nDPI 的论文阅读和机制解析

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nDPI: Open-Source High-Speed Deep Packet Inspection Wireless Communications & Mobile Computing Confer 2014 背景根据端口号来识别协议类型,但大于某个值以后,端口号动态变化 http协议会携带一系列其他页面内容,防火墙若根据端口号判断,则其他页面可以通过http的80端口通过防火墙不仅是为了创造一份报告,而是为了解决安全问题 ML的可以测量的任务更少 ML只能用于一些被动测量分析,不能用于…

[论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读

[论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读目录 [论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读 0x00 摘要 0x01 论文概要 1.1 概括 1.2 文章信息 1.3 核心观点 1.4 名词解释 0x02 解读思路 2.1 Memorization 和 Generalization 2.1.1 Memorization 2.1.2 Generalization 2.2 发展脉络 0x03 DNN 3.1 深度模型思路 3.2 DNN模型 3.3 工作机制 3.4 模型特点 0x04 DIN…

[论文阅读] RNN 在阿里DIEN中的应用

[论文阅读] RNN 在阿里DIEN中的应用 0x00 摘要本文基于阿里推荐DIEN代码,梳理了下RNN一些概念,以及TensorFlow中的部分源码.本博客旨在帮助小伙伴们详细了解每一步骤以及为什么要这样做. 0x01 背景知识 1.1 RNN RNN,循环神经网络,Recurrent Neural Networks. 人们思考问题往往不是从零开始的,比如阅读时我们对每个词的理解都会依赖于前面看到的一些信息,而不是把前面看的内容全部抛弃再去理解某处的信息.应用到深度学习上面,如果我们想要学习…

论文阅读笔记六：FCN：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation(CVPR2015)

今天来看一看一个比较经典的语义分割网络,那就是FCN,全称如题,原英文论文网址:https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 三位大佬:Jonathan Long Evan Shelhamer Trevor Darrell 这个网址是网上一个大佬记录的FCN的博客,同时深深感受到了自己与大佬的差距,但还是硬着头皮把论文阅读完成,贴出网址,和大家一起学习:https://blog.csdn.net/happyer8…

论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes

论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes 一句话概括本文工作使用词汇资源--知网--来提升词嵌入的表征能力,并提出了三种基于知网资源的词嵌入学习模型,在通用的中文词嵌入评测数据集上进行了评测,取得了较好的结果. 作者简介该论文选自 ACL 2017,是清华大学孙茂松刘知远老师组的成果.论文的两名共同第一作者分别是牛艺霖和谢若冰. 牛艺霖,清华本科生. 谢若冰,清华研究生(2014-2017),清华本科生(2010-20…

转 Java Classloader机制解析

转 Java Classloader机制解析发表于11个月前(2014-05-09 11:36) 阅读(693) | 评论(0) 9人收藏此文章, 我要收藏赞1 慕课网,程序员升职加薪神器,点击免费学习目录[-] JDK默认ClassLoader 双亲委托模型如何自定义ClassLoader 1.loadClass 方法 2.findClass 3.defineClass 不遵循“双亲委托机制”的场景做Java开发,对于ClassLoader的机制是必须要熟悉的基础知识,本文针对J…

NASNet学习笔记—— 核心一：延续NAS论文的核心机制使得能够自动产生网络结构；核心二：采用resnet和Inception重复使用block结构思想；核心三：利用迁移学习将生成的网络迁移到大数据集上提出一个new search space。

from:https://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/79079008 NASNet总结论文:<Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition> 注先啥都不说,看看论文的实验结果,图1和图2是NASNet与其他主流的网络在ImageNet上测试的结果的对比,图3是NASNet迁移到目标检测任务上的检测结果,从这图瞬间感觉论文的厉害之处了,值…