LSTM入门学习 摘自:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/51234311 下面先给出LSTM的网络结构图: 看到网络结构图好像很复杂的样子,其实不然,LSTM的网络结构图无非是为了显示其高大上而已,这其实也是一个稍微比RNN难那么一丁点的算法.为了简单起见,下面我将直接先采用公式进行讲解LSTM,省得看见LSTM网络结构图就头晕. (1)RNN回顾 先简单回顾一下RNN隐层神经元计算公式为: 其中U.W是网络模型的参数,f(.)表示激活函数…

摘自:https://zybuluo.com/hanbingtao/note/581764 写得非常好 见原文 长短时记忆网络的思路比较简单.原始RNN的隐藏层只有一个状态,即h,它对于短期的输入非常敏感.那么,假如我们再增加一个状态,即c,让它来保存长期的状态,那么问题不就解决了么?如下图所示: 新增加的状态c,称为单元状态(cell state).我们把上图按照时间维度展开: 上图仅仅是一个示意图,我们可以看出,在t时刻,LSTM的输入有三个:当前时刻网络的输入值.上一时刻LSTM的输出值.…

from:http://www.freebuf.com/articles/network/139697.html DGA(域名生成算法)是一种利用随机字符来生成C&C域名,从而逃避域名黑名单检测的技术手段.例如,一个由Cryptolocker创建的DGA生成域xeogrhxquuubt.com,如果我们的进程尝试其它建立连接,那么我们的机器就可能感染Cryptolocker勒索病毒.域名黑名单通常用于检测和阻断这些域的连接,但对于不断更新的DGA算法并不奏效.我们的团队也一直在对DGA进行广泛的…

阻焊层:solder mask,是指板子上要上绿油的部分:因为它是负片输出,所以实际上有solder mask的部分实际效果并不上绿油,而是镀锡,呈银白色! 助焊层:paste mask,是机器贴片时要用的,是对应所有贴片元件的焊盘的,大小与toplayer/bottomlayer层一样,是用来开钢网漏锡用的. 要点:两个层都是上锡焊接用的,并不是指一个上锡,一个上绿油:那么有没有一个层是指上绿油的层,只要某个区域上有该层,就表示这区域是上绝缘绿油的呢? 答:暂时我还没遇见有这样一个层!我们画的…

建议按序阅读 1. RNN的一些简单概念介绍 A guide to recurrent neural networks and backpropagation Deep learning:四十九(RNN-RBM简单理解) : http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3439503.html 2. LSTM 深度学习BP算法的推导(附加RNN,LSTM的推导说明): http://blog.csdn.net/zhuanshenweiliu/article/deta…

一.git新建分支,上传代码到新的不同分支  我要实现的效果,即是多个内容的平行分支:这样做的主要目的是方便统一管理属于同一个内容的不同的项目,互不干扰.如图所示: 前提是我的github上已经有webpack_test项目了,我是在这个项目的基础上新建其他的分支并开展工作的.如图: 如果你对如何新建webpack_test项目不清楚,请参考我的前一篇文章:git入门学习(一):github for windows上传本地项目到github,操作步骤如下: 1.1.保留webpack_test项…

Git是目前最先进的分布式版本控制系统,作为一个程序员,我们需要掌握其用法.Github发布了Github for Windows 则大大降低了学习成本和使用难度,他甚至比SVN都简单. 一.首先在github创建自己的账号 github官方网址为:https://github.com/,相信大家都应该有自己的github账号. 二.下载github for windows 官方下载网址为:https://desktop.github.com/,我下载的版本为3.2.0.0 三.安装github…

from:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-08-11-11 可以通过分析流量包来检测TOR流量.这项分析可以在TOR 节点上进行,也可以在客户端和入口节点之间进行.分析是在单个数据包流上完成的.每个数据包流构成一个元组,这个元组包括源地址.源端口.目标地址和目标端口. 提取不同时间间隔的网络流,并对其进行分析.G.He等人在他们的论文“从TOR加密流量中推断应用类型信息”中提取出突发的流量和方向,以创建HMM(Hidden Markov Mode…

#RNN 循环神经网络 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.set_random_seed(1) # set random seed # 导入数据 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) # hyperparameters lr = 0.001 # learning rate t…

代码: # -*- coding: utf-8 -*- import random import gym import numpy as np from collections import deque from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.optimizers import Adam from keras.utils.vis_utils import plot_model EP…