给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D = \{ ({x_1},{y_1}),({x_2},{y_2}),...,({x_m},{y_m})\} ,{y_i} \in \{- 1, + 1\}D={(x1​,y1​),(x2​,y2​),...,(xm​,ym​)},yi​∈{−1,+1}，分类学习最基本的想法就是基于训练集DDD在

随着社交媒体的普及，网络上出现了大量的攻击性言论，这些言论不仅影响了网络环境的文明程度，也对使用预训练语言模型的应用带来了潜在的风险。因此，检测和过滤攻击性言论是一项重要的任务，也是自然语言处理领域的一个研究热点。然而，目前针对中文攻击性言论检测的研究还很少，主要原因是缺乏可靠的数据集。这篇文章提出了一个中文攻击性言论检测的基准测试——COLD，包括一个数据集和一个检测器。

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robots.txt文档记录了不应该被搜索引擎的漫游器获取的东西 ，它一般放在根目录下，搜索引擎搜索这个网站时，首先访问这个robots.txt，如果它存在，那就按照它上面写的，不允许访问的页面就不访问，如果它不存在，那搜索引擎就可以查阅所有没有口令保护的页面。：打开网页之后，发现有个按钮，但是点击不了，这时按下F12，打开开发者工具，修改网页源代码，去掉disabled，按钮就可以点击了，这时就

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本人基本情况如下学校：211专业：计算机科学与技术成绩排名：3/137英语水平：四六级飘过在校期间参加过一项省级创新创业项目，和区块链有关，同时也参加过数学竞赛夏令营offer：北京理工大学网安优营、中南大学大数据研究院优营、山东大学网安优营、中科院信工所优营、上海交通大学网安直博、南京大学计算机系直博。预推免offer：武汉大学网安学硕、复旦大学计算机学院学硕最终去向：复旦大学计算机科学技术学院

AGNES是一种采用自底向上聚合策略的层次聚类算法，它先将数据集中的每个样本看作一个初始聚类簇，然后在算法运行的每一步中找出距离最近的两个聚类簇进行合并，该过程不断重复，直到达到预设的聚类簇个数，所以关键在于如何计算聚类簇之间的距离。聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”，通过这样的划分，每个簇可能对应于一些潜在的概念（类别），这些概念对聚类算法而言事先是未

1.假设空间  监督学习（supervised learning）的任务是学习一个模型，使模型能够对任意给定的输入，对其相应的输出做出一个好的预测。  模型属于由输入空间到输出空间的映射的集合，这个集合就是假设空间(hypothesis space)。  我们也可以将学习过程看作一个在所有假设组成的空间中进行搜索的过程，搜索目标是找到与训练集"匹配"的假设，即能够将训练集中的瓜判断正确的假设。2.

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  给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D = \{ ({x_1},{y_1}),({x_2},{y_2}),...,({x_m},{y_m})\} ,{y_i} \in \{- 1, + 1\}D={(x1​,y1​),(x2​,y2​),...,(xm​,ym​)},yi​∈{−1,+1}，分类学习最基本的想法就是基于训练集DDD在