机器之心 & arxiv weekly radiostation 参与：杜伟、楚航、罗若天 目录 如何增强黑箱机器学习模型的鲁棒性？零阶优化视角语言模型作为知识嵌入高效高阶空间交互的 HorNet：递归门卷积实用无...

php开发ai文本摘要的核心是作为协调器调用外部ai服务api（如openai、hugging face），实现文本预处理、api请求、响应解析与结果展示；2. 局限性在于计算性能弱、ai生态薄弱，应对策略为借力api...

在python中处理自然语言需要使用专门的库和工具。1. 使用nltk库进行词语切分和去除停用词。2. 使用jieba库处理中文分词。3. 通过gensim库实现词向量来理解文本语义。4. 使用multiprocessing库进...

解析和生成是java处理xml的两大方向，解析包括dom适合小文件、sax适合大文件顺序读取、stax主动控制解析过程，jdom和dom4j提供简洁api；生成方式包括dom构建输出、jaxb对象与xml互转、xstream和...

一、简介 虽然这个组件的反序列化漏洞已经被很多文章进行了分析，但是在这里还是要记录一下。毕竟，这对java反序列化漏洞的发展意义重大。 Apache Commons Collections是Java应用开发中一个非常...

构建视频数据标签系统的核心是将视频拆解为机器可理解的特征并自动标注，需经历视频处理、特征提取、自动分类、标签存储四步；2. python生态提供全流程工具：opencv/moviepy处理视频，resnet/yo...

做python深度学习项目，模型构建的标准流程包括四个核心步骤。1. 数据准备与预处理：清洗、格式统一、归一化或标准化，并划分训练集/验证集/测试集，图像任务需调整尺寸、增强、转数组，文本任...

植物识别的核心在于利用深度学习模型对图像进行分类，主要通过卷积神经网络（cnn）实现。1.数据收集与预处理是关键难点，需要涵盖不同生长阶段、光照条件和异常状态的大量图像，并辅以专业标注...

1.1 状态 完成漏洞挖掘条件分析、漏洞复现。 1.2 漏洞分析 存在安全缺陷的版本：Apache Commons Collections3.2.1以下，【JDK版本：1.7.0_80】Apache Maven 3.6.3。 POC核心代码：package com.p...

传统网络监控手段难以满足5g切片预警需求，1. 因为其基于固定阈值和物理拓扑，无法适应5g切片动态生命周期与资源弹性伸缩；2. 难以处理5g网络海量、多源、复杂的性能数据，无法挖掘隐藏的异常模...