摘要：
c指针的传递 作为函数参数传递 真正的传入一个指针到函数中 间接的传入指针到函数中 p1就是指针p，而p2是一个新的指针 以下分别为指针p、p1、p2的地址： 作为变量传递 初始值： 直接改变变量的值 间接改变变量的值 这里改变的是指针p2中存储的地址的值，而不是p2中所存储地址对应内存的值 测试程 阅读全文
posted @ 2021-08-27 17:36
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摘要：
注：该文章未找到开源代码。 摘要 Large Language Model-based Multi-Agent Systems (LLM-MAS)通过通信框架传递信息进行合作，但是现有框架不安全。 与现有攻击LLM-MAS中的一个agent从而摧毁整个LLM-MAS不同，AiTM通过篡改信息来破坏L 阅读全文
posted @ 2026-03-21 22:23
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摘要：
介绍： 对抗攻击开山之作。 解释两个问题： 深度神经网络中的高层单元整体构成一个语义空间，而不是单个高层单元就是一个语义（eg：识别猫模型中的猫耳朵） 对抗扰动具有泛化性。（注意到这种可迁移性） 神经网络学习的输入-输出映射是相当不连续的，增加某些难以感知的扰动(imperceptible pert 阅读全文
posted @ 2026-03-21 21:22
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摘要：
Neo4j天然适合做“关注、喜欢、点赞”等功能的持久层，无论是自然语言理解方面还是性能方面均对传统关系数据库造成碾压（详细对比表见下图） neo4j主要有哪些应用场景，在今天llm火热，全行业引入llm agent的背景下? LLM 擅长理解语言，但记性差、逻辑弱、容易幻觉； 图数据库擅长存关系、做 阅读全文
posted @ 2026-03-17 13:18
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摘要：
摘要 一般提示词生成的代码漏洞百出，通过提示词工程 (prompt programming / or prompt engineering)来改善代码生成的质量 自建数据集（涉及7000余条经过提示词工程的提示词），在3个LLM上探讨代码生成的质量、相似性等。 结果：发现了一些提示词工程对于代码生成 阅读全文
posted @ 2026-03-03 15:22
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摘要：
RNN对比S4 SMM 当前状态+输入 -> 预测下一个状态 推理时以RNN的自回归形式 训练时，以一维卷积核的形式，并行计算。 区分离散、连续下的 状态方程与输出方程 连续： 离散 带skip-connection的连续SSM 灰色部分不包含skip-connection 离散->连续，连续->离 阅读全文
posted @ 2025-12-29 09:59
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摘要：
几种色彩格式的对比 Dice Coefficient（戴斯系数）和 IoU（Intersection over Union，交并比 TP (True Positive, 真阳性): 预测正确且属于目标类别的像素数（\(GT \cap S\) 的面积/像素数）。 FP (False Positive, 阅读全文
posted @ 2025-12-15 16:49
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摘要：
联邦机器学习 联邦机器学习，通过加密下的参数交换，建立一个共有的模型 满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下,进行。 相关概念 横向联邦：数据矩阵的横向的一行表示一条训练样本，纵向的一列表示一个数据特征。横向联邦学习的参与者的数据特征数是一致的，往往是增加训练样本总量。 纵向联邦学习： 联合多 阅读全文
posted @ 2025-12-08 13:26
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摘要：
//删除指定value节点 class Solution { public: ListNode* removeElements(ListNode* head, int val) { //单独处理head while(head != NULL && head->val == val){ ListNod 阅读全文
posted @ 2024-04-02 09:27
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摘要：
/* * @lc app=leetcode.cn id=209 lang=cpp * * [209] 长度最小的子数组 * 找最短的子数组 */ // @lc code=start class Solution { public: int minSubArrayLen(int target, vec 阅读全文
posted @ 2024-02-25 22:35
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摘要：
// @before-stub-for-debug-begin #include <vector> #include <string> #include "commoncppproblem27.h" using namespace std; // @before-stub-for-debug-end 阅读全文
posted @ 2024-02-23 19:30
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