摘要：
介绍Min-Max归一化的数学原理、公式推到和代码实现 阅读全文
posted @ 2026-02-10 21:15
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摘要：
一、什么是模型（Model） 1.1 模型的本质 模型是现实世界中复杂关系的简化数学表示。在机器学习中，模型是一个从输入到输出的映射函数： f: X → Y 输入特征 → 预测输出 1.2 模型的组成要素 # 机器学习模型的三个核心组件： 1. 结构（Architecture）：如何组织计算（如线性 阅读全文
posted @ 2026-02-08 21:18
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摘要：
简单来说： Dataset 是一个仓库或菜单。它定义了数据的来源（如图片文件、文本列表），并告诉程序如何根据索引（像菜单编号）获取一个单独的数据样本。 DataLoader 是一个高效的服务员和厨房。它从 Dataset 中取数据，按照你的要求（如批量大小、是否打乱）打包成批，并利用多进程并行加载， 阅读全文
posted @ 2026-02-08 12:03
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摘要：
重点梳理了均值、方差、均匀分布、正态分布的概念、数学本质及其在大模型训练中的关键应用 一、 核心概念：描述数据的基础 1. 均值 (Mean / Average) 数学定义：数据集中所有数值之和除以数据个数。 总体均值：μ = (1/N) Σ x_i 样本均值：x̄ = (1/n) Σ x_i 本质 阅读全文
posted @ 2026-02-08 10:44
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摘要：
系统地解释每个数学概念，提供清晰的数学公式，并用最小但完整的代码示例说明其在大模型中的应用。 1. 基本概念：从标量到张量 1.1 标量 (Scalar) 定义：单个数值，只有大小，没有方向。 数学表示：\(a \in \mathbb{R}\) 大模型意义：表示学习率、温度参数等超参数。 # 标量示 阅读全文
posted @ 2026-02-06 16:08
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摘要：
🌐 工具简介 dnsx 是一个快速多功能的 DNS 工具包，基于可重试的 DNS 库构建，支持多种 DNS 查询类型和高级功能，是网络安全测试中信息收集阶段的重要工具。 📋 基础用法 dnsx [参数选项] 🎯 参数详解 📥 输入选项 (INPUT) -l, -list string 功能： 阅读全文
posted @ 2026-01-28 22:42
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摘要：
🚀 工具简介 Naabu 是一个用 Go 语言编写的高速端口扫描工具，能够快速、可靠地枚举主机的开放端口。它是 ProjectDiscovery 工具生态中的重要组成部分，特别适合渗透测试和网络安全评估。 📋 基础用法 naabu [参数选项] 🎯 参数详解 📥 输入选项 (INPUT) - 阅读全文
posted @ 2026-01-28 22:41
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摘要：
DNS学习笔记 阅读全文
posted @ 2026-01-28 22:18
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摘要：
🌐 工具简介 ASNMap 是一个快速映射组织网络范围的 Go CLI 工具和库，通过 ASN（自治系统号）信息识别组织拥有的 IP 地址范围。支持多种输入方式和输出格式，适合网络安全测试和网络情报收集。 📋 基础用法 asnmap [参数选项] 🎯 参数详解 📥 输入选项 (INPUT) 阅读全文
posted @ 2026-01-27 23:43
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摘要：
🌐 工具简介 Chaos 是 ProjectDiscovery 开发的子域名枚举工具，专门用于从 Chaos 数据库中查询指定域名的子域名信息。该工具与 ProjectDiscovery 云平台集成，支持批量查询和多种输出格式。 🚀 安装与更新 # 更新到最新版本 chaos -up # 禁用自 阅读全文
posted @ 2026-01-27 23:41
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