机器学习之概率论基础

本文介绍了2018年人工智能大数据的爆发以及学习Java和Python的相关知识。在人工智能和大数据时代，Java和Python这两门编程语言都很优秀且火爆。选择学习哪门语言要根据个人兴趣爱好来决定。Python是一门拥有简洁语法的高级编程语言，容易上手。其特色之一是强制使用空白符作为语句缩进，使得新手可以快速上手。目前，Python在人工智能领域有着广泛的应用。如果对Java、Python或大数据感兴趣，欢迎加入qq群458345782。 ... [详细]

生成式对抗网络模型综述摘要生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络 ... [详细]

本文介绍了在浏览器中进行异常检测的算法，包括统计学方法和机器学习方法，并探讨了异常检测在深度学习中的应用。异常检测在金融领域的信用卡欺诈、企业安全领域的非法入侵、IT运维中的设备维护时间点预测等方面具有广泛的应用。通过使用TensorFlow.js进行异常检测，可以实现对单变量和多变量异常的检测。统计学方法通过估计数据的分布概率来计算数据点的异常概率，而机器学习方法则通过训练数据来建立异常检测模型。 ... [详细]

词,袋, ... [详细]

本文介绍了绕过WAF的XSS检测机制的方法，包括确定payload结构、测试和混淆。同时提出了一种构建XSS payload的方法，该payload与安全机制使用的正则表达式不匹配。通过清理用户输入、转义输出、使用文档对象模型（DOM）接收器和源、实施适当的跨域资源共享（CORS）策略和其他安全策略，可以有效阻止XSS漏洞。但是，WAF或自定义过滤器仍然被广泛使用来增加安全性。本文的方法可以绕过这种安全机制，构建与正则表达式不匹配的XSS payload。 ... [详细]

本文介绍了如何使用代理服务器进行网页抓取，并探讨了数据驱动对竞争优势的重要性。通过网页抓取，企业可以快速获取并分析大量与需求相关的数据，从而制定营销战略。同时，网页抓取还可以帮助电子商务公司在竞争对手的网站上下载数百页的有用数据，提高销售增长和毛利率。 ... [详细]

本文介绍了在Python张量流中使用make_merged_spec()方法合并设备规格对象的方法和语法，以及参数和返回值的说明，并提供了一个示例代码。 ... [详细]

本文详细介绍了商汤科技面试中涉及的CV算法面经内容，包括CornerNet的介绍与CornerPooling的解决方案、Mimic知识蒸馏的实现方式、MobileNet的特点、普通卷积和DW PW卷积的计算量推导、Residual结构的来源等。同时还讨论了在人脸关键点和检测中的mimic实现方式、pose对人脸关键点的提升作用、目标检测中可能遇到的问题以及处理检测类别冲突的方法。此外，还涉及了对机器学习的了解程度和相似度分析的问题。 ... [详细]

近日，OpenAI发布了最新的NLP模型GPT-3，该模型在GitHub趋势榜上名列前茅。GPT-3使用的数据集容量达到45TB，参数个数高达1750亿，训练好的模型需要700G的硬盘空间来存储。一位开发者根据GPT-3模型上线了一个名为debuid的网站，用户只需用英语描述需求，前端代码就能自动生成。这个神奇的功能让许多程序员感到惊讶。去年，OpenAI在与世界冠军OG战队的表演赛中展示了他们的强化学习模型，在限定条件下以2:0完胜人类冠军。 ... [详细]

背景应用安全领域，各类攻击长久以来都危害着互联网上的应用，在web应用安全风险中，各类注入、跨站等攻击仍然占据着较前的位置。WAF(Web应用防火墙)正是为防御和阻断这类攻击而存在 ... [详细]

本文介绍了贝叶斯垃圾邮件分类的机器学习代码，代码来源于https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10327209.html，并对代码进行了简介。朴素贝叶斯分类器训练函数包括求p(Ci)和基于词汇表的p(w|Ci)。 ... [详细]

本文介绍了建立分类感知器二元模型对样本数据进行分类的方法。通过建立线性模型，使用最小二乘、Logistic回归等方法进行建模，考虑到可能性的大小等因素。通过极大似然估计求得分类器的参数，使用牛顿-拉菲森迭代方法求解方程组。同时介绍了梯度上升算法和牛顿迭代的收敛速度比较。最后给出了公式法和logistic regression的实现示例。 ... [详细]

数据结构与算法在编程领域中的重要性不可忽视，无论从事何种岗位，都需要掌握数据结构和算法。本文介绍了数据结构与算法的基本概念、存储结构和算法分析。其中包括线性结构、树结构、图结构、栈、队列、串、查找、排序等内容。此外，还介绍了图论算法、贪婪算法、分治算法、动态规划、随机化算法和回溯算法等高级数据结构和算法。掌握这些知识对于提高编程能力、解决问题具有重要意义。 ... [详细]

前言：拿到一个案例，去分析：它该是做分类还是做回归，哪部分该做分类，哪部分该做回归，哪部分该做优化，它们的目标值分别是什么。再挑影响因素，哪些和分类有关的影响因素，哪些和回归有关的 ... [详细]

内容列表线性分类器简介线性评分函数阐明线性分类器损失函数多类SVMSoftmax分类器SVM和Softmax的比较基于Web的可交互线性分类器原型小结注：中文翻译 ... [详细]