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特征cnn

CNN练习汇总

# 1.手写数字识别 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230628194604981-1293007551.png) ![image](https://img2023.cnblogs.com/blo ......
CNN

面向对象之绑定方法，非绑定方法，隐藏属性，property装饰器，三大特征

#绑定方法 ```python # 绑定给类的方法 # 绑定给对象的方法 class Student(): school = 'SH' def __init__(self, name, age, gender): # self:对象自己 self.name = name self.age = age ......
方法 property 属性 特征 对象

当金融风控遇上人工智能，众安金融的实时特征平台实践

随着企业数字化转型升级，线上业务呈现多场景、多渠道、多元化的特征。数据要素价值的挖掘可谓分秒必争，业务也对数据的时效性和灵活性提出了更高的要求。在庞大分散、高并发的数据来源背景下，数据的实时处理能力成为企业提升竞争力的一大因素。今天分享的是众安金融实时特征平台实践。 ......
金融 人工智能 实时 人工 特征

[CS224W] 图机器学习 节点级特征

## 节点度数 (Node degree) - 结点 $v$ 的度数 $k_v$ 是 $v$ 所邻接到的节点数量。 - 平等对待所有邻居节点，没有考虑节点的重要性。 ## 节点中心性 (Node centrality) - 考虑了节点的重要性。 ### 1.特征向量中心性 (Eigenvector ......
节点 特征 机器 224W 224

提升测试质量的四个关键特征

今年写了很多质量保障相关的文章，也在星球内部或者公开做了几次分享，内容主要包括质量内建、质量门禁、测试左移、质量度量等。 我试图通过这些内容，从不同的角度阐述我对于质量保障体系建设的实践和思考，这些方法和实践最终要达成的目标都是一致的：提升质量。 最近在思考一个问题：如何证明经过测试的软件系统，质量 ......
特征 关键 质量

半监督学习：探索如何结合分类器和回归器进行特征提取

[toc] 半监督学习：探索如何结合分类器和回归器进行特征提取 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着机器学习技术的不断发展，特征提取技术在深度学习应用中扮演着越来越重要的角色。特征提取是指从原始数据中提取有用的信息，为后续的模型训练做好准备。半监督学习作为一种有效的特征提取方法，在模型训练中具有广泛 ......
特征

绑定方法与非绑定方法、隐藏属性、property装饰器、面向对象的三大特征

绑定方法 绑定给对象的方法 特殊之处：函数的第一个形参self就是对象自己。 绑定给对象的方法就会有对象来调用，会把对象自己当成第一个参数传给第一个形参self 类调用，就需要传参数，方法里面有几个参数就要传几个参数 class Student(): school = 'SH' # 类的属性 def ......
方法 property 属性 特征 对象

快速求解矩阵特征值

当求一个矩阵的特征值时一般将特征方程化为以下形成形式. $\left | \lambda E-A \right | =(\lambda-\lambda_{1})(\lambda-\lambda_{2})(\lambda-\lambda_{3})=0$ 例：$A=\begin{bmatrix} 1& ......
特征值 矩阵 特征

R语言K-Means(K均值聚类）和层次聚类算法对微博用户特征数据研究

全文链接：https://tecdat.cn/?p=32955 原文出处：拓端数据部落公众号 本文就将采用K-means算法和层次聚类对基于用户特征的微博数据帮助客户进行聚类分析。首先对聚类分析作系统介绍。其次对聚类算法进行文献回顾，对其概况、基本思想、算法进行详细介绍，再是通过一个仿真实验具体来强 ......
均值 算法 层次 特征 K-Means

文本识别分类系统python，基于深度学习的CNN卷积神经网络算法

## 一、介绍 文本分类系统，使用Python作为主要开发语言，通过TensorFlow搭建CNN卷积神经网络对十余种不同种类的文本数据集进行训练，最后得到一个h5格式的本地模型文件，然后采用Django开发网页界面，实现用户在界面中输入一段文字，识别其所属的文本种类。 在我们的日常生活和工作中，文 ......
卷积 神经网络 算法 深度 文本

图像分类中的信息提取与特征选择

[toc] 1. 引言 图像分类是计算机视觉领域中的重要应用之一，它旨在对图像进行分类，以便对图像中的各种物体进行识别和分析。在图像分类中，信息提取和特征选择是 key 的步骤，它们决定了分类系统的准确性和鲁棒性。本篇文章将介绍如何通过信息提取和特征选择来提高图像分类的准确性和鲁棒性，并提供相关的技 ......
图像 特征 信息

手写数字识别系统Python+CNN卷积神经网络算法【完整代码】

## 一、介绍 手写数字识别系统，使用Python语言，基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法对数据集进行训练，最后得到模型，并基于FLask搭建网页端界面，基于Pyqt5搭建桌面端可视化界面。 ## 二、效果展示 ![img_06_20_13_35_27](http://zwgroup ......
卷积 神经网络 算法 神经 代码

习惯“白嫖”的行为特征：深入了解和识别

引言： 在网络社交环境中，我们常常遇到那些经常寻求免费资源或希望无需任何付出就能得到回报的人。这种现象在互联网语境下，被称为"白嫖"。为了更好地理解这种行为，我们将深入探讨其背后的特点和动机。 1. 明显的“白嫖”行为特征 一般而言，习惯“白嫖”的人可能会有以下的一些表现： 频繁寻找免费资源，包括学 ......
特征 行为

Feature Engineering: 超好用的特征工程Python库: feature_engine

https://leanpub.com/feature-selection-machine-learning-feature-engine https://github.com/feature-engine/feature_engine https://feature-engine.trainind ......
feature_engine Engineering 特征 Feature feature

三大特征提取器（RNN/CNN/Transformer）

三大特征提取器 - RNN、CNN和Transformer# 简介# 近年来，深度学习在各个NLP任务中都取得了SOTA结果。这一节，我们先了解一下现阶段在自然语言处理领域最常用的特征抽取结构。 本文部分参考张俊林老师的文章《放弃幻想，全面拥抱Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CN ......
Transformer 特征 三大 RNN CNN

计算机视觉中的生物特征识别

[toc] 计算机视觉中的生物特征识别是指利用计算机算法和人工智能技术对生物图像或数据进行分析和处理，以实现自动识别和分类的功能。生物特征识别技术可以应用于多种场景，如身份验证、智能门禁、自动驾驶等。本文将介绍生物特征识别的基本概念和技术原理，并讲解一些常用的生物特征识别算法和应用场景。 ## 2. ......
特征 视觉 生物 计算机

基于多尺度特征的图像分割：模型设计与性能分析

[toc] 标题：基于多尺度特征的图像分割：模型设计与性能分析 一、引言 随着计算机视觉领域的迅速发展，图像分割被认为是计算机视觉中的重要任务之一。图像分割是指将图像划分为不同的区域，以便将图像中的物体或区域表示为不同的类别。图像分割是计算机视觉的基础，对于图像识别、目标检测、图像分割分割以及深度学 ......
性能分析 尺度 模型 图像 特征

【10篇热门博客文章】从音频特征到文本摘要的语音识别技术详解

[toc] 1. 引言 语音识别技术是人工智能领域的重要分支，其目的是将人类语言转化为计算机可理解的文本格式。随着移动设备的普及和互联网的普及，语音识别技术在语音助手、智能客服、智能家居等领域得到了广泛的应用。本文将详细介绍从音频特征到文本摘要的语音识别技术详解，包括技术原理、概念、实现步骤、应用示 ......
语音 文本 摘要 特征 音频

ASEMI代理光宝高速光耦LTV-6341特征，LTV-6341应用

编辑-Z LTV-6341参数描述： 型号：LTV-6341 储存温度Tstg：-55~ +150℃ 工作温度Topr：-40~ +125℃ 总输出电源电压(VCC –VEE)：35V 平均正向输入电流IF：25mA 反向输入电压VR：5V 输入电流（上升/下降时间）：500ns 功耗PI：45mW ......
6341 LTV 特征 高速 ASEMI

数学在计算机视觉中的应用：图像和视频分割和特征提取

[toc] 《43. 数学在计算机视觉中的应用：图像和视频分割和特征提取》是一篇有深度有思考有见解的专业的技术博客文章，旨在介绍数学在计算机视觉领域中的重要性和应用。本文将涵盖图像和视频分割和特征提取的基本概念和技术原理，以及实现步骤和示例应用。同时，我们也将探讨如何提高性能、可扩展性和安全性，并展 ......
图像 特征 视觉 数学 计算机

基于MFCC特征提取和神经网络的语音信号识别算法matlab仿真

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 在语音识别（Speech Recognition）和话者识别（Speaker Recognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scale Frequency Cepstral Coeffici ......
神经网络 算法 语音 信号 特征

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 ## ......
WebShell 流量 特征 常见

3.1 卷积神经网路 (Convolutional Neural Networks, CNN)

# 1. 概念引入: Image Classification 我们做图像分类时,一般分为三步: * 所有图片都先 rescale 成大小一样 * 把每一个类别表示成一个 one-hot vector(dimension 的长度决定模型可以辨识出多少不同种类的东西) * 将图片输入到模型中 ![im ......
卷积 Convolutional 网路 Networks 神经

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 ......
学习网络 深度 常见 结构 网络

数学在计算机视觉中的应用：图像和视频分割和特征提取

[toc] 《43. 数学在计算机视觉中的应用：图像和视频分割和特征提取》是一篇有深度有思考有见解的专业的技术博客文章，旨在介绍数学在计算机视觉领域中的重要性和应用。本文将涵盖图像和视频分割和特征提取的基本概念和技术原理，以及实现步骤和示例应用。同时，我们也将探讨如何提高性能、可扩展性和安全性，并展 ......
图像 特征 视觉 数学 计算机

事务-四大特征

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特征 事务

经典webshell流量特征

# 开门见山，不说废话 ## 判断条件 ```apl 是否符合通信的特征 请求加密的数据和响应包加密的类型一致 是否一直向同一个url路径发送大量符合特征的请求，并且具有同样加密的响应包 ``` # 一 、蚁剑 ##### 特征为带有以下的特殊字段 ``` 第一个：@ini_set("display ......
webshell 流量 特征 经典

语音情感识别之谱图特征提取（python）

谱图： 注：FFT（快速傅里叶变换）；DFT（离散傅里叶变换）；DCT（离散余弦变换）；VMD（变分模态分解） MEDC：张钰莎,蒋盛益.基于MFCC特征提取和改进SVM的语音情感数据挖掘分类识别方法研究[J].计算机应用与软件,2020,37(08):160-165+212. VGFCC：刘雨柔, ......
语音 特征 情感 python

常用的webshell管理工具的流量特征 4

一、菜刀流量特征最开始是明文传输，后来采用base64加密： PHP类WebShell链接流量 如下： 第一：“eval”，eval函数用于执行传递的攻击payload，这是必不可少的； 第二：(base64_decode(P O S T [ z 0 ] ) ) ， ( b a s e 6 4 d ......
管理工具 webshell 流量 特征 常用

冰蝎、蚁剑、哥斯拉的流量特征

# 冰蝎、蚁剑、哥斯拉的流量特征 ## 1. 蚁剑流量特征 ### 1.1 蚁剑webshell静态特征 > 蚁剑中php使用assert、eval执行；asp只有eval执行；在jsp使用的是Java类加载（ClassLoader），同时会带有base64编码解码等字符特征。 ### 1.2 蚁剑 ......
流量 特征
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