主要内容 程序完全复现文献模型《基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度》，以微电网系统运行成本和环境保护成本为目标函数，建立了并网方式下的微网多目标优化调度模型，通过改进粒子群算法和原始粒子群算法进行对比，验证改进方法的优越性。虽然标题是多目标优化算法，实质指的是权值多目标，即通过不同目标权值相加
关于CGI知识点 CGI模式下的参数： -c 指定php.ini文件的位置 -n 不要加载php.ini文件 -d 指定配置项 -b 启动fastcgi进程 -s 显示文件源码 -T 执行指定次该文件 -h和-？ 显示帮助 题目如下图，没有什么发现 目录扫描一下 dirsearch -u http:
问题复现 近期部门内部有一个应用由于数据量过于庞大，或者说sql优化性能问题，导致查询全量数据时老报错nginx404，后来查看浏览器timing信息，发现其竟然时常达到可怕的2分钟十秒，抛去解决sql优化问题，这里从Nginx端的配置来说如何解决这类问题！ 存在的问题 服务器处理请求时间过长，导致
漏洞复现 Timeline Sec 2020-09-29 9,863 关注我们，一起学安全！本文作者：TeddyGrey@Timeline Sec本文字数：1197阅读时长：3~4min声明：请勿用作违法用途，否则后果自负0x01 简介 F5 BIGIP 链路控制器用于最大限度提升链路性能与可用性的
摘要：这个 notebook 基于论文「Stylized Neural Painting, arXiv:2011.08114.」提供了最基本的「图片生成绘画」变换的可复现例子。 本文分享自华为云社区《基于ModelArts进行图像风格化绘画》，作者： HWCloudAI 。 项目首页 | GitHu
摘要：该论文提出了一种基于预训练 BERT 的新神经网络架构，称为 M-SQL。基于列的值提取分为值提取和值列匹配两个模块。 本文分享自华为云社区《基于ModelArts实现Text2SQL》，作者：HWCloudAI。 M-SQL: Multi-Task Representation Learni
摘要：这是发表于CVPR 2020的一篇论文的复现模型。 本文分享自华为云社区《Panoptic Deeplab(全景分割PyTorch)》，作者：HWCloudAI 。 这是发表于CVPR 2020的一篇论文的复现模型，B. Cheng et al, “Panoptic-DeepLab: A Si
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https://baijiahao.baidu.com/s?id=1734998483605483848 下图是兆芯网官上的公开测试成绩，测试对象是3.0GHz的KX-U6880A。 有几个问题： 市面上从来没有见到过3.0GHz的KX-U6880A，无论京东、淘宝还是闲鱼，都只能找到2.7GHz的
摘要：本案例代码是FCOS论文复现的体验案例，此模型为FCOS论文中所提出算法在ModelArts + PyTorch框架下的实现。本代码支持FCOS + ResNet-101在MS-COCO数据集上完整的训练和测试流程 本文分享自华为云社区《通用物体检测算法 FCOS(目标检测/Pytorch)》
摘要：本案例是 CartoonGAN: Generative Adversarial Networks for Photo Cartoonization的论文复现案例。 本文分享自华为云社区《cartoongan 图像动漫化》，作者： HWCloudAI 。 本案例是 CartoonGAN: Gen
摘要：基于 Dropout 的这种特殊方式对网络带来的随机性，研究员们提出了 R-Drop 来进一步对（子模型）网络的输出预测进行了正则约束。 本文分享自华为云社区《R-Drop论文复现与理论讲解》，作者： 李长安。 R-Drop: Regularized Dropout for Neural Ne
摘要：不同于传统的卷积，八度卷积主要针对图像的高频信号与低频信号。 本文分享自华为云社区《OctConv：八度卷积复现》，作者：李长安 。 论文解读 八度卷积于2019年在论文《Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional
漏洞信息 Windows CSC服务特权提升漏洞。 当程序向缓冲区写入的数据超出其处理能力时，就会发生基于堆的缓冲区溢出，从而导致多余的数据溢出到相邻的内存区域。这种溢出会损坏内存，并可能使攻击者能够执行任意代码或未经授权访问系统。本质上，攻击者可以编写触发溢出的恶意代码或输入，从而控制受影响的系统
RCTF 2024 WEB wp 前言 赛后复现，proxy发现自己真是个呆b... what_is_love 首先拿key1，sql语句处有注入，可以盲注拿key1的值 import requests import string strings = string.digits + string.a
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摘要：本案例是CenterNet-Hourglass论文复现的体验案例，此模型是对Objects as Points 中提出的CenterNet进行结果复现。 本文分享自华为云社区《CenterNet-Hourglass (物体检测/Pytorch)》，作者：HWCloudAI。 目标检测常采用An
摘要：该方法的主要思想是使用数值较大的排在前面的梯度进行反向传播，可以认为是一种在线难例挖掘方法，该方法使模型讲注意力放在较难学习的样本上，以此让模型产生更好的效果。 本文分享自华为云社区《ATK Loss论文复现与代码实战》，作者：李长安。 损失是一种非常通用的聚合损失，其可以和很多现有的定义在单
摘要：在本论文中揭示了这样一种现象：一层内的许多特征图共享相似但不相同的模式。 本文分享自华为云社区《Split to Be Slim: 论文复现》，作者： 李长安 。 Split to Be Slim: An Overlooked Redundancy in Vanilla Convolution
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