docker学习（一）docker概述docker学习（二）docker安装部署docker学习（三）常用命令docker学习（四）使用commit制作镜像docker学习（五）使用Dockerfile制作镜像docker学习（六）卷Volumedocker学习（七）dockerdaemondocker学习（八）HTTP/HTTPS代理docker学习（九）docker调试docker学习（十）docker持久化存储docker容器操作1.docker环境信息—docker[info|version]2.容器生命周期管理—docker[create|exec|run|start|stop|re
目录一、Docker简介二、安装Docker2.1、卸载旧版2.2、配置Docker的yum库2.3、安装Docker2.4、启动和校验2.5、配置镜像加速2.5.1、注册阿里云账号2.5.2、开通镜像服务2.5.3、配置镜像加速三、快速入门3.1、部署MYSQL3.2、命令解读四、Docker基础4.1、常见命令4.1.1、命令介绍4.1.2、案例演示4.1.3、命名别名4.2、数据卷4.2.1、什么是数据卷？4.2.2、数据卷命令4.2.3、挂载本地目录或文件4.3、镜像4.3.1、镜像结构4.3.2、Dockerfile4.3.3、构建镜像4.4、网络五、项目部署5.1、部署Java（S
一、vsftpd的安装及启用实验环境需要配置好网络与软件仓库1、ftp介绍ftp:filetransferproto互联中最老牌的文件传输协议2、vsftpd安装及启用安装vsfptd服务dnfinstallvsftpd-y开启服务systemctlenable--nowvsftpd关闭火墙systemctldisable--nowfirewalld默认状态下匿名用户访问需要输入用户名和密码配置主配置文件，启动匿名用户的访问功能vim/etc/vsftpd/vsftpd.confsystemctlrestartvsftpd重启服务如何在文本界面下访问ftp安装浏览ftp的工具dnfinstal
深度学习中的后门攻击综述1.深度学习模型三种攻击范式1.1.对抗样本攻击1.2.数据投毒攻击1.3.后门攻击2.后门攻击特点3.常用术语和标记4.常用评估指标5.攻击设置5.1.触发器5.1.1.触发器属性5.1.2.触发器类型5.1.3.攻击类型5.2.目标类别5.3.训练方式1.深度学习模型三种攻击范式后门攻击是一种隐秘而具有挑战性的网络安全威胁，它指的是攻击者利用漏洞或特殊访问权限，在系统中植入隐藏的访问通道。这种方法让攻击者能够在未被发现的情况下进入系统，绕过常规的安全控制，潜伏在其中，进行潜在破坏或数据窃取。在这篇博客文章中，我们将深入探讨后门攻击的本质、影响以及防范方法，帮助您了解
🍨本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍦参考文章：Pytorch实战|第P8天：YOLOv5-C3模块实现(训练营内部成员可读)🍖原作者：K同学啊|接辅导、项目定制了解C3的结构，方便后续YOLOv5算法的学习。采用的数据集是天气识别的数据集。 一、前期准备1.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportos,PIL,pathlib,warningswar
前置准备首先在说到安装TensorFlow前，要安装好anaconda，这里引入一篇教程anaconda安装与使用初学者另外也需要在官网安装对应的python包python官网有这些前置准备后，就可以安装TensorFlow了采用anaconda安装的时候，相当于将所有的底层依赖细节全部已经打包给封装好了！并且，Anaconda还能创建自己的计算环境，相当于将tensorflow的环境与其他环境做了隔离，1、建立计算环境（1）安装好Anaconda后，打开Anaconda中的AnacondaPrompt（2）输入命令condacreate-ntensorflowpython=3.8.11ps：
1.背景介绍计算机视觉(ComputerVision)是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解和处理人类世界中的视觉信息。计算机视觉的主要任务包括图像识别、图像分类、目标检测、对象跟踪、场景理解等。在过去的几十年里，计算机视觉的研究和应用得到了广泛的关注和发展。然而，直到近年来，深度学习技术的迅猛发展为计算机视觉带来了一场革命性的变革。深度学习是一种人工智能技术，它基于人脑中的神经网络结构和学习机制，旨在让计算机自主地学习和理解复杂的模式和关系。深度学习的核心技术之一是卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks，CNN)，它在图像识别和图像分类等计算机视觉任务中
YOLO(YouOnlyLookOnce)声名显赫，是检测领域一个基于回归思想的算法，已经成为机器人、无人驾驶汽车和视频监控应用的核心实时物体检测系统。目前已经从yolov1更新到了yolov8，本文参考网上的资料，对yolo各个版本进行一次全新的梳理总结。1.yolov1核心思想:把整张图片作为网络的输入，直接在输出层对bbox的位置和类别进行回归预测。 如图，yolo把整图分为个格子， 每个格子负责预测个边框，每个边框有5个属性和C个类别概率，所以输出为的张量，最后用NMS去除重复的检测结果。网络的输出搞清楚了，最重要的要清楚损失函数，即怎么训练，才能从原理上理解Yolo的思想。完整的损失
本次分享的讲解视频已经发布至b站，感兴趣的同学点击链接观看学习链接:https://www.bilibili.com/video/BV1PY411z7Hn/?vd_source=4d61a6212ec109857608aa8abf48f609本节主要讲解的内容？本节主要讲解如何对3DTiles模型的要素进行拾取，如何对拾取的要素进行属性信息读取和修改要素颜色涉及的主要接口有？ScreenSpaceEventHandler、ScreenSpaceEventType、Cesium3DTileset、Cesium3DTile、Cesium3DTileFeature介绍下cesium中Cesium3D
强化学习是一种机器学习的方法，它通过让智能体（Agent）与环境交互，从而学习如何选择最优的行动来最大化累积的奖励。强化学习在许多领域都有广泛的应用，例如游戏、机器人、自动驾驶等。强化学习也可以用于干预人类的行为，帮助人类实现他们的长期目标，例如戒烟、减肥、健身等。这些任务通常是摩擦性的，也就是说，它们需要人类付出长期的努力，而不是立即获得满足。在这些任务中，人类往往表现出有限的理性，也就是说他们的行为并不总是符合他们的最佳利益，而是受到一些认知偏差、情绪影响、环境干扰等因素的影响。因此，如何用强化学习干预人类的有限理性，使其在摩擦性的任务中表现更好，是一个具有重要意义和挑战性的问题。为了解决
