样本zero-shot learning zero

微服务架构|go-zero 的自适应熔断器

**原文链接:** [go-zero 的自适应熔断器](https://mp.weixin.qq.com/s/r1kTYUK_r-JalvhzAKKQwg) 上篇文章我们介绍了微服务的限流,详细分析了计数器限流和令牌桶限流算法,这篇文章来说说熔断。 熔断和限流还不太一样,限流是控制请求速率,只要还能 ......
熔断器 架构 go-zero zero go

论文解读(SPGJL)《Soft Prompt Guided Joint Learning for Cross-Domain Sentiment Analysis》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:Soft Prompt Guided Joint Learning for Cross-Domain Sentiment Analysis论文作者:Jingli Shi、Weihua Li、Quan Bai ......

Q-learning and RL implementation

Aim: Train a model to properly play vintage video games... Deep Q-learning Algo~ Very short Brief of Notations: {A,pi(Policy),Q(quality of action-at a ......
implementation Q-learning learning and RL

Learn Git in 30 days——第 10 天:认识 Git 物件的绝对名称

写的非常好的一个Git系列文章,强烈推荐 原文链接:https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 在 Git 版本控制的过程,每一个版本就代表一个 commit 物件。又因为版控过程中经常会建立分支,最终产出的 ......
物件 Git 名称 Learn days

Proj CDeepFuzz Paper Reading: ACETest: Automated Constraint Extraction for Testing Deep Learning Operators

## Abstract Github: https://github.com/shijy16/ACETest 背景: 1. DL operators 用来计算多维tensors,很重要 本文:ACETest Task: automatically extract input validation c ......

[论文阅读] Momentum contrast for unsupervised visual representation learning

# Momentum contrast for unsupervised visual representation learning ## Introduction 我们提出了动量对比(MoCo)作为一种构建具有对比损失的无监督学习的大型一致字典的方法(图1)。 我们将字典维护为数据样本队列:当前 ......

样本分析 99eddc2794077f97a5cfe3098f431c4cfc4fd6353957ee715b2eccbff066ce1d 由于.net程序配置文件缺失导致无法正常运行

https://s.threatbook.com/report/file/99eddc2794077f97a5cfe3098f431c4cfc4fd6353957ee715b2eccbff066ce1d 09:30:16:088, 99eddc2794077f97a5cfe3098f431c4cfc ......
缺失 样本 b2eccbff 2794077 2eccbff

Learn Git in 30 days——第 09 天:比对文件与版本差异

写的非常好的一个Git系列文章,强烈推荐 原文链接:https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 使用任何版本控制软件的过程中,经常会需要查看历史记录与比对版本之间的差异。而在使用 Git 的时候要如何进行比对 ......
差异 版本 文件 Learn days

论文解读(WDGRL)《Wasserstein Distance Guided Representation Learning for Domain Adaptation》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:Wasserstein Distance Guided Representation Learning for Domain Adaptation论文作者:Jian Shen、Yanru Qu、Weinan ......

【五期邹昱夫】CCF-A(TIFS'23)SAFELearning: Secure Aggregation in Federated Learning with Backdoor Detectability

> "Zhang, Zhuosheng, et al. "SAFELearning: Secure Aggregation in Federated Learning with Backdoor Detectability." IEEE Transactions on Information For ......

CF1839C Insert Zero and Invert Prefix 题解

首先考虑无解的情况,很明显 $a_n$ 必须为 $0$,否则没有解,因为如果最后一位为 $1$ 那么必须有 $n$ 这个数存在于 $b$ 序列中,而这种情况时不符合题意的。 然后考虑如何求解,先考虑一种比较特殊的情况,就是若干个 $1$ 后面接着一个 $0$,这里假设 $1$ 的数量有 $k$ 个, ......
题解 Insert Invert Prefix 1839C

Learning Auxiliary Monocular Contexts Helps Monocular 3D Object Detection (2)

Feature backbone采用DLA,输入维度为3×H×W的RGB图,得到维度D×h×w的特征图F,然后将特征图送入几个轻量级regression heads,2D bouding boxes的中心特征图用下面的模块得到: 其中AN是Attentive Normalization.用公式表示: ......

【五期邹昱夫】CCF-A(SP'23)3DFed: Adaptive and Extensible Framework for Covert Backdoor Attack in Federated Learning

> "Li, Haoyang, et al. "3DFed: Adaptive and Extensible Framework for Covert Backdoor Attack in Federated Learning." 2023 IEEE Symposium on Security an ......

go-zero使用

官网文档地址: https://go-zero.dev/docs/tasks 这是一个脚手架,用于把proto文件或者api文件转为服务代码。 环境安装分4步(官网文档上有写): 1.安装golang,并设置自己的GOPATH,略 2.安装protobuf,最好从github下载源码编译,并拷贝到本 ......
go-zero zero go

机器学习 -> Machine Learning (II)

> 这次来学习深度学习吧! # 1 训练前 ## 1.1 神经元与神经网络 神经元是神经网络的基本单位, 模拟了生物神经元的工作机制. 每个神经元接受一组输入, 将这些输入与其权重相乘, 然后对所有的乘积求和, 并加上一个偏置. 最后, 将得到的结果传递给激活函数. 神经网络由多个神经元组成, 这些 ......
Learning 机器 Machine gt II

jts learning

JTS简介 JTS提供了一套操作几何向量的java类库。早期版本 com.vividsolutions,已废弃不在维护。现在版本 com.locationtech.jts 由eclipse开源基金会托管 使用说明 入门指导 GIS开发入门指导 jts-core 核心库使用说明 jts-core核心类 ......
learning jts

Proj CDeepFuzz Paper Reading: Deepxplore: Automated whitebox testing of deep learning systems

## Abstract 背景:现有的深度学习测试在很⼤程度上依赖于⼿动标记的数据,因此通常⽆法暴露罕⻅输⼊的错误⾏为。 本文:DeepXplore Task: a white-box framework to test DL Models 方法: 1. neuron coverage 2. diff ......

基于方面的情感分析的深度上下文和关系感知学习 Deep Context- and Relation-Aware Learning for Aspect-based Sentiment Analysis (ACL2021)

论文对方面级情感分析的三个任务提出了一个解决方案,三个任务共享编码层,通过简单的全连接层进行方面词和观点词的提取,情感分析任务首先做一个自注意力,之后分别与方面词和观点词提取的特征向量做互注意力,通过全连接层进行情感分类。另外,模型还设计了两个子任务,第一个将句子中的词屏蔽,预测这个词属于方面词、观 ......

Learn Git in 30 days——第 08 天:关于分支的基本观念与使用方式

写的非常好的一个Git系列文章,强烈推荐 原文链接:https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 在 Git 里面 分支 (Branch) 是个非常重要的机制,使用上也必须特别小心,因为项目总不能无限制的「分支 ......
分支 观念 方式 Learn days

木马样本分析: 99b02a32a9d92c521de94a53dcd93078a357d0e2f26fdeb57735a53fee9b60fa,一个.net SmartAssembly混淆的样本

csharp的类: using System; using System.ComponentModel; using System.Drawing; using System.Windows.Forms; // Token: 0x02000009 RID: 9 public sealed class ......
样本 SmartAssembly 木马 57735 93078

Learn Git in 30 days——第 07 天:解析 Git 资料结构 - 索引结构

写的非常好的一个Git系列文章,强烈推荐 原文链接:https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 我们知道在 Git 里两个重要的资料结构,分別是「物件」与「索引」,这篇文章主要用来解说「索引」的细节。使用 G ......
结构 Git 索引 资料 Learn

某gobfuscate 混淆样本 静态分析

**某gobfuscate 混淆样本 静态分析** > gobfuscate 主要对字符信息进行混淆,并不能起到有效的对抗效果; 可结合函数签名、runtime type infomation进行分析。 [toc] # IDA pro准备工作 ~~新版本对go分析效果大有改进,充值变强~~ ## L ......
样本 静态 gobfuscate

机器学习 -> Machine Learning (I)

# 1 机器学习概述 ## 1.1 定义及应用领域 机器学习是一种让计算机通过经验学习并对输入数据做出决策或预测的方法. 它是人工智能的一个重要分支, 已广泛应用于各种领域, 如自然语言处理, 计算机视觉, 推荐系统, 医疗诊断, 金融风险预测等. ## 1.2 机器学习与人工智能, 深度学习的关系 ......
Learning 机器 Machine gt

多用户git设置样本

0 准备: 如果之前用过git,需要清空global设置: # 取消全局配置 git config --global --unset user.name git config --global --unset user.email 2 在本地建立仓库 3 在该仓库下设置: # 每个项目Repo设置自 ......
样本 用户 git

CVPR 2023 冠军解决方案,零样本异常分割新突破!

前言 本文介绍了CVPR2023 冠军解决方案,零样本异常分割新突破! 本文转载自我爱计算机视觉 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈 ......
样本 解决方案 冠军 方案 CVPR

ZeRO

# ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models ## Introduction 并行性是深度学习中训练大模型的必要条件,目前的并行方法主要分为三个部分:Data parallelism(DP),Model ......
ZeRO

Learn Git in 30 days——第 06 天:解析 Git 资料结构 - 物件结构

写的非常好的一个Git系列文章,强烈推荐 原文链接:https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 在 Git 的资料结构中,「物件」是一种「不可变的」 (immutable) 文件类型,所有储存在「物件储存区」 ......
结构 物件 Git 资料 Learn

[论文理解] HACK: Learning a Parametric Head and Neck Model for High-fidelity Animation

# HACK: Learning a Parametric Head and Neck Model for High-fidelity Animation 上科大发布的头和脖子精细建模的参数化模型HACK。 ## 纹理转化 由于HACK没有开源纹理基,我将FLAME开源的纹理基迁移到了HACK上,代 ......

论文解读(MetaAdapt)《MetaAdapt: Domain Adaptive Few-Shot Misinformation Detection via Meta Learning》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:MetaAdapt: Domain Adaptive Few-Shot Misinformation Detection via Meta Learning论文作者:Zhenrui Yue、Huimin Z ......

Learn Git in 30 days——第 05 天:了解仓库、工作目录、物件与索引之间的关系

写的非常好的一个Git系列文章,强烈推荐 原文链接:https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 在使用 Git 版本控制的过程中,有些很基本的观念必须被建立,这样才能更有效率也更有意义的学下去。有清楚且正确的 ......
物件 仓库 索引 之间 目录