深度 逻辑12306
【深度学习入门向】使用几个技巧提高对 CIFAR10 分类的准确性
## Mixup, TTA, and Ensemble 在[上一篇文章](https://www.cnblogs.com/violeshnv/p/17583908.html)中使用了普通的 CNN 实现了对 CIFAR10 数据集 89% 的准确率。 本文通过实现三种技术来进一步提高准确率 - Mi ......
WEB漏洞—逻辑越权之验证码|token|接口
验证安全原理 1.验证码安全 分类：图片，手机或邮箱，语音，视频，操作等 原理：验证生成或验证过程中的逻辑问题 危害：账户权限泄漏，短信轰炸，遍历，任意用户操作等 漏洞：客户端回显(已讲)，验证码复用，验证码爆破(已讲)，绕过等 验证码爆破：没有次数限制，验证码有效时间内不变 验证码识别：用工具识别 ......
036PlantUML画代码逻辑图
在平时的工作中，经常会遇到绘制时序图、流程图的需求。在要求不高的时候，我们可以选择ProcessOn、Xmind这类工具来绘制，但有时候用代码来画图可能会更高效一点，毕竟没有比程序员更熟悉代码的了。今天给大家推荐一款画图工具PlantUML，可以配合IDEA使用，画图也更高效！ 一、 PlantUM ......
C语言中的逻辑操作符
# C语言中的逻辑操作符 逻辑操作符提供逻辑判断功能，用于构建更复杂的表达式，主要有下面三个运算符。 - `!`：逻辑取反运算符（改变单个表达式的真假）。 - `&&`：与运算符，就是并且的意思（两侧的表达式都为真，则为真，否则为假）。 - `||`：或运算符，就是或者的意思（两侧至少有一个表达式为 ......
Vue2的/deep/深度选择器失效了？
> /deep/ 在 Vue2 样式中的问题。 ## 太长不看： 不要在 Vue SFC 以外的地方使用`/deep/`。对于 Vue3 ，请使用最新的`:deep()`伪类选择器。 ## 什么是`/deep/` `/deep/`是 Vue2 中一个重要的样式选择器，可以用于选择封装好的组件内部的样 ......
基于boost服务器逻辑层设计
服务器架构设计 通常的Session(会话层) Asio底层的通信过程，如下图 实际服务器结优化的架构如下 具体逻辑可以查看： https://llfc.club/category?catid=225RaiVNI8pFDD5L4m807g7ZwmF#!aid/2QbUASZ5jV8jgKYFngRH ......
基于LSTM深度学习网络的人员行走速度识别matlab仿真,以第一视角视频为样本进行跑或者走识别
1.算法理论概述 人员行走速度是衡量人体运动能力和身体健康的重要指标之一。目前，常见的人员行走速度识别方法主要基于传感器或摄像头获取的数据，如加速度计数据、GPS数据和视频数据等等。其中，基于视频数据的方法因为其易于获取和处理而备受关注。但是，传统的基于特征提取的方法往往需要手工选择特征并进行复杂的 ......
深度学习用什么卡比较给力？—— A100真的么有RTX4090好吗？
近日看到这么一个帖子： https://www.zhihu.com/question/612568623/answer/3131709693 ......
WEB漏洞—逻辑越权之找回机制及接口安全
#找回重置机制客户端回显，Response 状态值，验证码爆破，找回流程绕过等 #接口调用乱用短信轰炸，来电轰炸等 1. 找回重置机制 同过验证码确定你是不是找回账号的主人，可能出现逻辑问题 客户端回显（验证码在客户端或者浏览器里面可以看到） Response 状态值（有回复的状态值如0/1，我们可 ......
全选 和 不能全选 测试题 逻辑代码
# 全选 和 不能全选 测试题 逻辑代码 关于测试题会出现三种情况 1.可以全选的 点击就加入选中数组里面 2.不可以全选的 先点击可以多选的 再点击不能多选的 会选中数组情况 3.不可以全选的 先点击不能全选的 再点击可以全选的 不能全选的那个被取消 可以全选的一个个添加选中数组。 基本逻辑代码是 ......
深度学习-->线性回归模型
# 线性回归 # 创建数据集 from mxnet import ndarray as nd from mxnet import autograd as ad num_input = 2 num_examples = 1000 true_w = [2, -3.4] true_b = 4.2 x = ......
基于深度学习的图像分割技术探究
导言： 图像分割是计算机视觉领域的重要任务，旨在将图像划分为不同的语义区域，实现对图像中感兴趣物体的定位和提取。深度学习作为图像分割的新兴技术，通过卷积神经网络（CNN）等模型，取得了显著的分割效果。本文将探究基于深度学习的图像分割技术的原理、应用以及面临的挑战。 第一部分：基于深度学习的图像分割原 ......
strapi系列--超详细教你如何建表并在原有官方自动生成的api基础上重写原有查询，修改等接口逻辑，覆盖官方原有默认返回逻辑
[toc] ## 为什么要进行后端定制呢？ 在使用strapi过程中，项目中大部分需求我们都可以使用官方文档规定的方式来建表，查表，但是有的时候需要我们定制化自己的业务逻辑，那么我们该如何处理这个需求呢？本文以图文并茂的形式，覆盖掉官方的 find, findOne等方法，定制一个我们自己的业务逻辑 ......
WEB漏洞—逻辑越权之登录脆弱及逻辑篡改
由于这里涉及的所有靶场都无法安装或调试失败。。所以没法做分析，记录了一些课堂上的笔记，大部分是关于修改商品信息之类的，思路理解，但实战基本不行 #登录应用功能点安全问题检测功能点，检测，危害，修复方案等 1.登录点暴力破解2.HTTP/HTTPS 传输3.Cookie 脆弱点验证4.Session ......
Linux之逻辑卷
[TOC] ## 一、LVM的概述 ### 1.1LVM概念 - 动态调整磁盘容量，从而提高磁盘管理的灵活性 - /boot分区用于存放引导文件，不能基于LVM创建 ### 1.2LVM机制的基本概念 - PV（物理卷） - VG（卷组） - LV（逻辑卷） ## 二、LVM的管理命令 | 功能 | ......
硬盘逻辑卷与扩容
一、LVM介绍 LVM 是 Logical Volume Manager 的简称，译为中文就是逻辑卷管理。它是 Linux 下对硬盘分区的一种管理机制。LVM 适合于管理大存储设备，并允许用户动态调整文件系统的大小。此外，LVM 的快照功能可以帮助我们快速备份数据。LVM 为我们提供了逻辑概念上的磁 ......
东方博宜 2166 - 子树的大小及深度
题目描述 现在有一棵 n 个结点的树，结点 1为这棵树的根，结点 1 的深度为 1，求出每棵子树的大小及每个结点的深度。 比如，有如下图所示的树： 该树中： 结点 1 对应的子树大小为 6，深度为 1。 结点 2 对应的子树大小为 5，深度为 2。 结点 3 对应的子树大小为 1，深度为 3。 结点 ......
数据库 SQL Server 检测到基于一致性的逻辑 I/O 错误 校验和不正确 解决方法
消息 824，级别 24，状态 2，第 35 行SQL Server 检测到基于一致性的逻辑 I/O 错误 校验和不正确(应为: 0xafd28414，但实际为: 0x84d07fc6)。在文件 'D:\back\U9TEST1_Data.mdf' 中、偏移量为 0x00000a3cde4000 的 ......
逻辑卷 lvm 的使用
一.逻辑卷 lvm 优点 动态调整磁盘容量，提高磁盘管理的灵活性 /boot 分区用于存放引到文件 不能用 未设置 基本概念 pv 物理卷 vg 卷组 lv 逻辑卷 主要命令 pvcreate 设备名 创建物理卷 vgcreate 卷组名 物理卷名1 物理卷名2 创建卷组 lvcreate -L 容 ......
WEB漏洞—逻辑越权之水平垂直越权
逻辑越权简介 1.水平越权 通过更换的某个 ID 之类的身份标识，从而使 A 账号获取（修改、删除等）B/C/D账号数据（权限相同）。 2.垂直越权 使用低权限身份的账号，发送高权限账号才能有的请求，获得其高权限的操作。 3.未授权访问 通过删除请求中的认证信息后重放该请求，依旧可以访问或者完成操作 ......
PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24346 最近我们被客户要求撰写关于用户流失数据挖掘的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上 “用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜 ......
用 BurpSuite 测试“逻辑漏洞”
1、对客户端控件过度的信任； 2、高级逻辑漏洞； 3、低级逻辑缺陷； 4、对异常输入的处理不一致； 5、不一致的安全控制； 6、工作流程验证不足； 7、通过有缺陷的状态机绕过身份验证； 8、业务规则执行存在缺陷； 9、无限期货币逻辑缺陷； 10、通过加密预言机绕过身份验证； 11、身份验证漏洞，两用 ......
views 业务处理逻辑
from django.shortcuts import render,redirectfrom firstapp import models# Create your views here.from firstapp.models import UserInfodef fristhtml(requ ......
复习《动手学深度学习 pytorch版》
 向量的范数是表示一个向量有多大。 这里考虑的大小（size）概念不涉及维度，而是分量的大小。 定义了向量空间里的距 ......
TVM编译深度学习模型
# Quick Start Tutorial for Compiling Deep Learning Models 本文将展示如何使用Relay python前端构建神经网络，并使用TVM为Nvidia GPU创建实时运行库，需要有cuda版本的TVM和llvm。 ## TVM支持的硬件后端 图中展 ......
关于深度优先搜索与宽/广度优先搜索
在解决一些较复杂的问题时候，只会一些很简单的算法如：贪心，简单枚举，模拟，分治...是远远不够的，还需要了解一些除此之外的算法，这篇文章将带你了解搜索基础：dfs（下面简称深搜）与bfs（下面简称广搜）。 #### 什么是深度优先搜索与宽/广度优先搜索 深搜和广搜都是以一定的顺序遍历整张图的算法，算 ......
深度学习——多模态
# 什么是多模学习？ 我们平常使用的如图像识别，语音识别这种输入单个样本x（尽管样本可能有多个特征），但是输出对应的y值（结果）就是比较简单的单模态模型。 即单个模型对输入的信息进行线性或者非线性的映射。 多模态可以指的是通过多个模型的组合来让深度学习学习到更多不同的特征。如我们生活中对于事物，除了 ......
1.1.1 深度学习介绍
1. 深度学习 a. 机器学习的分支，人工神经网络为基础，对数据的特征进行学习的算法 2. 机器学习和深度学习的区别 a. 特征抽取： i. 机器学习：人工的特征抽取 ii. 深度学习：自动的进行特征抽取 b. 数据量 i. 机器学习：数据少，效果不是特别好 ii. 深度学习：数据多，效果更好 3. ......
pytorch深度学习基础模型
激活函数 作用 在网路的中间层，允许输出函数在不同的值上具有不同的斜率，这些不同斜率的部分可以近似任意函数。 在网络的最后一层，可以将线性运算的输出限制在指定范围内。 具有的性质 非线性：非线性允许整个网络可以近似更复杂的函数。 可微：可以通过梯度来更新。 至少有一个敏感区域：输入中，细微的改变对输 ......
黑魂 211深度优先搜索方法制作双手控制
创建一个新脚本TransformHelpers放进Scripts文件夹的Helper文件夹里 接下来要实现往Unity放进新的定义方法。 把TransformHelpers修改成： 把这个hihi方法放进WeaponManager的start函数里： 测试这个方法在运行的时候调用的过程。 接下来我们 ......