机器学习web安全

机器学习和统计学的区别？

1、本质区别：目标：机器学习的核心目标是建立一个可以自动学习和改进的模型，以预测未知数据。它更关注结果的准确性和模型的泛化能力，通常不关心模型是否可以解释。
小桥流水---人工智能·2024-02-19 23:21

GAN生成对抗性网络

一、GAN原理出发点：机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络
Dirschs·2024-02-19 23:19

【解决（几乎）任何机器学习问题】：超参数优化篇（超详细）

假设您的机器学习项⽬有⼀个简单的流程。有⼀个数据集，你直接应⽤⼀个模型，然后得到结果。模型在这⾥的参数被称为超参数，即控制模型训练/拟合过程的参数。
X.AI666·2024-02-19 23:48

机器学习网格搜索超参数优化实战(随机森林) ##4

文章目录基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）数据预处理模块时序特征衍生第一轮网格搜索第二轮搜索第三轮搜索第四轮搜索第五轮搜索基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）导入库#基础数据科学运算库importnumpyasnpimportpandasaspd#可视化库importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#时间模块
恒c·2024-02-19 23:47

机器学习中为什么需要梯度下降

在机器学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。假设你被困在山上，需要找到一条通往山下的路。
华农DrLai·2024-02-19 23:16

创新设计与技术突破：嵌入式系统在人工智能和机器学习领域的应用前景

嵌入式系统在人工智能和机器学习领域的应用前景非常广阔，创新设计和技术突破将进一步推动这些领域的发展。
迷璃学妹·2024-02-19 23:45

【STM32 CubeMX】GPIO_HAL库源码分析

GPIO1.2HAL_GPIO_Init源码分析GPIO_InitTypeDef初始化结构体HAL_GPIO_Init函数总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要
人才程序员·2024-02-19 20:23

OpenCV介绍和使用

目录一：简介二：安装三：使用一：简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。
攻城狮的梦·2024-02-19 20:43

optuna，一个好用的Python机器学习自动化超参数优化库

️个人主页：鼠鼠我捏，要死了捏的主页️付费专栏：Python专栏️个人学习笔记，若有缺误，欢迎评论区指正前言超参数优化是机器学习中的重要问题，它涉及在训练模型时选择最优的超参数组合，以提高模型的性能和泛化能力
牵着猫散步的鼠鼠·2024-02-19 20:23

【机器学习笔记】11 支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）支持向量机是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-marginhyperplane）。与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清
RIKI_1·2024-02-19 19:38

【机器学习笔记】12 聚类

无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中，训练集有标签，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，需要据此拟合一个假设函数。无监督学习与此不同的是，在无监督学习中，我们的数据没有附带任何标签，无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。主要的无监督学习方法聚类（Clustering）如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类？降维（DimensionalityReductio
RIKI_1·2024-02-19 19:38

【机器学习笔记】4 朴素贝叶斯

贝叶斯方法贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。我们用()来代表在没有训练数据前假设拥有的初始概率。后验概率根据已经发生的事件来分析得到的概率。以(|)代表假设成立的情下观察到数据的概率，因为它反映了在看到训练数据后成立的置信度。联合概率是指在多元的概率分
RIKI_1·2024-02-19 19:07

【机器学习笔记】 6 机器学习库Scikit-learn

Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包
RIKI_1·2024-02-19 19:07

【机器学习笔记】10 人工神经网络

人工神经网络发展史1943年，心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型，MP模型每个神经元都可以抽象为一个圆圈，每个圆圈都附带特定的函数称之为激活函数，每两个神经元之间的连接的大小的加权值即为权重。1960年代，人工网络得到了进一步地发展感知机和自适应线性元件等被提出。M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神经网络的局限性，指出了感知机不能解决非线性问题，这极大影响
RIKI_1·2024-02-19 19:07

机器学习训练营逻辑回归分类预测学习笔记

#1.学习知识点概要1.1逻辑回归1.2python的逻辑回归实现#2.学习内容主要学习了逻辑回归的基本公式和概念，然后实践了逻辑回归的简单应用（以iris数据库为例子）。内容比较简单之前都有接触过。###逻辑回归（LR）Logistic回归是一种分类方法，主要用于两分类问题（binaryproblem），所以利用了Logistic函数（或称为Sigmoid函数），函数形式为：$$logi(z)=
咩神烦·2024-02-19 19:04

【机器学习笔记】3 逻辑回归

分类问题分类问题监督学习最主要的类型，主要特征是标签离散，逻辑回归是解决分类问题的常见算法，输入变量可以是离散的也可以是连续的二分类先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次，步骤：①->②多分类问题先定义其中一类为类型1（正类），其余数据为负类（rest）；接下来去掉类型1数据，剩余部分再次进行二分类，分成类型2和负类；如果有类，那就需要分类-1次,步骤：①->②->③->
RIKI_1·2024-02-19 19:02

FPGA转行ISP的探索之二：技术路线和概念

图像去噪的算法一般是滤波，比如空域滤波，变换域滤波，机器学习方法等，经常是用OpenCV的代码来写。2）CONTRAST，对比
徐丹FPGA之路·2024-02-19 19:32

机器学习技法笔记5：Kernel 逻辑回归

5-1Soft-MarginSVMasRegularizedModel前面几篇：机器学习技法笔记1：线性SVM机器学习技法笔记2：SVM的对偶形式机器学习技法笔记3：KernelSVM机器学习技法笔记4
wang_buaa·2024-02-19 19:49

成为一名月薪2万的web安全工程师需要哪些技能？

现在web安全工程师比较火，岗位比较稀缺，现在除了一些大公司对学历要求严格，其余公司看中的大部分是能力。
闪现码狗·2024-02-19 19:58

001：自动驾驶概述

技术探索阶段（2005年-2015年）：随着计算机技术和机器学习技术的快速发展，自动驾驶技术开始
qq_31762031·2024-02-19 19:33

聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类

文章标题：聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类简介聚类分析是机器学习中的一个重要任务，它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇，使得同一簇内的样本相似度较高，不同簇之间的样本相似度较低
Evaporator Core·2024-02-19 19:01

强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题

文章标题：强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题简介强化学习是机器学习中的一个重要分支，它致力于研究智能体在与环境交互的过程中如何学习最优的行为策略。
Evaporator Core·2024-02-19 19:01

Z分数标准化

这种标准化方法对于机器学习和统计分析中的特征缩放和数据预处理非常有用。标准化的步骤如下：计算均值和标准差：对于给定的数据集，首先计算其均值（μ）和标准差（σ）。
草明·2024-02-19 19:30

自然语言处理入门：使用Python和NLTK进行文本预处理

本文将介绍如何使用Python编程语言和NLTK（NaturalLanguageToolkit）库进行文本预处理，为后续的文本分析和机器学习任务做准备。
Evaporator Core·2024-02-19 19:29

Python机器学习：Scikit-learn库与应用

当涉及到Python机器学习时，Scikit-learn是一个非常流行且功能强大的库。它提供了广泛的算法和工具，使得机器学习变得简单而高效。
数据小爬虫·2024-02-19 18:11

【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记（已分享，附代码）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。
·2024-02-19 18:51

GEE：关于在GEE平台上进行回归计算的若干问题

作者：CSDN@_养乐多_记录一些在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行机器学习回归计算的问题和解释。文章目录一、回归1.1问：GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法？
_养乐多_·2024-02-19 18:40

Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

Facebook的AI研究总监YannLeCun称对抗训练是“过去10年中最有趣的机器学习领域
·2024-02-19 18:13

挑战杯 基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习 机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于CNN实现谣言检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1.1背景社交媒体的发展在加速信息传播的同时，也带来了虚假谣言信息的泛滥，往往
laafeer·2024-02-19 16:45

深度学习：开启人工智能的未来探索之旅

深度学习的概念与原理深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心理念是通过模拟人脑神经网络的多层次结构，实现对复杂数据的学习和分析。人工神经网络是一种模拟生
快乐非自愿·2024-02-19 16:05

如何使用 MongoDB 构建采用 AI 技术的应用程序

这可以包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等。确定您需要收集和处理的数据类型以及这些数据如何支持AI模型。设计数据模型：根据AI模型的需求设计MongoDB的数据模型。
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:03

PyTorch基本介绍

基本介绍PyTorch是一个基于Python的机器学习框架，由Facebook于2016年发布。它提供了一组灵活且高效的工具，可用于构建和训练各种深度学习模型。
Rain松·2024-02-19 16:02

【深度学习】Pytorch 系列教程（二）：PyTorch数据结构：1、Tensor（张量）： GPU加速（GPU Acceleration）

Dimensions）2.数据类型（DataTypes）3.GPU加速（GPUAcceleration）查看可用gpu张量移动经典语句device一、前言ChatGPT：  PyTorch是一个开源的机器学习框架
QomolangmaH·2024-02-19 16:28

Web安全-JWT认证机制安全性浅析

文章目录认证机制数据结构头部有效载荷签名数据转换安全缺陷密钥爆破认证机制JWT全称是JSONWebToken，是目前非常流行的跨域认证解决方案，在单点登录场景中经常使用到。JSONWebToken直接根据token取出保存的用户信息，以及对token可用性校验，大大简化单点登录。起源说起JWT，我们应该来谈一谈基于token的认证和传统的session认证的区别。传统的Session认证我们知道，
Tr0e·2024-02-19 16:54

见世面的成本有多低？这几个技术公众号告诉你答案

人工智能爱好者社区专注人工智能、机器学习、数据科学等顶尖技术前沿科技成果研究、实战技巧。每周会有书豪采访记系列采访技术大佬文章和原创漫画文章，立即关注，掌握人工智能最新资讯与成果。
傅一平·2024-02-19 16:19

《深度学习》阅读笔记

L2范数即机器学习中常用的MSE，但在原点处增长太缓慢。当0和非0元素间的差异非常重要时，使用L1范数。衡量矩阵的大小：frobenius范数2.6特征分解由矩阵的特征值定义可以推得正定：所
林子闲_5f12·2024-02-19 16:48

深度神经网络中的BNN和DNN：基于存内计算的原理、实现与能量效率

引言深度神经网络（DNN）在机器学习领域越来越受欢迎，其在一系列任务中展现出最先进的性能。为了达到最佳结果，通常需要大量的训练数据和大型模型，从而使得训练和推理过程变得复杂。
·2024-02-19 16:10

深度学习的魅力：探索人工智能的未来之路

深度学习是机器学习的一个分支，它模拟人脑的神经网络结构，通过大量的数据进行训练，从而使机器能够学到复杂的
洞深视界·2024-02-19 16:46

Amazon Web Services -- 全球云计算领导者

AmazonWebServices--全球云计算领导者AmazonWebServices--全球云计算领导者、云基础设施与平台服务（Iaas&PaaS）领导者；计算、存储和数据库等基础设施技术，到机器学习
·2024-02-19 16:06

如何探索和可视化用于图像中物体检测的 ML 数据

近年来，人们越来越认识到深入理解机器学习数据（ML-data）的必要性。
虚无火星车·2024-02-19 16:11

机器学习概念读书笔记

1-机器学习起源机器学习始于1950年代，塞缪尔用跳棋游戏研究机器学习，最终程序打败了他自己，后来更是战胜了美国跳棋全国冠军。
人工智娘·2024-02-19 15:47

Web安全攻防_渗透测试实战指南

目录第1章渗透测试之信息收集1.1收集域名信息1.1.1Whois查询1.1.2备案信息查询1.2收集敏感信息1.3收集子域名信息1.4收集常用端口信息1.5指纹识别1.6查找真实IP1.7收集敏感目录文件1.8社会工程学第1章渗透测试之信息收集**1.1收集域名信息**①得知目标域名②获取域名注册信息（域名DNS服务器信息和注册人联系信息）1.1.1Whois查询标准互联网协议，收集网络注册信息
立志成为网安大牛·2024-02-19 15:40

【web安全】渗透测试实战思路

步骤一：选目标1.不建议太小的公司（可能都是请别人来开发的，用现成成熟的框架）2.不建议一线大厂：腾讯，字节，阿里等，你懂的3.不建议政府部门，安全设备多，每年有护网，报警你就死建议：找上市公司与子公司，有开发人员，就有漏洞重点：先在天眼查那些找域名所有上市公司链接：上市公司大全子公司：在官网上找步骤二：优先找登录入口1.用户名枚举2.寻找关键信息，看看官网有没有一些文章发布人的姓名，然后使用工具
星盾网安·2024-02-19 15:27

机器学习第二十五周周报 ConvLSTM

文章目录week25ConvLSTM摘要Abstract一、李宏毅机器学习二、文献阅读1.题目2.abstract3.网络架构3.1降水预报问题的建模3.2ConvolutionalLSTM3.3编码-
沽漓酒江·2024-02-19 15:51

机器学习---规则学习（序贯覆盖、单条规则学习、剪枝优化）

1.序贯覆盖回归：分类：聚类：逻辑规则：读作：若（文字1且文字2且...），则目标概念成立规则集：充分性与必要性；冲突消解：顺序规则、缺省规则、元规则eg：命题逻辑→命题规则原子命题：,,,…A,B,C,…；逻辑连词：↔,→,←,⋀,⋁,¬…↔,→,←,⋀,⋁,¬…一阶逻辑→一阶规则常量：,,,…,1,2,3,…；变量：,,,…A,B,C,…（n元）谓词/函数：p/n,f/n；项：常量|变量|函数
三月七꧁ ꧂·2024-02-19 15:21

神经网络算法 —— Embedding（嵌入）！！

文章目录前言1、Embedding的本质（1）机器学习中的Embedding（2）NLP中的Embedding2、Embedding的原理（1）ImageEmbedding（图像嵌入）（2）WordEmbedding
JOYCE_Leo16·2024-02-19 15:15

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（1）搭建一个机器学习模型

今天学习的是，如何搭建一个机器学习模型。主要有以上的步骤：原始数据采集特征工程数据预处理特征提取特征转换（构造）预测识别（模型训练和测试）在实际工作中，特征比模型更重要。
giszz·2024-02-19 14:43

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（3）数据准备和数据预处理

项目开始，首先要进行数据准备和数据预处理。数据准备的核心是找到这些数据，观察数据的问题。数据预处理就是去掉脏数据。缺失值的处理，格式转换等。延伸学习：在人工智能（AI）的众多工作流程中，数据准备与预处理占据着举足轻重的地位。这两个步骤不仅影响着模型的训练效率和准确性，更是确保AI系统能够在实际应用中发挥效能的基石。一、数据准备数据准备的核心在于找到合适的数据源，并确保这些数据能够充分反映所要解决的
giszz·2024-02-19 14:43

【吴恩达·机器学习】第二章：单变量线性回归模型（代价函数、梯度下降、学习率、batch）

——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写，主要包括老师的核心讲义和自己的理解。
Yaoyao2024·2024-02-19 14:41

Pytorch-SGD算法解析

关注B站可以观看更多实战教学视频：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)SGD，即随机梯度下降（StochasticGradientDescent），是机器学习中用于优化目标函数的迭代方法
肆十二·2024-02-19 14:10
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