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classification exploiting questions inference

MLPerf™ 推理基准套件- mlcommons-inference

MLPerf™ 推理基准套件- mlcommons-inference MLPerf推理是一个基准套件，用于衡量系统在各种部署场景中运行模型的速度。 请参阅MLPerf推理基准文件，了解基准的详细描述以及基准套件背后的动机和指导原则。如使用此基准的任何部分（例如，参考实现、提交等），请引用以下内容： ......
mlcommons-inference 套件 基准 mlcommons inference

WSUS EXPLOIT

WSUS Introduction WSUS is a Microsoft solution for administrators to deploy Microsoft product updates and patches across an environment in a scalable ......
EXPLOIT WSUS

CF566C Logistical Questions

更好的阅读体验 CF566C Logistical Questions 好强的题，感觉完全想不到。 如果对于每个点都计算答案的话复杂度是 \(\mathcal O(n^2)\)，但是由于题目中给了一个 \(\frac{3}{2}\) 次方这么一个非常恶心人的东西，这个算法基本没有优化空间，所以考虑换 ......
Logistical Questions 566C 566 CF

【五期杨志】CCF-A（CVPR'22） Dual-Key Multimodal Backdoors for Visual Question Answering

Walmer M, Sikka K, Sur I, et al. Dual-Key Multimodal Backdoors for Visual Question Answering[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vi ......
Multimodal Backdoors Answering Dual-Key Question

Supervised Machine Learning : Regression and Classification

The course is available at : Supervised Machine Learning: Regression and Classification - Week 1: Introduction to Machine Learning - Week 1 | Coursera ......
Classification Supervised Regression Learning Machine

ml.net例子笔记3-Infer.net概率机器学习库

Infer.net Infer.NET is a .NET Foundation project. It's also a part of ML.NET machine learning framework. https://dotnet.github.io/infer/ https://gitee ......
概率 net 例子 机器 笔记

Inferring Developmental Trajectories and Causal Regulations with Single-cell Genomics用单细胞基因组学推断发育轨迹和因果规则

Inferring Developmental Trajectories and Causal Regulations with Single-cell Genomics Development is commonly regarded as a hierarchical branching pro ......
单细胞 基因组 因果 Developmental Trajectories

《Progressive Learning of Category-Consistent Multi-Granularity Features for Fine-Grained Visual Classification》阅读笔记

论文标题 《Progressive Learning of Category-Consistent Multi-Granularity Features for Fine-Grained Visual Classification》 细粒度视觉分类中类别一致多粒度特征的渐进学习 作者 Ruoyi D ......
Category-Consistent Multi-Granularity Classification Fine-Grained Progressive

JSON .NET SERIALIZE exploitation

exploiting json serialization in .NET core 当使用特定的配置的时候，将在NewtonSoft JSON中会有json的反序列化漏洞。 更加具体化一些就是当 jsonserializationsettings 中的typenamehandling这个属性不是N ......
exploitation SERIALIZE JSON NET

tryhackme进攻性渗透测试-Advanced Exploitation 高级利用

Steel Mountain 侦察 Nmap -sC -sV -O $IP -oN basic_scan.nmap Nmap -script=vuln $IP -oN vuln_scan.nmap 总之，masscan在eth0上工作，所以SYN端口探测技术全部没有响应包 需要一个flag把探测流量 ......
进攻性 Exploitation tryhackme Advanced

Fine-grained Visual Classification with High-temperature Refinement and Background Suppression

摘要 细粒度视觉分类是一项具有挑战性的任务，因为类别之间的相似性很高，单个类别中数据之间的差异不同。为了应对这些挑战，以前的策略侧重于定位类别之间的细微差异并理解其中的判别特征。然而，背景还提供了重要信息，可以告诉模型哪些特征对于分类是不必要的甚至有害，并且过于依赖细微特征的模型可能会忽略全局特征和 ......
High-temperature Classification Fine-grained Suppression temperature

CA-TCC: 半监督时间序列分类的自监督对比表征学习《Self-supervised Contrastive Representation Learning for Semi-supervised Time-Series Classification》(时间序列、时序表征、时间和上下文对比、对比学习、自监督学习、半监督学习、TS-TCC的扩展版)

现在是2023年11月27日，10:48，今天把这篇论文看了。 论文：Self-supervised Contrastive Representation Learning for Semi-supervised Time-Series Classification GitHub：https://g ......
时间序列 时间 序列 supervised 时序

Computer vision: models, learning and inference

http://www.computervisionmodels.com/ 13.2.3 SIFT detector SIFT 尺度不变特征转换 s a second method for identifying interest points 一个尺度和对应兴趣点定位 14 15 16 ......
inference Computer learning vision models

Multivariate time series classification pytorch lstm

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 生成示例数据 np.ran ......
classification Multivariate pytorch series time

Kaggle:Otto Group Classification

Kaggle:Otto Group Classification 数据处理 导入相应的包之后，从csv文件中读取数据，指定id列为index列。本身id列也不携带预测信息。同时将训练数据和测试数据拼接在一起。 train_data = pd.read_csv("dataset/train.csv", ......
Classification Kaggle Group Otto

什么是计算机安全领域的 Vulnerability Exploit

漏洞是指软件或系统中的安全弱点，它可能允许攻击者以某种方式访问系统、绕过安全控制或获取未经授权的信息。利用漏洞指的是利用这些软件或系统中存在的漏洞、弱点或错误来实施攻击的行为。这个过程通常包括利用已知的漏洞或错误，开发相应的代码或脚本来获取对系统的未授权访问或执行未授权操作。 在计算机安全领域，利用 ......
Vulnerability 领域 Exploit 计算机

《A Survey on Deep Learning-based Fine-grained Object Classification and Semantic Segmentation》阅读笔记

论文标题 《A Survey on Deep Learning-based Fine-grained Object Classification and Semantic Segmentation》 基于深度学习的细粒度对象分类和语义分割的综述 为什么是 “Object” 而不是 “image” 作 ......
Classification Learning-based Fine-grained Segmentation Learning

CART（Classification and Regression Trees）

CART（Classification and Regression Trees）是一种常用的决策树算法，既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。CART算法由Breiman等人于1984年提出，是一种基于递归二分划分的贪婪算法。以下是对CART算法的详细解释： 1. 决策树的构建过程： CART算 ......
Classification Regression Trees CART and

[论文阅读] Latent Consistency Models@ Synthesizing High-Resolution Images with Few-Step Inference

1. Pre title: Latent Consistency Models: Synthesizing High-Resolution Images with Few-Step Inference accepted: arXiv 2023 (ICLR 2024 Submission) paper ......
High-Resolution Synthesizing Consistency Resolution Inference

模型推理batch inference速度无明显提升、耗时线性增长问题排查

模型推理batch inference速度无明显提升、耗时线性增长问题排查 现象描述 当模型在推理阶段使用batch inference时，推理速度并无明显提升，相比单帧多次推理收益不大。如笔者在Xavier上测试某模型结果 batch size 推理时间ms 折算耗时 ms/img 1 11.23 ......
线性 inference 模型 速度 问题

UniKGQA Unified Retrieval and Reasoning for Solving Multi-hop Question Answering Over Knowledge Graph

目录概主要内容代码 Jiang J., Zhou K., Zhao W. and Wen J. UniKGQA: Unified retrieval and reasoning for solving multi-hop question answering over knowledge graph ......
Retrieval Reasoning Multi-hop Answering Knowledge

Open Domain Question Answering Using Early Fusion of Knowledge Bases and Text

目录概主要内容代码 Sun H., Dhingra B., Zaheer M., Mazaitis K., Salakhutdinov R. and Cohen W. W. Open domain question answering using early fusion of knowledge ......
Answering Knowledge Question Domain Fusion

论文：Ultra Fast Deep Lane Detection with Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification-基于anchor方法

论文名： Ultra Fast Deep Lane Detection with Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification 混合Anchor驱动顺序分类的超快深车道检测 研究问题： 研究方法: 主要结论： 模型: 问题： 行文结构梳理： Abstrct: ......
Classification Detection Ordinal 方法 Anchor

神经网络基础篇：详解二分类(Binary Classification)

二分类 注：当实现一个神经网络的时候，通常不直接使用for循环来遍历整个训练集（编程tips） 举例逻辑回归 逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法。首先从一个问题开始说起，这里有一个二分类问题的例子，假如有一张图片作为输入，比如这只猫，如果识别这张图片为猫，则 ......
网络基础 Classification 神经 基础 Binary

Internet-augmented language models through few-shot prompting for open-domain question answering阅读笔记

Internet-augmented language models through few-shot prompting for open-domain question answering 其实我没怎么正经读过论文，尤其是带实验的，我目前认真读过的（大部头）也就是一些LLM的综述。记录这个文档主 ......
Internet-augmented open-domain augmented answering prompting

【Kaggle】Spam/Ham Email Classification

基本思想 需求是对垃圾邮件进行分类。 思路1：使用LSTM、GRU等自带的时序模型进行分类。 思路2：使用spacy这个NLP库，里面的textcat可直接用来文本分类 实际上，思路2比思路1更优。由于是入门题，就只使用思路1了。 思路2代码参考：https://blog.csdn.net/qq_2 ......
Classification Kaggle Email Spam Ham

https://stackoverflow.com/questions/23327578/what-is-rendersection-in-asp-net-mvc

What is @RenderSection in asp.net MVC - Stack Overflow What is the purpose of @RenderSection and how does it function? I understand what bundles do, b ......
what-is-rendersection-in-asp-net- stackoverflow rendersection questions 23327578

为什么我们需要不断的开发不同的机器学习模型 —— Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems?

论文： 《Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems?》 论文地址： https://jmlr.org/papers/volume15/delgado14a/delgado14a.pdf ......
Classification Classifiers Hundreds Problems 模型

(2023年新疆大学、中科院等点云分类最新综述) Deep learning-based 3D point cloud classification: A systematic survey and outlook

目录1、引言2 、3D数据2.1、3D数据表示形式2.2、点云数据存储格式2.3、3D点云公共数据集3 、基于深度学习的点云分类方法3.1、基于多视角的方法3.2、基于体素的方法3.3 、基于点云的方法3.3.1局部特征聚合3.3.1.1基于逐点处理的方法3.3.1.2基于卷积的方法3.3.1.3基 ......
中科院 learning-based classification systematic learning

AlexNet模型：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

文献名：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 创新点： 首次利用AlexNet神经网络，在ImageNet分类中以巨大的优势打败非神经网络算法 模型： ......
Classification Convolutional ImageNet Networks 模型
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