相关专业领域
01. 程序设计 (算法编程 有趣的程序编程 病毒/木马编程等)
02. 逆向分析 (软件破解 病毒/木马分析 还原源代码等)
03. 漏洞挖掘以及利用 (利用综合能力挖掘/分析/利用漏洞等)
04. 社会工程学 (通过社交行为获取敏感信息等)
05. 模糊测试 (模糊测试软件漏洞等)
06. 渗透测试 (渗透入侵服务器等)
07. 智能卡 (RFID射频卡)
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精选
2011-02-09 11:01:24
759阅读
从上图可以看出，mysql是由众多的组件组成，它们分别是： 连接池组件、管理服务和工具组件、sql接口组件、查询分析器组件、优化器组件、 缓冲组件、插件式存储引擎、物理文件等一、mysql各模块组成 我们对上图进行简化，mysql server又可以分成两层架构： 第一层SQL Layer，处理底层数据之前的所有工作都在这一层完成，包括权限判断、SQL解析、查询分析优化、缓存等，对应于上图中
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2023-08-21 14:59:08
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NLP预训练模型随着近几年的发展，参数量越来越大，受限于算力，在实际落地上线带来了困难，针对最近最为流行的BERT预训练模型，提出了DistilBert，在保留97%的性能的前提下，模型大小下降40%，inference运算速度快了60%。 Distill的意思是蒸馏，我们可以从字面上猜测，我们要从一个很大的模型，蒸馏成比较小的模型，也可以用一种角度想，我们让大的模型当作小的模型的老师，而小模型这
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2024-01-05 22:39:05
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在数据要素成为生产力核心的新阶段，民航作为关乎国家安全、公共利益和战略新兴产业的重要领域，其数据安全治理也迎来更高要求。7月18日，中国民用航空局正式发布《民航领域数据分类分级要求》（MH/T 3039—2025），这是国内民航数据安全管理的首部行业标准，将于8月1日起实施。该标准为低空经济领域的数据安全治理提供了清晰的框架，也标志着无人机、城市空中交通等新兴业态的数据安全监管进入制度化、精细化、
（1） 项目名称：信息化领域热词分类分析及解释 （2） 功能设计： 1) 数据采集：要求从定期自动从网络中爬取信息领域的相关热 词； 2) 数据清洗：对热词信息进行数据清洗，并采用自动分类技术 生成信息领域热词目录，； 3) 热词解释：针对每个热词名词自动添加中文解释（参照百度 百科或维基百科）； ...
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2021-08-14 23:35:00
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以下内容全是学习自一位学长的读书笔记！！！！ 首先介绍一篇是Stacked Attention Networks for Image Question Answering 这篇论文的作者对于VQA，是认为需要带一点推理过程的。 并且采用了attention机制来实现这种分层关注的推理过程，使用常规的LSTM和CNN网络来提取特征，在用问题特征去提取attention图像，最后用这个结果结合问题向量
作者 | 周俊贤 整理 | NewBeeNLPExploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference论文：《Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classif
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2024-03-13 10:31:02
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目录 一，评价类算法1，层次分析法●基本思想:●基本步骤:●优点:●缺点●适用范围:●改进方法:2，灰色综合评价法（灰色关联度分析）●基本思想:●基本步骤:●优点:●缺点:●适用范围:●改进方法:3，模糊综合评价法●基本思想:●基本步骤:●优点:●缺点:●应用范围:●改进方法:4，BP神经网络综合评价法●基本思想:●优点:●缺点:●适用范围:●改进方法:二，预测类算法1，灰色预测模型●基
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2024-04-19 13:44:09
24阅读
语义分割 **对图片中每个像素分配一个语义标签（类别）**。 * 实例分割 **实例分割可以理解成目标检测和语义分割的结合，其检测出每个对象的位置，并用分割掩膜（mask）表示每个对象
原创
2024-08-20 09:23:35
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文章目录前言一、Word Embedding二、BERT原理1.Pre-training预训练2.Deep Bidirectional Transformers3.BERT中的双向表示4.BERT训练模型的参数，使用了两种策略，两个预训练任务4.1 Mask LM4.2 预测下一句4.BERT的输入表示三、Transformer原理1.Transformer机制1.1 Attention机制2.
# 数据挖掘中分类的应用领域
数据挖掘作为一种强有力的分析工具，广泛应用于各个领域。其中，分类是数据挖掘技术中一种重要的任务。通过分类，可以将数据根据预定义的标签进行组织和识别，从而帮助企业和研究人员做出更加准确的决策。在这篇文章中，我们将探讨分类的应用领域，并通过代码示例来展示如何实现分类。
## 1. 分类的基本概念
分类是将数据实例分配到一个或多个类别中。它通常建立在已标记的数据上，即
2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名，主要贡献是使用很小的卷积核(3×3)构建卷积神经网络结构，能够取得较好的识别精度，常用来提取图像特征的VGG-16和VGG-19。1. VGG的网络架构VGG可以看成是加深版的Al
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2024-05-02 11:42:29
73阅读
本论文为2019年第九届“华为杯”中国大学生智能设计竞赛实际参赛作品，获得国家三等奖。参赛队员： 西北大学吴旭东、重庆邮电大学王鹏、西北大学李洋在这里，将论文和完整代码进行了开源，方便与大家交流。
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2021-06-18 16:25:49
412阅读
本论文为2019年第九届“华为杯”中国大学生智能设计竞赛实际参赛作品，获得国家三等奖。参赛队员： 西北大学吴旭东、重庆邮电大学王鹏、西北大学李洋在这里，将论文和完整代码进行了开源，方便与大家交流。完整论文和数据集戳下地址： 链接: https://pan.baidu.com/s/1WyuOaW__gz-PLv4Pb_ZQpw 提取码: ez75 复制这段内容后打开百度网盘手机App
原创
2022-02-23 17:29:27
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分享一个，我们每天都在说各种架构到底说的是什么？什么是架构风格，什么是架构模式，什么是架
原创
2022-08-10 18:10:15
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行业背景金融在国民经济中具有举足轻重的地位和作用，是社会资金运动的中枢神经系统。现代市场经济条件下，以货币流通和社会信用总和为内容的金融在社会资金的筹措和分配中所占的比重越来越大。因此，金融作为-国社会资金流通系统的基本组成部分，对经济的增长和发展起着十分重要的调节控制作用。需求分析某金融企业私客部业务发展以来，投研文档积累越来越多，如管理人尽调文件的原始资料、整理加工形成的各项基本信息，以及调研
分享一个，我们每天都在说各种架构到底说的是
原创
2024-03-05 14:38:23
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# 深度学习应用在植被分类领域中的应用
## 简介
深度学习是一种机器学习的方法，通过多层神经网络模型对数据进行学习和分类。在植被分类领域中，深度学习可以用于自动识别和分类不同的植被类型。本文将介绍如何使用深度学习来实现植被分类，并向刚入行的小白开发者传授相应的知识。
## 整体流程
下面是实现植被分类的整体流程，我们将使用表格展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2023-07-27 04:54:58
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分类是指解决预测样本所属类别的一类问题，即对于给定样本x，输出x所属的类别。当供选择的类别只有2个时，称为二分类，反之称为多分类。而多分类的问题也可以通过二分类来解决。具体来说包含one-vs-one和one-vs-rest两种方案。one-vs-one：进行多轮的二分类，每次比较两个不同的分类，枚举所有的所有的两个分类的组合；理想情况下应该有且仅有一个类别在每一次比较中都被选中，成为预测结果。one-vs-rest：进行多轮的二分类，每次比较某个类别和非该类别，枚举所有的类别；理想情况下应该有一个
原创
2021-08-26 10:52:50
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分类是指解决预测样本所属类别的一类问题，即对于给定样本x，输出x所属的类别。当供选择的类别只有2个时，称为二分类，反之称为多分类。而多分类的问题也可以通过二分类来解决。具体来说包含one-vs-one和one-vs-rest两种方案。one-vs-one：进行多轮的二分类，每次比较两个不同的分类，枚举所有的所有的两个分类的组合；理想情况下应该有且仅有一个类别在每一次比较中都被选中，成为预测结果。one-vs-rest：进行多轮的二分类，每次比较某个类别和非该类别，枚举所有的类别；理想情况下应该有一个
原创
2022-03-28 15:26:01
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