来自bing搜索的两次搜索结果CVSS：Common Vulnerability Scoring System，通用漏洞评分系统，是一种用于提供漏洞严重性的定性度量方法。CVSS由三个度量组组成：基础、时间和环境。CVSS的官方文档可以在 https://www.first.org/cvss/ 找到¹。CVE：Common Vulnerabilities and Exposures，通用漏洞和暴露
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2024-05-26 18:20:39
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JAVA特性和优势简单性c++语法纯净版，没有头文件，没有指针运算，不用分配内存，语法基于C。面向对象程序设计技术，将重点放在对象以及对象之间的接口上， 模拟人的思维去写程序，“万物皆对象” 。可移植性可移植性=跨平台性，是Java最重要的优势，java的代码可以跨平台去移植，不用管你是什么操作系统以及硬件环境，一次编写，到处运行。高性能java里面有即时编译，它可以使某些代码的效率接近C++的效
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2023-07-06 09:55:54
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Ajax的优势
1不需要插件支持
Ajax不需要任何浏览器插件，就可以被绝大多数主流浏览器所支持，用户只需要允许Javascript在浏览器上执行即可。
2优秀的用户体验
这是Ajax技术的最大优点，能在不刷新整个页面的前提下更新数据，这使得Web应用程序 能更为迅速地回应用户的操作。
3提高Web程序的性能
与伎传统模式相比，Ajax模式在性能上的最大区别就在于传输数据的方式，在传统
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精选
2010-05-26 13:20:25
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# Java的优势和不足
Java是一种广泛使用的计算机编程语言，具有许多优点和一些不足。本文将介绍Java的优势和不足，并提供相关代码示例。
## 优势
### 1. 跨平台性
Java是一种跨平台的语言，可以在不同的操作系统上运行。这得益于Java虚拟机（JVM），它可以将Java字节码翻译成特定操作系统的机器码。这种特性使得Java成为开发跨平台应用程序的首选语言。
### 2.
原创
2023-08-09 06:54:10
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语言，但是理解不了小夕的自拍！video-BERT了解一下喵喵喵？AI的三大核心板块（CV/Spe...
原创
2023-07-25 20:00:57
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作者丨皮特潘导读所谓擦除，就是去除掉一部分有用的信息，以提高网络提取特征的能力。本文对3种提升特征可视化的方法进行了详细综述，包括直接擦除、利用预测信息（CAM）擦除以及Dropout方法。前言在CNN的测试阶段，我们一般会用CAM(Class Activation Mapping)来判断网络训练的好不好，到底可不可信赖。CAM被认为是表示网络真正看到哪里，也是指示最具有判别的特征以及依据。但是在
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2024-07-31 16:55:47
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编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2020-01-08本次主要内容: 1、深度学习（DL）与机器学习（ML）之间的联系。 2、利用深度学习（DL）做自然语言处理(NLP)的优势。深度学习（DL）是机器学习（ML）的关系？深度学习（DL）是机器学习（ML）的一个分支，但是他们之间的不同是哪些呢？机器学习是基于数据的。大多数机器学习依赖于人类来识别和描述数据集的特定特征。例如，
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2023-10-13 06:42:58
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CNN网络架构演进：从LeNet到DenseNet
作者：冠军的试炼卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架，尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZF Net到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越复杂，解决反
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2024-09-27 14:35:55
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CV（计算机视觉）领域一直是引领机器学习的弄潮儿。近年来更是因为Transformers模型的横空出世而掀起了一阵腥风血雨。小编今天就带大家初步认识一下这位初来乍到的CV当红炸子鸡～本文主要介绍Transformers背后的技术思想，Transformers在计算机视觉领域的应用情况、最新动态以及该架构相对于CNN的优势。读完这篇文章之后，你将能知道：为什么Transformers模型在NLP自然
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2024-08-03 12:44:10
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能厂商的手机上运行，这个是J2ME技术最大的优势。l
原创
2023-02-16 10:35:46
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...卷积神经网络以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理方面有着独特的优越性，其布局更接近于实际的生物神经网络，权值共享降低了网络的复杂性，特别是多维输入向量的图像可以直接输入网络这一特点避免了特征提取和分类过程中数据重建的复杂度。流的分类方式几乎都是基于统计特征的，这就意味着在进行分辨前必须提取某些特征。然而，显式的特征提取并不容易，在一些应用问题中也并非总是可靠的。卷积神经网络，它避免
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2024-03-28 10:24:06
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CNN本质上是一个多层感知机，其成功的原因关键在于它所采用的局部连接和共享权值的方式，一方面减少了的权值的数量使得网络易于优化，另一方面降低了过拟合的风险。该优点是使图像可以直接作为网络的输入，网络能自行抽取图像特征，包括颜色、纹理、形状及图像的拓扑结构，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程，并且在位移、缩放及其它形式扭曲不变性（这是因为局部感知区域能够获得一些基础的特征，
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2024-06-12 16:09:27
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未经授权不得随意二次转载，侵删
问题背景：目前已经有基于Transformer在三大图像问题上的应用：分类（ViT），检测（DETR）和分割（SETR），并且都取得了不错的效果。那么未来，Transformer有可能替换CNN吗，Transformer会不会如同在NLP领域的应用一样革新CV领域？后面的研究思路可能会有哪些？
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作者：湃森
回答这个问题，笔者认为可以从方法提出的动机来剖
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2021-07-16 18:16:45
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本文总结了来自于知乎问题：“为什么感觉深度学习越学越懵?”下的精华回答。
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2021-06-24 14:33:26
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问题背景：目前已经有基于Transformer在三大图像问题上的应用：分类（ViT），检测（DETR）和分割（SETR），并且都取得了不错的效果。那么未来，Transformer有可能替换CNN吗，Transformer会不会如同在NLP领域的应用一样革新CV领域？后面的研究思路可能会有哪些？
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2021-07-13 15:34:00
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编辑：LRS【导读】在Transformer当道的今天，CNN的光芒逐渐被掩盖，但Transformer能否完全取代CNN还是一个未知数。最近北大联合UCLA发表论文，他们发现Transformer可以在一定限制条件下模拟CNN，并且提出一个两阶段训练框架，性能提升了9%。Visual Transformer（ViT）在计算机视
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2024-05-29 09:59:18
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系列文章目录本文总结了2021年以来，所有将CNN与Transformer框架结合的CV算法如有疑问与补充，欢迎评论 CNN+Transformer系列算法系列文章目录前言一、Conformer(国科大&华为&鹏城)1.框架概述2.方法3.CNN分支4.Transformer分支5.FCU单元（Feature Coupling Unit6.实验结果7.总结二、Mobile-Form
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2024-03-07 21:24:55
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摘要： DDD（领域驱动设计）与MVC（模型-视图-控制器）是两种不同架构模式。DDD聚焦复杂业务建模，通过统一语言、限界上下文等实现业务逻辑清晰化，适合中大型系统，但学习成本高；MVC简单易用，分离表现层逻辑，适合CRUD类应用，但在业务复杂时易导致代码混乱。核心区别在于：DDD解决业务复杂度，MVC优化UI交互分层。选择需结合实际场景，DDD强于长期演进，MVC胜在快速开发。
本篇文章第一部分翻译自：http://www.wildml.com/2015/10/recurrent-neural-networks-tutorial-part-3-backpropagation-through-time-and-vanishing-gradients/，英文好的朋友可以直接看原文。最近看到RNN，先是困惑于怎样实现隐藏层的互联，搞明白之后又不太明白如何使用BPTT
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2024-04-21 14:34:06
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一、为什么要优化？（优化背景）Flink 支持多种 StateBackend，当状态比较大时目前只有 RocksDBStateBackend 可供选择。RocksDB 是基于 LSM 树原理实现的 KV 数据库，LSM 树读放大问题比较严重，因此对磁盘性能要求比较高，强烈建议生产环境使用 SSD 做为 RocksDB 的存储介质。但是有些集群可能并没有配置 SSD，仅仅是普通的机械硬盘，当 Fli
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2024-06-20 17:12:57
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