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机器学习之二分类模型评价指标一、二分类模型衡量指标1.1 混淆矩阵：Confusion matrix1.2 精确度：Accuracy1.3 准确率：Precision1.4 召回率：Recall一、二分类模型衡量指标1.1 混淆矩阵：Confusion matrixP（Positive） ：代表1N（Negative） ：代表0T（True） ：代表预测正确F（False） ：代表预测错误1.2

模型微调一、迁移学习中的常见技巧:微调（fine-tuning）1.1 概念1.2 步骤1.3 训练1.4 实现一、迁移学习中的常见技巧:微调（fine-tuning）1.1 概念将在大数据集上训练得到的weights作为特定任务（小数据集）的初始化权重，重新训练该网络（根据需要，修改全连接层输出）；至于训练的方式可以是：1.微调所有层；2.固定网络前面几层权重，只微调网络的后面几层，这样做有两个

MySQL之经典50道题目一、创建数据表并插入数据一、创建数据表并插入数据1、学生表Student(s_id,s_name,s_birth,s_sex) ：学生编号、姓名、年月、性别-- 1、学生表-- Student(s_id,s_name,s_birth,s_sex) ：学生编号、姓名、年月、性别CREATE TABLEIF NOT EXISTS `Student` (`s_id` VARCH

ATT&CK框架一、ATT&CK框架1.1、侦查Reconnaissance-包含10项技术1.2、资源开发Resource Development-包含6项技术1.3、初始访问Initial Access-包含9项技术一、ATT&CK框架序号战术战术功能1侦察信息收集2资源开发建立攻击者行动所需资源3初始访问进入目标网络，获取一个入口4执行运行恶意代码5持久化保持攻击立足

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深度学习之注意力机制Attention一、Encoder-Decoder机制1.1 前言1.2 Encoder-Decoder原理二、Attention机制一、Encoder-Decoder机制1.1 前言Encoder-Decoder机制：编码-解码框架，大部分Attention模型都基于该机制，该机制处理序列-序列的问题，即输入一个序列，生成一个序列问题。比如：1）文本摘要，输入一篇文章(序列

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