靶机网址：https://app.hackthebox.com/machines/Precious枚举使用nmap枚举靶机nmap-sC-sV10.10.11.189发现域名，我们本地DNS解析一下echo

2、然后依次展开文件夹：【HKEY_LOCAL_MACHINES

NTM是一种使用NeuralNetwork为基础来实现传统图灵机的理论计算模型。利用该模型，可以通过训练的方式让系统“学会”具有时序关联的任务流。论文：http://arxiv.org/abs/1410.5401中文翻译：神经网络图灵机(NeuralTuringMachines,NTM)–邓范鑫——致力于变革未来的智能技术ppt:http://llcao.net/cu-deeplearning15

标题*表示未完成本文模型及方法对于一般的LR模型来说，模型形式如下：此时为order-1（一阶特征），那么order-2如何表示呢？如下：该order-2模型与order-1的标准LR模型相比，对每个二阶交叉特征都配备了权重w^\hat{w}w^，难以学习，泛化能力比较弱，特别是在大规模稀疏特征场景下，问题尤为突出。FM模型FM模型为了解决此类问题，提出以下的模型表示。（此处以二阶为例）向量viv

工业互联网就是要实现物理形式的企业在数字空间的投射，并基于此来实现的以人机物(Human，Machines，Things)泛在互联为基础上，深度感知为支撑，智能决策为导向，精准管控为目的的细胞元化(cell

数字化实质上就是物理形式的工厂在数字空间的投射，并基于此来实现的以人机物(Human，Machines，Things)泛在互联为基础上，深度感知为支撑，智能决策为导向，精准管控为目的的细胞元化(cell

教程地址：http://www.deeplearning.net/tutorial/rbm.html强烈建议！烈建议！强烈建议：看受限波尔兹曼机一定要看的博客，详细得当场就跪下了，博客后面的参考文献也很值得一读，互相对比理解：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/19168937有时间也得好好学学概率图模型Energy-BasedModels(EB

JeffBier4/4/20138:00AMEDTAccordingtoMITneuroscientistMrigankaSur,halfofthehumanbrainisdevotedtovision.Why?I'mnoneuroscientist,butIimaginethattherearetworeasons:First,visionisextremelyvaluable:humansus

整理自：http://blog.echen.me/2011/07/18/introduction-to-restricted-boltzmann-machines/0x01intro假设我们让一群用户给一堆电影进行评分

Thisarctilecovers:IntroducingsupportvectormachinesUsingtheSMO(sequentialminimaloptimization序列最小优化算法（英语：Sequentialminimaloptimization,SMO）是一种用于解决支持向量机训练过程中所产生优化问题的算法。目前被广泛使用于SVM的训练过程中，并在通行的SVM库LIBSVM中得

SVM(SupportVectorMachines)0.IntroductionCapableofperforminglinearornonlinearclassification,regression,andevenoutlierdetectionWellsuitedforclassificationofcomplexbutsmall-ormedium-sizeddatasets1.Linear

spark简介spark最初诞生于美国加州大学伯克利分校的AMP实验室，是一个可用于大规模的Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms,Machines,andPeopleLab）

支持向量机优化目标（OptimizationObjective）大间距的直观理解（LargeMarginIntuition）大间距分类背后的数学（TheMathematicsBehindLargeMarginClassification）核函数1（KernelsⅠ）核函数2（KernelsⅡ）使用支持向量机（UsingAnSVM）优化目标（OptimizationObjective）支持向量机（S

目录摘要方法论实验部分数据集实验使用的模型评价指标论文链接研究方向相关，做个简单记录。摘要有道翻译的结果：近年来，随着深度神经网络的发展，场景文本识别的研究取得了显著的进展。最近对对抗攻击的研究证实，针对非顺序任务(如分类、分割和检索)设计的DNN模型很容易被对抗实例所欺骗。实际上，STR是一个与安全问题高度相关的应用程序。然而，考虑序列预测STR模型的安全性和可靠性的研究较少。在本文中，我们首次

12.1优化目标https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=70到目前为止,你已经见过一系列不同的学习算法。在监督学习中，许多学习算法的性能都非常类似，因此，重要的不是你该选择使用学习算法A还是学习算法B，**而更重要的是，应用这些算法时，所创建的大量数据在应用这些算法时，表现情况通常依赖于你的水平。**比如：你为学习算法所设计的特征量的选择，以及如

使用SVM进行手写数据OCR在kNN中我们直接使用像素的灰度值作为特征向量。这次我们要使用方向梯度直方图HistogramofOrientedGradients（HOG）作为特征向量。在计算HOG前我们使用图片的二阶矩对其进行抗扭斜（deskew）处理，也就是把歪了的图片摆正。所以我们首先要定义一个函数deskew()，它可以对一个图像进行抗扭斜处理。下面就是deskew()函数：#使用方向梯度直

一、前言FM已经公认是稀疏数据预测中最有效的嵌入方法之一，真实世界中的数据往往是非线性且内部结构复杂，而FM虽然能够比较好的处理稀疏数据，也能学习稀疏数据间的二阶交互，但说白了，这个还是个线性模型，且交互仅仅限于二阶交互，所以作者认为，FM在处理真实数据的时候，表达能力并不是太好。NFM这里同样是有着组合的味道，但是人家不是那么简单的拼接式组合了，而是设计了一种结构，NFM的核心创新点是Bi-In

文章目录一、原始目标（一）超平面方程（二）严格线性可分问题二、目标解析三、兼容软间隔四、兼容非线性分割五、拉格朗日乘数法六、核函数七、SMO算法（一）无约束最小化（二）根据约束条件做修剪八、应用示例（一）SVM函数代码（二）绘图代码（三）线性分割效果（四）非线性分割效果通俗来讲，所谓支持向量机是一种分类器，对于做出标记的两组向量，给出一个最优分割超曲面把这两组向量分割到两边，使得两组向量中离此超平

/machines/post

一、概念支持向量机分类学习的基本思想：基于训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),....,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),....,(x_m,y_m)\},yi∈\{-1,+1\}D={(x1,y1),(x2,y2),....,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}，在样本空间找到一个划分超平面，将不同类别样本分开支持向量机：分类问题

安装请参考https://blogs.vmware.com/apps/2018/09/using-gpus-with-virtual-machines-on-vsphere-part-3-installing-the-nvidia-grid-technology.htmlGPU

网址：https://hdlbits.01xz.net/wiki/Fsm3moduletop_module(inputclk,inputin,inputareset,outputout);////Statetransitionlogic//Stateflip-flopswithasynchronousreset//OutputlogicparameterA=0,B=1,C=

网址：https://hdlbits.01xz.net/wiki/Fsm3onehotmoduletop_module(inputin,input[3:0]state,output[3:0]next_state,outputout);//parameterA=0,

网址：https://hdlbits.01xz.net/wiki/Fsm3combmoduletop_module(inputin,input[1:0]state,output[1:0]next_state,outputout);//parameterA=0,</

目录前言一、引论二、理论铺垫线性可分性（linearseparability）超平面决策边界支持向量（supportvector）损失函数（lossfunction）经验风险（empiricalrisk）与结构风险（structuralrisk）核方法常见的核函数三、算法流程SMO序列最小优化算法Pythonsklearn代码实现：Python源代码实现+手写字识别分类：点关注，防走丢，如有纰漏之

SVMsareconsideredbymanytobethemostpowerful'blackbox'learningalgorithm,andbyposing构建acleverly-chosenoptimizationobjective优化目标,oneofthemostwidelyusedlearningalgorithmstoday.第一节向量的内积（SVM的基本数学知识）SupportVe

1.SVMhypothsis2.largemarginclassification3.kernalsandsimilarityiff1=1;ifxiffarfroml^(1),f1=04.SVMwithkernels5.SVMparameters6.Multi-classclassification7.LogisticregressionvsSVMs转载于:https://www.cnblogs.

因为很多基础知识的讲解，自己也无法更新，所以很多是用的别人的东西，大部分是改进和组合起来解释DeepLearningusingLinearSupportVectorMachines这篇论文，引用已经放到了最后。介绍本篇论文主要介绍的是支持向量机（SVM）在全连接卷积神经网络（CNN）里的应用。主要进行的优化就是把softmax算法更换为SVM算法。其中SVM使用的模型为2l-SVM。全连接卷积神经

self-attention计算过程Thinking和Machines是同一组输入（同一句话）中的某两个输入（某两个单词），x是上下文无关的词向量1.根据原词向量依次计算queries，Keys，Values

GREGRUFFING来源：利维坦文：JamesSomers原文：www.theatlantic.com/magazine/archive/2013/11/the-man-who-would-teach-machines-to-think

1、下载镜像或者压缩包①官网地址：https://www.kali.org/get-kali/#kali-virtual-machines②点击BareMetal，下载ISO镜像③也可以继续往下翻，选择下载官方压缩包

1.3Thehaltingproblemisundecidabel.请证明对于给定的图灵机和输入，没有算法能决定图灵机对这个输入是否停止。证明：假设有通用图灵机我们定义图灵机来模仿现在考虑:假设，则，即，矛盾。假设，则，即，矛盾。定义enumeration：如果集合由一个图灵机的所有可能的输出构成，则称它是可以枚举的(enumerable)。非正式的说，就是可以把元素一个一个拿出来。1.4证明没有

1图灵机1.1图灵机的定义定义1.1图灵机由如下的元素组成：字母表(alphabet):一个有限的集合空白符号(blanksymbol):外部字母集(externalalphabet):一个的子集，且。输入和输出的字符串是从这里取出来的。这也是为什么叫external。TM的状态(internalstateofTM):一个有限集合，用来控制下一步执行什么。一个初始状态(initialstate):

工具到这个网站去下载https://otp.landian.vip/zh-cn/download.html(3)修改注册表在右下角点击放大镜，并在里面输入regedit，定位到注册表HKEY_LOCAL_MACHINES

kali就是一个专门用于渗透行业的Linux发行版本，里面的工具非常丰富，本文就是建立在kali系统的支持之上的https://www.kali.org/get-kali/#kali-virtual-machines

因子分解机FactorizationMachine的提出是对标SVM和矩阵分解，如SVD++、PITF、FPMC模型。FM集成了SVM的优点，可以应用在任意的实值特征向量上。相比于SVM，FM可以通过分解参数对变量之间的交互建模，因此可以应用于数据稀疏的问题上，来对特征之间的交互进行估计，SVM在这类问题上没有很好的发挥。FM的计算时间可以优化到线性时间，因此FM可以直接优化。不同于对偶SVM，F

LearningtheWeightofFeatureInteractionsviaAttentionNetworks一.论文解读FMestimatesthetargetbymodellingallinteractionsbetweeneachpairoffeatures：whereistheglobalbias,denotestheweightofthei-thfeature,anddenotes

FM是什么？FM(FactorizationMachine，因子分解机)主要是为了解决数据稀疏的情况下，特征怎样组合的问题。为什么使用FM？正如FM是什么说的，FM主要用来解决：1.数据稀疏2.特征组合。1.数据稀疏：现如今在推荐系统中存在这种问题，例如一个书店网上商城，商城中有几百万本书籍，大部分用户最多也就买几本或者几十本，在一条用户向量中绝大部分的值都是0。2.特征组合：在现在的机器学习建模

文章目录一、摘要二、介绍三、特征交互建模3.1因子分解机3.1.1FM表达能力的限制3.2深度神经网络3.2.1DNN优化难点四、NeuralFactorizationMachines4.1NFM模型4.1.1Embeddinglayer4.1.2Bi-Interaction-layer4.1.3HiddenLayers4.1.4PredictionLayer4.2学习4.2.1Dropout4.

【简介】1.AzureVirtualmachines是Azure提供的多种可缩放按需分配计算资源之一，Nextcloud是一款开源免费的私有云存储网盘项目，可以让你快速便捷地搭建一套属于自己或团队的云同步网盘，从而实现跨平台跨设备文件同步、共享、版本控制、团队协作等功能。它的客户端覆盖了Windows、Mac、Android、iOS、Linux等各种平台，也提供了网页端以及WebDAV接口，所以你

  SVM是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机（感知机有无数个，间隔最大只有一个）。SVM适合中小型数据样本、非线性、高维的分类问题。超平面：将不同样本（二分类）分隔开的平面，可图中实线。最大超平面：除了将两类样本分别分割在该超平面的两侧，而且保证两侧距离超平面最近的样本点到超平面的距离被最大化了。支持向量：样本中距离超平面最近的一些点，

WSL2installationisincomplete安装连接：https://docs.microsoft.com/en...把这个WSL2Linuxkernelupdatepackageforx64machines

2015TeachingMachinestoReadandComprehend摘要教会机器阅读自然语言文档仍然是一个难以实现的挑战。机器阅读系统需要测试在它们看过的文档内容中回答问题的能力，但目前这种能力验证缺少大规模训练和测试的数据集(largescaletrainingandtestdatasets)。在这篇文章中，作者定义了一个新的方法，解决了上面提到的瓶颈和提供大规模有监督阅读理解数据。该

这篇文章主要是对介绍AFM的原理以及跑AFM的源代码。《AttentionalFactorizationMachines:LearningtheWeightofFeatureInteractionsviaAttentionNetworks∗》AFM原文：AttentionalFactorizationMachines:LearningtheWeightofFeatureInteractionsvi

High-FrequencyWordswe,withStoryWordsblender,dry,freeze,machines,make,washPhonicsIdentifyinitialconsonantMmGrammarandMechanicsRecognizeanduseverbs

吴恩达机器学习系列内容的学习目录→\rightarrow→吴恩达机器学习系列内容汇总。一、支持向量机1.1样本数据集11.2带有高斯核的SVM1.2.1高斯核1.2.2样本数据集21.2.3样本数据集3二、垃圾邮件分类2.1预处理电子邮件2.1.1预处理电子邮件2.2从电子邮件中提取特征2.3训练SVM用于垃圾邮件分类2.4垃圾邮件的主要预测因素2.5可选练习：尝试自己的电子邮件2.6可选练习：构

文章目录NeuralFactorizationMachinesforSparsePredictiveAnalytics（2017）(0)个人小结(1)研究目标(2)背景&问题描述(3)研究方法(4)结论与展望NeuralFactorizationMachinesforSparsePredictiveAnalytics（2017）(0)个人小结该文提出了一种新的模型NFM，将FM中特征交叉项替换成深

本文是对智能故障诊断领域最新综述文章：IntelligentFaultDiagnosisofMachineswithSmall&ImbalancedData:AState-of-the-artReviewandPossibleExtensions的翻译，欢迎各位同行前来交流！相关链接AbstractIntroductionResearchMethodologyandInitialAnalysisR

HTBDoctor（Easy）地址：https://www.hackthebox.eu/home/machines/profile/278基本信息在进行渗透之前需要将HTB与kali进行连接，建立连接之后才可以进行渗透一

1摘要FMcanbehinderedbyitsmodellingofallfeatureinteractionswiththesameweight,asnotallfeatureinteractionsareequallyusefulandpredictive.Forexample,theinteractionswithuselessfeaturesmayevenintroducenoisesan