课程学习
学习笔记415—激活函数(tanh、ReLU、softmax)
激活函数在神经网络中的作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。常用的激活函数有 sigmoid、 tanh、 relu、 softmax等。 1.1、sigmoid函数 sigmoid函数将输入变换为(0,1)上的输出。它将范 ......
学习笔记416—BP神经网络模型：深入探究与应用
BP神经网络模型：深入探究与应用 导言BP神经网络模型（Backpropagation Neural Network）是一种广泛应用于机器学习和人工智能领域的神经网络模型。它以其强大的非线性拟合能力和适应性而备受关注。1. BP神经网络模型原理1.1 神经网络基础在深入探讨BP神经网络模型之前，我们 ......
学习笔记：分块
## 前言 非常粗略 ## 概念 什么是**分块**算法？ 很简单 就是暴力 把一段长度为 $n$ 的序列 分成 $\sqrt{n}$ 块 块长为 $\sqrt n$ 然后进行一系列暴力乱搞 它的好处就是非常暴力 好！ 先来看一道 [板子](https://www.luogu.com.cn/prob ......
学习笔记414—Sigmoid函数求导
Sigmoid函数求导 基础知识： Sigmoid函数： Sigmoid图形： 生成Sigmoid图形代码： import torch from d2l import torch as d2l %matplotlib inline x=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,requir ......
学习mybatis连接
1.在pom中添加mybatis，Junit依赖，以及MySQL数据库驱动 在配置文件夹创建xml文件，默认名称为mybatis-config.xml 在xml中配置数据库连接环境，官方文档有模板 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?><!DOCTYPE co ......
联邦学习中的投毒攻击
Poisoning Attacks and Counterattacks in Federated Learning 中毒攻击发生在模型训练阶段，而推理攻击则在第一章中讨论，通常发生在模型的测试或预测阶段。 ## 什么是投毒攻击 中毒攻击的目的是破坏模型的训练或降低预期训练模型的有效性，包括延长模型 ......
[计算机学习]PWN 入门启程
2023年8月10日 开通 开通了ctf.show的PWN入门课程。之前是去年打ctf比赛，买过VIP。题目很多，挺适合新手入门，如果你也要学习打CTF，建议可以买一个VIP会员，题目很多，可以一关一关自己练习。如果纯萌新，也可以买一个私教课程。 2023年8月28日 第一次写writeup PWN ......
联邦学习中的安全多方计算
Secure Multi-party Computation in Federated Learning ## 什么是安全多方计算 安全多方计算就是许多参与方需要共同工作完成一个计算任务或者执行一个数学函数，每个参与方针对这个执行构建自己的数据或份额，但不想泄露自己的数据给其他参与方。 在安全多方计 ......
01 字典树学习笔记
# 01 字典树 前置知识：[字典树](https://oi-wiki.org/string/trie/)。 01 字典树是一种特殊的字典树，它会把数字看作二进制的 $\texttt{01}$ 串存入字符串。 在树上，除了叶子节点外的所有节点都表示一个数的范围。  # 前言 理论与实际相结合，好好的也看了看，蛮有意思的。 >反编译: .dll=>.cs (??) 参考链接： [IL指令官方](https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/api/system.reflection.emit ......
网工学习(四)---IP地址相关概念
### 子网掩码 - 参考网址 ``` - https://blog.csdn.net/pagnzong/article/details/112737814 ``` - 不能单独存在,必须结合`IP地址`一起使用 - 作用: 划分子网,将某个`IP地址`划分为**网络地址**和**主机地址**两部分 ......
Lyndon分解 学习笔记
### 什么是 $Lyndon$ 串 我们定义一个串是 $Lyndon$ 串，当且仅当这个串的**最小后缀**就是这个串本身。 也就是说 $Lyndon$ 串等价于这个串是它的所有循环表示中**字典序最小**的。 ### $Lyndon$ 分解定义 将一个字符串 $S$ 分解为若干个子串：$s_1s ......
LVGL学习 stm32f407-board-lvglv8.3移植
# LVGL学习 stm32f407-board-lvglv8.3移植 移植过程有问题，请参考正点原子的教程或者视频 ### 硬件平台 1. STM32F407ZGT6核心板 2. 3.2寸屏幕  ### 小技巧 - [基数排序](https://www.cnblogs.com/pdpdzaa/p/17532682.html) ## 数学 ### 一些 ......
numpy 和 pandas基础学习
1. numpy创建数组：array() import numpy as np import pandas as pd # 创建一维数组 res = np.array([1,2,3]) print(res) # [1 2 3] # 创建二维数组，多维数组以此类推 res = np.array([[1 ......
洛谷P5937 [CEOI1999]Parity Game_学习笔记
洛谷P5937 [CEOI1999]Parity Game 本来是想练习一下离散化的，结果看到这道又有并查集又有离散化的题，于是就逝了逝，在阅读题解后， 发现自己对并查集和离散化认识有点问题，于是写下这篇笔记总结一下。 看到这种给出几个条件判断矛盾的题，便想到了两种常见思路，一种是拓扑排序， ......
linux学习指令与现有环境解决问题笔记
# linux学习指令与现有环境笔记 *注意：我将pytorch和cuda安装在了pytorch这个虚拟环境中* ## pytorch安装及注意问题 注意版本对应，稳定版2.0.1对应cuda11.7，别按错了 按错导致重新安装 ##cuda安装过程与对应问题 代表可选参数 ## 列表(list) ### 基础 列表是可迭代对象，列表有序 矩阵 ```python # 创建列表 [1,2,3,4,5] # 列表可以包含不同的数据类型 [1,2,3,"hello"] # 可以使用下表索引(从0开始) rhyme[1 ......
机器学习评价指标总结（多分类篇）
[TOC] 在机器学习的多分类任务中，我们常常需要评价模型在多个类别上的表现。对于多分类任务来说，主要有两种处理方法：直接作为多分类任务和转化为二分类任务。以下我们会从相应的处理方法出发，介绍多分类任务的评价指标。 ## 多分类任务 ### 直接作为多分类任务 一种常见的方法是将多分类问题视为一个整 ......
Netty源码学习3——Channel ，ChannelHandler，ChannelPipeline
[系列文章目录和关于我](https://www.cnblogs.com/cuzzz/p/16609728.html) ## 零丶引入 在[Netty源码学习2——NioEventLoop的执行](https://www.cnblogs.com/cuzzz/p/17641482.html)中，我们学 ......
面对新领域，做真题应优先于学习书本知识，二者应同时进行
面对全新的领域，做真题和概览考试用书同时进行或前者优于后者开始，一方面可以熟悉考点，通过错题了解知识点往往能留下更深刻的印象；另一方面，通过题目和答案提炼考点和知识关键字，熟悉考题呈现方式，对于看书抓住可能的出题点有一定帮助（这对于选择题型较为适用）。简单来讲，当你熟悉如何出题时，面对书上的知识点可 ......
基于opencv-pyhton与opencv-c++的结合理解与学习
2023年上半年，一直在学习opencv-c++版本，学习了其中的多个库函数 > 笔记链接：https://www.cnblogs.com/Tan-code/category/2339311.html > + opencv-python 读取图片，画圆等基本操作 ： > + opencv-c++ 多 ......
操作系统学习笔记（三）——内存管理
一、虚拟内存 将进程所用的地址隔离开，让操作系统为每个进程分配独立的一套虚拟地址。虚拟内存可以使进程的运行内存超过物理内存的大小。 进程持有的虚拟地址会通过 CPU 芯片中的内存管理单元（MMU）的映射关系，来转换变成物理地址，然后再通过物理地址访问内存，如下图所示： 有两种映射方法： 1、分段： ......