1 简介 在处理图像分类问题上，卷积操作有着多层感知机所不具备的能力。比如：减少了学习的参数，增加了平移不变性和局部性。并且卷积神经网络在gpu上有着不错的加速效果。 自alexnet提出后，卷积神经网络开始进入人们的视野。用它来处理一些图像问题，实在是不二的选择。这里总结从“初出茅庐”的lenet，到“思想启蒙”的alexnet，再到并行操作的“googlenet”，最后到更深的resnet

Prompt Injection Attacks and Defenses in LLM-Integrated Applications 1、背景 大语言模型 ，Large Language Models（llms），比如gpt-3，gpt-4和palm2已经在自然语言处理方面达到了显著的进步和成就。由于它们的卓越的生成能力，llms已经被广泛的应用真实世界应用的后端，称为llm-集成应

1 简介 新用户流失的问题在这些游戏中依然严重，大量新用户在试玩不久后就选择放弃。如果能在用户彻底卸载游戏之前对可能流失的用户进行有效干预，比如赠送游戏道具或发送鼓励的消息，就有可能挽留住他们，进而提升游戏的活跃度和公司的潜在利润。因此，预测用户流失已经成为一个极具挑战性的重要问题。 我们将以真实游戏的非结构化日志数据为出发点，构建一个用户流失预测模型，并根据已有知识设计合适的算法来解决实际问

1 简介 集成学习（ensemble learning），并不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器（基学习器，Base learner）来完成学习任务。 一般来说，集成学习的构建方法可以分为两类： 平行方法： 构建多个独立的学习器，取他们的预测结果的平均 个体学习器之间不存在强依赖关系，一系列个体学习器可以并行生成 通常是同质的弱学习器 代表算法是B

1 简介 神经网络，看起来像各种各样堆叠在一起的函数，然后根据损失函数运用梯度下降算法和链式法则，对参数进行更新，使得神经网络能尽可能的拟合我们给出的数据。 为了防止欠拟合，可以添加尽可能多的函数的数量和种类；为了防止过拟合，则尽可能减少函数的数量和种类。 为了使神经网络拟合各种各样的情况（主要是非线性情况），加入了各式各样的激活函数。 还提出正则化，标准化等方法。 这次处理一个鸾尾花数

1 简介 本数据集来自Kaggle，包含了9879场钻一到大师段位的单双排对局，对局双方几乎是同一水平。每条数据是前10分钟的对局情况，每支队伍有19个特征，红蓝双方共38个特征。这些特征包括英雄击杀、死亡，金钱、经验、等级情况等等。一局游戏一般会持续30至40分钟，但是实际前10分钟的局面很大程度上影响了之后胜负的走向。 项目源地址：https://gitlab.diantouedu.cn/

1 简介 垃圾邮件或者垃圾短信通常让网络运营商和用户十分头疼，尤其是如今大数据时代，每个人都被分析分类的很准确，而且个人信息比如邮箱，电话泄露的机会也越来越大，广告商更愿意在此做手脚，达到广告定点投放的任务。并且由于这些广告和自身的信息又十分紧密，或者常常携带一些“正常消息”来蒙混过关，因此，能够对垃圾邮件做分类并尽可能地隔离这些邮件，显得越来越重要。 本文将用到朴素贝叶斯的方法，使用pyth

1 现有模型的下载和使用 我们很多工作都要基于前人的工作，所以使用前人的模型是必要的，光使用也不够，还需要调参和修改模型。 123456789import torchvisionimport osos.environ['TORCH_HOME']=r'E:\VScodes\ipython\深度学习基础\神经网络\现有模型的使用和修改'vgg16_false = torchvision.model

1 简介 本文就是简单介绍一下各个层次，并给出一个小demo，最后会以CIFAR10数据集为例构建一个简单的神经网络。 所有代码均放在我的仓库中，如果需要请访问：https://github.com/Guoxn1/ai 如果给到您帮助，请给我一个star，这将成为我持续创作的动力。 2 卷积层 卷积操作，对CIFAR10的测试集图片进行了卷积操作，另外使用tensorboard展示出来。

1 简介 1.1 背景简介 图像的智能处理一直是人工智能领域广受关注的一类技术，在人工智能落地的进程中发挥着重要作用。其中车牌号识别作为一个早期应用场景，已经融入日常生活中，为我们提供了诸多便利，在各地的停车场和出入口都能看到它的身影。车牌号识别往往分为字符划分和字符识别两个子任务，本案例我们将关注字符识别的任务。 在原任务的基础上： 对method1和method2图像增强方式进行了