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Nmap使用详解

文章目录一、Nmap介绍1、Nmap的特点如下：二、安装Nmap三、Nmap常用方法1、扫描单个目标地址：2、扫描多个目标地址：3、扫描一个范围内的目标地址：4、扫描目标地址所在的某个网段：5、扫描主机列表targets.txt

未完成的歌~·2023-01-16 12:38

pytorch mseloss bceloss 对比

3)SmoothL1Loss比mseloss小4)bceloss收敛比较快5)bcelossinput必须是0-1之间，targets可以不是6)target是0.5input是0.4与0.6，loss

AI视觉网奇·2023-01-15 17:59

路经总和-JS

root.left==null&&root.right==null){//console.log(targetSum)return(targetSum==root.val);//console.log(targetS

Shannon_zhazha·2023-01-15 12:09

pytorch学习（一）：torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()的用法

torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()的用法：targets=pack_padded_sequence(captions,lengths,batch_first

月半rai·2023-01-14 19:58

torch.nn.utils.rnn.pad_sequence用法

pad_idx#填充值def__call__(self,batch):imgs=[item[0].unsqueeze(0)foriteminbatch]imgs=torch.cat(imgs,dim=0)targets

ai-ai360·2023-01-14 19:27

numpy 转成成pandas & pandas追加列

foriinrange(X_train.shape[1])]df_train=pd.DataFrame(X_train,columns)#pandas结构追加一列，（追加一列标签）df_train['targets

kanzhu0370·2023-01-13 15:55

玩转prometheus告警 alertmanger（一）之prometheus告警规则

从prometheus的架构及生态系统组件来看Prometheus从targets中抓取指标（metric）并存储，通过对指标进行分析生成告警（alert），并将告警（alert）推送（pus

lv2·2023-01-12 20:58

Mask RCNN网络源码解读（Ⅵ） --- 自定义数据集读取：MS COCO&Pascal VOC

MaskR-CNN中读取有关COCO数据集的内容（my_dataset_coco.py）1.1CocoDetection类1.1.1初始化方法__init__1.1.2__getitem__方法1.1.3parse_targets2

Courage2022·2023-01-12 16:06

OpenCV：详解阈值分割的处理

Targets使用固定阈值、自适应阈值”二值化”图像OpenCV函数：cv2.threshold(),cv2.adaptiveThreshold()SimpleThresholding固定阈值固定阈值分割很直接

Allen Chou·2023-01-12 15:30

CMake中link_libraries的使用

CMake中的link_libraries命令用于将库链接到稍后添加的所有targets.其格式如下：link_libraries([item1[item2[...]]]

fengbingchun·2023-01-10 15:13

DataLoader()使用

dataLoader的作用就是把图片按照一定的batchsize作为一个部分四张图片，3通道，32*32，tensor就是她的target一组imgs,targets组合成了代码中的fordataintrain_loader

可基大萌萌哒的马鹿·2023-01-08 21:28

RuntimeError: mean(): input dtype should be either floating point or complex dtypes.Got Long instead

运行代码：importtorchfromtorch.nnimportL1Lossinputs=torch.tensor([1,2,3])targets=torch.tensor([1,2,5])inputs

booze-J·2023-01-06 04:41

【攻防渗透】

开启操作系统识别和版本识别功能–T（0-6档）设置扫描的速度一般设置T4过快容易被发现-v显示信息的级别，-vv显示更详细的信息192.168.1.1/24扫描C段192.168.11-254=上nmap-A-T4-v-iL~/targets.txt

MGwhhyq·2023-01-04 10:32

Faster RCNN网络源码解读（Ⅹ） --- FastRCNN部分正负样本采样及FastRCNN部分损失计算

）2.1.1初始化函数__init__回顾2.1.2正向传播forward回顾2.1.3select_training_samples2.1.4add_gt_proposals2.1.5assign_targets_to_proposals2.1.6subsample2.1.7fastrcnn_loss

Courage2022·2023-01-04 09:34

yolov5训练模型中遇到的GPU数据转到CPU的一个问题：‘list‘ object has no attribute ‘cpu‘

问题描述：训练模型的过程中，出现这个问题出现在general.py中，源码为returnnp.array(targets)按照网上的方法，改为returnnp.array(targets.cpu())没有解决

HeiSeXingYe·2023-01-02 14:40

Faster RCNN网络源码解读（Ⅷ） --- RPN网络代码解析（下）RegionProposalNetwork类解析

目录一、代码作用（rpn_function.py）二、代码解析2.1RegionProposalNetwork类2.1.1正向传播过程forward接着上篇博客的2.1.2节2.1.2assign_targets_to_anchors2.1.3det_utils.Matcher

Courage2022·2023-01-02 07:58

matlab net.trainparam.lr,求大神帮忙解决matlab预测问题

该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼closeallclearallclca=x;b=y;inputs=a';targets=b';%创建一个模式识别网络(两层BP网络)，同时给出中间层神经元的个数

weixin_39572316·2023-01-02 07:49

only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of dimension

问题产生的原因是使用nn.CrossEntropyLoss()来计算损失的时候，target的维度超过4importtorchimporttorch.nnasnnlogit=torch.ones(size=(4,32,256,256))#b,c,h,wtarget=torch.ones(size=(4,1,256,256))criterion=nn.CrossEntropyLoss()loss=c

小女孩真可爱·2022-12-29 21:49

Python编程：利用numpy创建并初始化多层结构体数组

1.首先导入numpy库importnumpyasnp2.例如要创建一个目标Object结构体包含变量：检测帧号’frameID’,目标数量’NumOfObjects’,目标列表’targets’；其中目标列表

汽车电子打工者·2022-12-29 13:40

sudo ldconfig报错

报错如下：/sbin/ldconfig.real:/usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_infer.so.8不是符号链接/

perfectdisaster·2022-12-28 06:29

FastReID笔记

数据FastReID定义的Dataloader把数据封装成一个字典return{"images":img,"targets":pid,"camids":camid,"img_paths":img_path

Yudsuki-saki·2022-12-27 17:16

歆会广告SDK接入

导入必须的三方库#穿山甲pod'Ads-CN','~>4.2.5.3'#优量汇pod'GDTMobSDK'#百度pod'BaiduMobAdSDK'#sigmobpod'SigmobAd-iOS'2.TARGETS

神佑沽单·2022-12-27 13:52

使用自监督图像表示学习框架精确预测分子性质和药物靶点（Accurate prediction of molecular properties and drug targets using a sel）

Accuratepredictionofmolecularpropertiesanddrugtargetsusingaself-supervisedimagerepresentationlearningframework（使用自监督图像表示学习框架精确预测分子性质和药物靶点）原文链接：Accuratepredictionofmolecularpropertiesanddrugtargetsusin

未觉时·2022-12-27 11:46

Tensorflow 稀疏向量，密集向量

values=[1,2]shape=[3,4]returnindices,values,shapeif__name__=="__main__":sparse_tensor=getSparseTensor()targets

取名为猫的狗·2022-12-25 11:32

Cmake中文教程（十一）【2022.05.12】

第一步是更新我们的install(TARGETS)命令不仅可以指定一个DESTINATION，还可以指定EXPORT。EX

yangjj2005·2022-12-24 20:46

深度学习相关杂乱知识

如果你的targets是one-hot编码，用categorical_cr

yiteeee·2022-12-24 16:54

IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)错误解决办法

在使用pytorch交叉熵损失函数loss=nn.CrossEntropyLos(v,targets)时发现报错IndexError:Dimensionoutofrange(expectedtobeinrangeof

触手可温·2022-12-24 09:49

Focal loss 知识蒸馏目标检测 ResNet 特征金字塔

我们需要通过定义损失函数来判断模型在样本上的表现交叉熵lossFocallossimporttorchfromtorch.nnimportfunctionalasFdefsigmoid_focal_loss(inputs:torch.Tensor,targets

望舒向晚·2022-12-22 15:17

目标检测代码解读二（SSD）

网络结构论文中给出的网络结构图如下：在SSD前向传递网络结构中，步骤为：添加backbone网络，即Resnet50的前几层网络添加额外6层特征提取网络计算损失所得结果后处理defforward(self,image,targets

蓝鲸鱼BlueWhale·2022-12-21 20:16

TypeError: norm() received an invalid combination of arguments解决办法

模块时，出现以下报错：问题代码位于：mean,std=[0.485,0.456,0.406],[0.229,0.224,0.225]inputs=F.normalize(inputs,mean,std)targets

Catecher·2022-12-20 15:12

强化学习实践 | DQN和OpenAI Gym中的CartPole

强化学习实践|DQN1.直觉介绍2.Experiencereplay和FixedQ-targets3.伪代码4.PyTorch实现4.1CartPole介绍4.2DummyPolicy4.3DQN4.4

SuperFeHanHan·2022-12-19 14:37

ubuntu20.04安装OpenCV4.4.0编译时出现make: *** No targets specified and no makefile found. Stop.的解决方法

笔者安装opencv4.4.0时，看到教程上说sudocmake\-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local\...-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/optic_css/opencv4.4.0/opencv_contrib-4.4.0/modules/\...在这样进行之后当我编译make

Jack_Sparrow33·2022-12-17 09:38

损失函数和反向传播

(0+0+2^2)/3=1.333importtorchfromtorch.nnimportL1Lossinputs=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32)targets

爱学习的小登西·2022-12-16 19:59

pytorch 学习笔记------线性层

是来自torch模块下的和nn是平级的fromtorchimportnn,flatten3.展平操作不仅仅是把一张图片进行展平，而是把一个batch里面的所有图片都进行展平，然后再连接在一起imgs,targets

完◎笑·2022-12-15 15:27

【论文笔记_自蒸馏_2021】GROUND-TRUTH TARGETS DAMPEN REGULARIZATION IMPOSED BY SELF-DISTILLATION

即使是你的老师也需要指导：真实目标抑制了自我蒸馏所施加的正则化。摘要知识蒸馏是一个经典的程序，其中一个神经网络与原始目标一起在另一个网络的输出上进行训练，以便在架构之间转移知识。在自我蒸馏的特殊情况下，网络架构是相同的，已经被观察到可以提高泛化的准确性。在本文中，我们考虑了在核回归设置中自我蒸馏的迭代变体，其中连续的步骤包含了模型输出和地面真实目标。这使得我们能够提供第一个关于在自我蒸馏过程中使用

乱搭巴士·2022-12-14 15:12

Linux下通过scsi-target-utils搭建多硬盘共享存储

scsi-target-utils的主要配置文件是/etc/tgt/targets.conf，backing-store/opt/iscsi_disks/disk01.imginitiator-address10.10.2.241initiator-address10.10.2.242incominguseruseru

brucemiao·2022-12-14 09:14

入门前端自动化测试-jest-基础

node如果想在jest环境使用esmodule，需要借助@babel/core转化工具，@babel/preset-env指明如何转化{"presets":[["@babel/preset-env",{"targets

coderlin_·2022-12-12 09:06

matlab训练神经网络分类器方法,用神经网络做训练和分类的matlab代码

closeallclearallclcx=xlsread('training_data.xls',['B2:G401']);y=xlsread('training_data.xls',['I2:K401']);inputs=x';targets

weixin_39645308·2022-12-10 09:25

tf.clip_by_global_norm使用

self.log_likelihood,self.transition_params=crf.crf_log_likelihood(inputs=self.logits,tag_indices=self.targets

Mr番茄蛋·2022-12-09 17:54

关于工作上一次打deb包出现的问题记录，踩了挺多坑

编写：主要就是install安装到系统环境中，可以参考cmake使用教（二）install的使用本次打包需要安装的有三点：1.可执行文件2.launch文件/config文件3.动态库install(TARGETS

秃头队长·2022-12-09 12:50

【土堆pytorch实战】P23-24损失函数反向传播优化器

torch.nn.L1LossL1损失importtorchfromtorch.nnimportL1Lossinputs=torch.tensor([1.,2,3],dtype=torch.float32)targets

mob8·2022-12-08 21:24

input val ＞=zero && input_val ＜=one

pytorch训练时，计算loss时报错：inputval>=zero&&input_val1ortargets_weighted.min()<0:print("labelerror",targets_weighted.max

AI视觉网奇·2022-12-06 23:07

Makefile基本使用

targets:prerequistiescommandtargets：规则的目标，可以是二进制文件，也可以是标签。prerequisties：生成目标所需要的文件，可以为空。

qq_45749038·2022-12-06 11:39

markfile 讲解1

官方网站：https://www.gnu.org/software/make/GNUMake官方文档下载地址：https://www.gnu.org/software/make/manual/1基本格式targets

@BangBang·2022-12-05 20:10

【pytorch】RuntimeError: 1only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of si

everyblogeverymotto:Justliveyourlifecausewedon’tlivetwice.https://blog.csdn.net/weixin_39190382?spm=1010.2135.3001.53430.前言在用pytorch训练网络，计算损失时，遇到错误1.正文1.1错误回顾RuntimeError:1onlybatchesofspatialtargetss

胡侃有料·2022-12-04 09:45

解决accuracy_score报错Classification metrics can‘t handle a mix of continuous and multiclass targets

问题原因：label和predicted类型不一致如果label是one-hot形式，需要在inputs_labels后面加.argmax(axis=1)进行反one-hot编码acc=accuracy_score(inputs_labels.argmax(axis=1),predicted.numpy().argmax(axis=1))此外，如果求交叉熵的时候，label是one-hot形式，使

yimenren·2022-12-03 14:15

报错：ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of binary and continuous targets

what?在做预测类机器学习时，当进行到对模型参数调优那一步，把评判标准设为accuracy后，就报错了why?很可能是是一个分类任务，结果导包的时候导成了回归任务how?把回归类的模型改成分类模型，或者不使用那个专属于分类模型的评判标准。

黄佳俊、·2022-12-03 14:44

Classification metrics can‘t handle a mix of multiclass-multioutput and binary targets报错

报错截图在使用模型评估指标的时候出现了报错，后来发现是因为传入函数的预测结果标签和真实标签的数据属性数量不同，真实标签数据多加了一列序号，因此报错。只需要将传入的数据列数保持一致即可解决问题了。

水云仙君·2022-12-03 14:12

ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of multiclass and unknown targets

ValueError:Classificationmetricscan'thandleamixofmulticlassandunknowntargetsKeras显示召回率(classificationmetricscan'thandleamixofmulti-label-indicatortargets)model.predict_phoebus_si的博客-CSDN博客

火星种萝卜·2022-12-03 14:11

ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of binary and continuous targets

文章目录先给解决方法：现在给报错背景：原因探索：先给解决方法：原先的代码：f.values.astype(float)X=f.iloc[:,:-1]y=f.iloc[:,-1]#此处省略部分代码fromsklearnimportmetricsprint(metrics.classification_report(y,predict_y))print('Confusionmatrix:\n',met

小晗姓羰·2022-12-03 14:09

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