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【黑客如何利用人工智能进行攻击】深度分析
[toc] 在当今数字化的时代，人工智能已经成为黑客攻击的一种重要手段。黑客们利用人工智能技术对目标系统进行攻击，不仅可以轻松获取目标系统的核心信息，而且还可以让目标系统失效或造成巨大的损失。因此，对于企业、政府、金融机构等的重要系统，安全性变得越来越重要。本文将介绍黑客如何利用人工智能进行攻击，并 ......
让机器更加人性化：深度学习技术在人工智能助手领域的应用
[toc] 随着人工智能技术的快速发展，人工智能助手领域逐渐成为人们日常生活的一部分。然而，对于如何设计和构建更加人性化、更加智能的人工智能助手，仍然存在着许多挑战。本文将介绍深度学习技术在人工智能助手领域的应用，通过具体实践案例，讲解如何使用深度学习技术来构建更加智能、更加人性化的人工智能助手。 ......
深度链接，深度思考——数字时代的笔记方法
本文探讨了深度链接在知识管理和理解上的重要性。深度链接不仅允许我们直接回到原始的上下文进行重新思考，还可以在不同内容层次间灵活跳转和关联，从而更深入全面地理解一个主题。
文章首先对深度链接与转述进行了对比，指出虽然转述能够帮助我们用自己的话来理解和消化信息，但在处理复杂信息和构建知识网络的过程中，... ......
简洁优美的深度学习包-bert4keras
新手友好bert4keras https://spaces.ac.cn/ 在鹅厂实习阶段，follow苏神（科学空间）的博客，启发了idea，成功改进了线上的一款模型。想法产出和实验进展很大一部分得益于苏神设计的bert4keras，清晰轻量、基于keras，可以很简洁的实现bert，同时附上了很多 ......
人工智能、AI、深度学习框架
深度学习的框架 TensorFlow Pytorch PaddlePaddle 深度学习模型 CNN LSTM Attention机制 Seq2Seq 损失函数 优化方法 特征表示 TRANSLATE with x English Arabic Hebrew Polish Bulgarian Hin ......
3.2 鱼与熊掌可以兼得的深度学习-2022
# 1. 问题回顾 在上节的再谈宝可梦、数码宝贝分类问题上,我们提出了机器学习的分类原理.并提出了一个矛盾点:当可选参数过多,loss会变小,但理想和现实差距会很大;当可选参数比较少,loss会变大,但理想和现实差距会减小.现在我们需要一个Loss小,可选参数也少的模型. 领域成为了深度学习技术的重要应用领域之一。深度学习技术通过模拟人脑神经网络的结构和功能，来学习和预测自然语言，取得了令人瞩目的成果。在NLP领域，深度学习技术的应用已经涉及到了 ......
彻底弄懂CompletableFuture(深度缝补长文)
从创建线程的三种方式说起 方式一：继承Thread类实现多线程： 在Java中负责实现线程功能的类是java.lang.Thread 类。 可以通过创建 Thread的实例来创建新的线程。 每个线程都是通过某个特定的Thread对象所对应的方法run( )来完成其操作的，方法run( )称为线程体。 ......
彻底弄懂CompletableFuture(深度缝补长文)
从创建线程的三种方式说起 方式一：继承Thread类实现多线程： 在Java中负责实现线程功能的类是java.lang.Thread 类。 可以通过创建 Thread的实例来创建新的线程。 每个线程都是通过某个特定的Thread对象所对应的方法run( )来完成其操作的，方法run( )称为线程体。 ......
常见WebShell的流量特征
# 常见WebShell的流量特征 ### 菜刀 payload的特征： 1. php: 2. asp: 3. asp.net: 数据包流量特征： 1. 请求包中：ua头为百度 2. 请求体中有eval，base64等特征字符 3. 请求体中传递的payload为base64编码，并且是固定的 ## ......
ENVI深度学习2.1新特性
1.TensorBoard 更新 ENVI 深度学习设置变化 在此版本中，TensorBoard 在像素分割和对象检测训练开始时自动启动，并报告详细指标。 通过此更改，以下设置已从File > Preferences > Deep Learning中删除： Compute Training Metr ......
图解3种常见的深度学习网络结构：FC、CNN、RNN
01 全连接网络结构 全连接（FC）网络结构是最基本的神经网络/深度神经网络层，全连接层的每一个节点都与上一层的所有节点相连。 全连接层在早期主要用于对提取的特征进行分类，然而由于全连接层所有的输出与输入都是相连的，一般全连接层的参数是最多的，这需要相当数量的存储和计算空间。 参数的冗余问题使单纯的 ......
深入理解 Istio 流量管理的超时时间设置
# 环境准备 部署 `httpbin` 服务： ```shell script kubectl apply -f samples/httpbin/httpbin.yaml ``` 部署 `sleep` 服务： ```shell kubectl apply -f samples/sleep/sleep ......
如何有效管理爬虫流量？
本文分享自天翼云开发者社区《如何有效管理爬虫流量？》，作者:刘****海 据国际知名金融广告服务平台提供商Dianomi的报告《2018 Robot traffic report》的数据，在互联网上人类流量仅仅占了48.2%，也就是说，一个页面的10000个点击里面，大约5100个来自机器人。在航旅 ......
前端新手学习入门路径推荐
背景目的 方便新手学习前端技术，整理了一些资源和教程帮助大家更好的入门。 基础知识了解一遍有个印象即可，不懂暂时不必深究，在后续实践中会融会贯通。 大家重点关注 “训战结合” 的部分，动手练习并解决问题进步最有效。 Vue 学习顺序 https://zhuanlan.zhihu.com/p/2313 ......
R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据|附代码数据
library(keras) 生成样本数据集 首先，本教程的样本回归时间序列数据集。 plot( c ) points( a ) points( b ) points( y ) 点击标题查阅往期内容 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 左右滑动查看更多 01 02 ......
Html中的文件路径
##路径分类:绝对路径、相对路径 ###一、绝对路径 绝对路径是指文件在硬盘上真正存在的路径。例如“bgjpg”这个图片是存放在硬盘的 “E:\book\网页布局代码\第2章”目录下，那么“bg.jpg”这个图片的绝对路径就是“E:book\网页布局代码\第2章\bgjpg 注意:绝对路径在实际的开 ......
以汽车行业的流量涡轮带动流量和利润
私域助力品牌直面用户 通过建立私域流量池，越来越多的品牌可以拥有和终端用户直接进行交互，从而更加深入和全面地洞察到用户需求，提升用户体验，提升产品服务质量。因此，私域运营在这一背景下显得格外重要，使品牌能够“5个A优势”，优化品牌实力，最终实现最大化的企业价值–扩容私域流量池，增加品牌潜客与粉丝的 ......
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习） ......
Qt+QtWebApp开发笔记（六）：http服务器html实现静态相对路径调用第三方js文件
前言 前面做了一些交互，网页是直接通过html对response进行返回的，这里QtWebApp与传统的web服务器不同，传统的web服务器可以调用同级目录相对路径或者绝对路径下的js，而QtWebApp的httpserver是response返回当前页面的问题，默认是无法调用的。 为了解决调用一些 ......
深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT
# 深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT # 1.模型压缩概述 ## 1.2模型压缩原有 理论上来说，深度神经网络模型越深，非线性程度也就越大，相应的对现实问题的表达能力越强，但相应的代价是，训练成本和模型 ......
kubectl 转发端口流量
之前运行了一次错误的命令，查看pid。 [root@k8s-master01 istio-1.17.1]# ps aux| grep kubectlroot 14819 0.0 0.0 112828 2296 pts/0 S+ 11:30 0:00 grep --color=auto kubectl ......