韩磊
2014/12/25
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2014/12/19/%e5%b8%b8%e7%94%a8%e8%b7%9d%e7%a6%bb%e8%ae%a1%e7%ae%97%e6%96%b9%e6%b3%95/
EM算法的应用——GMM的参数估计
上一篇
2014年12月11日 下午7:25
Android进程注入
下一篇
2015年1月5日
相关推荐
-
动态规划算法简介
1 基本概念 维基百科对动态规划（Dynamic programming，DP）的定义：它是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂…
-
多人协作开发Git使用介绍
本报告介绍多人协作开发中Git的使用，通过讲述版本控制的概念和比对不同版本控制的区别，详细阐述Git底层工作原理及Git多人协作流程和核心用法，掌握Git相关基本知识及Git的核心…
-
机器合成数据生成与评价方法
本学术报告系统梳理了机器合成数据生成技术（GAN/VAE/扩散模型）的发展脉络，重点解读了两篇顶会论文——TabDiff（ICLR 2025，面向表格数据的混合型扩散模型）和Fai…
-
污点分析及其关键技术
目前针对二进制漏洞挖掘主要有三个研究方向：符号执行、污点分析和模糊测试。本次报告首先介绍了污点分析的三个重要…
-
基于汇编指令嵌入的漏洞同源性判别
同源函数是由相同源码编译得到的程序函数。同源漏洞判别是漏洞挖掘的主要方法之一，用于发现已知漏洞的同源漏洞。本次报告主要汇报基于汇编指令嵌入的同源漏洞判别方法，介绍了汇编指令嵌入的基…
-
深度神经网络鲁棒性评估方法
本报告介绍了深度神经网络鲁棒性评估方法的基本概念和评估方式，并讲述了两种评估方法，分别从定性分析和定量计算两个角度讲述了如何对鲁棒性进行评估，提升对深度神经网络鲁棒性和评估方法的认…
-
流式数据漂移应对方法
该报告针对流式数据中的概念漂移问题，提出了两种应对方法：PUDD利用预测不确定性实现早期漂移检测，比传统错误率更敏感；CALIPER在漂移发生后基于数据自身判断何时累积足够数据以触…
-
协同训练
协同训练是一种多视角学习方法，当数据充分时，在具有这种特征的数据集的任何一个视图上均可以利用一定的机器学习算法训练出一个强分类器。但…
-
大模型指导的协议模糊测试
本次报告围绕大模型指导的协议模糊测试技术展开，首先阐述了大模型指导的协议模糊测试的基本概念、研究背景和研究意义，然后介绍了传统协议模糊测试方法的特点与优劣势，并介绍了大模型指导的协…
-
大模型在微调阶段的后门攻击
随着大语言模型的快速发展与广泛应用，其安全问题日益凸显，后门攻击便是主要威胁之一。本次报告介绍了两种针对大模型微调阶段的后门攻击方法，它们分别通过确定目标生成条件和改变Token，…
