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逆向工程入门学习(FreeBuf)

逆向工程 (一):汇编、逆向工程基础篇 VillanCh 2015-11-24 共883215人围观 ,发现 43 个不明物体 周边系统安全 本文原创作者:VillanCh 本系列文章将讲解逆向工程的各种知识,难度由浅入深。 汇编是逆向工程…

逆向汇编与反汇编——汇编基础快速入门

一、常用32位寄存器介绍 不同位数的寄存器的名称: eax:累加寄存器。通常用于算数运算,将结果保留在eax当中,当然也可以用于其他用途,比如一般把返回值通过eax传递出去。 ebx:基址寄存器 。有点类似于ebp…

深入浅出寄存器

知识的学习在于点滴记录,坚持不懈;知识的学习要有深度和广度,不能只流于表面,坐井观天;知识要善于总结,不仅能够理解,更知道如何表达 关于寄存器,我只能说了解并不精通。所以&#x…

深度学习——A Gentle Introduction to Graph Neural Networks

GNN Images as graphs 如何把一个张照片表示成一个图呢? 一张照片可以看成很多个像素,每个像素是一个点,在图中,就是图的结点,所有相邻的点,在图中表示的时候,在对应两个结点之间连一条边&…

图神经网络简介---A gentle introduction to Graph Neural Networks

A gentle introduction to Graph Neural Networks 1 什么是图1.1 图的简单概念1.2 图的适用领域1.3 图结构化数据存在的问题1.3.1 图级任务1.3.2 节点级任务1.3.3 边缘级任务 1.4 在机器学习中使用图形的挑战 2 基于消息传递的图神经网络2.1 最简单的GNN---学习图属性的新嵌入&…

NuGet安装后Spire.XLS for C++报错

今天使用vs中的NuGet安装了Spire.XLS for C,在安装之前程序还是可以通过编译,但是安装了这个插件之后就报了一系列错误,首先看到报错信息,先确定是boost方面出了问题: 为什么安装一个插件就会报Boost的错误呢&#xff…

LLM:Scaling Laws for Neural Language Models (上)

论文:https://arxiv.org/pdf/2001.08361.pdf 发表:2020 摘要1:损失与模型大小、数据集大小以及训练所用计算量成比例,其中一些趋势跨越了七个量级以上。 2:网络宽度或深度等其他架构细节在很大范围内影响较小。3&…

如何简单高效地开发出NET OPEN测试步骤

在使用飞针测试进行返修场景应用时,工程师们希望用飞针对所有NET进行一遍开路的遍历性测试,以便找出是否有PCB线路开路故障。 那如何开发出整板的NET开路测试步骤?这个在飞针设备系统上几乎是无法完成的工作,行业是否有高效的方法…

方面级情感分析论文阅读《A Survey on Aspect-Based Sentiment Analysis: Tasks, Methods, and Challenges》

文章目录 文章简介基本知识Sentiment or Emotion名词解释 方面级情感分析任务单个任务Aspect Term Extraction (ATE)Aspect Category Detection (ACD)Aspect Opinion Co-Extraction (AOCE)Aspect Sentiment Classification (ASC) 复合任务Aspect-Opinion Pair Extraction (AOPE…

循环神经网络(Recurrent Neural Network)详解

循环神经网络(RNNs)是神经网络中一个大家族,它们主要用于文本、信号等序列相关的数据。常见的循环神经网络有长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元网络(GRU)等,而这些循环神经网络都是在最早的一种神经网络基础之上改进而来的,所以兔兔在本文讲…

《A White Paper on Neural Network Quantization》翻译总结

Quantization fundamentals Hardware background 这部分内容主要探索量化的硬件背景以及如何让推理在设备上跑起来。 图1展示了神经网络中矩阵向量乘法 y = W x + b \boldsymbol{y}=\boldsymbol{W}\boldsymbol{x} + \boldsymbol{b} y=Wx+b的计算示意图,这是矩阵乘法和卷积的…

Neural Collaborative Filtering(NCF) 学习笔记

前置知识: 矩阵分解MF: 把user–item交互矩阵分为两个子矩阵,用两个子矩阵相乘来重构关联矩阵,优化目标是使重构矩阵和真实矩阵之间的误差最小。常用的损失函数是均方误差。通过这种方式得到二者的向量学习到用户商品潜在的关联信…

Neural Networks投稿

Neural Networks投稿 1、文章类型选择 从下拉菜 单中选择您提交的文章类型。 2、附加文件 直接上传手稿 必须的文件 建议这几个都上传 3、通用信息 选择文章类别 4、偏好设置 请提供所需的信息。 请回答所提出的问题/陈述。 5、附加信息 添加作者时需要注意!&a…

CVPR2024《RMT: Retentive Networks Meet Vision Transformers》论文阅读笔记

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2309.11523 代码链接:https://github.com/qhfan/RMT 引言 ViT近年来在计算机视觉领域受到了越来越多的关注。然而,作为ViT的核心模块--自注意力缺乏空间先验知识。此外,自注意力的二次计算复杂度…

pytorch-forecasting学习资料汇总 - 基于PyTorch的高级时间序列预测库

pytorch-forecasting简介 pytorch-forecasting是一个基于PyTorch的开源时间序列预测库,旨在简化先进深度学习模型在实际场景中的应用。它提供了高级API和多种先进的神经网络模型,使用户能够轻松构建和训练复杂的时间序列预测模型。 主要特点包括: 提供TimeSeriesDataSet类处…

「机器学习_6」The Perceptron

The Perceptron 注意:本文主要介绍preceptron(没有隐藏层)的工作原理,和具体的实例(具体的数据如何进行权重的迭代更新的),但是没有代码实现。preceptron一般是二分类,这里同样提到…

Neural Filters:智能肖像

Ps菜单:滤镜/Neural Filters/人像/智能肖像 Neural Filters/PORTRAITS/Smart Portrait 智能肖像 Smart Portrait通过生成新特征,如表情、头发、面部年龄、光线、姿势和头发等,来对肖像(头部)进行创造性地调整。 “智能…

《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》论文导读

版权声明 本文原创作者:谷哥的小弟作者博客地址:http://blog.csdn.net/lfdfhl《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》是一篇在深度学习领域具有重要影响力的论文,由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey E. Hinton等人撰写。该论文主要…

论文阅读_Show, Attend and Tell: Netural Image Caption Generation with Visual Attention

参考自以下 https://www.cnblogs.com/Determined22/p/6914926.html https://www.jianshu.com/p/7582df96b081 https://zhuanlan.zhihu.com/p/35703999 0 Abstract 受到机器翻译和目标检测等的启发, 提出了基于注意力机制的图像描述生成模型 1 Introduction 获取图片重要信…

2020李宏毅学习笔记——16.Recurrent Netural Network 下

语音识别一定想到RNN,就像图片识别想到CNN一样。 英汉翻译有两种方法:一是语音识别,一是英汉对照直接training 1.RNN的learning 1.1loss function cross entropy是怎么算的呢:对每个输入xi, 其输出的yi 与相应的reference vecto…