《AI安全之对抗样本入门》—1.1.3　定义损失函数

值y，我们自然希望预测值y与真实值y_之间的差距越小越好，理想的情况就是在数据集上预测值y和真实值y_总是完全一样。但是事实上这几乎是无法做到的，我们需要定义预测值和真实值之间的差距，也就是理想和现实之间的差距。可以认为深度学习训练的过程，就是不断追求损失函数最小化的过程。以Ke

掌握高性能SQL的34个秘诀🚀多维度优化与全方位指南

表结构设计 字段类型越小越好 满足业务需求的同时字段类型越小越好 字段类型越小代表着记录占用空间可能就越小，页中存在的记录就可能越多，相同IO次数加载的数据就可能更多 字段越小建立索引时耗费的空间就越小，如果该字段是主键那么它还会在二级索引上存储，因此主键也是越小越好 数字类型的选择

| 通过课程学习方法优化分子从头设计模型

法有虚拟筛选（VS）等，但随着深度学习的兴起，深度学习已逐渐替代VS方法。深度学习与依赖于枚举分子的方法相比，可以在更大的化学空间中进行采样。 使用基于策略的强化学习(RL)、基于价值的RL、学习分子潜在空间，以及其他方法（树搜索和遗传算法）的深度生成模型已经被提出来设计具有期

计算机视觉的发展历史

据，加之机器学习方法的广泛应用，计算机视觉发展迅速。以往许多基于规则的处理方式，都被机器学习所替代，自动从海量数据中总结归纳物体的特征，然后进行识别和判断。这一阶段涌现出了非常多的应用，包括典型的相机人脸检测、安防人脸识别、车牌识别等等。2010年以后，借助于深度学习的力量，计算

【学习文献】基于OSI模型的网络服务云平台存储数据安全性研究

摘    要：为全面提升云平台数据的存储安全性，建立更加完善的网络服务环境，提出一种基于OSI模型的网络服务云平台存储数据安全性研究方法。以完整的OSI模型主流总线协议连接条件作为操作背景，编写云平台防窃听EPM码，再通过计算数据防窃听复杂度的方式，完成基于OSI模型的云平台数据

应用迭代-基于数据的应用迭代优化“ModelArts人工智能应用开发指南” 学习笔记

应用迭代优化主要包含两个方面，1，从数据上提升应用迭代效果 2，从算法和模型角度提升应用迭代效果1，从数据上提升应用迭代效果当推理态数据经过采集，筛选之后，可以进一步做处理和分析。ModelArts支持针对难例数据的推荐和数据增强，最终对用户的数据集进行补充，从而进一步提升模型精

为什么我我推荐你学习编程?

因为学习编程你能变得比现在优秀太多太多。你不想变优秀吗？？因为学习编程的人都是极为优秀的人!

疯狂Java学习笔记（57）------------NIO：浅析I/O模型

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【物联网课程学习课堂笔记】《名师讲堂：LiteOS内核实战教程》3-1 信号量（理论） 操作系统抽象层

一.课程简介    本课程带领我们学习了信号量的概念、如何通过信号量来实现任务之间互相竞争来获取资源、信号量值的两种方式、信号量的运作机制以及信号量的阻塞机制。二.什么是系统抽象层OSAL？    OSAL是一种机制,一种任务分配资源的机制,从而形成了一个简单多任务的操作系统。首先

[软件测试][白盒测试][二][学习笔记]

每一个入口都至少调用一次。 比如，分支语句DO K=0 to 50 WHILE(J+K<QUEST)包含两种情况：K是否小于或等于50？以及J+K是否小于QUEST？需要针对K<=50，K>50（达到循环最后一次迭代）以及J+K<QUEST，J+K>=QUEST的情况设计测试用例。

Java学习路线-13：链表定义与实现

链表获取数据的时间复杂度为n 140 修改链表指定索引数据 public void set(int index, E data); 1 141 判断链表数据是否存在 public boolean contains(E data); 1 142 删除链表数据 public void remove(E

android开发之Notification学习笔记

//FLAG_NO_CLEAR 该通知不能被状态栏的清除按钮给清除掉 //FLAG_ONGOING_EVENT 通知放置在正在运行 //FLAG_INSISTENT 是否一直进行，比如音乐一直播放，知道用户响应 // notification.flags |= Notification.FLAG_ONGOING_EVENT;

分享文章 ——实现模型透明化的有效技术：MindSpore可解释AI能力 (一）

-friendly interface），通过该接口，基于深度学习的服务提供者可以有合适工具对深度学习服务进行商业化逻辑的操作，基于深度学习的人工智能服务的消费者可以获得必要的释疑并建立信任，也可以为AI系统的审核提供能力支持。 转自 https://bbs.huaweicloud

openGemini列存引擎是否支持数据的实时监控和预警？

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如何对视频中的物体运动轨迹进行学习？

最近产品经理提到一个新的需求，需要开发团队对此进行可行性探讨，客户需要对视频中的运动物体的轨迹进行描述，最好是图形化表示。开发团队最初是对视频的固定间隔的图像进行采样，放到同一坐标下去识别比较，然后绘制出物体坐标的变化轨迹，得到的结果不太理想，AI这块部分用的是第三方的模块进行物体检测。主要问题：1

自动学习一直出现这样，怎么回事

分享图机器学习研究趋势——不断更新的应用

GNN已经在一些实际任务中进行了应用。例如已经有一些程序应用于玩游戏、回答智商测试、优化TensorFlow计算图形、分子生成以及对话系统中的问题生成。HOPPITY: LEARNING GRAPH TRANSFORMATIONS TO DETECT AND FIX BUGS IN

MindSpore学习第一步，官网初体验

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