代码摘要（Code Summarization）是一项通过自动生成自然语言描述以解释目标代码的技术。其目标是帮助理解代码的功能和用途。通过本次学术报告对学习代码摘的学习，希望大家可以掌握其基本概念、理解代码表示的重要性、掌握其技术原理，并深入了解其在各领域的应用和未来发展趋势
代码摘要技术-徐程柯原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/09/23/%e4%bb%a3%e7%a0%81%e6%91%98%e8%a6%81%e6%8a%80%e6%9c%af/
Bias-Variance trade-off 启发式参数优化算法举例 参数寻优：梯度下降/牛顿下降法 追根溯源 频繁项集算法分析 并查集算法及其在约束传递中的应用 Floyd解决…
极端多标签文本分类旨在为每个文本分配大量可能的标签，处理标签数量巨大和数据稀疏性问题。该技术通过高效的特征选择、标签嵌入和深度学习模型，提高分类准确性和速度。极端多标签文本分类广泛…
聚焦大模型生成中“幻觉”问题的原理、检测方法及其创造力价值。内容涵盖AI幻觉的定义与分类、典型案例、LLM-Check与Verify-and-Edit两种前沿算法的原理与实验评估，…
本次学术报告介绍Web及其两种基本开发方式前后端分离和前后端不分离，然后针对pythonWeb开发中适合初学者且较为稳定的Django 展开介绍，内容主要包括Django基本开发模…
1.认识漏洞 1.1.漏洞的定义 百度：漏洞是在硬件、软件、协议的具体实现或系统安全策略上存在的缺陷，从而可以使攻击者能够在未授权的情况下访问或破坏系统。 Wikip…
本报告讲述了加密恶意流量检测领域基本概念，通过详细介绍基于频域分析的实时鲁棒恶意流量检测和基于自适应聚类的网络边缘恶意流量分类方法，启发思考通过统计聚类分析来提升加密恶意流量检测算…
本报告介绍了联邦学习领域后门攻击与防御的基本概念、联邦学习的训练流程，分别聚合规则和聚类规则的后门防御算法进行具体说明，阐述了联邦学习领域后门攻击与防御的发展方向及个人思考。
1.问题描述 上一次说了最小编辑距离，这次在这上面加一点料，a1、a2和a3每次操作的代价不同了，加入了每个操作的代价，这下问题变为，针对字符串a和字符串b定义三种操作，a1、a2…
近年，机器学习已经在计算机视觉、语音识别、语音合成以及自然语言处理（NLP）领域取得了突破性成果，在机器翻译和情感计算中展现的能力也颇令人期待。 其中机器学习方法可以分为生成方法（…
文本-图像生成模型在当今生活中有广泛应用，最新研究表明，这类多模态的生成模型也面临着安全风险，例如对抗样本攻击、成员推理攻击和后门攻击等。本次学术报告介绍了文本-图像生成模型最新的…
