神经网络 神经 规则 机器
网络攻防技术——嗅探与欺骗
实验9：嗅探与欺骗实验 实验内容： 包嗅探和欺骗是网络安全中的两个重要概念；它们是网络通信中的两大威胁。能够理解这两种威胁对于理解网络中的安全措施至关重要。有许多包嗅探和欺骗工具，如Wireshark、Tcpdump、Netwox等。其中一些工具被安全专家以及攻击者广泛使用。能够使用这些工具对学生来 ......
windows 网络适配器
添加虚拟网卡： https://blog.51cto.com/elasticsearch/5488949 如何区分虚拟网卡和物理网卡： 参考： https://blog.csdn.net/EDDJH_31/article/details/82694205 ......
2023年十大网络安全攻击事件
1、ESXi 勒索软件攻击 今年 2 月，“ESXiArgs”组织针对运行 VMware ESXi 虚拟机监控程序的客户展开勒索攻击。据联邦调查局（FBI）和CISA数据估计，全球受感染的服务器数量超过了3800台。 网络安全供应商Censys称，该活动主要针对美国、加拿大、法国和德国等国家的组织。 ......
《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程
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store下的 moudles 下的 permssion.js文件 主要是对路由规则的生成进行解释
import { asyncRoutes, constantRoutes } from '@/router' /** * Use meta.role to determine if the current user has permission * @param roles * @param rou ......
神经网络优化篇：详解其他正则化方法（Other regularization methods）
其他正则化方法 除了\(L2\)正则化和随机失活（dropout）正则化，还有几种方法可以减少神经网络中的过拟合: 一.数据扩增 假设正在拟合猫咪图片分类器，如果想通过扩增训练数据来解决过拟合，但扩增数据代价高，而且有时候无法扩增数据，但可以通过添加这类图片来增加训练集。例如，水平翻转图片，并把它添 ......
VGG网络模型及代码分析
1.VGG网络模型介绍 2014年由牛津大学著名研究组Oxford Visual Geometry Group提出，VGGNet获得了ILSVRC 2014年比赛的亚军和定位项目的冠军。 论文名称：Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Im ......
讲解FCN，PSPNET，Deeplab-v3的网络结构
图像语义分割是计算机视觉领域的重要任务之一，旨在识别和理解图像中的对象和场景，并将其划分为不同的语义类别。为了实现这一目标，深度学习技术被广泛应用于图像语义分割领域。其中，FCN、PSPNet和DeepLab-v3是三种具有代表性的网络结构，它们在图像语义分割任务中取得了显著的成果。 FCN（Ful ......
做了网络隔离后，如何建立高效安全的数据安全交换通道？
数据安全对企业生存发展有着举足轻重的影响，数据资产的外泄、破坏都会导致企业无可挽回的经济损失和核心竞争力缺失。数据流动才能让其释放价值，想要保护企业核心资产，就要实现数据安全交换。 很多企业为了防止知识产权、商业机密数据泄露，通常会将自身网络进行安全性隔离。在内部实施内外网分离，互联网与内网隔离，生 ......
Python网络爬虫课程设计------亚马逊产品数据分析
一、选题背景 随着电子商务在全球范围内的普及和扩展，亚马逊作为全球最大的电商平台之一，吸引了数百万的卖家和消费者。这使得对亚马逊平台上的产品进行数据分析变得至关重要。在亚马逊上，产品种类繁多，竞争激烈。为了在众多竞争对手中脱颖而出，需要对市场趋势、消费者需求、竞品分析等方面进行深入挖掘和分析。随着移 ......
手动配置网络
手动配置网络： 在终端里，以命令行方式来配置网络 常用命令：ifconfig，netstate等 默认的，Ubuntu下面不带ifconfig命令 需要是使用apt软件包管理器： apt install net-tools 安装一个软件包 apt remove net-tools 移除一个软件包 a ......
机器学习-无监督机器学习-高斯混合模型-22
目录1.2. GMM 算法的一般流程3. 使用模型 1. 假设不同的簇数据来自于不同的高斯分布。或者换句话说，高斯混合模型就是当成数据集是由多个高斯分布混合而成的。这是这个模型的核心思想. 一维的gauss分布： 多变量（比如d个变量）高斯分布的概率密度函数： μ是一个n维向量， 对应着分布的均值 ......
Java第十八课_线程和网络
1.线程 线程的休眠 public static void main(String[] args) { // 线程的休眠 // 第一种方式(不推荐): try { Thread.sleep(3000);// 毫秒 } catch (InterruptedException e) { e.printS ......
线程通讯 网络编程
//线程的休眠 try { Thread.sleep(3000);// 毫秒 } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } // 第二种方式 : try { TimeUnit.MINUTES.sleep(3); } catch ( ......
P5333 [JSOI2019] 神经网络
题面传送门 本来以为 \(m\) 这么小是 \(m\sum k_i\log k\) 的 NTT 的，写完发现一点不用（ 首先我们发现，这样的图上面的一个哈密顿回路可以表示成原森林若干条链，每个点都在其中一条链上，且相邻两条链不在同一棵树上。 先跑一个 DP 把 \(f_{i,j}\) 表示用 \(j ......
[SNOI2019] 网络 题解
[SNOI2019] 网络 题解 最喜欢这道题。 简要题意 给一颗 \(n\) 个节点的树和一个参数 \(d\)，定义两个节点 \(x,y\) 之间的距离为 \(x\) 到 \(y\) 的简单路径上的边数。 定义一个树上连通块的权值为连通块中任意两点的距离之和。定义一个树上连通块的直径为连通块中任意 ......
十八，JAVA 多线程，网络编程
线程的休眠 //线程的休眠try { Thread.sleep(3000);// 毫秒 } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace();}// 第二种方式 :try { TimeUnit.MINUTES.sleep(3);} catch ......
logstash抽取clickhouse数据库偶现网络错误异常并提示FORMAT TabSeparatedWithNamesAndTypes格式问题
如上图错误信息所示，可以看到第一次sql查询是正常的，在第二次offset偏移的时候报了网络错误。 起初的想法就是clickhouse的问题，把sql粘贴出来放入clickHouse中单独执行发现sql并无问题。然后又认为是logstash的问题并分别下载了logstash-7.3.1、logsta ......
【Python微信机器人】第六七篇: 封装32位和64位Python hook框架实战打印微信日志
目录修整 目前的系列目录(后面会根据实际情况变动): 在windows11上编译python 将python注入到其他进程并运行 注入Python并使用ctypes主动调用进程内的函数和读取内存结构体 调用汇编引擎实战发送文本和图片消息(支持32位和64位微信) 允许Python加载运行py脚本且支 ......
计算机网络_基础知识
计算机网络_基础知识 常见HTTP状态码以及含义 200～299 成功 200： OK，请求没问题。 204： No Content，响应报文没有实体的主体部分。 300～399 重定向 304： Not Modified，所请求的资源未修改，服务器不会返回任何资源。 400～499 客户端错误 4 ......
抖音直播机器人浏览器插件
这是我开发的一款浏览器插件，可以实现在直播间定时发送话术，以及监听直播间评论，对接AI客服系统进行自动回复。 实现效果 可以实时监听评论区内容，包括用户来了和点赞，以及用户发送的评论文本。调用我客服系统的接口，获取AI回复结果，再自动回复发送。 监听到的评论： 插件的配置页面： 可以设置忽略监听的昵 ......
某宝上搞来的电子书，经典的量化投资书籍，《Advances in Financial Machine Learning》—— 《金融机器学习的进展》、《量化投资与机器学习》、《金融机器学习研究进展》
英文书名： 《Advances in Financial Machine Learning》 经典的量化投资书籍，某宝上6元搞来的电子版： ......
各种二端口滤波器网络仿真遇到的问题
各种滤波器网络仿真遇到的问题 目录各种滤波器网络仿真遇到的问题1、仿真的前置问题研究2、电路1仿真3、电路2仿真4、电路3仿真 使用软件：LTspice （ADI推荐的仿真软件） 1、仿真的前置问题研究 为什么在LC谐振点会产生大于0的增益？ 问题比较突兀，以简单的例子来验证： 上图添加了一个简单L ......
从规则到神经网络：机器翻译技术的演化之路
在本文中，我们深入探讨了机器翻译的历史、核心技术、特别是神经机器翻译（NMT）的发展，分析了模型的优化、挑战及其在不同领域的应用案例。同时，我们还提出了对未来机器翻译技术发展的展望和潜在的社会影响。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理 ......
vmware vmnat1和vmnat8在真机网络适配器中消失
在真机的网络适配器中，发现只有两张网卡。缺少vmnat1和vmnat8 一，查看虚拟网络编辑器是否连接 二，如果没有连接，勾选连接就好了。 三，如果连接了，真机网络适配器仍然只有两张网络适配器。 1.右键此电脑，管理 2.在左侧导航栏选择系统工具，设备管理器。在中间选择展开网络适配器。 3.查看1和 ......
神经网络优化篇：如何理解 dropout（Understanding Dropout）
理解 dropout Dropout可以随机删除网络中的神经单元，为什么可以通过正则化发挥如此大的作用呢？ 直观上理解：不要依赖于任何一个特征，因为该单元的输入可能随时被清除，因此该单元通过这种方式传播下去，并为单元的四个输入增加一点权重，通过传播所有权重，dropout将产生收缩权重的平方范数的效 ......
【渗透工具】火绒高级威胁防护规则Huorong_ATP_Rules_v0.1.11
简介 基于 MITRE ATT&CK™ 和恶意软件行为特征编写而成的火绒自定义防护规则，能够检测，阻止，拦截各类恶意软件，高级持续性威胁（APT）的攻击载体和攻击途径，典型的如无文件攻击，漏洞攻击，加密勒索等。同时具有较高的可扩展性和可维护性，对社区开发者友好。 安装使用 下载最新规则版本，解压文件 ......
机器学习-无监督机器学习-图聚类-21
目录1. AP聚类算法2. Spectral Clustering 谱聚类 1. AP聚类算法 affinity 相似度 propgaption 传播 exemplars 模范 代表 Affinity Propagation Clustering特别适合高维、多类数据快速聚类，相比传统的聚类算法，该 ......
网络 - 什么是 CIDR
什么是 CIDR？ 无类别域间路由 (CIDR) 是一种 IP 地址分配方法，可提高互联网上的数据路由效率。每台连接到互联网的计算机、服务器和最终用户设备都有一个与之关联的唯一编号，称为 IP 地址。设备通过使用这些 IP 地址相互查找和通信。组织使用 CIDR 在其网络中灵活高效地分配 IP 地址 ......