pictures training blurred summer
train.cs.nctu.edu.tw: ret2libc
来源 本题来自ctf wiki中ret2libc后的一道练习题 检查保护 只开启了 NX 保护 ida查看 跟前面的shellcode的课后练习类似，泄露了/bin/sh地址和puts函数的地址 gdb调试 断点下在main，结合ida中 v4 = esp+1ch 得到偏移 为 1ch exp fr ......
rasa train nlu详解：1.1-train_nlu()函数
本文使用《使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人》中的例子，主要详解介绍train_nlu()函数中变量的具体值。 一.rasa/model_training.py/train_nlu()函数 train_nlu()函数实现，如下所示： def train_nlu( confi ......
rasa train nlu详解：1.2-_train_graph()函数
本文使用《使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人》中的例子，主要详解介绍_train_graph()函数中变量的具体值。 一.rasa/model_training.py/_train_graph()函数 _train_graph()函数实现，如下所示： def _train_ ......
train_logReg_param.o:train_logReg_param.cc:(.text+0x3407): more undefined references to `std::__throw_out_of_range_fmt(char const*, ...)' follow
001、make 编译 报错：train_logReg_param.o:train_logReg_param.cc:(.text+0x3407): more undefined references to `std::__throw_out_of_range_fmt(char const*, ... ......
Unity 自定义Postprocess Kawase Blur
前言 本篇将介绍如何通过添加RenderFeature实现自定义的postprocess——KawaseBlur 关于RenderFeature的基础可以看这篇https://www.cnblogs.com/chenglixue/p/17816447.html KawaseBlur介绍 因为毛神对于 ......
Unity 自定义Postprocess 最优秀的模糊算法 Dual Blur
前言 本篇将介绍如何通过添加RenderFeature实现自定义的postprocess——Dual Blur 关于RenderFeature的基础可以看这篇https://www.cnblogs.com/chenglixue/p/17816447.html Dual Blur介绍 因为毛神对于十大 ......
SP15637 GNYR04H - Mr Youngs Picture Permutations（线性 dp）
题目 求方案数，考虑 dp —— 状态设计和边界 —— 题目告诉了一个很显然的性质： 每一排从左至右保证高度单调递减 每一列从后往前保证高度单调递减 那么可以发现，对于每一行，每一列，一定是按高度顺序插入，并且是连续插入，因为如果不连续，就无法保证单调递减的性质 同时，它给出了另一个性质 ： \(N ......
机器学习从入门到放弃：硬train一发手写数字识别
一、前言 前面我们了解了关于机器学习使用到的数学基础和内部原理，这一次就来动手使用 pytorch 来实现一个简单的神经网络工程，用来识别手写数字的项目。自己动手后会发现，框架里已经帮你实现了大部分的数学底层逻辑，例如数据集的预处理，梯度下降等等，所以只要你有足够棒的idea，你大部分都能相对轻松去 ......
【找到 Anchor-based and Anchor-free 性能差距的本质】Adaptive Training Sample Selection (ATSS) 论文精读
原始题目：Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection 中文翻译：通过 自适应训练样本选择 缩小 Anchor-based and Anch ......
GraphPrompt: Unifying Pre-Training and Downstream Tasks for Graph Neural Networks
目录概符号说明GraphPrompt代码 Liu Z., Yu X., Fang Y. and Zhang X. GraphPrompt: Unifying pre-training and downstream tasks for graph neural networks. WWW, 2023. ......
GPT-GNN: Generative Pre-Training of Graph Neural Networks
目录概符号说明GPT-GNN代码 Hu Z., Dong Y., Wang K., Chang K. and Sun Y. GPT-GNN: Generative pre-training of graph neural networks. KDD, 2020. 概 比较早的一篇图预训练模型. 符号 ......
CF814B An express train to reveries
思维好题，保证有解大大降低了代码难度。 显然最多有两个位置不同，不然根据鸽巢原理一定有一个序列不同位置超过一个。 然后大力分类讨论： 仅有一个位置不同。此时其余位置与排列相同，否则一定有一个序列不同位置超过一个。然后将没有用过的那个数丢到这个位置即可。 有两个位置不同。此时其余位置显然也与排列相同。 ......
VBA Picture Copy&Paste
set myshapes=.worksheets（1）.shapes（“1”） myshapes.CopyPicture Appearance:=xlScreen, Format:=xlPicture ThisWorkbook.Worksheets("Sheet3").Paste Destinati ......
学习笔记425—train_test_split 函数介绍
train_test_split 函数介绍 在机器学习中，我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”，从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数 简单用法如下： X_train,X_test, y_train, y_test =skl ......
CF453C Little Pony and Summer Sun Celebration
如果一个点需要经过奇数次我们称其为奇点，偶数次则称其为偶点。 考虑不合法的情况，有任意两个奇点不连通，因为不经过也是经过偶数次。 那么需要处理的部分就是包含奇点的唯一一个连通块。先随意撸出一棵生成树，然后正常地 DFS 下去。显然有些结点可能不符合要求的奇偶性，对于父亲结点 \(u\) 和儿子结点 ......
Training language models to follow instructions with human feedback
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ NeurIPS 2022 ......
train the model model.fit
#train the model history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=100, validation_split=0.1, shuffle=True, class_weight=class_weights, call ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: SparseProp: Efficient Sparse Backpropagation for Faster Training of Neural Networks
## Abstract 本文：SparseProp Github: https://github.com/IST-DASLab/sparseprop Task: a back-propagation algo for sparse training data, a fast vectorized i ......
论文解读（CST）《Cycle Self-Training for Domain Adaptation》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Cycle Self-Training for Domain Adaptation论文作者：Hong Liu, Jianmin Wang, Mingsheng Long论文来源：2021 论文地址：down ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: PELICAN: Exploiting Backdoors of Naturally Trained Deep Learning Models In Binary Code Analysis
## Abstract 背景： 1. 本文研究的不是被恶意植入的后门，而是products of defects in training 2. 攻击模式: injecting some small fixed input pattern(backdoor) to induce misclassifi ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Natural attack for pre-trained models of code
## Abstract 背景：目前大多数的adversarial attack method on pre-trained models of code忽略了perturbations should be natural to human judges(naturalness requirement ......
论文解读（MTEM）《Meta-Tsallis-Entropy Minimization: A New Self-Training Approach for Domain Adaptation on Text Classification》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Meta-Tsallis-Entropy Minimization: A New Self-Training Approach for Domain Adaptation on Text Classific ......
print ("标签为" + str(train_set_y[:, index]) + ", 这是一个'" + classes[np.squeeze(train_set_y[:, index])].decode("utf-8") + "' 图片.")
这行代码使用 print 函数来输出一条信息。信息的内容是由多个字符串拼接而成的，其中包括 train_set_y 数组中指定索引处的值和 classes 数组中指定索引处的值。 首先，"标签为" 是一个字符串字面量。接下来，str(train_set_y[:, index]) 表示获取 train ......
train_set_y_orig = train_set_y_orig.reshape((1, train_set_y_orig.shape[0]))
这行代码的作用是将 train_set_y_orig 数组重新调整为一个新的形状，并将其赋值回 train_set_y_orig 变量。 首先，train_set_y_orig.shape[0] 表示获取 train_set_y_orig 数组的第一维大小。接下来，(1, train_set_y_o ......
train_dataset = h5py.File('datasets/train_catvnoncat.h5', "r")
这行代码的作用是使用 h5py 库中的 File 函数打开一个 HDF5 文件，并将其赋值给变量 train_dataset。 首先，'datasets/train_catvnoncat.h5' 是 HDF5 文件的路径。接下来，"r" 表示以只读模式打开该文件。最后，h5py.File() 函数打 ......
train_set_x_orig = np.array(train_dataset["train_set_x"][:])
这行代码的作用是将 train_dataset 字典中的 "train_set_x" 键对应的值转换为一个 NumPy 数组，并将其赋值给变量 train_set_x_orig。 首先，train_dataset["train_set_x"] 表示从 train_dataset 字典中获取键为 "t ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: An Extensive Study on Pre-trained Models for Program Understanding and Generation
## Abstract ## 1. Intro ## 2. Background ### 2.1 Program Understanding and Generation Tasks ### 2.2 NL-PL Pre-Trained Models  想认识一下这位朋友QWQ ## S ......