本文由  网易云发布. 本文作者:Alexander Polyakov,ERPScan的首席技术官和联合创始人.EAS-SEC总裁,SAP网络安全传播者. 现在已经出现了相当多的文章涉及机器学习及其保护我们免遭网络攻击的能力.尽管如此,我们也要清楚的去将理想与现实分开,看看机器学习(ML),深度学习(DL)和人工智能(AI)算法到底可以在网络安全中做什么. 首先,我必须让你失望,因为我们必须承认的是,尽管机器学习在图像识别或自然语言处理这两个领域取得了不错的成绩,但机器学习绝不会成为网络安全的s…

网络安全中机器学习大合集 from:https://github.com/jivoi/awesome-ml-for-cybersecurity/blob/master/README_ch.md#-datasets 历年来那些与网络安全中机器学习相关最好的工具与资源 目录 数据集 论文 书籍 演讲 教程 课程 杂项 ↑ 贡献 如果你想要添加工具或资源请参阅 CONTRIBUTING ↑ 数据集 安全相关数据样本集 DARPA 入侵检测数据集 Stratosphere IPS 数据集 开放数据集 N…

http://www.xueui.cn/tutorials/illustrator-tutorials/designers-must-know-the-secret-of-the-bezier-curve.html 有没有观察过你喜欢的插画师们未完成的作品?仔细观察,你会发现他们非常着迷于调整贝塞尔曲线的手柄(也就是钢笔工具画出来的曲线啦~),并且力图让调整曲线的手柄尽量水平或者垂直.为什么呢? 我想通过这个教程,为力图探寻此道的设计师们打开一扇门,指引方向.当然,首先你熟练使用AI和PS中的钢…

Atitit.mvc的趋势与未来attilax总结 1. Mvc的分类 (服务端mvc  vs客户端mvc)1 2. Mvc的趋势,从服务端mvc正在转向客户端mvc1 2.1. 更加完善的分离..http rest json Spa的兴起,1 2.2. 更好的view复用性.客户端mvc技术带来更好的跨技术体系(java php net),1 2.3. 热部署(script化)hotdeploy2 2.4. 更好的ui 流程跳转复用性()界面页面page ui的跳转控制,也在向客户端转移, 和…

AI迎来了改变世界的新机遇,同时也迎来了新的网络安全问题,只要是联网的系统就会有漏洞爆出~ 随着大数据的应用,人工智能逐渐走入千家万户并显示出巨大的市场空间,从机器人客服.自动驾驶汽车到无人机等,全都属于人工智能的范畴,随之而来的安全漏洞问题同样不容忽视,有些甚至已经显现. 智能家居的开门开锁——你无法将他拒之门外 仅凭一部手机就可以完全控制你的访问系统,或者我使用一个小小的智能硬件,就能打开你的大门,你会作何感想?本门课程再现了幻电影中特工使用的开门利器,并详细介绍RFID克隆设备的使用方法.…

​在上周加拿大温哥华举行的NeurIPS会议上,机器学习成为了中心议题. 来自世界范围内约1.3万名研究人员集中探讨了神经科学.如何解释神经网络输出以及人工智能如何帮助解决现实世界中的重大问题等焦点话题. 会议期间,谷歌 AI 负责人Jeff Dean接受了媒体VentureBeat的专访,并畅谈了其对于2020年机器学习趋势的相关看法,Jeff Dean认为: 2020年,机器学习领域在多任务学习和多模态学习上将会有大突破,同时新出现的设备也会让机器学习模型的作用更好地发挥出来. 以下截取了部…

ps:1.视图工具:1)标尺2)参考线3)网格:视图-->--显示>-->网格4)修改网格:编辑-->首选项>-->参考线.网格和切片 5)放大工具:画布中单击可放大视图(也可以按住Ctrl) ,按住Alt单击可缩小视图(双击缩放工具可缩放到100%)6)抓手工具:抓着移动画布 7)渐变工具使用:首先选择需要修改的元素,点击渐变工具,双击出现渐变 工具面板.可能只有灰色渐变.此时点击渐变面板内的滑 块(左右两边的三角符号,点击一下表示选中,再去选择 需要的颜色.最左边的…

摘要:为了探究垃圾的智能分类等问题,由中关村海华信息研究院.清华大学交叉信息研究院以及Biendata举办的2020海华AI垃圾分类大赛吸引了大量工程师以及高校学生的参与 01赛题介绍 随着我国经济的发展,城市化进程不断加速,生活垃圾对城市环境的威胁日益增加.如何高效.环保地解决处理生活垃圾迫在眉睫.因此垃圾的智能分类对于智能化分拣垃圾.提高垃圾分拣效率就显得十分重要.为了探究这一问题,由中关村海华信息研究院.清华大学交叉信息研究院以及Biendata举办的2020海华AI垃圾分类大赛吸引了大量…

https://mp.weixin.qq.com/s/NIza8E5clC18eMF_4GMwDw 深度学习的“深度”层面源于输入层和输出层之间实现的隐含层数目,隐含层利用数学方法处理(筛选/卷积)各层之间的数据,从而得出最终结果.在视觉系统中,深度(vs.宽度)网络倾向于利用已识别的特征,通过构建更深的网络最终来实现更通用的识别.这些多层的优点是各种抽象层次的学习特征. 在未来的某个时候,人们必定能够相对自如地运用人工智能,安全地驾车出行.这个时刻何时到来我无法预见:但我相信,彼时“智能”会显…

1. 关于特征提取 0x1:什么是特征提取 特征提取研究的主要问题是,如何在数据集未明确表示结果的前提下,从中提取出重要的潜在特征来.和无监督聚类一样,特征提取算法的目的不是为了预测,而是要尝试对数据进行特征识别,以此得到隐藏在数据背后的深层次意义. 回想一下聚类算法的基本概念,聚类算法将数据集中的每一行数据分别分配给了某个组(group)或某个点(point),每一项数据都精确对应于一个组,这个组代表了组内成员的平均水平. 特征提取是这种聚类思想更为一般的表现形式,它会尝试从数据集中寻找新的数…