文章目录前言1、fastjson 1.2.48 - 1.2.672、fastjson <= 1.2.68 反序列化漏洞2.1 Throwable2.1.1 原理2.1.2 PoC2.1.3 依赖selenium的信息泄露gadget2.2 AutoCloseable2.2.1 原理2.2.2 构造PoC时的坑-1：选对构造方法2.2.3 构造PoC时的坑-2：构造方法需带调试信息2.2.4
Course url: http://www.fast.ai/1.Install fastai plugin in PyCharm IDE;2.Import as:from fastai import *from fastai.vision import * -----To be continue-------
原创
2022-08-04 09:26:09
54阅读
## 使用 FastAI 实现图像分类任务的步骤指南
在这一篇文章中，我将引导你使用 Python 的 FastAI 库来实现一个简单的图像分类任务。FastAI 是一个高效的深度学习库，建立在 PyTorch 之上，能够帮助你迅速构建和训练深度学习模型。
### 步骤流程
首先，我们来看看整个流程，以下是实现图像分类的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-08-05 05:09:01
67阅读
最近发现一个很nice的python web框架！官方介绍是： FastAPI是一种现代，快速（高性能）的Web框架，用于基于标准 Python类型提示使用Python 3.6+构建API。主要功能是（官方内容）：快速： 非常高的性能，看齐的NodeJS和GO，现有最快的Python框架之一。快速编码： 将功能开发速度提高约200％至300％。更少的错误： 减少约40％的人为错误（开发人员）。直观
# 深入浅出：使用Fastai与PyTorch进行深度学习
在深度学习领域，Fastai和PyTorch是两个非常流行且强大的工具。Fastai构建在PyTorch之上，使得深度学习模型的训练变得更加简单和高效。这篇文章将介绍如何使用这两个工具，通过代码示例帮助初学者快速上手。
## 深度学习基础
在开始之前，我们需要了解深度学习的基本概念。深度学习是一种机器学习的子集，使用多层神经网络来分
原创
2024-10-13 05:04:34
193阅读
Fastai简介在深度学习领域，最受学生欢迎...
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2020-01-08 20:27:00
67阅读
2评论
关于基于fastai与PyTorch的深度学习
深度学习近年来已成为人工智能领域的核心技术之一，特别是在图像分类、自然语言处理和推荐系统等应用场景中。fastai是一个建立在PyTorch之上的高层次深度学习框架，它旨在使深度学习更易于理解和使用。本文将深入探讨如何通过fastai与PyTorch进行深度学习，分析其适用场景、核心性能、特性以及实际应用的对比。
适用场景分析：
在实际项目中，f
# fastai与PyTorch深度学习实践指南下载指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何下载和安装深度学习框架和相关资源感到困惑。这里，我将为你详细介绍如何下载“fastai与PyTorch深度学习实践指南”。以下是整个流程的步骤和代码示例。
## 步骤概览
以下是下载“fastai与PyTorch深度学习实践指南”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-07-19 08:10:26
156阅读
基于GitHub的一个开源项目：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch环境：Ubuntu 18.04.3、python2.7，显卡NVIDIA GeForce RTX 2070，pytorch0.4.0，CUDA10.1 update2 （尝试过Ubuntu 16.04安装cuda但是一直不成功，使用Ubuntu 18.04.3就非常容
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2024-04-28 16:34:15
52阅读
本文为fastai官方教程编译版本。若有错误...
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2020-02-13 21:37:00
77阅读
2评论
标签：深度学习Say, you're training a deep learning model in PyTorch. What can you do to make your training finish faster?假设你正在使用pytorch训练深度学习模型，那么如何能够加快模型训练速度呢？In this post, I'll provide an overview of some
classify.fastai Classifier based on fastai 欢迎访问： 字符识别分类器 基于fastai进行构造 以往的fastai教程都是很简单的几行进行一个模型的训练，对初学者来说看起来很简单。但是仅仅训练一个分类的网络是远远不够的，我们还需要各种指标对分类的效果进行评
原创
2021-12-29 17:33:24
264阅读
（自学《Deep-Learning-with-PyTorch》使用，仅供参考）1.对于部署模型，本书中主要使用了两个轻量级Python web框架：Flask（http://flask.pocoo.org）和Sanic（https://sanicframework.org）。Flask是最流行的框架，而Sanic和Flask本质上相同，但比Flask多了一个对Python中async/await的
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2023-08-30 07:37:18
170阅读
文章目录幕后:训练一个数字分类器像素：计算机视觉的基础边栏:韧性和深度学习初尝试：像素相似NumPy 数组和PyTorch 张量使用广播计算评价指标随机梯度下降（SGD）计算梯度通过学习率执行`step`一个端到端的SGD例子1 初始化参数2 计算预测值3 计算损失4 计算梯度5 执行（更新）权重6 重复过程7 终止梯度下降总结MNIST 损失函数SigmoidSGD 和小批量把它们整合在一起创
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2024-07-28 11:06:11
77阅读
今日内容总结Pycharm下载与使用1.该软件分为收费版和免费版免费版功能太少(community) 我们尽量使用收费版(professional) 30天试用网址：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows2.收费版弄成免费的方式1.淘宝
2.百度激活码（个别已经失效，需一个个试）
3.第三方插件3.pycharm应用本
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2024-06-25 17:40:28
101阅读
在使用 Spyder 进行数据分析或科学计算时，经常会遇到“Spyder 版本与 Python 版本不兼容”的问题。本文将详细介绍如何解决这一问题，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。
## 环境准备
在开始之前，需要确认你的软硬件环境是否符合 Spyder 和 Python 的要求。
### 硬件要求
| 硬件 | 要求 |
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# Spark版本与Python版本的兼容性
在大数据处理和分析的领域中，Apache Spark由于其高效性和灵活性，已成为一种流行的开源框架。Spark的强大之处在于，它支持多种编程语言，包括Java、Scala、R和Python（通过PySpark）。然而，要充分发挥Spark的优势，我们必须了解不同Spark版本与Python版本之间的兼容性关系，以实现最佳的性能和功能支持。
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原创
2024-09-26 04:47:45
513阅读
# Scikit-learn 版本与 Python 版本的关系
在数据科学和机器学习领域，scikit-learn（sklearn）是一个非常流行和强大的库。它提供了许多机器学习模型和工具，方便用户进行数据预处理、特征选择和模型评估等。然而，不同版本的scikit-learn会与不同版本的Python兼容性不同。本文将讨论这一主题，并提供一些代码示例以及相关的序列图和甘特图来阐明概念。
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原创
2024-09-30 03:48:50
899阅读
在J内部使用Python可能重复：Java Python集成我有一个使用100％Java编写的大型现有代码库，但是我想在它的一些新部分中使用Python。 我需要进行一些文本和语言处理，而我宁愿使用Python和类似NLTK的库来执行此操作。我知道Jython项目，但这似乎代表了一种从Python内部使用Java及其库的方法，而不是相反的方式-我对此是否错？如果没有，那么在Java和Python之
在使用 PyTorch 进行深度学习时，经常会遇到“Python 版本与 PyTorch 版本不兼容”的问题。不同版本的 Python 和 PyTorch 之间存在着依赖关系，这会影响我们项目的正常运行。
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## 问题背景
当我们尝试使用 PyTorch 进行机器学习任务时，可能会因为 Python 版本与 PyTorch 版本不匹配而遇到一系列问题。这种情形的出现通常与项目所依赖的库和
