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在GAN中通过上下文的复制和粘贴，在没有数据集的情况下生成新内容

魔改StyleGAN模型为图片中的马添加头盔 介绍 GAN体系结构一直是通过AI生成内容的标准，但是它可以实际在训练数据集中提供新内容吗？还是只是模仿训练数据并以新方式混合功能？...我相信这种可能性将打开数字行业中许多新的有趣应用程序，例如为可能不存在现有数据集的动画或游戏生成虚拟内容。 GAN 生成对抗网络（GAN）是一种生成模型，这意味着它可以生成与训练数据类似的现实输出。...例如，经过人脸训练的GAN将能够生成相似外观的逼真的面孔。GAN可以通过学习训练数据的分布并生成遵循相同分布的新内容来做到这一点。...尽管它可以生成数据集中不存在的新面孔，但它不能发明具有新颖特征的全新面孔。您只能期望它以新的方式结合模型已经知道的内容。 因此，如果我们只想生成法线脸，就没有问题。...但是，如果我们想要眉毛浓密或第三只眼的脸怎么办？GAN模型无法生成此模型，因为在训练数据中没有带有浓密眉毛或第三只眼睛的样本。

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    在没有 Mimikatz 的情况下操作用户密码

    在渗透测试期间，您可能希望更改用户密码的常见原因有两个： 你有他们的 NT 哈希，但没有他们的明文密码。将他们的密码更改为已知的明文值可以让您访问不能选择 Pass-the-Hash 的服务。...您没有他们的 NT 哈希或明文密码，但您有权修改这些密码。这可以允许横向移动或特权升级。...使用 Mimikatz 恢复密码历史 另一种恢复方法是使用命令行工具恢复 NTDS.dit 数据库以及 SYSTEM 注册表配置单元。...一旦离线，Mimikatz可以在不被发现的情况下使用，但也可以使用Michael Grafnetter的 DSInternals 进行恢复。...使用 Impacket 重置 NT 哈希并绕过密码历史 PR 1171 奖励：影子凭证 我们是否需要重置 esteban_da 的密码才能控制它？答案实际上是否定的，我们没有。

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    在没有数据的情况下使用贝叶斯定理设计知识驱动模型

    数据是模型的基础，但是没有数据只有领域专家也可以很好地描述或甚至预测给定环境的“情况”。...贝叶斯图模型是创建知识驱动模型的理想选择 机器学习技术的使用已成为在许多领域获得有用结论和进行预测的标准工具包。但是许多模型是数据驱动的，在数据驱动模型中结合专家的知识是不可能也不容易做到。...首先，在知识驱动模型中，CPT不是从数据中学习的(因为没有数据)。相反，概率需要通过专家的提问得到然后存储在所谓的条件概率表(CPT)(也称为条件概率分布，CPD)中。...总的来说，我们需要指定4个条件概率，即一个事件发生时另一个事件发生的概率。在我们的例子中,在多云的情况下下雨的概率。因此，证据是多云，变量是雨。...这里我们需要定义在多云发生的情况下喷头的概率。因此，证据是多云，变量是雨。我能看出来，当洒水器关闭时，90%的时间都是多云的。

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    V-3-3 在没有vCenter的情况下

    在使用vSphere客户端登陆到ESXi服务器的时候，由于没有安装vCenter，而发现无法克隆虚拟机。...在有vCenter的情况下，可以创建一个模板虚拟机后，右键直接克隆一台虚拟机。或者将虚拟机转换为模板后，以模板创建虚拟机。...如果没有vCenter而现在要创建多台相同的虚拟机的时候可以使用模板来创建虚拟机。 这里说到一个情况是在既没有VCenter和模板的情况下，如何快速复制多台相同的虚拟机。...进入需要复制的模板虚拟机，选中所有的文件并且右键复制。 ? 在新的文件夹中粘贴。 提示：可以进入ssh界面，通过命令行进行复制。...如此，ESXI中会出现新的虚拟机。 注意：打开新的虚拟机后会出现以下消息，选择I Copied It。并按确定。 ?

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    vAttention：用于在没有Paged Attention的情况下Serving LLM

    挑战和优化：vAttention 解决了在没有 PagedAttention 的情况下实现高效动态内存管理的两个关键挑战。首先，CUDA API 支持的最小物理内存分配粒度为 2MB。...如果没有，则同步映射所需的页。 0x6.2.2 延迟回收 + 预先分配 我们观察到，在许多情况下，可以避免为新请求分配物理内存。例如，假设请求在迭代中完成，而新请求在迭代中加入运行批次。...然后，我们选择一个将要分配的新，并为其映射物理页。在大多数情况下，这些主动优化消除了甚至为新请求的prefill阶段分配新物理页的需要。...Sarathi 将 prompt 的输入 tokens 拆分为多个较小的块，并一次调度一个块，从而使服务系统可以在不中断正在进行的解码的情况下添加新请求。这有助于在不增加延迟的情况下提高吞吐量。...而 vAttention在 请求的KV Cache中映射新物理页时需要调用CUDA的内核驱动程序。

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    PromptDet:在零标注的情况下检测新类别

    pipeline，使用零手动标注将目标检测器扩展到新的/看不见的类别。...为了实现这一点，作者做出了以下四项贡献：（i）为了追求泛化性，作者提出了一个两阶段的开放词汇目标检测器，使用来自预训练视觉语言模型的文本编码器对类别无关的物体提议区域进行分类；(ii) 为了将RPN 提议区域的视觉潜在空间与预训练文本编码器的潜在空间配对...，作者提出了区域prompt学习的想法，以将文本嵌入空间与物体区域的视觉特征对齐；(iii) 为了扩大学习过程以检测更广泛的类别，作者通过一种新颖的自训练框架利用可用的在线资源，该框架允许在大量嘈杂的未经处理的网络图像上训练所提出的检测器...最后，（iv）为了评估作者提出的检测器，称为PromptDet，作者对具有挑战性的 LVIS 和MS-COCO数据集进行了广泛的实验。...与现有方法相比，PromptDet使用更少的额外训练图像和零手动标注，表现出卓越的检测性能。 论文链接 https://arxiv.org/abs/2203.16513

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    研究人员开发机器学习算法，使其在没有负面数据的情况下进行分类

    来自RIKEN Center高级智能项目中心（AIP）的研究团队成功开发了一种新的机器学习方法，允许AI在没有“负面数据”的情况下进行分类，这一发现可能会在各种分类任务中得到更广泛的应用。...就现实生活中的项目而言，当零售商试图预测谁将购买商品时，它可以轻松地找到已经购买商品的客户的数据（正面数据），但基本上不可能获得没有购买商品的客户的数据（负面数据），因为他们无法获得竞争对手的数据。...他们成功地开发了一种方法，可以让计算机只从正面的数据和信息中学习边界分类，从而对机器学习的分类问题进行正面和负面的划分。 为了了解系统运作情况，他们在一组包含各种时尚商品标记的照片上使用它。...然后他们在“T恤”照片上附上了置信分数。他们发现，如果不访问负面数据，在某些情况下，他们的方法与一起使用正面和负面数据的方法一样好。 Ishida指出，“这一发现可以扩展可以使用分类技术的应用范围。...即使在正面使用机器学习的领域，我们的分类技术也可以用于新的情况，如由于数据监管或业务限制数据只能收集正面数据的情况。

    80040

    【黄啊码】MySQL入门—17、在没有备份的情况下，如何恢复数据库数据？

    我是黄啊码，MySQL的入门篇已经讲到第16个课程了，今天我们继续讲讲大白篇系列——科技与狠活之恢复数据库在没做数据库备份，没有开启使用 Binlog 的情况下，尽可能地找回数据。...下面我们就来看下没有做过备份，也没有开启 Binlog 的情况下，如果.ibd 文件发生了损 坏，如何通过数据库自身的机制来进行数据恢复。...备份数据表在备份数据之前，需要准备一个新的数据表，这里需要使用 MyISAM 存储引擎。原因很简 单，InnoDB 存储引擎已经写保护了，无法将数据备份出来。...我刚才讲过这里使用 MyISAM 存储引擎是因为 在innodb_force_recovery=1的情况下，无法对 innodb 数据表进行写数据。...原因是 损坏的数据页无法进行条件判断。删除旧表，改名新表 刚才我们已经恢复了大部分的数据。虽然还有一行记录没有恢复，但是能找到绝大部分的数 据也是好的。

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    NeurIPS 2023 | 在没有自回归模型的情况下实现高效图像压缩

    相关性损失的计算 本文提出的相关性损失通过在潜在空间中使用滑动窗口计算得到。...：最后，通过在相关性图上应用 L_2 范数来计算相关性损失，这一损失衡量了模型中潜在变量之间在空间上的解相关程度。...left(x, \hat{x}\right)\right] + \alpha \cdot [L_{corr}]\\ & \tag{5} \end{align*} 实验 实验设置 训练集：Vimeo-90k数据集...测试集：Kodak数据集 基线模型使用公式 (4) 中给出的损失函数进行训练，具有相关性损失的模型使用公式 (5) 中修改后的损失函数进行训练。...实验表明，本文所提出的方法在不修改熵模型和增加推理时间的情况下，显著提高了率失真性能，在性能和计算复杂性之间取得了更好的 trade-off 。

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    在没有训练数据的情况下通过领域知识利用弱监督方法生成NLP大型标记数据集

    每个标签函数都独立运行以标记每行数据。在二元分类问题的情况下，标签为0（不存在标签）或1（标签的存在）或-1（信息不足，不标记）。...从上图也能够看到没有单标签模型（LM）框架始终优于其他框架，这表明我们必须在数据集中尝试不同的LMS才能选择最佳的LMS。...这里的正样品和负样品之间的边缘差值是一个超参数。 5、所有样本上的置信度正则化：:上述整个方法只有在置信度(预测概率)是正确的，而错误标记的样本置信度很低的情况下才有效。...通过分析每次LFS在每次迭代的表现，我们可以确定LFS中的问题，并在下一轮中对LF进行更新或者增加新的条件。这个分析还可以暴露出对问题域理解的差距!...在两步弱监督方法中结合这些框架，可以在不收集大量手动标记训练数据集的情况下实现与全监督ML模型相媲美的准确性! 引用： Want To Reduce Labeling Cost?

    1.3K30

    在没有 try-with-resources 语句的情况下使用 xxx 是什么意思

    在没有使用 try-with-resources 语句的情况下使用 xxx，意味着在代码中没有显式地关闭 xxx对象资源，如果没有使用 try-with-resources，那么在使用xxx对象后，需要手动调用...使用 try-with-resources 语句时，可以在 try 后面紧跟一个或多个资源的声明，这些资源必须实现了 AutoCloseable 或 Closeable 接口。...在 try 代码块执行完毕后，无论是否发生异常，都会自动调用资源的 close() 方法进行关闭。...当代码执行完毕或发生异常时，会自动调用 client 的 close() 方法进行资源关闭，无需显式调用 close()。...使用 try-with-resources 可以简化资源释放的代码，并且能够确保资源在使用完毕后得到正确关闭，避免了手动关闭资源可能出现的遗漏或错误。

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    react 在使用数据请求的时候和setState的时候哪个先处理

    今天在工作中遇到一个问题,我司使用的是antd 组件,在使用react数据请求时,并在其中设置setState,页面发现了异常....我写这一部分需求时的代码如下: // 初始化需求申请界面数据 initializeMyModal = () => { // 当调出项目发生改变时,获取调出人员下拉数据 myModalItems[...当我选择调出人员的一个下拉时: 如图 然后再去调用调出项目的selectOnChange事件,调出人员的位置变成了罗慧的value值, 如图: 这什么原因,我们这边的前端说法是:两个异步的调用,一个异步请求...,一个setState,当异步请求的时候,setState也是异步更改数据,当数据请求成功时,便遗留了上一个的value值,这样的解释很牵强,欢迎大神来留言....我能提供的解决方案: 当调出项目selectOnChange的时候,调用一个同步的方法,把调出人员的select设为空.在antd中可以直接使用this.props.form.setFieldsValue

    1.1K50

    谷歌AI在没有语言模型的情况下，实现了最高性能的语音识别

    谷歌AI研究人员正在将计算机视觉应用于声波视觉效果，从而在不使用语言模型的情况下实现最先进的语音识别性能。...研究人员表示，SpecAugment方法不需要额外的数据，可以在不适应底层语言模型的情况下使用。 谷歌AI研究人员Daniel S....Park和William Chan表示，“一个意想不到的结果是，即使没有语言模型的帮助，使用SpecAugment器训练的模型也比之前所有的方法表现得更好。...虽然我们的网络仍然从添加语言模型中获益，但我们的结果表明了训练网络在没有语言模型帮助下可用于实际目的的可能性。” ?...SpecAugment部分通过将视觉分析数据增强应用于频谱图，语音的视觉表示来工作。

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    在没有技术术语的情况下介绍Adaptive、GBDT、XGboosting等提升算法的原理简介

    所以我将样本Tim的权重提高到0.3，其他样本的权重降低到0.14，让它们加起来等于1。 我使用新的加权样本建立了树桩2，准确率为87%。John的错误最多。...然后我们把所有的东西都和最初的预测一起一起加起来。最后，我们有了一个新的可能性! ? 下面是一个可视化流程的示例，以便我们更好地理解它。我们有一个分类问题，因此，我们的预测可以是0或1。...但通常我们将max_depth限制在6到8之间，以避免过拟合。Gradientboost不使用树桩，因为它没有使用树来检测困难的样本。它构建树来最小化残差。...当面对大型数据集时，这个过程可能非常耗时。 因此，XGboost又向前推进了一步。它没有使用预估器作为树节点。它构建树来将残差进行分组。就像我之前提到的，相似的样本会有相似的残值。...然而，当我们有一个合理数量的样本，比如几千个，Gradientboost实际上是更健壮的。所以在一些小的数据集的时候我们可以首先使用Gradientboost。

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    怎么在没有专业UI的情况下设计出一个美观的工业组态界面?

    在目前的工控行业里面，软硬件发展的都比较成熟，工程师们能够独立完成功能，然而在现在竞争日益激烈的情况下，无论是触摸屏还是PC机，因为直观的展示了项目的全貌，软件界面显得愈发重要。...那么怎么在没有专业UI的情况下设计出一个美观的界面呢？ 下面分享一下我的设计思路，希望对大家有所帮助。在我看来，组态界面的设计包含：框架、颜色、页面、字体、图标、图形这几个部分。...一般项目中会包含数据展示、设备状态、功能报警、数据报表等部分，也有的显示工艺流程图、系统图、生产过程等内容，还有一些展示采集到的数据信息、控制信息等。...以我的经验来看，当采用工控显示器1920*1080的分辨率时，采用上下结构时，上部尺寸保持在105较好，按钮切换这部分尺寸在60左右，剩余主体窗口的尺寸为975左右。...，并放置在新图层里面。

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    尽量减少网站域名在没有启用 CDN 情况下的各种检测、扫描、测速等操作

    今天明月给大家分享个比较可怕的事儿，那就是轻松获取你站点服务器真实 IP 的途径和办法，很多小白站长不知道自己服务器真实 IP 的重要性，因此一些不好的习惯就会暴露你的真实 IP 到网上，从而造成被各种恶意扫描和爬虫抓取骚扰...这个原理其实很简单，就是通过获取你的域名解析记录来侧面获取到你的真是 IP，有不少的第三方代理就可以扫描你的域名来获取到这些数据，不说是百分百的准确吧，至少有 80%的概率可以的，通过明月的分析，这些数据大部分依赖于平时网上各种的所谓...SEO 分析平台、互换友链平台等等，甚至不少的测速平台的数据都会被利用到，像有些所谓的安全检查扫描一类的也会获取到这里数据。...这几乎是一种没有任何成本和技术门槛的手法就可以轻松获取到服务器真实的 IP 了，这也再次说明了给自己的站点加个 CDN 来隐藏真实 IP 的重要性，甚至可以说在没有 CDN 的情况下，尽量的不要去检测自己域名的速度...、SEO 信息查询等等操作，至于那些所谓的交换友链、自动外链的所谓 SEO 插件就更要远离了，基本上明月碰到的没有几个是正常的，总之各位是要小心谨慎了！

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    在没有源代码的情况下对Linux二进制代码进行模糊测试

    在drAFL的帮助下，我们就可以在没有源代码的情况下对LInux二进制代码进行模糊测试了。 ?...drAFL 原始版本的AFL支持使用QEMU模式来对待测目标进行黑盒测试，因此在使用drAFL之前，作者强烈建议大家先尝试使用一下原始版本的AFL，如果达不到各位的目标，再来使用drAFL。...除此之外，你还需要设置AFL的fork服务器（AFLNOFORKSRV=1），或者设置“AFLSKIPBIN_CHECK=1”。具体请参考代码构建部分的第五步。...注意：请注意，针对64位代码库，你需要使用64位的DynamoRIO，如果使用的是32位的代码库，你就需要使用32位的DynamoRIO了，否则工具将无法正常运行。.../afl_test @@ 注意：对于afl_test测试样例，可能需要大概25-30秒的执行时间。

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