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2018 RSA热点解读 | 利用机器学习算法和威胁情报模型 消除泛滥成灾的威胁情报
(toutiao.secjia.com)
【简介】
如何有效消费泛滥成灾的威胁情报,有两家厂商提出了解决方案,一个是基于情报管理模型进行情报甄选、组织和管理;另一个是基于机器学习算法权衡重要的指标
点击查看原文 >>
由
@gnaw0725
2018-04-23 22:55 / 0个评论
要不要再学学下面的文章?
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对抗式机器学习攻击与缓解措施分类及术语(上)
(blog.nsfocus.net)
本文介绍了NIST在对抗性机器学习中的分类和术语,分析了攻击阶段、目的和对抗措施,帮助提升AI系统的安全性和鲁棒性。
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@技术头条
2024-11-02 16:27
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图解Blink-Tree:B+Tree的一种并发优化结构和算法
(www.codedump.info)
本文介绍了 Blink-Tree,这是一种 B+Tree 的并发优化结构。通过引入 high key 和 link 指针,解决了并发访问时的性能问题,特别适用于高并发环境的存储引擎优化。如果你对数据库存储引擎感兴趣,这篇文章不容错过!
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2024-09-09 23:46
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如何巧妙构建“LDAPS”服务器利用JNDI注入
(www.leavesongs.com)
如何利用 LDAPS 和 JNDI 注入?本文详细讲解了构建恶意 LDAPS 服务器并利用 Java JNDI 漏洞的过程,还介绍了如何通过 TLS 代理和工具组合来实现漏洞利用。如果你对安全测试或漏洞利用感兴趣,这篇文章提供了全面的实战指南!
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2024-09-09 23:39
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【大模型系列】指令微调
(hubojing.github.io)
本文总结了大模型中的指令微调(Instruction Tuning)技术,重点介绍了如何通过指令化数据对大语言模型进行参数微调以提升任务性能。文章探讨了数据构建方法如Self-Instruct和Evol-Instruct,以及微调策略包括优化设置和高效微调方法。通过这些技术,模型可以在多任务场景中表现出色。此内容对希望提升大语言模型能力的研究者和开发者具有参考价值。
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2024-08-06 08:12
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【大模型系列】提示学习
(hubojing.github.io)
本文介绍了提示学习(Prompt Learning)的基础概念和应用场景。作者详细讨论了提示学习在大语言模型中的作用,以及如何通过优化提示来提高模型的任务表现。文章还分享了在实际应用中调整和设计提示的技巧,并探讨了该技术在自然语言处理中的未来发展趋势。这篇文章为希望利用大模型进行高效自然语言处理的开发者提供了有价值的见解。
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2024-08-06 08:11
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大批量动画模型的优化
(blog.codingnow.com)
最近和公司一个开发团队探讨了一下他们正在开发的游戏中遇到的性能问题,看看应该如何优化。这个游戏的战斗场景想模仿亿万僵尸(They are billions)的场景。在亿万僵尸中,场景中描绘了上万的僵尸潮,但我们这个游戏,超过 500 个僵尸就遇到了性能问题。固然,手机的硬件性能比不上 PC ,但 500 这个数量级还是略低于预期。
对于游戏中大量类似的动画物体,肯定有方法可以优化。
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@技术头条
2024-05-05 23:26
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大众点评内容搜索算法优化的探索与实践
(tech.meituan.com)
本文整理自美团技术沙龙第80期《美团内容智能分发的算法实践》,分享内容主要包括三部分。第一部分介绍了大众点评内容搜索的场景特点以及面临的挑战;第二部分介绍了为应对这些困难和挑战,技术团队在链路各环节上做的实践优化,包括内容消费和搜索满意度的优化等等;第三部分是总结和对未来的展望。
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@技术头条
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从存储模型聊一聊时序数据库的应用场景
(www.codedump.info)
本文介绍时序数据库的存储模型,只有理解了时序数据的存储模型,才能更好的了解时序数据库的优缺点以及其适用场景。
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@技术头条
2024-03-21 23:25
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图解一致性模型
(www.codedump.info)
本文使用大量的图例,同时没有难懂的公式,意图解释清楚一致性模型要解决什么问题,以及三种一致性模型:顺序一致性、线性一致性、因果一致性。
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@技术头条
2024-03-21 23:23
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B树、B+树索引算法原理(下)
(www.codedump.info)
在上一篇文章中,介绍了数据库索引的简单概念,以及B树的结构及核心算法,这一篇将继续介绍B树的变形B+树。
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@技术头条
2024-03-21 23:02
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