12、Unveiling the Potential of ASIS in Ada Programming

最新推荐文章于 2025-09-07 11:29:07 发布
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分类专栏： Ada编程与软件可靠性进展 文章标签： ASIS Ada Programming ASIS-based tools
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Unveiling the Potential of ASIS in Ada Programming

1. The Value of ASIS

Despite having some omissions, ASIS stands as a valuable standard. It has been implemented in multiple compilers, laying a solid foundation for the development of portable tools. This wide - spread implementation means that developers can rely on ASIS to create tools that can work across different compiler environments.

2. Challenges in Using ASIS

2.1 Learning Curve

While a half - day tutorial can offer a general overview of ASIS and teach basic ASIS - based programming, real - world project implementation is much more challenging. The vastness of Ada and ASIS is a major hurdle. There are 349 different queries and 157 structural and semantic queries that ope

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Unveiling the Misuse Potential of Base Large Language Models via In-Context Learning
c_cpp_csharp的专栏
08-17 257
大型语言模型（LLMs）的开源加速了应用程序开发、创新和科学进步。这包括基础模型和对齐模型，基础模型是在广泛的数据集上预训练的，没有对齐，对齐模型是专门为符合道德标准和人类价值观而设计的。与普遍的假设相反，即基础LLM限制后的固有指示可以防止滥用，我们的调查揭示了这一信念中的一个关键疏忽。通过部署精心设计的演示，我们的研究表明，基础LLM可以有效地解释和执行恶意指令。为了系统地评估这些风险，我们引入了一套新的风险评估指标。实证结果表明，基础LLM的输出可以表现出与针对恶意目的进行微调的模型相当的风险水平。
Can Large Language Models Beat Wall Street? Unveiling the Potential of AI in Stock Selection
c_cpp_csharp的专栏
02-05 862
在金融市场的动态和数据驱动环境中，本文介绍了MarketSenseAI，这是一种新颖的人工智能驱动框架，利用GPT-4的高级推理能力进行可扩展的股票选择。MarketSenseAI结合了思维链和上下文学习方法来分析广泛的数据来源，包括市场价格动态、金融新闻、公司基本面和模拟知名金融投资团队决策过程的宏观经济报告。MarketSenseAI的开发、实施和实证验证是详细的，重点是其提供可操作的投资信号（买入、持有、卖出）的能力，并辅以令人信服的解释。
MiniCPM: Unveiling the Potential of Small Language Models with Scalable Training Strategies
m0_47867638的博客
06-12 1346
随着开发具有高达数万亿参数的大型语言模型（LLMs）的兴趣激增，关于资源效率和实际成本的担忧也随之而来，特别是考虑到实验的巨大成本。这一情形突显了探索小型语言模型（SLMs）作为资源高效替代方案的潜力。在此背景下，我们介绍了MiniCPM，特别是其1.2B和2.4B非嵌入参数变体，这些变体不仅在各自的类别中表现出色，而且在能力上与7B-13B的LLMs不相上下。尽管我们专注于SLMs，但我们的方法在模型和数据维度上都表现出可扩展性，为未来LLM的研究提供了可能。
论文笔记：Can Large Language Models Beat Wall Street? Unveiling the Potential of AI in Stock Selection
qq_40206371的博客
03-12 402
苹果新闻的summary结果苹果财报的summary结果苹果的股价动态摘要宏观摘要结果。
7、Unveiling the Secrets of Time in Cybersecurity
omega的博客
09-07 56
本文探讨了时间在网络安全中的关键作用，借鉴古代忍者（shinobi）的战术智慧，分析攻击者选择最佳入侵时机的策略。文章详细介绍了基于时间的安全控制措施，包括用户行为基线分析、动态权限管理、账户使用监控和自动会话锁定，并结合NIST 800-53标准提出具体实施建议。同时，通过‘城堡理论’思维实验说明时间规则对安全的重要性，并揭示了数字系统中时间同步与保护机制，如NTP身份验证、加密校验与多源备份。最后，文章提倡利用时间欺骗或限制对手获取准确时间来增强防御能力，为现代网络安全防护提供创新思路。
Unveiling the Power of CLIP in Unsupervised Visible-Infrared Person Re-Identification
qq_37246721的博客
01-13 1080
1.Cluster-Aware Prompt Learning（优化可学习文本提示）：为行人图片建立可学习的聚类感知提示，并得到文本描述作为后续无监督训练的监督信息。2.对于跨模态行人重识别任务，利用生成对抗网络进行模态风格转换需要大量跨模态标签，利用无监督度量学习方法进行模态无关特征学习不需要标签。通过利用了CLIP的视觉-文本表示能力，为无监督跨模态行人重识别构建新的提示学习模式。2.利用CLIP进行提示学习可以获得比伪标签更好的语义监督。1.利用CLIP为无监督聚类学习提供文本描述作为补充知识。
16、Unveiling the Insights of Informatics Education Conference Papers
day7的博客
08-27 8
This blog explores key insights from the Informatics Education Conference papers, covering topics such as informatics education development, teaching programming and algorithms, the role of ICT in education, examination and competition design, teacher educ
论文翻译：ACL-2024 Unveiling the Spectrum of Data Contamination in Language Models: A Survey from
CSPhD-winston的博客
09-07 400
电脑在大型语言模型（LLMs）的时代，由于依赖于广泛的互联网衍生的训练语料库，数据污染问题引起了越来越多的关注。训练语料库与评估基准的重叠问题——被称为污染——已成为近期重要研究的焦点。这些工作旨在识别污染，理解其影响，并从不同角度探索缓解策略。然而，在这个新兴领域，缺乏从基础概念到高级洞察的清晰路径的全面研究。因此，我们提供了一个关于数据污染领域的全面综述，概述了关键问题、方法和迄今为止的发现，并强调了需要进一步研究和发展的领域。特别是，我们首先检查了数据污染在不同阶段和形式的影响。
Unveiling the Generalization Power of Fine-Tuned Large Language Models
c_cpp_csharp的专栏
05-28 241
虽然大型语言模型（LLM）已经证明了非凡的多任务处理能力，但在下游特定领域的数据集上对这些模型进行微调通常是必要的，以在测试集上产生优于未进行微调的测试集的性能。然而，微调对LLM泛化能力的综合影响还没有完全理解。本文深入探讨了原始、未修改的LLM及其微调变体之间的差异。我们的主要研究集中在微调是否会影响LLM固有的泛化能力。为了详细说明这一点，我们在不同的数据集上对五种不同的语言任务进行了广泛的实验。我们的主要发现表明，对生成和分类任务进行微调的模型在推广到不同的领域和任务时表现出不同的行为。
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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