11 2018 档案
摘要:python预测 c++使用该daal4py的模型:
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摘要:基尼系数是指国际上通用的、用以衡量一个国家或地区居民收入差距的常用指标。基尼系数介于0-1之间,基尼系数越大,表示不平等程度越高。 收入基尼系数 其具体含义是指,在全部居民收入中,用于进行不平均分配的那部分收入所占的比例。基尼系数最大为“1”,最小等于“0”。前者表示居民之间的收入分配绝对不平均,即
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摘要:官方的代码 https://github.com/Cloud-CV/EvalAI 我一直没法成功import yaml配置举办比赛(create a challenge on EvalAI 使用https://github.com/Cloud-CV/EvalAI-Starters)。 直到使用第三方
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摘要:示廓灯怎么开启? 示廓灯开关有两种,分别是旋钮式和拨杆式。如上图所示,车主可以根据车上标示找到开启示廓灯的档位,前后亮的灯就是示廓灯。 部分雨刮器的开关,都在方向盘的右侧的拨杆上。我们称为拨杆式雨刮器。也有少量是设置在左边拨杆上的。 2
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摘要:原文:A Beginner’s Guide to Optimizing Pandas Code for Speed 作者:Sofia Heisler 翻译:无阻我飞扬 摘要:Pandas 是Python Data Analysis Library的简写,它是为了解决数据分析任务而创建的工具,本文介绍
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摘要:from:https://blog.csdn.net/m0_37338590/article/details/78862488 一、简介: Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本,支持运行 40 多种编程语言。在本文中,我们将介绍 Jupy
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摘要:1.直接吊销驾照,没商量 违法行为罚款 醉酒后驾驶机动车的5000元 驾驶拼装的机动车上道路行驶的200至2000元 驾驶已报废机动车的200至2000元 造成交通事故后逃逸,构成犯罪的终生禁驾 再次饮酒后驾驶机动车的1000至2000元 发生严重交通肇事,构成犯罪的刑法处罚 2.记满12分:回炉再
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摘要:左转待转区是什么?不要被扣6分才后悔! from:https://www.sohu.com/a/145066213_632210 一、什么是左转待转区? 从字面上看,“左转待转区”的意思,就是“等待左转弯的区域”。下图中白色虚框线就是“左转弯待转区”: “左转弯待转区”的道路一般是单向三车道及以上等
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摘要:可变导向车道:开车的朋友可能都遇到过一种情况,比如单向四车道的路口,导向车道从左至右是按照一条左转,两条直行,一条右转直行的顺序排列的。直行和右转都是一路畅通不压车,但是左转的一条车道因为历史遗留问题,压车很严重。就在这时伟大的人类发明了可变导向车道,把左转旁边的直行车道变成了可以随车流量变化而变化
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摘要:git reset --hard ,再然后,悲剧上演~ 恢复方法: 使用 git reflog 来找到最近提交的信息,这里贴出部分信息: F:\voidy>git reflog F:\voidy>git reflog WARNING: terminal is not fully functional
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摘要:通过 搜集 Linux 服务器 的 bash 操作 日志, 通过 训练 识别 出 特定 用户 的 操作 习惯, 然后 进一步 识别 出 异常 操作 行为。使用 SEA 数据 集 涵盖 70 多个 UNIX 系统 用户 的 行为 日志, 这些 数据 来自 UNIX 系统 acct 机制 记录 的 用户
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摘要:一.通过命令配置 1. 命令 npm config set registry https://registry.npm.taobao.org 2. 验证命令 npm config get registry 如果返回https://registry.npm.taobao.org,说明镜像配置成功。 二
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摘要:Create a python virtual environment and install python dependencies. cd evalai virtualenv venv source venv/bin/activate # run this command everytime b
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摘要:浅谈XXE漏洞攻击与防御 from:https://thief.one/2017/06/20/1/ XML基础 在介绍xxe漏洞前,先学习温顾一下XML的基础知识。XML被设计为传输和存储数据,其焦点是数据的内容,其把数据从HTML分离,是独立于软件和硬件的信息传输工具。 XML文档结构 XML文档
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摘要:Linux pwn入门教程(1)——栈溢出基础 from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/38985585 0x00 函数的进入与返回 from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/38985585 0x00 函数的进入与返回 from:https:/
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摘要:IDA pro 7.0版本 from:freebuf 用到的工具有IDA pro 7.0 ,被反汇编的是百度云(BaiduNetdisk_5.6.1.2.exe)。 首先,IDA pro的长相如下: 共有(File , Edit , Jump , Search , View , Debugger ,
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摘要:结果: 如果是使用python接口则pip install virustotal-api然后: ???是你自己的api key,输出结果: alkdsjfalksjf abc 109321dlkaDsadfsa测试OK!
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摘要:ssl payload取1024字节,然后使用VAE检测异常的ssl流。 代码如下: 然后出了一大堆误报,蛋疼!!! 难道发现恶意的ssl流很难???换成CNN auto encoder试试后,直接将1024字节的ssl流看成32*32的图像进行处理: 然后检测的结果: 没有查到几个是恶意的。。。真
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摘要:对基于深度神经网络的Auto Encoder用于异常检测的一些思考 from:https://my.oschina.net/u/1778239/blog/1861724 一、前言 现实中,大部分数据都是无标签的,人和动物多数情况下都是通过无监督学习获取概念,故而无监督学习拥有广阔的业务场景。举几个场
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摘要:所以你只需要在.bashrc下加入
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摘要:#=============================================================================== # Copyright 2014-2017 Intel Corporation # All Rights Reserved. # # If this software was obtained under the Intel Si...
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摘要:只要你登陆了一个使用 HTTPS 数据加密的网站,浏览的页面的内容如果被人中途看见,将会是一团乱码。它也能保证,你浏览的页面就是你想浏览的,不会被黑客在中途修改,网站收到的数据包也是你最初发的那个,不会把你的数据给换掉,搞出一个大新闻。最后,你连接的是你想要连接的网站,不会出现有人中途伪造一个网站给
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摘要:Let's Encrypt 免费通配符 SSL 证书申请教程 from:https://blog.csdn.net/English0523/article/details/79608464 2018 年 3 月 14 日,Let’s Encrypt 对外宣布 ACME v2 已正式支持通配符证书。这
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摘要:image_list = [] new_file_list = [] for root, _, file_list in os.walk(predict_dir): new_file_list += [file for file in file_list if ".nfs" not in file] new_file_list.sort(k...
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摘要:代码,示意了一个tls的数据内容: 感觉还是有内在规律可以遵循的。
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摘要:我摘录的代码。 原文:https://sefiks.com/2018/03/21/autoencoder-neural-networks-for-unsupervised-learning/ Previously, we’ve applied conventional autoencoder to
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摘要:from:http://www.cnblogs.com/freeweb/p/6548208.html 补充:在我mac上的加速效果: 最初:runing1 time: 0.233466 sruning2 time: 0.930724 s使用Cython编译:runing1 time: 0.17852
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摘要:按照某特定string字段长度过滤: Applied to filex.csv: the code above prints 或者是: 最灵活的是用apply: 直接按照row过滤!
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摘要:SIMD指令集 from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31271788 SIMD,即Single Instruction, Multiple Data,一条指令操作多个数据.是CPU基本指令集的扩展.主要用于提供fine grain parallelism,即小碎数据的
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摘要:https://software.intel.com/en-us/daal-programming-guide-datasource-featureextraction-py csv里的3行示例数据(***为期望获取的数据): 输出结果: printNumericTable的实现代码:printNu
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摘要:data download: https://github.com/nicolasmiller/pyculiarity/blob/master/tests/raw_data.csv 数据集样子: 做了shift处理前后: 代码: 可以看到相关系数! 重构代码,使其可以预测未来: 绘图: 尤其关键的是
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摘要:补充:https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-15-276 如果用arima的话,还不如使用随机森林。。。 原文地址:https://medium.com/open-machine-learning
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摘要:实验了效果,下面的还是图像的异常检测居多。 https://github.com/LeeDoYup/AnoGAN https://github.com/tkwoo/anogan-keras 看了下,本质上是半监督学习,一开始是有分类模型的。代码如下,生产模型和判别模型: 对于无监督GAN就搞不定了!
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