PD中 shortcut 的问题

[ML]通过50个Python案例了解深度学习和神经网络

摘要：机器学习 (Machine Learning, ML)、深度学习 (Deep Learning, DL) 和神经网络 (Neural Networks, NN) 是人工智能领域的核心技术。Python 是学习和实践这些技术的首选语言，因为它提供了丰富的库（如 scikit-learn、TensorFlow、Keras、PyTorch 等）来简化算法实现和数据处理。以下是 50 个 Python 程序示例，旨在通过实践帮助你深入理解机器学习、深度学习和神经网络算法的精髓。

【YOLO26创新改进】TGRS 2026 | Conv卷积创新改进篇 | 利用 LaSEA感知语义提取与聚合模块，适合红外小目标检测、遥感小目标检测、小病灶分割任务高效涨点

本文提出了一种增强YOLO26网络性能的创新方法——LaSEA（感知语义提取与聚合）模块，通过多尺度卷积和随机池化策略有效提升小目标检测能力。以下是核心内容摘要： 创新点 LaSEA模块采用并行多尺度卷积（扩张率1-4）提取不同感受野特征 引入通道重排和随机池化策略增强特征鲁棒性 使用动态语义权重强化目标响应，抑制背景噪声 残差连接保留原始信息，避免特征退化 技术优势 补偿深层小目标信息衰减（提升4-8%召回率） 增强跨尺度目标表征能力（尺度变化适应性强） 降低复杂背景干扰。

基于API与表格的硬件监控数据自动化采集与可视化方案

硬件监控是系统运维和性能调优的基础，其核心在于实时采集并分析CPU温度、GPU负载、内存占用等关键指标数据。传统监控工具通常局限于本地界面，数据难以被外部系统利用。通过构建数据导出API，可以将动态的硬件信息转化为标准化的JSON数据流，实现进程间通信。这一技术方案的价值在于打通了监控数据与数据分析平台之间的壁垒，使得原始数据能够被灵活地用于趋势分析、自动化预警和可视化展示。典型的应用场景包括服务器健康度追踪、硬件压力测试记录以及自动化运维流程的触发。本文以LibreHardwareMonitor为例，详细

【Python编程】Python安全编程与常见漏洞防护

内容概要：本文深入剖析Python应用的安全风险与防护策略，重点对比SQL注入、命令注入、反序列化漏洞、路径遍历等常见攻击面的防御方案。文章从输入验证原则出发，详解参数化查询（parameterized query）对SQL注入的防御机制、subprocess模块的shell=True风险与参数列表传递、以及pickle/ast.literal_eval的安全替代方案。通过代码示例展示密码哈希（bcrypt/argon2）的盐值与迭代策略、JWT令牌的签名验证与过期控制、以及CORS跨域配置的白名单限制，同时介绍bandit静态安全扫描的规则配置、OWASP Python安全编码规范、以及依赖漏洞（CVE）的自动化检测（safety/pip-audit），最后给出在Web应用、数据处理、云原生部署等场景下的安全纵深防御体系与最小权限原则实践。 migu.blsxex.hxjlj.org.cn www.huike-auto.com m.huiyimofang.com hx-whg.com www.huaxiazhenhui.com

新型电力系统下PI-LSTM物理信息长短期记忆神经网络的电力变压器状态评估方法（Matlab代码实现）

内容概要：本文提出了一种基于物理信息长短期记忆神经网络（PI-LSTM）的电力变压器状态评估方法，旨在适应新型电力系统对设备状态精准评估的需求。该方法将物理规律作为先验知识融入LSTM网络，通过构建包含变压器热力学、电气特性等物理约束的损失函数，提升模型在数据稀疏或噪声干扰下的泛化能力与解释性。利用Matlab实现了PI-LSTM模型的搭建、训练与验证，通过实际案例对比传统LSTM与PI-LSTM在状态参数预测精度、趋势拟合度及异常检测敏感性方面的表现，证明了所提方法的有效性和优越性，为变压器等关键电力设备的智能运维提供了新的技术路径。; 适合人群：从事电力系统、智能电网、设备状态监测与故障诊断研究的科研人员、工程技术人员及高校研究生。; 使用场景及目标：①应用于新型电力系统中电力变压器的健康状态评估与预测性维护；②为掌握物理信息神经网络（PINN）在电力系统中的融合应用提供Matlab实践范例； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解PI-LSTM的网络结构设计、物理约束项的数学表达与代码实现细节，并尝试在不同工况数据集上复现和测试，以充分掌握其在提高模型物理一致性与预测可靠性方面的核心优势。