10 2025 档案
摘要：From AI and some articles. 监督学习是机器学习的一种基本类型，它使用已标记（labeled）的数据集来训练算法，以识别模式并预测新数据的结果。在已标记的数据集中，每个输入数据都对应一个正确的输出标签，就好比一个学生在有老师指导的情况下学习。 运作原理 准备已标记数据：首先，
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摘要：From @AI 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种专门用于处理序列数据的神经网络，能够捕捉数据中的时间依赖关系。与传统的前馈神经网络不同，RNN通过隐藏状态（Hidden State）记忆之前的输入信息，从而实现对序列数据的建模。 核心原理 RNN的核
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摘要：From @AI 卷积神经网络（CNN）是深度学习中的一种强大的模型，尤其在图像处理领域表现出色。 它的设计灵感来源于人类的视觉系统，试图模拟人眼对视觉信息的处理方式。CNN通过 一系列的卷积层、池化层和全连接层来提取图像中的特征，并进行分类或其他任务。 卷积层的工作原理 卷积层是CNN中的核心，它
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摘要：From @AI ANN（Artificial Neural Networks）是一种受人脑神经元启发的计算模型，旨在模拟人脑的学习和决策过程。 它由多个相互连接的“人工神经元”组成，通过接收输入、计算权重和偏置，生成输出。神经网络广泛应用于 模式识别、自动控制、函数优化等领域。 感知器与权重机制
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摘要：机器学习在人工智能驱动的 IDS 的功能中发挥着关键作用。关 键技术包括： 聚类算法，如 K-means：将网络流量分组到集群中，并将异常值标记为潜在威胁。 分类模型，例如随机森林和 SVM：这些模型根据历史数据将数据分为正常或恶意活动。
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摘要：SPO(Self-Supervised Prompt Optimization)是一个无需外部参考即可为封闭式和开放式任务发现有效提示的高效框架。受提示质量直接体现在LLM输出中以及LLM能够有效评估对任务要求的遵循程 度的观察启发，我们仅从输出比较中得出评估和优化信号。具体来说，SPO通过LLM评
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摘要：英语 汉语 trailer 尾部（trailer） 通常指文件、数据包或信息末尾的附加信息（如校验信息、元数据）。
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摘要：struct iovec 是一种用于分散/聚集 I/O 操作的数据结构，它允许在一次系统调用中从多个非连续内存缓冲区读取或写入多个非连续内存缓冲区。 该结构通常与 readv 和 writev 等函数一起使用。 #include <sys/uio.h> #include <fcntl.h> #inc
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摘要：__rdtsc指令用于读取处理器的时间戳计数器，该计数器计算自上次复位以来的时钟周期数。这对性能监控和基准测试非常有用。 以下示例为linux环境上Demo #include <stdio.h> #include <x86intrin.h> #include <stdint.h> #pragma i
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摘要：1. vscode配置搜索排除规则 在项目根目录创建.vscode文件夹并添加settings.json文件，配置搜索排除规则： { "search.exclude": { "**/node_modules": true, "**/.DS_Store": true } } 规则说明通配符：使用**
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摘要：restrict关键字是C99标准引入的，它告诉编译器，某个指针是访问其所指向内存区域的唯一途径。 restrict关键字只能用于指针声明，并且必须紧跟在指针类型之后，变量名之前。 明确指针唯一性 使用restrict时，一定要确保在其作用域内，指针确实是访问内存的唯一方式。否则，编译器可能会进行错
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摘要：C 语言中 __VA_ARGS__ 是一个可变参数的宏，是新的 C99 规范中新增的. 关于…和__VA_ARGS__ … 是在函数或宏的参数列表中使用，表示该函数或宏可以接受可变数量的参数。它用于声明函数或宏的参数，并将实际传递的参数列表与之匹配。注意，... 它不能在宏的展开中使用。 ##VA_
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摘要：std::ws是一个操纵器，它用于跳过输入流中的空白字符（如空格、制表符、换行符等）。在读取数据之前，std::ws会先跳过这些空白字符，确保读取的数据是从下一个非空白字符开始的。 举例： #include <iostream> #include <sstream> int main() { std
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