汤不热吧

2025-12-21andy阅读(36)评论(0)

1. 背景：表格结构化数据攻击的挑战 传统的对抗攻击研究主要集中在图像和自然语言处理领域。然而，在金融风控、医疗诊断和商业决策等场景中，表格结构化数据上的AI模型扮演着核心角色。针对这类数据的攻击更具挑战性，因为： 特征约束（Feature...

2025-12-21andy阅读(42)评论(0)

许多关注AI部署的技术人员都会好奇，微软在内部和其AI服务（如Azure ML、Windows ML）中更侧重于哪个深度学习框架？事实是，尽管微软是TensorFlow的早期支持者，但近年来它在PyTorch生态中的投入巨大，特别是在开源贡...

2025-12-21andy阅读(38)评论(0)

随着公有云资源的普及和部分廉价小鸡（VPS）开始提供纯 IPv6 地址，许多站长为了追求极致性价比而选择了这些机器。然而，在将网站部署到纯 IPv6 环境后，站长们很快会遇到一个核心问题：国内大量用户无法访问。 1. 纯 IPv6 建站，国...

2025-12-21andy阅读(39)评论(0)

概述：理解梯度攻击与随机化防御 基于梯度的对抗性攻击（如FGSM、PGD）通过计算输入像素对于模型损失函数的梯度，微调输入数据以最小的扰动诱导模型做出错误判断。这些攻击的有效性高度依赖于模型决策边界的局部平滑性和梯度的确定性。 随机化防御的...

2025-12-20andy阅读(53)评论(0)

关于“TensorFlow的受欢迎程度正在下降吗？”的讨论，反映了AI社区在研究端向PyTorch转移的趋势。然而，对于AI基础设施和模型部署的工程师来说，TensorFlow生态（特别是TensorFlow Serving和TFLite）...

2025-12-20andy阅读(50)评论(0)

谷歌是否会放弃TensorFlow（TF）是一个复杂的生态问题，但对于AI基础设施工程师而言，更实际的挑战是：如何在新模型普遍倾向于使用PyTorch训练的情况下，继续高效利用已经搭建好的TensorFlow Serving（TFS）集群和...

2025-12-20andy阅读(43)评论(0)

许多个人站长在选择国外VPS时，可能会遇到一个奇怪的现象：同一台服务器，使用中国电信（CT）和中国联通（CU）网络访问时速度飞快（俗称“秒开”），但切换到中国移动（CM）网络时，却发现网站加载奇慢无比，甚至完全无法访问。本文将深入分析这一问...

2025-12-20andy阅读(45)评论(0)

如何使用Triton Inference Server结合ONNX实现高性能、高并发的ML模型服务 引言：为什么需要专业的推理服务框架？ 在将机器学习模型从实验阶段推向生产环境时，性能、稳定性和资源利用率是核心挑战。简单地将模型包装在Fla...

2025-12-20andy阅读(54)评论(0)

在AI模型进入生产环境时，模型的部署和管理是至关重要的一环。直接在Web框架中加载TensorFlow模型会带来性能瓶颈、版本控制困难和缺乏监控等问题。TensorFlow Serving (TFS) 是Google专门为部署机器学习模型设...

2025-12-20andy阅读(47)评论(0)

许多人好奇，像ChatGPT这样的大型语言模型（LLM）底层究竟使用了PyTorch还是TensorFlow？答案是：虽然两者都极其优秀，但在大型生成式AI（尤其是OpenAI/Meta/Hugging Face生态）领域，PyTorch占...