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如何设计实验来评估对抗训练对基于模型替换的对抗攻击的鲁棒性？
在深度学习的领域，模型的鲁棒性是一个越来越受到关注的话题，尤其是面临对抗攻击时。对抗训练是一种常用的方法，用于增强模型在对抗性输入下的表现。本文旨在探讨如何设计实验来评估对抗训练的效果，特别是对基于模型替换的对抗攻击。 1. 理论背景...
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网站性能优化：从测试到监控，打造极致用户体验
网站性能优化：从测试到监控，打造极致用户体验 嘿，老铁们，咱们今天来聊聊网站性能优化这个话题。作为一名合格的开发者或者网站运营者，性能优化绝对是绕不开的坎儿。用户体验至上，谁也不想自己的网站卡成PPT，对吧？ 咱们先来个开门见山，...
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解除代码生成，AI编程助手还能做什么？
在当今快速发展的技术领域，人工智能（AI）正逐渐成为程序员和开发者的重要伙伴。除了代码生成，AI编程助手还具有许多其他实用功能。本文将探讨这些功能，以及它们如何帮助开发者提升工作效率。 1. 代码审查 AI编程助手能够自动检查代码...
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告别“一刀切”：构建基于用户行为的智能个性化消息推荐系统
当前用户推送“一刀切”的现状确实会带来严重的负面影响：用户骚扰、重要信息被淹没，甚至导致用户流失。构建一个基于用户行为和偏好的智能消息推荐系统，是提升用户体验和运营效率的必由之路。即使是初期实现部分智能化，也能带来显著改善。 以下是一...
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在什么情况下需要使用数据增强技术来提高模型泛化能力？
引言 在机器学习和深度学习领域，模型的表现往往取决于训练样本的质量和数量。在许多实际场景中，尤其是当收集真实标注数据变得困难或者昂贵时， 数据增强 便成为了一种行之有效的方法。 数据增强的重要性 提高样本多样性 数据增...
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不打通数据，如何实现跨业务线欺诈风险情报共享？
公司在多个业务线都设立了独立的欺诈风控系统，这在初期可能提高了各业务线的风控效率。但数据割裂确实会带来一些问题，尤其是在构建全局风险画像方面。在不打通原始数据的前提下，实现跨业务线的风险情报共享，可以考虑以下几种方法： 1. 风险情...
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如何选择合适的模型评估指标：机器学习中的关键决策
如何选择合适的模型评估指标：机器学习中的关键决策 在机器学习中，模型评估是至关重要的一环。通过评估，我们可以了解模型的性能表现，并根据结果对模型进行优化和改进。选择合适的评估指标对于模型评估的准确性和有效性至关重要。 1. 常见...
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常用的性能测试工具及优缺点分析
性能测试是软件开发过程中至关重要的一环，它能够帮助我们评估软件系统的稳定性、可靠性和可扩展性。而要进行有效的性能测试，选择合适的测试工具是关键。市场上存在多种性能测试工具，各有优劣，本文将介绍几种常用的性能测试工具，并分析它们的优缺点。 ...
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Kubernetes运维福音-如何用eBPF榨干集群网络性能？负载均衡、流量控制全搞定！
作为一名Kubernetes运维工程师，你是否经常为集群的网络性能挠头？服务响应慢、流量高峰期拥堵、负载不均衡… 一系列问题接踵而至。别慌！今天就来聊聊eBPF，一个能让你在内核层“大展拳脚”，彻底优化Kubernetes网络性能的黑科技...
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微服务架构下，如何选择合适的RPC框架？gRPC、Dubbo和Thrift大比拼！
微服务架构下，如何选择合适的RPC框架？gRPC、Dubbo和Thrift大比拼！ 在微服务架构盛行的今天，RPC（远程过程调用）框架作为服务间通信的关键组件，其选择至关重要。gRPC、Dubbo和Thrift是目前流行的三大RPC框...
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AI视觉如何“看清”反光下精密零件的隐蔽缺陷：光源与成像策略深度解析
攻克精密零件质检难题：AI视觉如何“看清”反光下的隐蔽缺陷？ 在智能制造产线升级的大潮中，精密零件的自动化质检无疑是提升效率和产品质量的关键环节。然而，正如许多工程师所遇到的，面对那些在高反光表面或特定角度下才显现的微小划痕与毛刺，现...
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AI 领域的热门编程语言：从 Python 到 Rust，谁才是你的最佳选择？
AI 领域的热门编程语言：从 Python 到 Rust，谁才是你的最佳选择？ 人工智能 (AI) 正在改变世界，从自动驾驶汽车到个性化推荐系统，AI 已经渗透到我们生活的方方面面。而 AI 的发展离不开编程语言的支持，那么，在 AI...
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基于eBPF的DNS流量分析：如何揪出恶意域名与DNS隧道？
作为一名网络安全工程师，你是否经常被海量的DNS流量搞得焦头烂额？面对日益复杂的网络攻击，传统的安全分析方法往往显得力不从心。今天，我们就来聊聊如何利用eBPF技术，打造一款强大的DNS流量分析工具，精准识别恶意域名和DNS隧道，提升网络...
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打破“信息茧房”：如何巧用结构化属性，让推荐系统更懂你，也更会“发现”
推荐系统，作为现代互联网产品的核心组件，其目标是帮助用户在海量信息中发现可能感兴趣的内容。然而，在实际运行中，一个常见的用户反馈是：“推荐的都是我买过或看过的类似款，缺乏惊喜！”这正是推荐系统“多样性”不足的体现，即我们常说的“信息茧房”...
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告别996？AI赋能安全事件响应自动化，让安全运维人员不再“救火”
各位安全工程师，你们是否还在为没日没夜的告警分析、日志排查而苦恼？是否梦想着有一天能从繁琐的重复劳动中解放出来，把更多精力投入到更有价值的安全研究和创新中？ 别灰心！AI 来了，它正在改变安全事件响应的方式。 传统安全事件响应的...
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电商回购率低？超越协同过滤，让推荐系统“粘”住用户！
最近，不少电商平台，特别是新上线的，都面临一个共性问题：新用户注册量喜人，但老用户的回购率却迟迟不见起色。这往往让产品和技术团队怀疑，是不是我们那套“朴素”的推荐系统，没能很好地激发用户的二次购买欲望，让推荐结果“不够粘人”？除了基础的协...
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漏洞挖掘和渗透测试：从入门到实战，带你揭秘网络安全攻防
漏洞挖掘和渗透测试：从入门到实战，带你揭秘网络安全攻防 引言 网络安全是一个永恒的话题，随着互联网技术的飞速发展，网络攻击也变得越来越复杂和隐蔽。为了保护我们的网络安全，我们需要深入了解网络安全攻防的原理，掌握漏洞挖掘和渗透测...
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物联网语音唤醒模型：不依赖硬件加速与后处理的算法级效率革命
在物联网（IoT）的世界里，特别是对于那些电池供电、计算资源极其有限的小型设备而言，实现高效且准确的语音唤醒（Voice Wake-up）功能，一直是个棘手的挑战。我们常常听到“模型量化”和“剪枝”这些优化手段，它们无疑效果显著。但若抛开...
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如何让知识分享平台用户跳出“信息茧房”，主动探索新领域？
当前许多知识分享平台都面临一个普遍挑战：推荐算法在提升信息获取效率的同时，也无意中筑起了“信息茧房”，让用户难以跳出已知的舒适区，接触到可能感兴趣却从未涉猎的新知识领域。作为一家致力于拓宽用户认知边界、激发学习兴趣的知识分享平台，我们必须...
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Coordinape 新手入门：化繁为简，玩转 QV/LR
Coordinape，作为一款旨在优化 DAO 组织协作和贡献奖励的工具，其核心机制涉及到了 QV（Quadratic Voting，二次方投票）和 LR（Liberal Radicalism，自由激进主义）等概念。对于初次接触的小伙伴，...