Pytorch基础：Tensor的连续性
在Pytorch中，一个连续的张量指的是张量中各数据元素在底层的存储顺序与其在张量中的位置一致。这意味着每一个元素的地址可以通过下面的线性映射公式来确定：
Python酷库之旅-第三方库Pandas(075)
第三方库Pandas(075)
学习大数据DAY30 python基础语法3
上机练习5的作业我昨天就写完了，但是因为它是今天的作业，我就今天发咯。按行作为分隔符条件，返回所有行组成的列表（每行内容是一个元素）今天写的代码比较多，但是整理一下思路还是不难写的。检测到一个错误时，解释器就无法继续执行（程序。了，反而出现了一些错误提示，这就是所谓的异常。方法将任何字符串写入打开的
unittest测试框架介绍
tearDownClass()：这个是类里所有都运行完之后运行的操作，和setUpClass()一样，这个只会在所有代码都运行完后，最最最后运行一次，在使用tearDownClass()时也是必须加装饰器@classmethod。3.测试方法：即测试用例，一个用例是一个方法，用def定义，必须要以t
用四种锁实现加入队伍功能(伙伴匹配系统)
首先使用userId以区分每个用户，然后使用intern可以取出字符串常量池中的字符串对象地址，比如userId是1，每次的都是字符串常量池中“1”这个字符串对象的地址。众所周知，字符串常量池中的元素是唯一的，保证了同一Id用户的每次请求的锁对象都是相同的。对锁可以添加一个使用时间，一定时间之后自动
pyinstaller打包onnxruntime-gpu报错找不到CUDA的解决方案
会在这个目录中查找自定义的钩子（hooks）文件。钩子文件用于在打包过程中处理一些特殊的依赖或行为。2、电脑上已经安装与onnxruntime-gpu对应版本的cuda和cudnn，并加入了环境变量。使用onnxruntime-gpu完成了深度学习模型部署，但在打包时发生了报错：找不到CUDA。--
Selenium和Requests搭配使用
之前有提过, 用selenium控制本地浏览器, 提高拟人化,但是效率比较低,今天说一种selenium和requests搭配使用的方法。允许使用工具来检测、检查、调试和分析 Chromium、Chrome 和其他基于 Blink 的浏览器。先用selenium登录网站, 然后获取cookie, r
Linux+CentOS服务器NVIDIA显卡驱动更新(NVIDIA Driver)、CUDA、cuDNN更新
安装过程中，会问你是否需要下载驱动（Drive），正常情况下请不要下载，即选择否。即取消第一个Drive的[X]，改为[ ]（使用回车键取消选择），然后选“Install”开始安装下载。PS, 要将cuda版本11.7替换成你安装的版本，如cuda-12.2。nvidia-smi：GPU驱动版本，d
pwn入门-buu刷题第三页题解(32道)(持续更新中)
这个0x400A28的位置，然后程序就会根据我们rbp的值再加上一些偏移，赋值给rsi，最后实现往0x123000+偏移的地方写值，但是这里的0x38的字长，再加上偏移还是不够我们写orw，所以我们可以再执行一次read，来获取更多的字长，然后如果在调试时发现位置不对的话，可以通过nop滑梯滑到正确
Transformer 论文通俗解读：FFN 的作用
在经过前面3节关于 Transformer 论文的解读之后，相信你对提出 Transformer 架构的这篇论文有了一定的了解了，你可以点击下面的链接复习一下前3节的内容。总的来说，这篇论文虽然重要且经典，但很多关于Transformer 架构的技术细节并没有介绍的很清楚，因此读起来有些晦涩。之前的
Python自动化测试之selenium - 元素定位
使用的方法是find_element_by_css_selector(css选择器表达式)一般不常用，可能不能精确定位。多种属性可以组合使用。
结合傅里叶变换和传统特征提取方法，通过XGBoost检测计算机生成图像
我个人认为，在模型无法区分的情况下，使用图像取证工具的人类将比机器学习模型更好地检测CGI，因为人类可以使用他们的先验知识逐个像素地评估图像，而模型只能依赖他们的训练数据。CGI检测模型对世界的了解是不完整的，而人类对世界的了解要大得多。为什么要应用傅里叶变换?而如何检测AI生成的图片变得越来越困难
【机器学习】探索数据矿藏：Python中的AI大模型与数据挖掘创新实践
随着人工智能技术的迅猛发展，AI大模型（如GPT、BERT等）在各类任务中展现了强大的能力。然而，这些大模型的背后是海量数据和复杂的算法支撑。在这篇博客中，我们将深入探讨如何利用Python进行数据挖掘，并结合AI大模型实现更高效、更精准的智能应用。本文将从数据获取与预处理、模型训练与优化、实际应用
解决Pycharm下载torch报错：OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块。
Error loading "D:\Program Files\Python\Python311\Lib\site-packages\torch\lib\fbgemm.dll" or one of its dependencies.解决：在路径“D:\Program Files\Python\Pyt
Python爬虫（2） --爬取网页页面
本篇介绍了：如何爬取网页的一个页面。指定url发送请求：requests请求方法UA伪装：使用fake_useragent包，为自己提供身份获取想要的数据：将数据接收处理。
【Python】从0开始写脚本、Selenium详细教程、附源码案例（保姆篇）
Selenium是一个用于自动化浏览器操作的开源工具套件。它最初是为Web应用程序测试而创建的，但后来也被广泛用于网页数据抓取等任务。Selenium支持多种浏览器（如Chrome、Firefox、Safari等）和操作系统（Windows、Mac、Linux等），并提供了灵活的API来模拟用户在浏
Selenium详解
CSS Selector 语法 天生就是浏览器用来选择元素的，selenium自然就可以使用它用在自动化中，去选择要操作的元素了。只要 CSS Selector 的语法是正确的， Selenium 就可以选择到该元素。如果一个元素具有多个属性，CSS选择器可以指定选择的元素要同时具有多个属性的限制。
AI可解释性(Python语言版)书籍推荐
AI可解释性（Python语言版）》全面介绍了AI可解释性的概念和可用技术，使机器学习系统更易于解释。书中提出的方法可以应用于几乎所有现有的机器学习模型：线性和逻辑回归、深度学习神经网络、自然语言处理和图像识别等等。随着机器学习的发展，如今人们越来越多地使用人工智能体来执行以前由人类处理的关键任务(
评价类模型-基于熵权法的Topsis模型★★★★
基于熵权法的Topsis模型是对Topsis模型的补充，因为层次分析法具有较大的主观色彩，对于最终得分来说，缺乏客观性，而熵权法是基于数据本身进行分析，所以更加推荐使用熵权法。使用步骤与Topsis模型差不多，但是引入新的指标——信息效用值来评价问题，将信息效用值归一化后，再计算对于的权重。熵权法只
命令注入与代码执行详解
例如，被过滤的命令是 cat，可在终端执行 echo 'cat' | base64 得到编码后的字符串 Y2F0Cg== ，然后执行 echo 'Y2F0Cg==' | base64 -d | command ，其中 command 为要执行的具体命令，如查看文件 test.txt 的内容，即 ec
