IDs
  • 2024-06-24ModelScope 模型下载
    1、安装依赖pipinstallmodelscope-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/2、创建一个python脚本#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2024/6/24上午10:01#@Author:yangwenjie#@Email:邮箱#@File:modelscope_spdownload.py.py#@Project:studyfroma
  • 2024-06-22Transformers--4-37-中文文档-四十三-
    Transformers4.37中文文档(四十三)原文:huggingface.co/docs/transformersGIT原始文本:huggingface.co/docs/transformers/v4.37.2/en/model_doc/git概述GIT模型是由JianfengWang、ZhengyuanYang、XiaoweiHu、LinjieLi、KevinLin、ZheGan、ZichengLiu、CeLiu、L
  • 2024-06-21bert_dnn的代码
    importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2"importtensorflowastffromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromtransformersimportBertTokenizer,TFBertModelfromtransformersimportRobertaTokenizer,TFRobertaMod
  • 2024-06-21bert分类的代码
    importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"importtensorflowastffromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromtransformersimportBertTokenizer,TFBertModelfromtransformersimportRobertaTokenizer,TFRobertaMod
  • 2024-06-20黑马程序员2024最新SpringCloud微服务开发与实战 个人学习心得、踩坑、与bug记录Day3 全网最全
    你好,我是Qiuner.为帮助别人少走弯路和记录自己编程学习过程而写博客这是我的githubhttps://github.com/Qiuner⭐️giteehttps://gitee.com/Qiuner
  • 2024-06-15【BERT】详解BERT
    一、为什么要提出BERT?传统的RNN类模型,包括LSTM,GRU以及其他各种变体,最大的问题在于提取能力不足。在《WhySelf-Attention?ATargetedEvaluationofNeuralMachineTranslationArchitectures》中证明了RNN的长距离特征提取能力甚至不亚于Transformer,并且比CNN强。其主要问题
  • 2024-06-13CS后门源码特征分析与IDS入侵检测
    CS后门源码特征分析与IDS入侵检测考核作业上线x64getshell抓心跳包,对特征字符解密Uqd3用java的checksum8算法得到93,说明是x64的木马publicclassEchoTest{publicstaticlongchecksum8(Stringtext){if(text.length()<4){return0L;}text=text.replace("/"
  • 2024-06-12聊聊GLM-4-9B开源模型的微调loss计算
    概述Github官方地址:GLM-4网上已经有很多关于微调的文章,介绍各种方式下的使用,这里不会赘述。我个人比较关心的是微调时的loss计算逻辑,这点在很多的文章都不会有相关的描述,因为大多数人都是关心如何使用之类的应用层,而不是其具体的底层逻辑,当然咱也说不清太底层的计算。可了解其
  • 2024-06-06【机器学习】GLM4-9B-Chat大模型/GLM-4V-9B多模态大模型概述、原理及推理实战
    ​​​​​​​目录一、引言二、模型简介2.1GLM4-9B 模型概述2.2GLM4-9B 模型架构三、模型推理3.1GLM4-9B-Chat语言模型3.1.1 model.generate 3.1.2 model.chat3.2GLM-4V-9B多模态模型3.2.1多模态模型概述3.2.2 多模态模型实践四、总结 一、引言
  • 2024-06-04向量数据库chroma
    概述Chroma是向量数据库,存向量用的。拥有针对向量的查询能力,根据向量的距离远近查询,这一点和传统数据库不一样。安装与简单使用用pipinstallchromadb命令安装。为了创建数据库实例,先要创建一个client。importchromadbchroma_client=chromadb.Client()借助client
  • 2024-06-03hyperscan在IDS和IPS产品中的应用
    hypercan简介hyperscan是基于intel的高速正则表达式匹配引擎,这个基于状态机(Automata)的引擎经过了多年开发经过不断优化与完善,效率非常之高,虽然没有pcre等对正则语法支持全面,但非常适用于网络设备。用户可以在网络设备数据面(DataPlane)使用hyperscan进行规则匹配,实现高性能D
  • 2024-06-02(九)为分类和多项选择任务调优T5
    1、T5微调本笔记展示如何使用Huggingface的Transformers对T5模型进行微调,以解决不同的自然语言处理任务,使用了T5论文中提出的文本-文本方法。为了演示,我选择了3个非文本-文本问题,只是为了重申论文中所述的这种文本-文本框架有多广泛适用,以及如何在完全不改变模型的情况下用于不同
  • 2024-05-30DVWA-Weak Session IDs
    用户登录之后,服务端会创建一个session,里面存储用户的状态和相关信息。而为了缓和客户端的存储压力,客户端只存储一个session_id,一般session_id放在cookie中。如果session_id被劫持,黑客可以使用其登录直接登录到目标账户。题目有点没看懂拿HighLevel举例,只拿到PHPSESSID就
  • 2024-05-29代码
    1.bert二分类importtensorflowastffromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromtransformersimportBertTokenizer,TFBertModelimportpandasaspd#加载预训练的BERT模型和tokenizerbert_model_name='./bert'tokenizer=BertTokenizer.from
  • 2024-05-28bert模型数据集加载方式
    数据集构造无论是机器学习还是深度学习对于数据集的构造都是十分重要。现记录一下PyTorch的torch.utils.data.Dataset类的子类。Dataset类是PyTorch框架中用于处理数据的基本组件,它允许用户定义自己的数据集类,以满足特定任务的需求。Dataset是一个抽象基类,用于创建自
  • 2024-05-28深度学习-nlp-微调BERT--82
    目录importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoader,RandomSampler,SequentialSamplerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromtransformersimportBertTokenizer,BertConfigfromtransformersimpo
  • 2024-05-28根据若依系统+minio实现批量下载附件并自动压缩成zip
    效果实现:  分割!!!!以下代码参考于http://t.csdn.cn/4dUmDwg话不多说直接从后端开始0.首先是pom依赖<dependency><groupId>cn.hutool</groupId><artifactId>hutool-all</artifactId><version>5.5.7</version></dependency>1.后端Contr
  • 2024-05-18HTML 15 - CSS IDs
     HTML"id"isanattributeusedtouniquelyidentifyanelementwithinawebpage.ItservesasalabelforthatelementandenablesJavaScriptandCSStotargetitspecifically.Thisidentificationhelpsinapplyingcustomstyles,makinginter
  • 2024-05-18elementUI 使用 el-select 的远程搜索功能,导致数据无法回显怎么解决?
    问题:解决方法:在数据初始化的时候将获取到的数据做进一步的处理,进行本地select组件的一个添加constlabels=[];constvalues=[];res.data.rows.forEach((ele)=>{labels.push(ele.buildName);values.push(ele.buildCode)
  • 2024-05-14Llama3的本地部署
    链接地址:github: https://github.com/meta-llama/llama3huggingface: https://huggingface.co/meta-llamametaAI: https://llama.meta.com/ Llama3是Meta于2024年4月18日开源的LLM,目前开放了8B和70B两个版本,两个版本均支持最大为8192个token的序列长度(GPT-4支持128K 
  • 2024-05-14在Linux中,什么是入侵检测系统(IDS)和入侵防御系统(IPS)?
    在Linux环境中,入侵检测系统(IntrusionDetectionSystem,IDS)和入侵防御系统(IntrusionPreventionSystem,IPS)是两种关键的网络安全组件,用于增强网络的安全性和防护能力。下面是对这两个概念的详细解释:1.入侵检测系统(IDS)入侵检测系统是一种监控工具,其主要职责是实时或定期监控
  • 2024-05-06情感分词新手实践
    AmazonFullReview情感分析任务input:RemarkTextoutput:Sentiment(\(\{-1,0,1\}\))convertto\(\{0,1,2\}\)forcalculatingaccuracyMark:之前没有用torch做过NLP,因此相当于一个tutorial数据准备工作文本分词NLP需要将文本数据分词并转换为词汇表中的
  • 2024-05-016 Ways For Running A Local LLM
    6WaysForRunningALocalLLMhttps://semaphoreci.com/blog/local-llm1.HuggingFaceandTransformersfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizerimporttorchtokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium&q
  • 2024-05-01开源IDS/IPS Suricata的部署与使用
    目录前言在Linux上部署SuricataSuricata的基本配置配置文件Suricata的规则Suricata的使用Suricata检测SQL注入前言Suricata是一个高性能的网络入侵检测和防御系统(IDS/IPS)。它是由OISF开发,完全开源,并且可以免费使用。Suricata和Snort的区别,有什么优势?Snort也是一个开源的ID
  • 2024-04-27企业网架构与安全设备部署
    目录企业网三层架构常见安全设备网络区域划分网络架构拓扑示例企业网三层架构在现代网络中,为了满足不同规模和需求的组织和企业的通信需求,网络架构通常会划分为多个层次,其中包括接入层、汇聚层和核心层。接入层:是网络组网中最靠近用户的一层,主要任务是连接用户设备到网络,并提