import java.io.Serializable; import java.time.LocalDate;
CPU进行推理# pip install onnxruntime-gpu # 使用GPU进行推理复制代码2.导出模型import torch.onnx # 转换的onnx格式的名称，文件后缀需为.onnxonnx_file_name...= "xxxxxx.onnx"# 我们需要转换的模型，将torch_model设置为自己的模型model = torch_model# 加载权重，将model.pth转换为自己的模型权重# 如果模型的权重是使用多卡训练出来...# 输出模型的张量的名称 # dynamic_axes将batch_size的维度指定为动态， # 后续进行推理的数据可以与导出的dummy_input...'output' : {0 : 'batch_size'}})复制代码3.模型校验import onnx# 我们可以使用异常处理的方法进行检验try: # 当我们的模型不可用时，将会报出异常...复制代码4.模型可视化Netron下载网址：github.com/lutzroeder/…5.使用ONNX Runtime进行推理使用ONNX Runtime运行一下转化后的模型，看一下推理后的结果。
该工具可以使用一个内部XLM模拟器来解析宏文件，而且无需完整执行目标宏代码。 当前版本的XLMMacroDeobfuscator支持xls、xlsm和xlsb格式。...模拟器安装 首先，我们需要使用pip下载和安装XLMMacroDeobfuscator： pip install XLMMacroDeobfuscator 接下来，我们可以使用下列命令安装最新的开发版本...install -U https://github.com/DissectMalware/XLMMacroDeobfuscator/archive/master.zip 模拟器运行 针对Excecl文档中的宏进行反混淆处理...： xlmdeobfuscator --file document.xlsm 仅获取反混淆处理后的宏而不进行其他格式化处理： xlmdeobfuscator --file document.xlsm -...下面的样例中，我们能够以Python库的形式使用XLMMacroDeobfuscator并对XLM宏进行反混淆处理： from XLMMacroDeobfuscator.deobfuscator import
在上文我们介绍了如何使用腾讯云的GPU部署大模型，我们使用了FastChat框架部署了ChatGLM3-6B的模型。但是通常我们在对模型选型时，还需要对大模型进行评测。...本文将介绍如何利用JMeter进行压力测试，并获取关键的QPS指标，以便后续的模型选择和性能优化。一 JMeter介绍JMeter 是一种开源的测试工具，用于评估和预测Web应用程序的性能。...易于使用：JMeter的界面友好且易于使用，使得用户可以快速上手。...下面我们对服务进行压测：3.1 设置语言3.2 增加线程组右击测试计划--添加--线程--线程组添加线程组后可以看到有三个属性：线程数：就是启动的线程个数。...对这三个参数的深入理解和使用可以参考文章。
本文主要介绍如何使用TNN来对模型性能进行分析，并打印网络结构的每一个op耗时。主要步骤TNN的官方文档已经有介绍，但是官方使用平台都是基于Linux系统进行一些编译操作。...本文主要介绍在windows系统下使用WSL来搭建TNN对Android库编译环境搭建步骤以及在执行性能分析脚本中遇到的问题。...三 模型转换 不管是tensorflow还是pytorch等框架训练的模型，都需要转换到TNN的模型格式。上文我们介绍了WSL和安装docker的步骤，如果想直接使用镜像。...在TNN官网也提供了TNN模型转换的镜像： 如果使用源码编译，我遇到的问题： 版本问题，这里不指定版本，会因为各个库之间的兼容性问题出现异常 我安装的版本： pip3 install onnx==1.6.0...五 性能分析 安装好环境，转换好TNN模型，并且连接上设备后，就可以执行脚本对模型进行性能分析了。
在本文中，我们考虑一种复杂的主动推理，使用预期自由能的递归形式。复杂性描述了一个代理对信念的信任程度。我们考虑对事态的行动的反事实后果有信念的代理人和对那些潜在状态有信念的代理人。...通过取两者的平均值，她可以计算出第一步所能提供的第二步的期望自由能。如果她递归地重复这个过程，她可以有效地对所有有序的动作序列及其结果进行深度树搜索。...这意味着老练的代理人对自己的选择更有信心，因为她已经超越了形成关于行动后果的信念，考虑了行动对随后信念和(认知)行动的影响。本文的其余部分使用形式分析和模拟来解开这种递归类型的规划。...在这一点上，马尔可夫假设的成本出现了:如果我们选择一个太遥远的政策范围，政策的数量可能是巨大的。换句话说，我们可以有效地对所有可能的未来动作序列进行深度树搜索，这在计算上是禁止的。...例如，(ueltzhffer，2018年)使用函数逼近器对生成模型和近似后验模型进行参数化——当梯度不可用时，使用进化方案来最小化变化的自由能。
攻击者可能会修改序列化数据，使其包含非预期类型，进而注入具有不良副作用的对象。 例如，针对不安全反序列化程序的攻击可以在基础操作系统上执行命令，通过网络进行通信，或删除文件。...如果代码需要读取使用 SimpleTypeResolver 序列化的数据，可实现自定义 JavaScriptTypeResolver 将反序列化的类型限制为预期列表。 使序列化的数据免被篡改。...序列化后，对序列化的数据进行加密签名。 在反序列化之前，验证加密签名。 保护加密密钥不被泄露，并设计密钥轮换。 何时禁止显示警告 在以下情况下，禁止显示此规则的警告是安全的： 已知输入受到信任。...考虑到应用程序的信任边界和数据流可能会随时间发生变化。 已采取了如何修复冲突的某项预防措施。 配置代码以进行分析 使用下面的选项来配置代码库的哪些部分要运行此规则。...完全限定的名称，使用符号的文档 ID 格式，前缀为 T:（可选）。
多模型加权融合是一个常见的提升机器学习效果的方案。 但是各个模型的权重如何确定呢？...有些方案是使用线性回归或者逻辑回归模型进行学习，这种方案一般叫做stacking ensemble，但是这种方案一般是对可微的Loss进行优化的，无法直接对auc,acc等不可微的评价指标进行优化。...由于optuna是一个强大的不可微问题调优工具，我们可以使用它来寻找模型融合的权重，直接对auc,acc等不可微的评价指标进行优化，当给予足够的搜索次数时，其结果相比stacking ensemble通常更加有竞争力...print("stacking_score:",get_test_auc(stacking)) stacking_score: 0.9304879610655739 可以看到，stacking模型融合方案相比于最好的...svm模型在测试集的AUC提升了0.67个百分点，达到了0.9305 # 五，获取CV预测结果 # 为了充分利用训练数据集，采用类似stacking的方式，用5折CV的方式获取各个模型在训练集的预测结果
在较低的相机ISO设置下或在强光条件下，也可以获得相应的清晰图像。具有干净且嘈杂的图像对，我们可以训练深度学习卷积体系结构以对图像进行降噪。图像去噪效果可能是肉眼可见的。...对这些低质量图像进行降噪以使其与理想条件下的图像相匹配是一个非常苛刻的问题。 将归纳到DL的问题 我们有两个图像对，一个是嘈杂的，另一个是干净或真实的图像。我们训练卷积架构以消除噪声。这不是分类问题。...不同的架构/模型 三星MRDNet 三星团队在NTIRE 2020挑战中使用了此体系结构。 相关论文arxiv.org:2005.04117。...MRDB作为构建模块，MRDN采用与RDN类似的方式构建网络，MRDB之间通过密集连接进行级联。采用Conv 1×1对mrdb的输出进行级联压缩，并采用全局残差连接获取干净特征。...我对上述架构进行了修改，用于对摄影图像进行图像去噪 ########################################## EDSR MODEL ####################
The attachment authorization control could be implemented with the help of autho...
在这篇文章中，我们展示了一种称为树集成模型的模型类别，属于流行的高性能模型，例如 XGBoost、LightGBM、随机森林……，我们可以使用一种称为“反事实解释”的方法来解释决策这样的模型。...因此，如果我们考虑 N 个区间的初始集合，我们将最多有 2.N-1 个最大交叉区域。在算法上，我们必须对所有放在一起的区间的开始和结束进行排序，这相当于对 2.N 个点进行排序。...在实践中，这个操作可以在超级分解算法中跳过，通过在每个维度上分别对组成树集成模型的框进行预排序，并且通过观察使用掩码操作从有序集合中提取子集会产生一个有序子集.因此，我们可以考虑节点中框的子集，而不必根据与节点关联的维度再次对它们进行排序...这样就可以非常快速地对搜索树进行修剪，并且可以在一眨眼的时间内(有时还要多一点，这取决于你眨眼的速度)尽其所能地探索模型的决策区域。...从视觉上看，我们看到 CF 方法对初始查询数据进行了合理的更改，使其看起来更像“5”。第二行：模型将“4”错误分类为“9”的示例。
我们可以根据一些特征将交易日的状态进行聚类，这样会比每个对每个概念单独命名要好的多。...由于市场行情没有明确的定义——因此也没有代表市场的响应变量——所以使用无监督机器学习模型来确认市场状态可能要比监督式模型好很多，这也是本篇文章的理论假设。...高斯混合模型是一种用于标记数据的聚类模型。 使用 GMM 进行无监督聚类的一个主要好处是包含每个聚类的空间可以呈现椭圆形状。...高斯混合模型不仅考虑均值，还考虑协方差来形成集群 GMM 方法的一个优点是它完全是数据驱动的。提供给模型的数据就可以进行聚类。...使用符合 GMM 的宏观经济数据对美国经济进行分类 为了直观演示 GMM，我将使用二维数据（两个变量）。每个对应的簇都是三个维度的多正态分布。
在对传染病模型的研究上有很多模型比如：SI、SIS、SERS、SIR等，本文将利用SIR模型对这次新型冠状病毒的发展情况进行研究。...那么先看下数据,在左边的图里，可以看到截止2月12日的确诊人数变化，右图是取完对数的变化并用线性模型拟合了一下，可以发现呈现出一种类似对数线性的关系。...因为指数函数在开始时看起来是线性的。 ?...，beta为0.6746089预测出来大概在两个月左右到达高峰，不过光凭简单的SIR模型估计不太好去准确预测，模型应该可以被进一步优化，同时从国家施行的各种管制措施，疫情应该得到了很好的控制。...最后 本次SIR建模分析的目的只是为了说明如何使用最简单的SIR模型，其结果依旧有很大的局限性。通过官方通报的部分病例来看，有些确诊病例的病毒潜伏期很长。
Pydantic Pydantic 是一个非常流行的 Python 序列化和反序列化库，它提供了数据模型的定义和验证，可以方便地处理请求和响应的数据。...FastAPI 内置了 Pydantic，可以方便地使用 Pydantic 操作请求和响应的数据。...下面是一个使用 FastAPI 和 Pydantic 的示例：from fastapi import FastAPIfrom pydantic import BaseModelapp = FastAPI...Pydantic 模型，并在请求处理函数中使用该模型来处理请求数据。...在处理请求数据时，我们可以对数据进行验证和转换，并返回处理后的结果。
Pickle序列化 python的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化。...通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去，永久存储；通过pickle模块的反序列化操作，我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象 JSON(JavaScript Object...JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等）。...marshal marshal并不是一个通用的模块，在某些时候它是一个不被推荐使用的模块，因为使用marshal序列化的二进制数据格式还没有文档 化，在不同版本的Python中，marshal...也就是说，用python2.5序列为一个对象，用python2.6的程序反序列化 所得到的对象，可能与原来的对象是不一样的。
在本文中，我们将学习一个 python 程序来对波形中的数组进行排序。 假设我们采用了一个未排序的输入数组。我们现在将对波形中的输入数组进行排序。...− 创建一个函数，通过接受输入数组和数组长度作为参数来对波形中的数组进行排序。 使用 sort（） 函数（按升序/降序对列表进行排序）按升序对输入数组进行排序。...例 以下程序使用 python 内置 sort（） 函数对波形中的输入数组进行排序 − # creating a function to sort the array in waveform by accepting...例 以下程序仅使用一个 for 循环且不带内置函数以波形对输入数组进行排序 - # creating a function to sort the array in waveform by accepting...结论 在本文中，我们学习了如何使用两种不同的方法对给定的波形阵列进行排序。与第一种方法相比，O（log N）时间复杂度降低的新逻辑是我们用来降低时间复杂度的逻辑。
在编写代码的时候，使用@Autowired注解是，发现IDE报的一个警告，如下： ?...翻译： Spring建议”总是在您的bean中使用构造函数建立依赖注入。总是使用断言强制依赖”。...我们知道：@Autowired 可以对成员变量、方法以及构造函数进行注释。那么对成员变量和构造函数进行注释又有什么区别呢？...@Autowired注入bean，相当于在配置文件中配置bean，并且使用setter注入。而对构造函数进行注释，就相当于是使用构造函数进行依赖注入了吧。莫非是这两种注入方法的不同。...User user){ this.user = user; this.school = user.getSchool(); } 可以看出，使用构造器注入的方法，可以明确成员变量的加载顺序。
而且他们所使用的很多代码都经过了高度模糊处理或混淆处理，并使用了不同的技术来提升检测和分析的难度，导致研究人员更加难以对它们进行逆向分析。...反混淆处理的过程中需要使用到Cutter以及官方开源逆向工程框架-radare2，还请各位同学自行搜索下载。 下载和安装Cutter Cutter目前支持Linux、macOS和Windows。...Shellcode中包含了解密代码，可以直接对恶意代码进行解密并将相应的DLL加载进内存，而DLL包含的就是后门逻辑。 首先，后门会解密一个配置文件，其中存储的信息包含C2服务器基础信息在内。...该组织所使用的很多混淆技术其目的就是要增加逆向分析的难度，而且其二进制代码中使用了大量的垃圾代码，这些垃圾代码会增加样本的体积和复杂性，以分散研究人员的注意力。...而且，其中的代码集经常会与堆栈指针一起使用，而普通的反编译工具无法对这种情况进行有效处理。 混淆技术 APT32在进行代码混淆处理时，大量使用了控制流混淆，并且向函数流中注入了大量垃圾代码块。
发送一个HTTP post请求，除了下图jobName, dataset和modelName需要自己维护外，其他字段都使用SAP官网上定义的默认值。...[1240] 因为上一篇和本文做的练习都是在SAP Cloud Platform的CloudFoundry环境中进行的，因此我们也可以用cf命令行来查询这些作业的执行情况： cf sapml retraining...jobs -m image [1240] 如果遇到作业状态为FAILED的情况，去AWS在线存储上查看以作业名称命名的文件夹，里面包含了详细的训练日志，可以用作错误分析： [1240] 在这个训练好的模型能正式被使用之前...，我们还需要对其进行部署，类似ABAP Netweaver里的“激活”动作。...的参数发给我重新训练并且部署好的模型flowerjerrymodel，得到的结果显示，重新训练后的模型认为这张图片有大约87%的可能性是代表向日葵。
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