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实数据
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条件GAN在WVD数据增强中的应用：生成时频谱图，解决小样本泛化难题
你好，我是老码农，很高兴能和你一起探讨技术。 今天，我们来聊聊一个在无线通信领域，尤其是WVD（Wideband Vehicular Data）场景下非常重要的话题：如何利用条件GAN（Generative Adversarial N... -
AI缺陷检测：GAN与VAE如何破解工业数据稀缺与复杂背景难题？
在工业生产线上，缺陷检测是确保产品质量的关键环节。然而，我们团队在实践中经常遇到一个棘手的问题： 工业缺陷样本极其罕见，且图像背景复杂多变。 这导致训练出的AI模型在检测精度和召回率上难以达到生产要求。传统的增广方法往往无法有效应对这种...
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深度学习模型的训练数据来源有哪些？
深度学习模型的训练数据来源有哪些呢？ 深度学习模型的训练数据来源可以从多个方面来考虑，包括但不限于以下几点。 真实数据 ：真实数据是最直接的训练数据来源，通常需要从现实世界中收集数据。 模拟数据 ：模拟数据是使...
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Serverless架构下，身份验证、授权与数据安全的三重挑战？攻破安全难题的实践指南
Serverless 架构：轻量级背后的安全隐患？ Serverless 架构以其弹性伸缩、按需付费和简化运维等优势，吸引了越来越多的开发者。但硬币总有两面，Serverless 架构在带来便利的同时，也引入了新的安全挑战。作为一名摸...
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后端开发自查SQL性能：上线前避免被DBA“教育”
作为一名后端开发，SQL写得不好，上线后被DBA“教育”的经历，相信不少同学都遇到过。那么，有没有办法在开发阶段就提前发现SQL的性能问题呢？答案是肯定的。下面分享一些我常用的工具和方法： 1. Explain Plan（执行计划）...
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在Cortex-M这类MCU上部署Transformer：如何从模型结构入手做极致裁剪并平衡精度？
在Cortex-M这类资源极度受限的MCU上部署Transformer，框架优化（如使用CMSIS-NN或专用推理引擎）固然重要，但 模型结构本身的极致裁剪往往是决定性因素 。这不仅仅是“减小模型”，而是在精度、延迟、内存（RAM/Fla...
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合成数据在NLP中的应用：机遇、挑战与泛化性能优化
在自然语言处理（NLP）领域，高质量的标注数据一直是模型训练的基石。然而，人工标注的高昂成本和漫长时间周期，往往成为项目推进的巨大瓶颈。正是在这样的背景下， 合成数据生成技术 ，如基于大型语言模型（LLMs）的自生成（例如GPT系列）和规...
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镜像服务如何安全访问外部依赖：避免流量冲击与数据风险的策略解析
兄弟们，在咱们的日常开发和运维工作中，镜像服务（Mirror Service）这玩意儿可太常见了。它可能是你的预发布环境、测试环境，甚至是A/B测试中的一个小分支，或者单纯是为了灾备而部署的冗余实例。当这些“镜像”需要触碰那些外部依赖，尤...
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结合Spring Boot，如何优雅地使用Mockito进行集成测试？
在当今软件开发领域，测试是确保代码质量的重要环节。特别是在使用Spring Boot构建应用程序时，集成测试的实施能够帮助我们验证各个组件的协同工作。而Mockito作为一个非常流行的Java测试框架，则能够让我们更方便地进行模拟测试。 ...
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GAN生成数据落地应用的六道坎：从实验室到生产环境的生死考验
一、当理想遭遇现实：工业场景的首次碰撞 2021年英国DeepMind团队尝试将GAN生成的CT扫描片引入医疗AI训练，却在临床验证时发现模型对真实病灶的误判率飙升18%。这个典型案例揭示了生成数据从实验室走向生产环境时的第一个挑战：...
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REST vs GraphQL性能终极对决：在10万QPS压力测试下的真实数据对比
REST vs GraphQL性能终极对决：在10万QPS压力测试下的真实数据对比 在当今的互联网技术领域，REST和GraphQL作为两种主流的API设计模式，各自拥有庞大的用户群体和应用场景。然而，随着业务规模的不断扩大和用户需求...
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如何在保护医疗数据隐私的同时，利用深度学习模型进行高效的医学影像分析？
如何在保护医疗数据隐私的同时，利用深度学习模型进行高效的医学影像分析？这是当前医疗人工智能领域一个极具挑战性的问题。一方面，深度学习模型需要大量的数据进行训练，才能达到较高的准确率；另一方面，医疗影像数据包含高度敏感的个人信息，保护患者隐...
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医疗行业CTF实战：HIPAA合规环境下的红蓝对抗与PACS系统安全加固
医疗行业CTF实战：HIPAA合规环境下的红蓝对抗与PACS系统安全加固 作为一名在医疗信息化安全领域摸爬滚打多年的老兵，我深知医疗机构在网络安全方面面临的巨大挑战。医疗数据的敏感性和重要性，以及医疗信息系统的高度复杂性，使得医疗机构...
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FIM算法在不同概率分布数据下的表现、调参与对比实验
咱们今天来聊聊频繁项集挖掘（FIM）算法在面对各种奇形怪状的数据分布时，表现如何？又该怎么调教它，让它乖乖听话？最后，咱们还得用真实数据来比划比划，看看谁更厉害。 先说说啥是FIM。想象一下，你去超市买东西，购物车里一堆东西。FIM算...
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如何编写高质量的 Mock 数据，利用其模拟真实场景的数据行为？
在软件开发过程中，尤其是在前端开发与测试中，Mock 数据作为一种有效的工具，能够帮助团队模拟真实情况，提升开发效率和测试效果。本文将探讨如何编写高质量的 Mock 数据，特别是在模拟真实场景数据行为时的方法和技巧。 什么是 Mock...
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PostHog不止A/B测试：用户画像、旅程分析与产品迭代的深度玩法
PostHog：不只是A/B测试工具箱里的瑞士军刀 提起PostHog，很多同学第一反应可能是：“哦，那个做A/B测试和Feature Flags的开源工具，对吧？” 没错，A/B测试（在PostHog里叫Experiments）和功...
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医疗影像AI：用扩散模型生成合成数据时，如何避免“模式崩溃”并保证病理分布的真实性？
在医疗影像领域，利用生成式AI（尤其是扩散模型）创建合成数据，已成为缓解数据稀缺、增强模型鲁棒性的关键策略。然而，一个核心挑战是“模式崩溃”——生成模型倾向于过度拟合训练数据中的常见模式，而忽略或无法生成多样化的、罕见的病理表现，导致合成...
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深度学习在异常检测领域的最新进展：从传统方法到深度神经网络
深度学习在异常检测领域的最新进展：从传统方法到深度神经网络 近年来，随着大数据时代的到来和计算能力的提升，深度学习技术在各个领域都取得了显著的进展，异常检测也不例外。传统的异常检测方法，例如基于统计的方法和基于距离的方法，在处理高维数...
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合成数据在NLP任务中的应用前景与局限性探讨
在NLP领域，人工标注数据的稀缺性和高成本一直是制约模型性能提升的瓶颈。除了传统的技术策略，合成数据（Synthetic Data）作为一种创新方法，正受到越来越多的关注。它的核心思路是利用算法自动生成标注数据，从而在不牺牲标注质量的前提...
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医疗影像AI训练：如何设计安全的合成数据生成流程以平衡多样性与医学准确性
在医疗影像AI模型训练中，合成数据生成是一个关键环节，尤其是在真实标注数据稀缺或涉及患者隐私的情况下。一个设计良好的合成数据流程不仅能扩充数据集，还能增强模型的鲁棒性。然而，核心挑战在于如何确保生成的样本在保持多样性的同时，避免引入医学上...