文章标签
识别
-
深度学习中的特征选择应用案例分析：揭秘如何优化模型性能
在深度学习中，特征选择是一个至关重要的步骤，它直接关系到模型的性能和效率。本文将深入探讨特征选择在深度学习中的应用案例，分析如何通过特征选择优化模型性能。 特征选择的背景 随着数据量的不断增长，深度学习模型变得越来越复杂。然而，并...
-
构建行之有效的第三方风险管理框架：从识别到持续监控的全方位实践指南
在当下数字化的浪潮中，我们几乎无法避免与外部供应商、合作伙伴，也就是我们常说的“第三方”打交道。它们可能提供云计算服务、软件组件、API接口，甚至是运营支持。然而，这种便利背后隐藏着一个巨大的挑战：第三方风险。想想看，一旦这些外部环节出现...
-
AI 测试自动化：从入门到精通，助你高效提升测试效率
AI 测试自动化：从入门到精通，助你高效提升测试效率 随着软件开发的快速迭代和复杂度的不断提升，传统的测试方法已经难以满足现代软件质量的要求。为了提高测试效率、降低测试成本，AI 测试自动化应运而生，逐渐成为软件测试领域的重要趋势。 ...
-
告别“擦屁股”：如何将防羊毛党策略前置到产品设计阶段
在互联网产品的江湖里，“羊毛党”无疑是让产品和技术团队都头疼的“黑色幽灵”。作为一名技术负责人，我深有体会：每当产品经理带着“这个活动又被刷了！”的紧急需求冲过来，往往意味着技术团队又要加班加点地“擦屁股”了。这种疲于奔命的“救火式”开发...
-
边缘AI模型：在实际应用中如何系统化评估其安全风险？
在边缘AI日益普及的今天，我们常常沉浸在其带来的低延迟、高效率和数据隐私优势中。但作为一名长期与AI系统安全打交道的技术人，我深知，任何技术上的便利都伴随着新的安全挑战。尤其对于边缘AI，它并非简单地将云端AI缩小并部署到设备上，其独特的...
-
如何识别系统中占用过多内存的应用程序？
如何识别系统中占用过多内存的应用程序？ 在日常使用电脑的过程中，我们可能会遇到系统运行缓慢、卡顿甚至崩溃的情况。其中一个常见的原因就是应用程序占用过多内存。那么，如何识别系统中占用过多内存的应用程序呢？ 1. 使用任务管理器查看内...
-
机器学习算法在环境监测中的应用案例：从数据预处理到模型部署
机器学习算法在环境监测中的应用案例：从数据预处理到模型部署 环境监测是一个复杂且重要的领域，它涉及到对空气、水、土壤等环境要素的持续监测和分析。随着传感器技术的进步和数据量的爆炸式增长，传统的环境监测方法已经难以满足日益增长的需求。机...
-
在产品开发中，如何有效识别潜在用户需求？
在当今竞争激烈的市场中，产品经理在产品开发过程中识别潜在用户需求显得尤为重要。有效的需求识别不仅可以提升产品的市场竞争力，还能在一定程度上预防产品的失败。那么，有哪些实用的方法可以帮助我们更好地识别这些潜在需求呢？ 1. 深入用户访谈...
-
深度学习模型对数据质量的更高要求：如何提升模型对图像噪声和模糊的处理能力？
深度学习模型的性能很大程度上依赖于训练数据的质量。高质量的数据意味着更准确、更鲁棒的模型。然而，在实际应用中，我们经常面临数据不干净、不完整甚至存在噪声的问题，这给深度学习模型的训练和应用带来了巨大的挑战。尤其是在图像识别领域，图像噪声、...
-
技术社区声望系统设计：激励高质量贡献与防作弊指南
设计一个高效且公平的技术社区声望系统，是激励用户高质量贡献、维护社区健康生态的关键。这不仅是一个技术问题，更是一个复杂的社区治理和人性博弈问题。核心目标是建立一套机制，能准确识别和奖励有价值的行为，同时有效遏制和惩罚恶意或低质量行为。 ...
-
深度剖析：Coordinape 类系统中女巫攻击的原理与防御
深度剖析：Coordinape 类系统中女巫攻击的原理与防御 Coordinape 是一种旨在促进去中心化自治组织 (DAO) 内部贡献者奖励分配的系统。它通过让参与者相互分配名为“GIVE”的代币来实现这一目标，GIVE 代币代表了...
-
深度学习模型如何鉴别AI生成的虚假新闻？一场与骗局的较量
近年来，人工智能技术的飞速发展使得生成逼真虚假新闻变得越来越容易。这给社会带来了巨大的挑战，如何有效地识别和打击AI生成的虚假信息成为了一个迫切需要解决的问题。深度学习模型，凭借其强大的学习和泛化能力，为解决这一问题提供了新的途径。 ...
-
揭开常见安全意识评估工具的功能与应用
在信息化快速发展的今天，企业面临着越来越多的网络威胁，因此加强员工的安全意识尤为重要。为了有效地评估和提升员工对网络安全风险的认识，许多组织开始使用各种 安全意识评估工具 。 安全意识评估工具概述 这些工具通常用于模拟钓鱼攻击、...
-
Python实战：手把手教你实现MFCC特征提取的完整路径
一、从声波到特征向量的奇妙旅程 凌晨三点的显示器前，我盯着不断跳动的声波图苦笑。这个语音识别项目已经卡在特征提取环节两周了，直到导师一句『试试MFCC』点醒梦中人。MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coeffic...
-
如何利用集成学习提升图像识别系统的准确率？
随着人工智能的发展， 图像识别 已经逐渐成为许多行业的重要组成部分。然而，单一模型往往难以达到理想的准确率，这时可以借助 集成学习 的方法来改善性能。 什么是集成学习？ 集成学习是一种将多个基模型组合起来，以期提高整体预测能力的方...
-
AI驱动的异常检测：SRE如何摆脱系统“慢性病”
在SRE（站点可靠性工程）的日常工作中，我们常会遇到一类特殊的系统问题，它们不像突然宕机那样戏剧性，也不是明显的错误代码报警。我更愿意称它们为系统的“慢性病”——那些指标或日志模式缓慢偏离正常轨道的信号。例如，某个服务的平均响应时间在几天...
-
图数据库：如何从海量日志中识别多账户、分散式复杂攻击
我们公司的网络安全团队正面临一个棘手的问题：如何从海量的用户行为日志中，有效识别那些利用伪造身份、通过多账户进行恶意操作的攻击者。这类攻击往往高度分散，但又暗藏关联性，传统的基于单个异常事件的检测方式很难捕获其全貌。我们亟需一种能够可视化...
-
ARIMA模型中处理房价数据中的季节性因素：实战指南与技巧
ARIMA模型中处理房价数据中的季节性因素：实战指南与技巧 房价预测一直是热门话题，而ARIMA模型作为一种经典的时间序列模型，在房价预测中有着广泛的应用。然而，房价数据往往存在明显的季节性波动，例如，春季和秋季的房价通常会高于夏季和...
-
网络安全漏洞扫描和修复：从入门到精通
网络安全漏洞扫描和修复：从入门到精通 在当今数字化时代，网络安全问题日益突出。网络攻击事件频发，给个人和企业都带来了巨大的损失。因此，及时发现并修复网络安全漏洞，对于维护网络安全至关重要。本文将从入门到精通，详细讲解网络安全漏洞扫描和...
-
中小企业如何评估网络安全风险？一份实用指南
中小企业如何评估网络安全风险？一份实用指南 对于中小企业来说，网络安全常常被忽视，直到发生安全事件才意识到其重要性。然而，主动评估网络安全风险，并制定相应的策略，才能有效降低风险，保护企业利益。本文将为中小企业提供一份实用的网络安全风...