NovakG_的博客

在大数据信息爆炸时代，互联网平台上充斥着海量的多模态媒体数据。通过不断调整模型学习率， 将测试集中图像数据和文本数据应用于所构建的模型，我们借助模型训练损失率和召 回率 Recall at K(𝑅𝑅@𝐾𝐾) 来评估模型效果，从中挑出最佳的模型，以便提高后续实验任务 的精度。Text Transformer 模型采用自主定义的 Transformer 类，将 OpenAI 文本编码和预训练的 Hugging Face 文本编码两种风格进行比对筛选，确定适用 于数据的文本编码风格，完成对文本特征提取工作

旨在实现一个基于遗传算法的城市旅行问题（TSP）求解器。城市旅行问题（TSP）是一个经典的组合优化问题，其目标是找到一条最短路径，使得旅行者能够访问给定的一组城市，并最终返回起始城市。该问题在物流、交通规划和网络设计等多个领域都有广泛应用

网络安全报告之卷积神经网络的钓鱼邮件检测系统