神经网络 神经 规则 机器
英语词根规则
那段时间背单词总结出来的词根记忆一种规则: 比如: doctor document paradox 这些需要一个词根doc那就是写的意思. 电脑文档*.doc就是文档. 他怎么来的. 我认为一种方法就是单词缩写变成词根. 缩写的方法之一就是前缀document 只取前3个字幕就是这个词根了. 然后c ......
2023-2024-1学期20232412《网络空间安全导论》第四周学习总结
教材学习总结 认识系统的定义，掌握系统安全思维 了解系统安全的三类基本原则 认识安全控制，安全检测，安全管理 学习了系统安全结构的知识 接触安全生态系统的概念 思维导图 教材学习中的问题及解决过程 问题1：课本的内容不如前面的章节划分清晰 解决方法：仔细研读，多划线，记录不懂的点 问题2：sqlma ......
powershell 作服务端 响应网络(socket tcp)连接 提供文件夹大小查询服务
包含： 端口占用检测 心跳包网络断线检测 传入的数据是否为合法有效的目录路径检测 读取计算文件夹大小（不含软链接|symlink） 传回查询到的文件夹大小 [cmdletbinding()] Param($Port = 8888) $VerbosePreference = "Continue" # ......
万兆网络中低延迟 PCSPMA 实现
概况 通过学习 GT Wizard 64b66b 万兆网的低延迟解包方案，以及 gearbox 的对齐技术使用 目的 学习 GT Wizard 64b66b 的 IP 基本构架，灵活使用 IP 完成高速数据传输 软件 Vivado 和 modelsim10.7 硬件 支持 10.3125g 的高速接 ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-SMO算法代码实现-15
1. alpha2 的修剪 if y1 != y2 : α1 - α2 = k # 不用算k的具体大小 if k > 0: # 上图的左 下这条线 α2 的区间 (0, c-k) k < 0 : # 上图的左 下这条线 α2 的区间 （-k, C） 所以： L = max(0, -k) # k>0 ......
机器学习中集成学习的概念及其一些典型算法
1.集成学习的概念 集成学习是一种机器学习范式，在这种范式中，多个学习者被训练和组合起来一起解决同一个问题。通过使用多个学习者，就可以把整个模型的泛化能力提高很多倍 所以说，集成学习的泛化能力比单个学习者强得多得多，所以叫：“集思广益”。 2.集成学习的具体流程 一个问题出来，数据集丢给若干模型进行 ......
风控规则引擎构建及挑战
引言 如果决策引擎是风控的大脑，那么规则引擎则是大脑内的重要构成，其编排了各种对抗黑产的规则，是多年对抗黑产的专家经验的累计，本文将向你介绍规则引擎的构成及实现。 背景 什么是规则引擎？ 规则引擎可以帮助企业将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务规则。这使得企业可以更灵活 ......
2023-2024-1学期20232412《网络空间安全导论》第三周学习总结
教材学习内容总结 了解当下网络安全面临的威胁 了解网络安全体系结构 初步认识网络安全防护技术的种类 从法律、管理层面认识网络安全 认识当前新兴网络及安全技术 思维导图 教材学习中的问题和解决过程 问题1：对开放系统互联模型的认识不够清晰 解决方案：与AI模型进行苏格拉底挑战来加深理解 问题2：在实际 ......
电信行业客户流失预测：KNN、朴素贝叶斯、逻辑回归、LDA/QDA、随机森林、支持向量机、CART、神经网络
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34635 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Lingzi Lu 客户流失是一个存在于各个行业的严重问题，这一问题也同样受到众多电信服务提供商的关注——因为获得一个新客户的成本远远超过保留一个老客户的成本。因此，探索可能对客户流失产生重要影响的 ......
网络安全一步一步日记
网络安全一步一步日记 看完这个40h的课程 【CRACER 全网最新渗透课程（已获得授权）】DAY01 渗透测试基础 「更新中」_哔哩哔哩_bilibili 2023/11/15 开始学习第一课2h emmmm学完了 2h课反反复复看了大概4h 第一节课我建议大家温故而知新吧 我待会把之前手写 ......
不规则多边形打马赛克
import cv2 import numpy as np 读取原始图像 image = cv2.imread('original_image.jpg') 创建一个与原始图像大小相同的空白图像 mask = np.zeros_like(image) 定义不规则多边形的顶点坐标 vertices = ......
python钉钉机器人运维脚本监控实例
面是关于“Python钉钉机器人运维脚本监控实例”的完整攻略: 目录 介绍 使用步骤 配置机器人 运行脚本 示例说明 监控服务器CPU使用率 监控服务器磁盘空间 总结 介绍 钉钉机器人是钉钉提供的一种形式化的通信渠道，可以通过代码来调用钉钉机器人的API，实现以机器人的形式向钉钉群组发送消息。本篇攻 ......
人工智能对网络安全的影响
技术的快速发展带来了不断增长的威胁环境，网络犯罪分子和恶意行为者利用我们互联世界中的漏洞。在这个数字时代，数据泄露和网络攻击呈上升趋势，仅靠传统的安全措施已经不够了。人工智能 （AI） 的进步彻底改变了网络安全格局。 在这篇文章中，我们将探讨人工智能对网络安全的深远影响、它在保护我们的数字领域中的作 ......
opencv图像处理机器学习真实项目教程(python实现)3图像处理基础
3 图像处理基础 在本章中，我们将介绍图像处理中的各种操作，首先是基于平移的操作，如旋转和调整大小。读者将学习如何使用 OpenCV 旋转和调整图像大小，以及如何控制生成图像的大小和方向。本章接着介绍了图像的算术运算，如加法、减法和除法。本章继续以图像运算为主题，介绍图像的位运算，如 AND、OR ......
OSI七层模型如何帮助网络通信？
OSI（开放系统互联）七层模型是计算机网络体系结构的一种描述方式，它为不同系统之间的通信提供了统一的标准。这个模型从低到高分别是：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。 以下是每个层次的主要功能和它们如何帮助网络通信： 物理层（Physical Layer）：这一层主要负责将比 ......
论文精读：ST2Vec：道路网络中的时空轨迹相似性学习（ST2Vec: Spatio_Temporal Trajectory Similarity Learning in Road Networks）
论文精读：ST2Vec 道路网络中的时空轨迹相似性学习 《ST2Vec: Spatio-Temporal Trajectory Similarity Learning in Road Networks》 论文链接：https://doi.org/10.48550/arXiv.2112.09339 一 ......
WPF显示网络图片的几种方法
1、利用数据流 1 Image img; 2 byte[] btyarray = GetImageFromResponse(imageUrl); 3 4 //字节数据转流 5 MemoryStream ms = new MemoryStream(btyarray); 6 7 //重点：设置Image ......
APP应用加固指南：如何有效辨别，网络上伪造的地理位置？
在数字互联时代，已经离不开地理位置数据。地理位置数据不仅仅是一个简单的坐标，更是一种数字足迹，描绘了人们在数字世界中的实际存在。这些数据为我们提供了关键的背景信息，让人们在享受数字服务的同时，也能更好地理解人们的生活环境。 首先，基于地理位置数据的地图和导航服务。通过提供准确、实时的位置信息，地图和 ......
Jackson给给指定类设置序列化规则
背景 业务中需要对返回给APP端的数据进行特殊处理，包括： null值转换成空字符串 日期（LocalDateTime）类型转换成时间戳 金额根据用户Locale做格式化 需要保证不影响内部其他服务的互相调用，因此让所有返回给APP的VO对象实现自定义的Vo接口，然后指定对Vo接口的类进行对应的转换 ......
用C#也能做机器学习？
前言✨ 说到机器学习，大家可能都不陌生，但是用C#来做机器学习，可能很多人还第一次听说。其实在C#中基于ML.NET也是可以做机器学习的，这种方式比较适合.NET程序员在项目中集成机器学习模型，不太适合专门学习机器学习，本文我将基于ML.NET Model Builder（低代码、入门简单）构建一个 ......
用C#也能做机器学习？
本文先是简单介绍了ML.NET与ML.NET Model Builder，其次基于ML.NET Model Builder构建了一个猫狗识别的机器学习模型实例，最后在.NET项目中集成了它。 ......
java读取网络文件和本地文件
java读取网络文件和本地文件： package com.mybatisplustest.test; import java.io.*; import java.net.URL; /** * Created by Administrator on 2023/12/21. */ public clas ......
pytorch——基于循环神经网络的情感分类
任务目标 基于给定数据集，进行数据预处理，搭建以LSTM为基本单元的模型，以Adam优化器对模型进行训练，使用训练后的模型进行预测并计算预测分类的准确率。 数据集信息 IMDB数据集是一个对电影评论标注为正向评论与负向评论的数据集，共有25000条文本数据作为训练集，25000条文本数据作为测试集。 ......
ubuntu 18.04.6 编译Preloader提示 没有规则可制作目标 /host_tools/altera/preloader/uboot-socfpga.tar.gz
生成spl_bsp后，在spl_bsp路径下输入make 提示：没有规则可制作目标 /host_tools/altera/preloader/uboot-socfpga.tar.gz 原来要先运行 ./embedded command shell.sh， 并在该窗口下 输入make ......
同事突然问我：异步网络请求编码的方法
本文分享自华为云社区《异步网络请求编码》，作者：张俭 。 本文介绍常见的异步网络请求编码手法。尽管像golang这些的语言，支持协程，可以使得Programmer以同步的方式编写代码，大大降低编码者的心智负担。但网络编程中，批量又非常常见，这就导致即使在Golang中，也不得不进行协程的切换来满足批 ......
神经网络优化篇：详解dropout 正则化（Dropout Regularization）
dropout 正则化 除了\(L2\)正则化，还有一个非常实用的正则化方法——“Dropout（随机失活）”。 假设在训练上图这样的神经网络，它存在过拟合，这就是dropout所要处理的，复制这个神经网络，dropout会遍历网络的每一层，并设置消除神经网络中节点的概率。假设网络中的每一层，每个节 ......
MLX vs MPS vs CUDA:苹果新机器学习框架的基准测试
如果你是一个Mac用户和一个深度学习爱好者，你可能希望在某些时候Mac可以处理一些重型模型。苹果刚刚发布了MLX，一个在苹果芯片上高效运行机器学习模型的框架。 最近在PyTorch 1.12中引入MPS后端已经是一个大胆的步骤，但随着MLX的宣布，苹果还想在开源深度学习方面有更大的发展。 在本文中， ......
深入 K8s 网络原理（二）- Service iptables 模式分析
目录1. 概述2. 准备 Service 和 Pods 资源3. K8s 里 Service 的实现原理3.1 kube-proxy 组件3.2 iptables 简介3.3 iptables 规则3.3.1 Service，Pod 和 Host 信息3.3.2 从 NodePort 入手寻找 ip ......
神经网络
模型演进卷积神经网络--循环神经网络--Transformer 卷积神经网络 CNN 主要处理图像的神经网络卷积本身是一种数学计算先观察--再记忆存储 循环神经网络 RNN 语义存在上下文的前后依赖关系循环神经网络的上一级节点的输出继续往下一级进行传递，事后对序列数据的上下文影响进行建模后续的每一个 ......