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#网络

Linux firewalld 的用法

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大乌龙事件之防火墙作祟: 在我的初始化环境中 selinux、iptables、firewalld 是关闭的, 莫名的firewalld 是没有关闭的这是我在...

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走进Docker的世界--(库存学习笔记)

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介绍docker的前世今生,了解docker的实现原理,以Django项目为例,带大家如何编写最佳的Dockerfile构建镜像。通过本章的学习,大家会知道do...

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网络搭建赛题解法

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配置系统防火墙firewall,关闭除提供系统服务(80、443、25、22、110、53)以外的端口,在此服务器上实现网络时间服务Chrony的配置,使得17...

200

nmtui 字符界面图形模式配置

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Linux系统配置网络参数的方式有很多种,其中最简单最直接的方式就是直接修改网卡配置文件,但这种方式也很容易出错,比如说IPADDR、NETMASK、GATEW...

400

拒绝造神!KAN网络技术最全解析:能干掉MLP和Transformer吗?

ShuYini

陈巍:KAN网络结构思路来自Kolmogorov-Arnold表示定理。MLP 在节点(“神经元”)上具有固定的激活函数,而 KAN 在边(“权重”)上具有可学...

500

Python网络数据抓取(5):Pandas

科学冷冻工厂

Pandas 是一个 Python 库,它提供灵活的数据结构,使我们与数据的交互变得非常容易。我们将使用它将数据保存在 CSV 文件中。

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vidgear:处理实时视频流

luckzack

Github:https://github.com/abhiTronix/vidgear

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大模型系列之解读MoE

半吊子全栈工匠

Mixtral 8x7B 的推出, 使我们开始更多地关注 基于MoE 的大模型架构, 那么,什么是MoE呢?

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CVE-2024-4040|CrushFTP 认证绕过模板注入漏洞(POC)

信安百科

CrushFTP是一款支持FTP,FTPS,SFTP,HTTP,HTTPS,WebDAV,WebDAV SSL等协议的跨平台FTP服务器软件。

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MAC批量删除文件名中某一段的内容

Alfred Zhao

有时候从网络下载的资源,文件名会带有一些广告,比如网址之类。 因为文件通常很多,一个个改名工作量太大且乏味。 所以,测试写命名替换更高效,比如下面就是查找当...

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神经网络中的归一化

@小森

神经网络的学习其实在学习数据的分布,随着网络的深度增加、网络复杂度增加,一般流经网络的数据都是一个 mini batch,每个 mini batch 之间的数据...

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针对MOXA的串口服务器的一次渗透测试

IRTeam-工业安全

网络分段:实施网络分段可以通过将关键系统与潜在受感染的网段隔离来限制受感染设备的影响。通过限制网络内的横向移动,组织可以遏制并减轻违规的影响。

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华为诺亚| 提出自推测解码框架:Kangaroo,降低成本,提升大模型推理效率!

ShuYini

该框架的核心在于利用大型模型的一个固定浅层子网络作为自草稿模型(self-drafting model),并在此基础上训练一个轻量级的适配器模块,以便高效地生成...

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SciPy 稀疏矩阵(4):LIL(下)

不可言诉的深渊

上回说到,LIL 通过把稀疏矩阵看成是有序稀疏向量组,通过对稀疏向量组中的稀疏向量进行压缩存储来达到压缩存储稀疏矩阵的目的。这一回从图数据结构开始!

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MLP一夜被干掉!MIT加州理工等革命性KAN破记录,发现数学定理碾压DeepMind

新智元

【新智元导读】无需怀念MLP,新网络KAN基于柯尔莫哥洛夫-阿诺德定理,带着更少的参数、更强的性能、更好的可解释性来了,深度学习架构革新进入新时代!

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在Jetson Orin上实现文本提示的目标检测与分割

GPUS Lady

苏州吉浦迅科技有限公司 · 联合创始人 (已认证)

通过文本提示进行目标检测和任意目标分割的功能在现代图像处理与机器视觉领域中具有极其重要的地位。这一功能的重要性主要体现在以下几个方面:

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【强基固本】回顾数学抽象本质理解Diffusion原理: DDPM

马上科普尚尚

“强基固本,行稳致远”,科学研究离不开理论基础,人工智能学科更是需要数学、物理和神经科学等基础学科提供有力支撑,为了紧扣时代脉搏,我们推出“强基固本”专栏,讲解...

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几乎克服了所有cGAN都存在的使用交叉熵的缺陷

用户1908973

Neural Characteristic Function Learning for Conditional Image Generation

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Cilium的过去指向其未来

云云众生s

Cilium 的未来不仅涉及 Kubernetes 和容器,还涉及虚拟机、边缘用例和其他环境。

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神经网络之防止过拟合

@小森

在机器学习和深度学习中,过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好,但在新的、未见过的数据上表现不佳的现象。这是因为模型过于复杂,以至于它学习了训练数据中的噪声和细...

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