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盘点5种最频繁使用的检测异常值的方法（附Python代码）
在统计学中，异常值是指不属于某一特定群体的数据点。它是一个与其他数值大不相同的异常观测值，与良好构成的数据组相背离。例如，你可以清楚地看到这个列表里的异常值：[20, 24, 22, 19, 29, 18, 4300, 30, 18].当观测值仅仅是一堆数字并且是一维时，很容易识别出异常值。但是，当
基于opencv的边缘检测方法
介绍6种基于opencv的边缘检测的方法
【实战篇】是时候彻底弄懂BERT模型了(收藏)
如何弄懂BERT模型，当然是理论+实战了。本文就告诉大家如何实战BERT模型。
深度学习之concatenate和elementwise操作（二）
一、深度学习里面的element-wise特征相乘和相加到底有什么区别？很多深度学习模型在设计时，中间特征在分支处理后，然后可能会采用element-wise相乘或相加，不知道这个乘和加的细微区别？答：相加的两个tensor通常都是具有特征意义的tensor，相乘的话，一般来说，其中一个tensor
多模态融合技术
多模态融合的主要目标是缩小模态间的异质性差异，同时保持各模态特定语义的完整性，并在深度学习模型中取得较优的性能。
ChatGPT详解
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中文ChatGPT平替——ChatGLM：全新对话模型内测，手把手调教开源单卡版本
ChatGLM是一个具备问答和对话功能的语言模型，目前处于内测阶段，已经开启邀请制，并且将逐步扩大内测范围。此外，ChatGLM也已经开源了最新的中英双语对话模型ChatGLM-6B，结合模型量化技术，用户可以在消费级显卡上进行本地部署。ChatGLM-6B共经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督
机器学习实现恶意URL检测实战一
恶意URL检测的方法很多，这里介绍通过机器学习分析URL文本分词词频来检测恶意URL。训练的数据集为开源数据集，通过机器学习训练检测模型，然后做了部分工程化的应用，将模型持久化，在应用的时候加载进来直接应用，不用重新进行训练。通过接口调用实现恶意URL检测预测判断。恶意URL检测，对应与机器学习是个
CTF之PHP基础学习篇（一）
CTF之PHP基础。文章目录前言一、PHP是什么？二、配置PHP环境三、PHP基础语法介绍前言估摸着不少学计算机的同学以及其他专业的小部分同学都对于信息安全感兴趣吧！那对于参加这相关的比赛就应该更有兴趣了。那么我们首先就了解一下下这相关的比赛——CTF（Capture The Flag）。
从智能锁谈STM32安全技术
1.1.1 什么是安全安全分为2类：功能安全 Functional Safety信息安全 Information Security本教程讲的安全都指信息安全！！！1.1.2 信息安全三要素信息安全有3个基本属性（基本服务）：保密性（C）：该你知道，你可以知道；不该你知道的，就不让你知道完整性（I）：
防火墙技术之安全区域
我们在接口GE0/0/1下创建两个子接口GE0/0/1.10和GE0/0/1.20，分别对应VLAN 10和VLAN 20，然后将这两个子接口划分到不同的安全区域，而接口GE0/0/1不用加入安全区域，即可实现将PC A和PC B划分到不同安全区域的目的。安全区域的配置主要包括创建安全区域以及将接口
Hadoop安全之Kerberos
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等保3.0-服务器三权分立配置
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锐捷（四）交换机虚拟化(VSU)+双主机检测(BFD)的配置
实验背景：1.VSU为虚拟化技术，BFD用于双主机检测，防止虚拟化心中线路损坏后出现双主机的问题。2.当虚拟化的心跳报文损坏后，两台交换机都会认为自己为主机，两台交换机上的三层地址出现冲突，使网络不稳定。3.使用了BFD双主机检测技术后，当心跳报文有问题时，BFD会只让一台主机存活，另一台除心跳口及
jQuery版本低引起的漏洞——CVE-2020-11022/CVE-2020-11023
jQuery版本低引起的漏洞——CVE-2020-11022/CVE-2020-11023漏洞号：CVE-2020-11022/CVE-2020-11023影响范围：jQuery >= 1.0.3 < 3.5.0漏洞原理见：jQuery最新xss漏洞分析——CVE-2020-11022/
和利时自主可控、安全可信PLC学习笔记
安全可信
HTTPS
全称Secure Sockets Layer，安全套接字协议，因为HTTP是用明文来传输数据的，传输内容可能会被偷窥（嗅探）和篡改，SSL的出现就是用来解决信息安全问题的，当前版本为3.0。它在HTTP之上利用SSL/TLS建立安全的信道，加密数据传输。全称Transport Layer Secur
奇安信漏扫设备与堡垒机问题解析
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cain网络嗅探工具使用教程
内网工具使用
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