摘要：
【问题分析】Flask大模型推理服务高并发下Segmentation fault根因剖析与解决 一、问题背景 近期在为Python+Flask部署的BERT类NLP意图分类API做高并发压测时，遇到在QPS较高时服务进程意外崩溃，控制台与日志提示Segmentation fault，服务端口短暂消失 阅读全文
posted @ 2025-06-23 19:48
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摘要：
JA3 和 JA4 都是用于网络安全领域识别加密流量指纹的方法，主要应用于TLS/SSL流量识别与恶意行为检测。两者的区别如下： JA3 指纹 提出时间：2017年 原理：对TLS客户端Hello报文中的参数（如SSL版本、支持的加密套件、扩展选项等）进行规范化处理后拼接，并对拼接字符串做MD5哈希 阅读全文
posted @ 2025-06-09 16:35
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摘要：
from paddleocr import PaddleOCR ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch") file_path = r'D:\data\douyin.png' result = ocr.ocr(file_path, cls=True) 阅读全文
posted @ 2025-05-23 11:07
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摘要：
激活函数是神经网络模型重要的组成部分，本文作者Sukanya Bag从激活函数的数学原理出发，详解了十种激活函数的优缺点。 激活函数（Activation Function）是一种添加到人工神经网络中的函数，旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。类似于人类大脑中基于神经元的模型，激活函数最终决定了要发射 阅读全文
posted @ 2025-04-21 14:49
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摘要：
https://jina.ai/news/jina-classifier-for-high-performance-zero-shot-and-few-shot-classification/ 目前精度可以做到90%+，在意图分类中可以做到较为稳定的95%+精度，离商用还有一点差距。 Zero-Sh 阅读全文
posted @ 2025-04-10 20:48
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摘要：
结合强化学习的零样本学习是目前机器人应用的一个热门方向。==》alpha go-》alpha zero。因为有现实世界的反馈。 这篇论文 《Zero-Shot Learning of Causal Models》 的核心分析要点和方法总结如下： 主要背景 目标问题： 传统因果模型结构（SCM）的识别 阅读全文
posted @ 2025-04-10 20:17
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https://arxiv.org/abs/2408.09722 摘要 本研究深化了开放世界中的小样例学习（Few-Shot Learning, FSL）技术，通过回顾相关领域最新成果，提出了一个统一的分类框架——开放世界小样例学习（OFSL）。该框架将问题划分为实例变化、类别变化及分布变化三个主要 阅读全文
posted @ 2025-04-10 18:04
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摘要：
关键点 研究表明，SBeA框架通过双向迁移学习在小样本学习中实现了突破，尤其是在多动物3D姿态估计和身份识别任务中。 双向迁移似乎在姿态估计和身份识别任务之间传递知识，可能通过共享特征或一致性损失实现。 证据倾向于支持SBeA使用多种模型（如DeepLabCut和EfficientNet）来减少手动 阅读全文
posted @ 2025-04-10 17:37
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摘要：
star最多的小样本学习库： 在应对未见过的图像分类上也只有80%多的精确率。 就连中科大nature上的最新文章，精度也只有90%，并且还加了相当多的特定场景trick！所以离商用距离还较远！ 关键要点 研究表明，小样本学习和零样本学习在2023-2025年间取得了显著进展，尤其是在生成模型和开放 阅读全文
posted @ 2025-04-02 19:32
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摘要：
如下使用bge-base-zh-v1.5和bge-m3进行测试： from FlagEmbedding import FlagModel model = FlagModel('bge-base-zh-v1.5/', #'bge-large-zh-v1.5/bge-large-zh-v1.5', qu 阅读全文
posted @ 2025-03-18 14:33
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