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ChatGPT简要解读(三) - ChatGPT发展历程及模型训练机制
本文主要围绕 ChatGPT发展历程及模型训练机制进行简要阐述。
mplfinance 一个堪称完美python量化金融可视化工具详析
mplfinance 一个堪称完美python量化金融可视化工具详析mplfinance安装 获取数据（从tushare接口）获取数据（从本地csv） mplfinance可视化5. 自定义风格样式 添加其他线条
Pytorch 05-进阶训练技巧
PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss...... 但是随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，比如DiceLoss，HuberLoss，SobolevLoss...... 这些Loss Functio
【半监督医学图像分割 2022 CVPR】S4CVnet 论文翻译
由于医学影像界缺乏高质量标注，半监督学习方法在图像语义分割任务中受到高度重视。为了充分利用视觉转换器(ViT)和卷积神经网络(CNN)在半监督学习中的强大功能，本文提出了一种基于一致性感知伪标签的自集成方法。我们提出的框架包括一个由ViT和CNN相互增强的特征学习模块，以及一个用于一致性感知目的的健
基于CNN卷积神经网络实现中文手写汉字识别
中国版的 MNIST 数据集是在纽卡斯尔大学的一个项目框架中收集的数据。一百名中国公民参与了数据收集工作。每个参与者用标准的黑色墨水笔在一张桌子上写下所有 15 个数字，在一张白色 A4 纸上画出了 15 个指定区域。这个过程对每个参与者重复 10 次。每张纸都以 300x300 像素的分辨率扫描。
机器学习中的数学——距离定义（一）：欧几里得距离（Euclidean Distance）
欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间的即直线距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间，相关联的范数称为欧几里得范数。nnn维空间中的欧几里得距离：d(x,y)=∑i=1n(xi−yi)2=(x1−y1)2+(x2−y2)2+⋯+(xn−yn)2d(x, y)=\sqrt{\sum_{i=
YOLOX改进之损失函数修改（上）
文章内容：如何在YOLOX官网代码中修改置信度预测损失环境：pytorch1.8损失函数修改内容：（1）置信度预测损失更换：二元交叉熵损失替换为FocalLoss或者VariFocalLoss（2）定位损失更换：IOU损失替换为GIOU、CIOU、EIOU以及a-IOU系列提示：使用之前可以先了解Y
ROS中map，odom坐标系的理解以及acml和robot_pose_ekf的对比和小车漂移方法解决
只是一个概念上的坐标系，实际不存在如果说完全相信传感器的数据，那么可以认为odom坐标系就是map坐标系如何计算odom坐标系相对于map坐标系的位置：首先获得差速计推算出的小车坐标p，然后使用雷达再次估算小车的位置g(此时认为g比较准确，因此认为g就是小车在map上的坐标)，那么差速计得到的坐标可
【第一章】浅谈游戏作弊类型与核心原理
浅谈游戏作弊与核心原理导语外挂发展史外挂核心以及原理本章总结下期预告建议收藏此专栏以免迷路导语为什么有的人说游戏外挂开发门槛极低，但为什么又有的人说游戏外挂开发门槛极高？只有了解了外挂原理，我们才能对其制衡。其实手游外挂圈就像修仙一样，是有技术等级和小圈子之分，大致总结如下：会使用GG修改器、Che
1 | Nessus使用
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防火墙安全策略、会话表、首包流程、UDP、安全策略配置、转发原理
2023年网络安全比赛--attack（新）数据包分析中职组（超详细）
1 分析attack.pcapng数据包文件，通过分析数据包attack.pcapng找出恶意用户第一次访问HTTP服务的数据包是第几号，将该号数作为Flag值提交；2.继续查看数据包文件attack.pcapng，分析出恶意用户扫描了哪些端口，将全部的端口号从小到大作为Flag值（形式：端口1,端
Git 远程仓库的安全验证——HTTP、SSH
对于私有的仓库我们想要进行操作，远程仓库会对我们的身份进行验证：如果没有验证，任何人都可以随意操作仓库是一件非常危险的事情。
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Jenkins 详细部署
Jenkins是一个可扩展的持续集成引擎。持续集成，就是通常所说的CI（ContinuesIntegration），可以说是现代软件技术开发的基础。持续集成是一种软件开发实践，即团队开发成员经常集成他们的工作，通常每个成员至少集成一次，也意味着每天可能会发生多次集成。每次集成都通过自动化的构建（包括
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