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RSS订阅原创 Properties and Applications of adjoints
首先，我们需要阐明伴随方程的定义： intu∗Audx= intuA∗u∗dx， \ int u ^ * Au dx = \ int uA ^ * u ^ * dx， intu∗Audx= intuA∗u∗dx，通常，在边界条件不消失...
2020-11-20 11:10:39
412
原创 Model fusion
模型融合 / 加权融合 / stacking / boosting .e.t.ca series of methods is introduced
2020-06-07 19:46:36
700
原创 Comparison and Analysis of parseInt() method
针对 JavaScript 中的 parseInt() 函数和 Java 中的 parseInt() 函数进行对比。
2020-04-04 13:41:11
232
原创 工欲善其事必先利其器_论汇编 IDE 的找寻
首先，贴图为证，先来见证结果。好了，开始说正事…论 Masm 的选取，历经千辛万苦，当然你可以选择：VMware+MS-DosMasmPlusDosBox + Masn + debug【Tip】：第二种选择在 win10 上是行不通的接下来，我想针对 Masm 的搭建完成给出一个完整的回忆：下载SASMhttps://dman95.github.io/SASM/eng...
2020-03-25 18:02:41
410
原创 词嵌入之 Word2Vec
介绍词嵌入基础以及词嵌入工具托马斯·米科洛维的Word2Vec1.PTB 数据集 2.Skip-Gram 3.跳字模型 4.负采样近似
2020-02-25 00:06:54
418
1
原创 Advanced Optimization
基于凸优化和梯度下降优化算法，进一步展开阐述Momentum、AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam优化算法
2020-02-23 18:04:21
297
原创 Optimization including Convex Optimization and Gradient Descent
1. 深度学习中的优化问题和凸性介绍2. 介绍梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降的原理及实现
2020-02-20 22:07:26
304
原创 批量归一化 && 残差网络
基于此前对于CNN的介绍，就深层次CNN展开介绍归一化(BN),残差网络(ResNet)和稠密连接网络(DenseNet)
2020-02-20 16:40:41
594
原创 Transformer (Google 机器翻译模型)
1. 针对Transformer（Google机器翻译模型）的概念以及相对于与传统CNN、RNN的优势 2. Transformer的实现，Multi-head Attention、FFN、AddNorm还有Encoder、Decoder的代码实现3.层归一化和批归一化的区别
2020-02-19 15:09:21
2275
原创 LeNet && ModernCNN
1.lenet 模型介绍，lenet 网络搭建，运用lenet进行图像识别-fashion-mnist数据集2.AlexNet3.VGG4.NiN5.GoogLeNet
2020-02-18 21:41:46
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原创 Fundamentals of Convolutional Neural Networks
针对RNN的基础进行强化实践：卷积层和池化层，填充、步幅、输入通道和输出通道
2020-02-18 19:41:47
421
原创 注意力 && Seq2seq模型
1. 注意力机制的概念和框架 2. 点积注意力机制和多层感知机注意力机制的实现 3. 使用注意力机制的seq2seq模型
2020-02-18 13:15:49
742
原创 机器翻译及其相关技术介绍
1. 简要实现机器翻译2. Encoder - Decoder模型3. Sequence to Sequence模型4. Beam search
2020-02-18 09:38:56
2057
原创 学而后思,方能发展;思而立行,终将卓越
学而后思：1. 梯度爆炸和梯度衰减2. 过拟合和欠拟合现象3. 随机初始化模型参数的作用4. 深度学习中的环境因素思而立行：奉上kaggle实战一篇
2020-02-16 22:25:14
589
原创 Fundamentals of Recurrent Neural Network
介绍循环神经网络，基于循环神经网络的语言模型，并且提供了从零开始的实现与简洁化
2020-02-14 13:51:04
364
原创 Language Model & Data Sampling
1. 介绍基于统计的语言模型，主要是 n 元语法（n-gram）2. 针对时序数据的采样
2020-02-14 10:24:35
294
原创 Text Preprocessing
打开 Google， 输入搜索关键词，显示上百条搜索结果打开 Google Translate， 输入待翻译文本，翻译结果框中显示出翻译结果以上二者的共同点便是文本预处理 Pre-Processing在 NLP 项目中，文本预处理占据了超过半数的时间，其重要性不言而喻。当然也可以利用完备且效率可观的工具可以快速完成项目For Example： 我一直在使用的由 哈工大...
2020-02-13 16:24:42
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原创 Multilayer Perceptron & Classify image
MLP以多层感知机为例，概述多层神经网络隐藏层此图为多层感知机的神经网络图，它含有一个隐藏层，该层中有5个隐藏单元。 表达公式具体来说，给定一个小批量样本X∈Rn×d\boldsymbol{X} \in \mathbb{R}^{n \times d}X∈Rn×d，其批量大小为nnn，输入个数为ddd。假设多层感知机只有一个隐藏层【其中隐藏单元个数为hhh】记隐藏层的输出（也称为隐藏层变...
2020-02-12 23:43:27
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原创 Softmax & 分类模型
一种函数，可提供多类别分类模型中每个可能类别的概率。这些概率的总和正好为 1.0。例如，softmax 可能会得出某个图像是狗、猫和马的概率分别是 0.9、0.08 和 0.02。（也称为完整 softmax。）与候选采样相对。...
2020-02-12 21:40:14
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原创 Design and Realization of Linear Regression
线性回归的基本要素模型y=w⋅x+b\mathrm{y} = w \cdot \mathrm{x} + by=w⋅x+b数据集我们在收集到的数据中寻找合适的模型参数来使模型的预测价格与真实价格的误差最小。被训练的数据的集合称为训练数据集（training data set）或训练集（training set），每一条数据的主体作为一个样本（sample），被预测值称作标签（label）...
2020-02-11 22:14:05
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原创 缘起 linkedPurchaseToken，认知 "订阅"
Q: Do you use Google Play subscriptions?那么在 Google Play 中如何防止游戏共享？使用 linkedPurchaseToken 将购买令牌绑定至实际购买行为的游戏账号，确保游戏账号和购买令牌一对一匹配附上 linkedPurchaseToken 的学习指导：原文【Medium】：https://medium.com/androi...
2020-01-20 16:06:58
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原创 对拼消耗【Boyer-Moore Majority Vote Algorithm】
有幸博得一用，特引之为文对拼消耗 ~ 摩尔投票法每次从序列里选择两个不相同的数字删除掉（或称为“抵消”），最后剩下一个数字或几个相同的数字，就是出现次数大于总数一半的那个。故事阐述 + 算法实例故事阐述一个由不同王国组成的世界中，人数是一个定值且不同王国中的人战斗力都一致。某一天，发生了世界大战，王国之间互相都不信任，更不互相联盟。战场上，都冲到了一起，不同王国的人同归于尽，...
2020-01-18 17:38:05
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原创 我亦未曾饶过岁月_面试总结
岁月不饶人，我亦未曾绕过岁月，总结反思，重新来过。后端开发面试总结从效率方面考虑，数组的检索效率较好，但是插入和删除效率低下；对于链表，插入和删除的效率较好，但是检索的效率低下，然而 HashMap 合理的继承了上述两位的所有优点，意味着完美。针对哈希函数的构造直接定址法平方取中法除数余数法为几种主要的方法，具体不展开论述，对于 HashMap 神奇存储展示拙见HashMa...
2020-01-15 14:17:00
247
原创 分布式与路漫漫，代码与篇齐飞
分布式系统的基石TCP/IP是Internet的基本协议，由底层的IP和TCP组成，其结合DNS、路由协议最终实现了网络之间任意两点间的数据通信问题，当在CMD运行ipconfig/all可以查看当前计算机配置的TCP/IP参数、默认网关和DNS服务器的信息。当在浏览器中输入*http://www.baidu.com/*时，浏览器发现URL的主机部分有一个域名，他就查找本机配置的DNS服务器，...
2019-12-15 20:36:27
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原创 基于数据库的特征抽象提取
现有的数据库系统均是基于某种数据模型的数据模型也是一种模型，是对现实世界数据特征的抽象，是数据库系统的核心和基础。其通常由数据结构、数据操作和数据的完整性约束条件三部分组成据模型应用的不同目的，数据模型分为两层概念模型逻辑模型、物理模型概念模型包含有实体（客观存在并可相互区别的事物）、属性（实体所具有的某一特性）、码（唯一标识实体的属性集）、实体型（用实体名及其属性名集...
2019-11-23 12:35:25
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原创 基于需求的Excel特殊读取和text动态显示实战
需求：读取Excel数据并进行处理使之组合显示基于上一篇截图实战的结果的动态显示GUI界面显示，格式类似于Excel表格使用python开发，需要text的动态显示...
2019-11-16 00:43:52
347
原创 基于需求的网站搜索截图模拟实战
需求：批量网站自动使用站内检索关键词并保存截图截图需要是浏览器自带的Control + P截的 pdf 文件；使用Python开发
2019-11-14 17:03:01
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原创 【网络空间安全】SQL注入检测绕过
大小写绕过拦截了union，那就使用Union UnIoN编码绕过WAF检测关键字，用%55也就是U的16进制编码来代替U，union写成％55nION，结合大小写也可以绕过一些WAF注释绕过使用于WAF只是过滤了一次危险的语句，而没有阻断整个查询/？id=1+union+select +1,2,3/*对于这条查询，WAF过滤了一次union和select，在之前再写一...
2019-10-20 11:44:57
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原创 【网络空间安全】SQL Injection_SQL 注入...
联合查询 union因为查询语句构造问题，可直接否认掉之前的查询，执行一个全新的语句来执行，需要注意的是查询的列应当与之前对应。在MySQL中，把information_schema 看作是一个信息数据库，其中保存着关于MySQL服务器所维护的所有其他数据库的信息，如数据库表名，数据库的表，表栏的数据类型与访问权限此数据库是MySQL自带的，information_schema.SCHE...
2019-10-20 11:41:06
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原创 What is this Process and Why is it Running【三】
audiodg.exeWindows音频设备图形隔离进程，是一个正常的系统进程，英文名称为audiodg.exe，windows7系统不会以英文名显示。Windows音频设备图形隔离程序是一种系统保护进程，出于系统安全需要，用于防止未授权软件或硬件捕获高清晰度视频格式文件的内容，还可以大幅度的提升耳机音质。对于此正常进程，一般情况下不会占用太多CPU，如果占用过高的情形一旦出现，按照这几...
2019-10-15 11:43:57
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原创 【网络空间安全】SQL Injection_SQL 注入..
SQL 注入漏洞攻击者利用 web 应用程序对用户输入验证上的疏忽，在输入的数据中包含对某些数据库系统有特殊的意义的符号和命令，让**攻击者有机会直接对后台数据库下达指令**，进而实现对后台数据库乃至整个应用系统的入侵。掌握SQL注入，首先要对数据库底层有所了解数据库分类当今数据库模型主要分为两种，即关系型数据库和非关系型数据库。关系型数据库把复杂结构归结为简单的二元关系（即二...
2019-09-19 00:26:23
292
原创 从追寻 flag 到认识 Robots Protocol（Robots协议）
Robots Protocolrobots 协议，首先了解robots.txtrobots.txt 是搜索引擎中访问网站的时候要查看的第一个文件【是一种存放于网站根目录下的ASCII编码的文本文件】，它通常告诉网站搜索引擎的漫游器（又称网络蜘蛛）：此网站中的哪些内容是不应该被搜索引擎的漫游其获取的，哪些是可以获取的。当一个搜索蜘蛛访问到一个网站时，它会首先检查该站点目录下是否存在robots...
2019-09-14 11:07:31
555
原创 密码安全之密码技术【2】替代密码
密码学一门研究设计密码算法和破译密码算法的综合性技术科学，是网络空间安全学科中理论体系最完善的一门科学，也是信息安全的基石。密码学通常由密码编码和密码分析两大分支组成。从密码学的发展历史来看，可以分为古典密码学和现代密码学。古典密码学主要依靠人工计算和简单的机械，并且以人的主观意识来设计和应用。古典加密算法往往只是对单个的代替或置换操作。现代密码学…替代密码替代密码的原理是使用...
2019-09-10 11:36:52
1483
原创 密码安全之密码技术【1】置换密码
密码学是一门研究设计密码算法和破译密码算法的综合性技术科学，是网络空间安全学科中理论体系最完善的一门科学，也是信息安全的基石。密码学通常由密码编码和密码分析两大分支组成。从密码学的发展历史来看，可以分为古典密码学和现代密码学。古典加密算法往往只是对单个的代替或置换操作，现代密码学就是寻求基于简单运算来构造复杂算法的数学方法，形成安全性较高的加密算法，重复混合应用置换和替代运算，实现对明文的扩散和...
2019-09-08 20:25:00
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原创 What is this Process and Why is it Running【二】
WmiPrvSE.exeWMI 即 Windows Management Instrumentation（Windows 管理规范）的简写，是 Windows 操作系统的一项内置功能，它为软件和管理脚本提供了一种标准化方法，WMI Provider Host进程是Windows的重要组成部分，通常在后台运行，旨在帮助Windows PC上的其他应用来请求当前系统的各种信息，一般情况下，这个过...
2019-09-06 10:57:59
1970
空空如也
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