特征 水平level光谱
《RAPL: A Relation-Aware Prototype Learning Approach for Few-Shot Document-Level Relation Extraction》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是元学习（Meta Learning）？ 元学习或者叫做“学会学习”（Learning to learn），它是要“学会如何学习”，即利用以往的知识经验来指导新任务的学习，具有学会学习的能力。由于元学习可帮助模型在少量样本下快速学习，从元学习的使用角度看，人们也称 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程？
在开发医疗保险欺诈识别监测模型时，特征工程是一个关键的步骤，它有助于提取、转换和选择最相关的特征，以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议： 基本特征提取： 提取基本的医疗保险相关特征，如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征： 如果数据包含时间信 ......
Python面向对象之三大特征-多态
多态性 【一】概要 多态是面向对象编程中的一个重要概念，指的是同一种操作作用于不同的对象上时，可以产生不同的行为。多态性允许同样的方法名在不同的对象上有不同的实现，这样可以提高代码的灵活性和可扩展性。 在多态的情况下，程序可以根据对象的类型调用相应的方法，而不需要知道具体对象的类型。这样，不同的类可 ......
Python面向对象之三大特征-封装
三大特征 【引】属性查找顺序 对象的名称空间里只存放着对象独有的属性，而对象们相似的属性是存放于类中的。 对象在访问属性时，会优先从对象本身的__dict__中查找，未找到，则去类的__dict__中查找 封装 【一】概要 封装是将数据和操作数据的方法打包在一个单元（类）中，实现数据隐藏、代码组织、 ......
06-无状态应用：剖析 Kubernete 业务副本及水平扩展底层原理
在上两节课中，我们已经了解了 Kubernetes 中最关键的对象 Pod，也学习了一些 Pod 的常见用法。 每一个 Pod 都是应用的一个实例，但是通常来说你不会直接在 Kubernetes 中创建和运行单个 Pod。因为 Pod 的生命周期是短暂的，即“用后即焚”。理解这一点很重要，这也是“不 ......
如何在Highcharts中使用水平线图来展示数据
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
如何使用Highcharts创建水平条形图
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
变量的三个特征
变量的三个特征 对于每一个变量，python都赋予了三个方法来获取变量的三个特征。 （1）id（） 内存地址不一样，则id（）后打印的结果不一样 x=10 print(x)#获取变量值 print(id(x))#获取变量的id，即内存地址 print(type(x))#获取变量的数据类型 10 14 ......
《An End-to-end Model for Entity-level Relation Extraction using Multi-instance Learning》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是MIL？ 多示例学习（MIL）是一种机器学习的方法，它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例，而是一个包含多个实例的集合（称为包）。每个包有一个标签，但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则，或者根据实例的特征来预测包的标签。 ......
特征量化编码入门指南
量化编码 目的：压缩特征，节省存储空间 向量（高维浮点）—-->码字的ID（一个整数） 通常放在索引项中 量化方法 向量量化VQ:k-means 迪卡尔积型（码字空间） >积量化（PQ）/OPQ/LOPQ 直和型：残差向量量化：RVQ 线性组合型：加性量化（AQ）、组合量化（CQ） 量化器目标：使均 ......
初中英语优秀范文100篇-048My English Has Improved-我的英文水平提高了
PDF格式公众号回复关键字:SHCZFW048 记忆树 1 When I entered junior middle school,there were so many subjects that I had to stay up every night to review what I had l ......
python面向对象的三大特征
【三大特征】 （封装） 案例： 隐藏属性的特点： 【继承】 （定义） （继承的格式：单继承和多继承） 案例： （继承下的属性查找） ......
特征工程
通过结合方差阈值、特征相关性分析、单因素统计测试、递归特征消除和特征重要性等特征选择方案，在减少特征数量的同时，最大限度地保留对目标变量的关键信息，从而提升模型的效率、可解释性，并防止过度拟合的发生。 一、特征相关性分析 计算各个特征之间的相关性（可用皮尔逊相关系数）。如果有相关系数较高的两个特征， ......
数据预处理——特征缩放
特征缩放（feature scaling）是在机器学习中常用的数据预处理步骤，是数据预处理步骤中及其容易被忽略的一步。 为什么要特征缩放？考虑一下 kNN 算法，如果我们有两个特征，特征 A 的取值范围在 [1，10]，特征 B 的取值范围在 [1, 100000]。那么在计算欧式距离时，特征 A ......
jarvisoj_level4
jarvisoj_level4 32位libc泄露 ret2libc 存在漏洞函数vulnerable_function变量buf存在溢出 常规32位泄露libc from pwn import * io = process('./level4') #context.log_level = 'deb ......
Lab 1-Vulnhub - Kioptix Level 1
Vulnhub - Kioptix Level 1 一、前言 简介： Vulnhub是一个提供各种漏洞环境的靶场平台。 下载地址： https://www.vulnhub.com/entry/kioptrix-level-1-1,22/ 网络问题： 症状： 1、将靶机网络适配器修改为Nat模式后启动 ......
逆向通达信Level-2 续十一 (无帐号登陆itrend研究版)
《续九》无帐号打开了itrend研究版但是用不了。今次无帐号登陆itrend研究版可以使用行情。 演示三图 1. 首先成功在金融终端无帐号登陆成功。 2. 同理应用在itrend研究版，却遭遇正版检测阻拦。 3. 跨年一样，跨过正版检测阻拦。 图一： 图二： 图三： 逆向通达信Level-2 续十一 ......
《A Novel Table-to-Graph Generation Approach for Document-Level Joint Entity and Relation Extraction》阅读笔记
代码 原文地址 文档级关系抽取（DocRE）的目的是从文档中提取实体之间的关系，这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而，现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及，这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的表格到图生成模型（TAG），它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。T ......
杰出人物的十大特征，你具备几种？
杰出人物的十大特征，你具备几种？ 来源:中国心理网 加入日期:2016/09/30 阅读次数:229 字体：[小 大 ] <span '="">[上一篇]<span '=""> [下一篇] 美国著名心理学家马斯洛十分重视人"对于天赋能力潜力的充分开拓利用"。经过对大量杰出人物的调查研究，他发现这些人 ......
jarvisoj_level3_x64
jarvisoj_level3_x64 64位libc泄露 漏洞函数中存在溢出 使用溢出泄露libc 构造payload获得shell rbp padding 0x80 0x8 pop_rdi ret 0x00000000004006b3 0x1 pop pop_rsi ret 0x00000000 ......
一觉醒来，除了你，全体 CPer 出题水平下降一百倍：我居然半小时内 AK 了一场 CF 比赛？？
第一章：我居然半小时内 AK 了一场 CF 比赛？？ 注意本篇文章纯属虚构，请勿对号入座 叮铃铃~一阵清脆的闹钟声响起，你揉着眼睛拍掉了放在床头响个不停的闹钟。你拿出手机，看了下时间，现在是2023年12月30号，22:20。作为一位优秀的 CPer，从这个时间点醒来是你常有的作息，你突然想起来今天 ......
jarvisoj_level3
jarvisoj_level3 函数参数劫持 32位泄露libc 32位程序的传参是栈的后四位开始,要注意的是,32位下write,put的ret位置是紧跟函数后面的 payload1 = b'A'*(0x88+0x4)+p32(elf.plt['write'])+p32(elf.sym['main ......
大数据分析——数据专业薪资水平分析
一、选题背景 近几年，“数据”这个词语越来越火爆。从整个环境来讲，企业愈发关注数据所带来的巨大价值，并将数据业务逐渐渗透到企业的发展版图中。也正是因为企业对数据方向的逐步重视，数据相关岗位的需求增多，近几年呈爆发式增长。 对于现在的人才需求市场，数据类岗位尤以数据分析师最为突出。数据分析现已作为一门 ......
线性代数基础-特征值与特征向量-01
目录1. 概念2. 性质3. 相似矩阵4. 矩阵的行列式与迹5. 特征值与特征向量分解矩阵 1. 概念 特征值与特征向量的英文是 eigenvalue 和 eigenvector， 这个前缀 eigen- 起源于德语，意思是 proper(这里应该是专属的意思）、characteristic（特征的 ......
基于开源模型搭建实时人脸识别系统（六）：人脸识别（人脸特征提取）
目录人脸识别的几个发展阶段基于深度学习的人脸识别技术的流程闭集和开集（Open set）识别人脸识别的损失Insightface人脸识别数据集模型选型参考文献结语人脸识别系统项目源码 前面我们讲过了人脸检测、人脸质量、人脸关键点、人脸跟踪，接下来就是人脸识别系统里面的重中之重人脸识别了，或者叫人脸特 ......
Python - pandas 报错：ValueError: 'HIS_批准文号' is both an index level and a column label, which is ambiguous.
问题描述 file:[Terminal] ValueError: 'HIS_批准文号' is both an index level and a column label, which is ambiguous. ValueError: cannot insert 招采_批准文号, already ......
[论文阅读] Learning Component-Level and Inter-Class Glyph Representation for few-shot Font Generation
Pre title: Learning Component-Level and Inter-Class Glyph Representation for few-shot Font Generation accepted: ICME 2023 paper: https://ieeexplore.ie ......
KEIL 5 level3优化等级的优化
以下是 Keil MDK的优化等级及选项的详细说明： 无优化 Level 0 (-O0)：不进行任何优化，用于调试和开发阶段。代码生成快，但是生成的代码质量比较低，程序执行效率比较慢，程序执行效率比较慢，dencodgeSmarketsionsmarketrage比较大。 优化等级 Level 1 ......
论文阅读-OpenFE 自动特征生成技术
论文链接：https://arxiv.org/abs/2211.12507 摘要 提出了一种新的feature boost方法来鉴别候选特征在准确率上对模型的提升效果 双阶段剪枝算法，从粗筛到精筛从候选特征池中挑选出top k个生成特征 在简单但有代表性的设置下，证明了特征生成是有益的 引言 Exp ......
【misc】[HNCTF 2022 WEEK2]calc_jail_beginner_level4.1(JAIL) --沙盒逃逸，python模板注入变换
这道题没给附件，直接连上看看 这里一开始用().__class__.__base__.__subclasses__()[-4].__init__.__globals__[bytes([115,121,115,116,101,109]).decode()](bytes([115,104]).decod ......