程序性能

小祁爱编程·2025-03-15 00:59

HTML网页中添加视频的代码

//非原创（当时忘记保存大佬连接了，不知道是谁的了，所以没有转载链接，见谅）只需要把名字改改就行如果要实现自动播放：改下这个：controlsautoplaymuted;

冬瓜生鲜·2025-03-15 00:28

多分类—微调DistilBERT对生物医学文本进行实验方法多分类：Automated Text Mining of Experimental Methodologies from Biomedical

AutomatedTextMiningofExperimentalMethodologiesfromBiomedicalLiterature从生物医学文献中自动挖掘实验方法文本paper：https://arxiv.org/abs/2404.13779github：本文做的就是微调DistilBERT去做多分类任务，训练自己的数据集

小小帅AIGC·2025-03-14 23:56

数据挖掘技术介绍

功能：根据已标记的训练数据，学习一个模型，用于预测新数据的类别。方法：决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、

柒柒钏·2025-03-14 23:25

图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四）

小批量（mini-batch）的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同，小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式，从而可以高效地并行处理。

AI专题精讲·2025-03-14 23:52

医学文本分析中的命名实体识别：从理论到实践

1.数据预处理数据预处理是医学命名实体识别系统的基础步骤，其质量直接影响模型的训练效果和最终性能。数据预处理主要包括医学文本的标注、清洗以及数据增强三个方面。

软件职业规划·2025-03-14 23:51

Deepseek:物理神经网络PINN入门教程

一、物理信息网络（PINN）的概念与原理1.定义与来源物理信息网络（Physics-InformedNeuralNetworks,PINN）是一种将物理定律（如偏微分方程、守恒定律等）嵌入神经网络训练过程的深度学习方法

天一生水water·2025-03-14 23:50

基于Transformer的医学文本分类：从BERT到BioBERT

Transformer模型，尤其是BERT及其变体，通过预训练和微调的方式，能够有效捕捉医学文本中的语义信息，为医学文本分类提供了强大的工具。本文将探讨Transfor

Evaporator Core·2025-03-14 23:17

H100解锁生成式AI算力新纪元

其创新性设计聚焦三大技术支柱：第三代TensorCore通过稀疏计算与混合精度支持，显著提升矩阵运算效率；显存带宽优化技术结合HBM3高带宽内存，将数据吞吐量提升至3.35TB/s，有效缓解大规模模型训练中的显存墙问题

智能计算研究中心·2025-03-14 22:43

Batch Normalization理解

来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵，但对于Conv2而言输入的featuremap就不一定满足某一分布规律了（注意这里所说满足某一分布规律并不是指某一个featuremap的数据要满足分布规律，理论上是指整个训练

zhimengxiang·2025-03-14 22:13

vuex持久化处理

在使用vuex时有一个弊端就是，就是一旦页面刷新，所有之前存储的状态就全部没了，这是因为js代码运行在内存中，代码运行时所有的变量和函数都是保存在内存中的，刷新的时候以前申请的内存将会被释放，并且js脚本会被重新加载

孟孟_mengmeng·2025-03-14 22:12

vuex中使用vuex-persistedstate无法进行持久缓存

请求造成响应数据无法持久缓存最近在开发一个基于vue3的后台管理系统，因为要使用到了动态路由和权限管理，所以需要请求用户所属角色的一个权限信息，并将这些信息通过vuex-persistedstate持久保存到

小小怪下士_---_·2025-03-14 22:38

深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”，准确率90%+，pytorch复现

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言如果说最经典的神经网络，ResNet肯定是一个，从ResNet发布后，很多人做了修改，denseNet网络无疑是最成功的一个，它采用密集型连接

羊小猪~~·2025-03-14 22:08

从零到一：Transformer模型的原理与实战之旅

1.2自注意力机制的核心1.3Transformer的结构2.实战：构建Transformer模型2.1任务目标2.2环境准备2.3数据准备2.4模型构建2.5模型训练3.推理实战：完整示例与输出结果3.1

樽酒ﻬق·2025-03-14 21:06

保存画布到本地出现的bug和画布的隐藏

和隔壁画布隐藏一起，卡了我几个小时…保存相册失败后，再次授权//下载btn(){uni.canvasToTempFilePath({//x:100,//y:200,//width:50,//height

小旋风01234·2025-03-14 21:35

vue3 el-form校验报错formRef.value.validate is not a function

这是需要校验的表单【每一行都需要校验】保存在保存按钮中打印formRef.value.validate()是有值的，所以我给它们增加了异步constformData=ref([])construles=

J总裁的小芒果·2025-03-14 20:24

PyTorch 深度学习实战（13）：Proximal Policy Optimization (PPO) 算法

一、PPO算法基础PPO是OpenAI提出的一种强化学习算法，旨在解决策略梯度方法中的训练不稳定问题。PPO通过

进取星辰·2025-03-14 19:47

笔记:代码随想录算法训练营day39:LeetCode 198.打家劫舍,213.打家劫舍II,337.打家劫舍III

学习资料:代码随想录198.打家劫舍力扣题目链接思路：有点像贪心，是一个不断比较取最大路径的思路定义：偷到下标为i的这家，能偷到的最大值递推公式：选当前这家偷能得到的钱和不偷当前这家的钱作比较，选能偷到的最大金额。因为这个金额是逐一递推过来的，所以是能够代表最大值的。初始化：把第一家和第二家初始化，简单来说，因为递推公式需要i-1和i-2遍历顺序：顺着偷打印：//五部曲//定义:dp[i]为偷到第

jingjingjing1111·2025-03-14 18:07

Redis五种用途

Redis与其他key-value缓存产品有以下三个特点：-Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

egekm_sefg·2025-03-14 18:06

【大模型LLM面试合集】分布式训练_总结

数据并行不仅仅指对训练的数据并行操作，还可以对网络模型梯度、权重参数、优化器状态等数据进行并行。

X.AI666·2025-03-14 17:28

2025年渗透测试面试题总结-阿里巴巴-阿里云安全（二面）（题目+回答）

目录阿里巴巴-阿里云安全二面一、职业方向与技术偏好1.安全研究vs安全研发的定位二、云安全与身份认证2.云上PKI与身份认证的关注方向三、项目实践与成果3.字节跳动训练营项目四、攻防技术深度解析4.SQL

独行soc·2025-03-14 17:25

手写tomcat

1.前言对于JavaEE的初学者来说，大家学完JAVASE之后，马上进入了WEB阶段的学习。

weixin_42218884·2025-03-14 16:22

KNN算法实例_手写识别系统

数据集我们将使用MNIST数据集，它包含60000个训练样本和10000个测试样本。每个样本是一个28x28像素的灰度图像，表示0-9之间的手写数字。

V文宝·2025-03-14 16:47

大模型高效优化技术全景解析：微调、量化、剪枝、梯度裁剪与蒸馏

Quantization）剪枝（Pruning）梯度裁剪（GradientClipping）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）技术对比与协同策略总结与趋势1.微调（Fine-tuning）核心思想在预训练模型

时光旅人01号·2025-03-14 15:40

推理大模型：技术解析与未来趋势全景

ReasoningLLMs）是专门针对复杂多步推理任务优化的大型语言模型，具备以下核心特性：输出形式创新展示完整逻辑链条（如公式推导、多阶段分析）任务类型聚焦擅长数学证明、编程挑战、多模态谜题等深度逻辑任务训练方法升级融合强化学习

时光旅人01号·2025-03-14 15:10

做亚马逊、temu、速卖通、希音自养号采购砍单率过高需要怎么解决

为了避免这一问题，需要从技术环境搭建、账号权重养成以及下单技巧等多个方面进行系统化操作。

刘哥测评技术zcwz626·2025-03-14 15:40

Linux内核课程学习心得

原创作品转载请注明出处+《Linux内核分析》MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC-1000029000不知不觉，八周课程一晃而过，回想起当初选择这门课到学习完最后一个课件

萝卜cherish·2025-03-14 15:09

LibreTranslate的本地部署与应用服务开发

最近在关注大模型预训练文章和应用服务开发，有时候需要借助翻译工具，使用起来都不太方便，就找了一下类似的常见语言的翻译方案，无意中看到一个开源翻译方案（即LibreTranslate），对于通用和计算机类内容的翻译效果还是不错的

一望无际的大草原·2025-03-14 15:08

Nginx配置 ngx_http_proxy_connect_module 模块及安装

huazhixuthink·2025-03-14 15:08

亚马逊测评日记: 亚马逊自养号是什么意思?测评的风险?review和feedback、rating星级评分的区别？

对于任何跨境电商平台Review都是非常重要的，关系着整个店铺的权重和产品搜索排名。今天这篇文章主要是给刚入行的亚马逊卖家和自养号测评服务商进行一些知识普及，如果您是老卖家觉得很内容很小白可以不用

候鸟浏览器·2025-03-14 15:06

React Native Navigation

navigation.navigate(‘routeName’)不能用navigation.push(‘Home’)，这个会入栈一个新路由页，而不是回到首页页面栈&跳转和浏览器环境类似，Native也是用栈来保存页面访问历史

清晨稻香·2025-03-14 14:32

【AI论文】TPDiff：时序金字塔视频扩散模型

基于这一洞见，我们提出了TPDiff，一个统一的框架，用于提高训练和推理效率。通过将扩散过程分为几个阶段，我们的框架在扩散过程中逐步增加帧率，仅在最后阶段采用全帧率，从而优化计算效率。

东临碣石82·2025-03-14 14:31

DeepSeek 面试题精选

以下是针对DeepSeek面试的精选问题及解答，涵盖技术原理、模型架构、训练方法和应用场景等方面，供面试准备参考：一、DeepSeek模型架构与技术原理1.请简述DeepSeek-V3模型的总体架构和主要创新点

CarlowZJ·2025-03-14 14:00

30.代码随想录算法训练营第三十天|452. 用最少数量的箭引爆气球,435. 无重叠区间,763. 划分字母区间

30.代码随想录算法训练营第三十天|452.用最少数量的箭引爆气球,435.无重叠区间,763.划分字母区间452.用最少数量的箭引爆气球-力扣（LeetCode）有一些球形气球贴在一堵用XY平面表示的墙面上

白鹭鸣鸣！·2025-03-14 14:00

从LayerNorm到RMSNorm：深度学习归一化技术的进化！qwen2.5的技术。

（RootMeanSquare,RMS）来进行归一化，避免了传统归一化方法中均值和方差的计算1.LayerNorm（层归一化）LayerNorm（层归一化）是一种用于深度学习的归一化技术，主要用于稳定训练过程

KangkangLoveNLP·2025-03-14 13:29

python执行cmd命令行异步执行_Python 异步调用命令行工具

例如当前的场景是希望从MongoDB中读取每一条未处理过的数据，下载并保存其中的图片信息，然后更新数据库的内容。

weixin_39719732·2025-03-14 13:27

十种处理权重矩阵的方法及数学公式

1.权重归一化（WeightNormalization）目的：通过分离权重向量的范数和方向来加速训练。

阳光明媚大男孩·2025-03-14 13:26

RabbitMQ实战（二）-消息持久化策略、事务以及Confirm消息确认方式

「扫码关注我，面试、各种技术（mysql、zookeeper、微服务、redis、jvm）持续更新中～」RabbitMQ学习列表：RabbitMQ实战（一）-消息通信基本概念·在上一篇学习完RabbitMQ

Java思享汇·2025-03-14 13:55

【Agent实战】发票信息识别提取专家（AI +OCR技术结合ChatGPT4o能力+结构化prompt（CoT、One-shot等）+Knowledge - RAG+API工具Agent项目实践）

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。

姚瑞南·2025-03-14 13:55

卷积神经网络可视化

以下从技术原理、实现方法和应用场景三个维度，系统梳理CNN可视化的核心技术，并提供代码示例和前沿方向分析：一、CNN可视化的核心维度1.卷积核可视化原理：提取卷积层的权重，将其转换为图像形式，观察滤波器学习到的模式

天行者@·2025-03-14 13:25

【漫话机器学习系列】137.随机搜索（Randomized Search）

随机搜索（RandomizedSearch）详解在机器学习和深度学习的模型训练过程中，超参数调优（HyperparameterTuning）是至关重要的一环。

IT古董·2025-03-14 12:50

医学人工智能影像诊断数据收集与整理

为了训练这些模型，需要大量的高质量标注数据。下面我会给出一个简单的示例流程，介绍如何收集、整理和准备医学影像数据集，并提供一些基础的Python代码示例。数据收集首先，你需要收集包含医学影像的数据集。

V搜xhliang0246·2025-03-14 12:18

Android数据存储:SQLite、Room

、TEXT(字符串文本)和BLOB(二进制对象)数据类型，虽然它支持的类型只有五种，但实际上sqlite3也接受varchar(n)、char(n)、decimal(p,s)等数据类型，只不过在运算或保存时会转成对应的五种数据类型

-风になる-·2025-03-14 12:48

SSL证书：网站安全的守护者

提交申请：将CSR文件提交给证书颁发机构（CA），并完

·2025-03-14 12:48

【网络安全 | 渗透工具-目录FUZZ】ffuf安装使用详细教程

文章目录ffuf安装使用Wordlist工作模式配置请求的方式匹配和过滤选项显示和保存输出结果ffufffuf(FuzzFasterUFool)是一个开源的命令行工具，用于进行网络应用程序的目录和文件枚举

秋说·2025-03-14 11:42

面试基础---面试刷题推荐动态规划算法：背包问题与最长公共子序列

动态规划算法：背包问题与最长公共子序列引言：动态规划的核心思想动态规划（DynamicProgramming,DP）是一种解决复杂问题的算法思想，通过将问题分解为子问题，并保存子问题的解，避免重复计算，

WeiLai1112·2025-03-14 11:40

linux bash 取得命令执行的结果,Linux的Bash特性之：命令的执行结果以及状态结果...

linux中的命令执行的状态结果：bash通过状态返回值来输出此结果：成功：0失败：1-255命令执行完成之后，其状态返回值保存于bash的特殊变量$?

寻书人·2025-03-14 11:09

GAN生成对抗网络小记

生成对抗网络（GAN）深入解析：数学原理与优化生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）是一个基于博弈论的深度学习框架，通过生成器（G）和判别器（D）之间的对抗训练

文弱_书生·2025-03-14 11:38

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