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从客户端(&)中检测到有潜在危险的 Request.Path 值
从客户端(&)中检测到有潜在危险的 Request.Path 值 首先，这个问题出现在 ASP.NET MVC 应用程序中，所以下面的解决方式都是在这个环境下。 关于这个问题，网上又很多的答案，当时也搜了一些： A potentially dangerous Request.Path value w ......
CVPR'23｜向CLIP学习预训练跨模态！简单高效的零样本参考图像分割方法
前言 本文提出了一种zero-shot的Referring image segmentation方法，该方法利用了来自CLIP的pre-train的跨模态知识。所提方法的性能明显优于所有基线方法和监督较弱的方法。 本文转载自极市平台 作者 | CV开发者都爱看的 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢 ......
深度学习样本绘制注意事项
在绘制深度学习样本的时候，部分初学者总是用绘制监督分类样本的方法绘制深度学习样本，在图像上随意绘制样本，这种绘制样本的方法不适用于深度学习样本绘制。 如下为错误的示例： 深度学习样本绘制应遵循“全、多、精”三个原则： 样本子区域选取，应该全面覆盖多种地物类型。 绘制样本尽可能地多，推荐绘制子区域内8 ......
零样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图多分类，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。
零样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图多分类，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。 1.通用文本分类技术UTC介绍 本项目提供基于通用文本分类 UTC（Universal Text Classification） 模型微调的文本分类端到端应用方案，打通数据标注-模型训练-模型调优-预 ......
软件工程：墨菲定律，潜在问题管理的艺术
hi，我是熵减，见字如面。 在软件开发中，你是否遇到过这种情况： 你正在开发一个新的软件，你已经完成了测试并发布了软件。然而，在用户开始使用软件之后，你开始接到了大量的错误报告。你发现用户遇到的问题并不是你测试过程中遇到的问题，这些问题可能是因为用户使用了不同的操作系统、浏览器或设备等原因。 这个案 ......
针对综合能源系统中存在潜在的可调度资源，基于能源集线器构建包含储能、燃气轮机发电系统、柔性负荷等在内的社区综合能源系统数学模型
[1]关键词：储能；数学模型；优化调度；综合能源系统；柔性负荷 [2]参考文献：《考虑用户侧柔性负荷的社区综合能源系统日前优化调度》和《考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度》 [2]主要内容：针对综合能源系统中存在潜在的可调度资源，基于能源集线器构建包含储能、燃气轮机发电系统、柔性负荷等在内的 ......
m基于CNN卷积网络和GEI步态能量图的步态识别算法MATLAB仿真,测试样本采用现实拍摄的场景进行测试,带GUI界面
1.算法描述 目前关于步态识别算法研究主要有两种：基于模型的方法和非基于模型的方法。基于模型的步态识别方法优点在于能够很好的体现步态图像序列当前的变化，也能够预测过去和未来的状态。基于非模型的方法是通过对步态相关特征进行预测来建立相邻帧间的关系，其中特征包括位置、速度、形状等，其中基于形状特征的方法 ......
固高GTS运动控制卡，C#语言三轴点胶机样本程序源代码
固高GTS运动控制卡，C#语言三轴点胶机样本程序源代码，使用 的是固高GTS-800 8轴运动控制卡。 资料齐全，3轴点胶机样本程序，还有操作手册及各种C#事例程序，适合自己参照做二次开发，GTS-400的四轴运动控制卡是一样使用。YID:9614642908768262 ......
2.9逻辑回归中单个和多个训练样本的梯度下降法
1.单个训练样本(损失函数) 在逻辑回归中我们需要做的就是变换参数w和b的值，来最小化损失函数 a也就是sigmoid函数，也就是a=1/(1+e^(-z)),所以dL/dz=dL/da * da/dz = a-y 这就是单个样本实例的一次梯度更新的步骤 2.多个训练样本 下图中有一个很明显的问题就 ......
安装软件提示 "无法完成操作, 因为文件包含病毒或潜在的垃圾软件" 如何处理
在Windows端安装一些小众电脑软件的时候，经常会遇到无法安装的问题，比较常见的情况是会提示 "无法完成操作, 因为文件包含病毒或潜在的垃圾软件"， 或者提示"不能执行文件, 系统找不到指定的文件"错误信息。这些错误信息如下图所示： 上面的错误一般是由于Windows自带的杀毒软件Windows ......
小样本利器5. 半监督集各家所长：MixMatch，MixText，UDA，FixMatch
在前面章节中，我们介绍了几种半监督方案包括一致性正则，FGM对抗，最小熵原则，mixup增强。MixMatch则是集各家所长，把上述方案中的SOTA都融合在一起实现了1+1+1>3的效果。我们以MixMatch为基准，一并介绍几种衍生方案MixText，UDA，FixMatch ......
Relational Learning with Gated and Attentive Neighbor Aggregator for Few-Shot Knowledge Graph Completion 小样本知识图谱补全论文解读
小样本知识图补全——关系学习。论文利用三元组的邻域信息，提升模型的关系表示学习，来实现小样本的链接预测。主要应用的思想和模型包括：GAT（图注意力神经网络）、TransH、SLTM、Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)。 论文地址：https://arxiv.org ......
深度学习炼丹-不平衡样本的处理
数据层面的处理方法总的来说分为数据扩充和数据采样法，数据扩充会直接改变数据样本的数量和丰富度，采样法的本质是使得输入到模型的训练集样本趋向于平衡，即各类样本的数目趋向于一致。 ......