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【一】如果让我学习TensorFlow,我该怎么学?
(mp.weixin.qq.com)
【简介】
熟悉我的读者知道,我一直以来就是做Android开发/音视频开发,对于什么人工智能,什么TensorFlow,什么机器学习,我也是小白,按照惯例,在学习一个新东西之前,网上的东西已经有很多人嚼来嚼去,已经不是那么native了,所以更倾向于找native内容,如果只是解某个问题,不反对直接搜索,缩小解决问题时间。不过在学习一个东西或是一整块时,我更倾向于0距离接触,这样既能发现乐趣,又能学到正宗的。我会问自己如下一些问题,问题会不断增多,可以一阶段一阶段来:今天先解决前三个问题。
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@逆流的鱼yuiop
2017-10-27 09:27 / 0个评论
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浅谈安全方向的学习方法
(www.hackerpoet.com)
最近经历了一次ctf培训之后,突然对安全学习有了一点新的理解,所以写下文章来记录。
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@技术头条
2024-03-10 19:36
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Java SPI机制学习与常用框架SPI案例
(l1n.wang)
SPI(Service ProviderInterface)是JDK内置的服务提供机制,常用于框架的动态扩展,类似于可拔插机制。提供方将接口实现类配置在classpath下的指定位置,调用方读取并加载。当提供方发生变化时,接口的实现也会改变。Java生态中JDK、Dubbo、Spring等都通过SPI提供了动态扩展的能力。
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@技术头条
2024-01-17 23:19
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Hadoop安全学习
(ixyzero.com)
Hadoop集群基本都放在内网,有一层网络隔离做保护,懂这个且想利用和能利用这个做坏事的人比较少,一般不容易出问题;对于没放在内网或者没有做隔离的那些公司或团队,安全意识和能力肯定是有较大欠缺,数据泄露的渠道和方式很多,不缺这一个,都不需要用这种方式来搞数据;使用第三方云服务的公司或团队一般不需要操心底层服务的安全问题,只需要关注上层应用的账号安全和使用安全等问题就行。
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@技术头条
2023-10-30 23:38
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基于 Docker 的深度学习环境:Windows 篇
(soulteary.com)
本篇文章,我们聊聊如何在 Windows 环境下使用 Docker 作为深度学习环境,以及快速运行 SDXL 1.0 正式版,可能是目前网上比较简单的 Docker、WSL2 配置教程啦。
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@技术头条
2023-07-30 17:35
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浅谈基于深度学习的漏洞检测
(insights.thoughtworks.cn)
深度学习在图像处理、视频实体识别、自然语言处理等领域中已经取得了长足的发展和突出的成果,这自然驱使着安全研究员们将神经网络引入到安全领域中。
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@Thoughtworks
2023-04-06 10:43
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【顶刊论文分享】DeepSec:深度学习模型的安全性分析平台
(blog.nsfocus.net)
DEEPSEC是一个对深度学习模型安全性进行统一分析的平台,通过构建多指标评价体系,对多种对抗攻击的攻击/防御方法进行了全面深入地评估。
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@技术头条
2022-12-18 20:07
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外卖广告大规模深度学习模型工程实践 | 美团外卖广告工程实践专题连载
(tech.meituan.com)
在外卖广告CTR场景下,深度学习模型正在从简单DNN小模型过渡到千亿参数复杂模型。基于该背景,本文将重点针对大规模深度模型在全链路带来的挑战,从在线时延、离线效率两个方面展开,阐述外卖广告在大规模深度模型上的工程实践经验,希望能为读者提供思路上的借鉴。
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@技术头条
2022-08-31 23:08
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在笔记本上搭建高性价比的 Linux 学习环境:基础篇
(soulteary.com)
本篇文章会尽可能详细的介绍如何在相对廉价的笔记本上搭建高性价比的 Linux 学习环境,让学习和工作都轻松和高效一些。尤其是针对国内网络环境下,如何快速的完成系统的安装和基础配置。使用 Linux 的好处和必要性,我想应该不必过多赘述了,希望本文能够帮助你节约大量不必要的折腾的时间,腾出更多时间来思考、休息、以及打游戏。
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@技术头条
2022-08-18 23:21
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想学习k8s但没有环境?使用minikube轻松搭建一个
(colobu.com)
Kuberbetes一直是IT行业炽手可热的技术,很多同学都想学习它,但是刚想上手遇到了一个麻烦,需要搭建一个k8s的集群。虽然云服务提供商比如阿里云、百度云都提供了k8s集群的服务,但是还需要花一笔钱去购买服务和节点。如何在自己的机器上搭建一个k8s集群学习呢?本文给你介绍一种使用minikube搭建一个k8s测试集群的方法。
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@技术头条
2022-07-24 21:13
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TensorFlow在推荐系统中的分布式训练优化实践
(tech.meituan.com)
美团内部深度定制的TensorFlow版本,基于原生TensorFlow 1.x架构与接口,从大规模稀疏参数的支持、训练模式、分布式通信优化、流水线优化、算子优化融合等多维度进行了深度优化。在推荐系统场景,分布式扩展性提升10倍以上,单位算力性能也有显著提升,并在美团内部业务中大量使用,本文介绍了相关的优化与实践工作。
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@技术头条
2022-06-19 22:52
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