《电源检测工具_OCCT_v14_0_12_x64单文件版.exe》

《电源检测工具_OCCT_v14_0_12_x64单文件版.exe》 亮点：高效精准的电源检测工具，一键测试系统稳定性，快速发现潜在问题。 标签：#电源检测 #OCCT #系统检测 #Windows工具 更新日期：2025-05-20 01:40:10 链接： https://pan.quark.cn/s/1195819dffe4

- 视频硬字幕提取，生成srt文件。无需申请第三方API，本地实现文本识别。基于深度学习的字幕提取框架，包含字幕区域检测、字

- 视频硬字幕提取，生成srt文件。无需申请第三方API，本地实现文本识别。基于深度学习的视频字幕提取框架，包含字幕区域检测、字幕内容提取 功能： 提取视频中的关键帧 检测视频帧中文本的所在位置 识别视频帧中文本的内容 过滤非字幕区域的文本，去除水印（台标）文本 去除重复字幕行，生成srt字幕文件 支持视频字幕批量提取 多语言：支持中文/英文、日语、韩语、繁体中文、法语、德语、俄语、西班牙语、葡萄牙语、意大利语字幕的提取 多模式： 快速 - 快速提取字幕但可能丢字幕（推荐） 精准 - 不丢字幕但速度较慢

《 深度学习入门 基于Python的理论与实现 [pdf]》

《 深度学习入门 基于Python的理论与实现 [pdf]》 简介：本书系统解析 深度学习入门 基于Python的理论与实现 [pdf]的核心内容，并结合实用案例帮助读者加深理解。内容涵盖其发展历程、关键概念及实际应用，提供深入的知识探索路径。适合对该主题有兴趣的学习者，帮助拓宽视野并提高专业素养。 标签：#基#深度学 #知识 #学习 文件大小：NG 链接：https://pan.quark.cn/s/adb03e4e1c45

SymTCP：规避全状态深度包检测与自动差异发现

SymTCP：规避全状态深度包检测与自动差异发现 在ACM IMC 2017会议上，加利福尼亚大学河滨分校的研究人员发表了论文，论文中提到防火长城在检测到特殊报文时会进入“重同步”状态，他们提出了绕过防火长城的新策略，新策略的平均成功率在90%以上，最高达到98%，并开源了工具。 2020 年 2 月，Wang 等人和美国陆军研究实验室的研究者，在 NDSS 2020 上发表论文，提出了新工具。论文探索了 DPI 装置与端点实现的协议状态机差异，这些差异允许客户端发送不寻常流量迷惑 DPI，相比之前的论文，这次他们使用了软件分析技术探索了常见 TCP 实现的状态机，并测试对多个 DPI 进行规避。 其他类似的论文有 2019 年马里兰大学 Kevin Bock 等人在ACM 会议发表的 ，并发布了工具 。 其他类似的工具或者说是西厢计划和INTANG项目的延续/，目前 ghostcp 项目有分支可以。 ––///

Google的教学视频《》，介绍了大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的概念、使用场景、提示调整

Google的教学视频《》，介绍了大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的概念、使用场景、提示调整以及Google的Gen AI开发工具。 大型语言模型是深度学习的一个子集，可以预训练并进行特定目的的微调。这些模型经过训练，可以解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题。然后，可以利用相对较小的领域数据集对这些模型进行定制，以解决零售、金融、娱乐等不同领域的特定问题。 大型语言模型的三个主要特征是：大型、通用性和预训练微调。"大型"既指训练数据集的巨大规模，也指参数的数量。"通用性"意味着这些模型足够解决常见问题。"预训练和微调"是指用大型数据集对大型语言模型进行一般性的预训练，然后用较小的数据集对其进行特定目的的微调。 使用大型语言模型的好处包括：一种模型可用于不同的任务；微调大型语言模型需要的领域训练数据较少；随着数据和参数的增加，大型语言模型的性能也在持续增长。 此外，视频还解释了传统编程、神经网络和生成模型的不同，以及预训练模型的LLM开发与传统的ML开发的区别。 在自然语言处理中，提示设计和提示工程是两个密切相关的概念，这两者都涉及创建清晰、简洁、富有信息的提示。视频中还提到了三种类型的大型语言模型：通用语言模型、指令调整模型和对话调整模型。每种模型都需要以不同的方式进行提示。

LightNet 是一个基于流行的暗网平台的深度学习框架，旨在为计算机视觉任务创建高效、高速的卷积神经网络（CNN）。该框架经过

LightNet 是一个基于流行的暗网平台的深度学习框架，旨在为计算机视觉任务创建高效、高速的卷积神经网络（CNN）。该框架经过改进和优化，可为各种深度学习挑战提供更通用、更强大的解决方案。 LightNet 融合了多项前沿技术和优化来提高 CNN 模型的性能。主要特点包括： ●多任务学习 除了暗网中的对象检测之外，LightNet 还经过扩展以支持语义分割学习，从而可以对图像内的对象进行更准确、更详细的分割。此功能支持训练 CNN 模型来识别和分类图像中的各个像素，从而实现更精确的对象检测和场景理解。 例如，语义分割可用于识别图像中的各个对象，例如汽车或行人，并用相应的对象类别标记图像中的每个像素。这对于各种应用都很有用，包括自动驾驶和医学图像分析。 ●2:4 结构化稀疏性 2:4 结构化稀疏技术是一种减少 CNN 模型参数数量同时保持其性能的新颖方法。这种方法使模型更加高效并且需要更少的计算，从而缩短训练和推理时间。 例如，使用 2:4 结构化稀疏性可以减少 CNN 模型的内存占用和计算要求，从而更容易部署在手机或嵌入式系统等资源受限的设备上。 ●通道修剪 通道剪枝是一种优化技术，可以减少 CNN 模型中的通道数量，而不会显着影响其准确性。此方法有助于减小模型大小和计算要求，从而在保持性能的同时缩短训练和推理时间。 例如，通道修剪可用于减少 CNN 模型中的通道数量，以便在低功耗处理器上进行实时处理，同时仍保持高精度。这对于在计算资源有限的设备上部署模型非常有用。 ●训练后量化（维护中） 训练后量化 (PTQ) 是一种减少训练后 CNN 模型的内存占用和计算要求的技术。此功能目前正在维护中，将在未来版本中提供。 ●量化感知训练（未来支持） 虽然 PTQ 被认为足以满足 NVIDIA GPU 上的 LightNet，但对于不支持每通道量化的 AI 处理器，我们可能会考虑根据需要添加对量化感知训练 (QAT) 的支持。 | #框架