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Hi,我是李智华,华为-安全AI算法专家,欢迎来到安全攻防对抗的有趣世界。
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2018年1月9日
suse linux通过iso文件安装gcc
摘要: 参考下文: Yast源搭建(更新) 1)挂载ISO镜像 新建一个目录:mkdir /mnt/iso 将iso文件挂载到该目录上: mount -o loop /path/to/SLES-11-SP1-DVD-x86_64-GM-DVD1.iso /mnt/iso 2)增加zypper安装源 zypp
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posted @ 2018-01-09 13:17 bonelee
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2018年1月8日
神经网络中的激活函数——加入一些非线性的激活函数,整个网络中就引入了非线性部分,sigmoid 和 tanh作为激活函数的话,一定要注意一定要对 input 进行归一话,但是 ReLU 并不需要输入归一化
摘要: 1 什么是激活函数? 激活函数,并不是去激活什么,而是指如何把“激活的神经元的特征”通过函数把特征保留并映射出来(保留特征,去除一些数据中是的冗余),这是神经网络能解决非线性问题关键。 目前知道的激活函数有如下几个:sigmoid,tanh,ReLu,softmax。 simoid函数也称S曲线:f
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posted @ 2018-01-08 14:56 bonelee
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CNN中的局部连接(Sparse Connectivity)和权值共享
摘要: 局部连接与权值共享 下图是一个很经典的图示,左边是全连接,右边是局部连接。 对于一个1000 × 1000的输入图像而言,如果下一个隐藏层的神经元数目为10^6个,采用全连接则有1000 × 1000 × 10^6 = 10^12个权值参数,如此数目巨大的参数几乎难以训练;而采用局部连接,隐藏层的每
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posted @ 2018-01-08 12:12 bonelee
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AdaBoostClassifier实战
摘要: AdaBoostClassifier实战 部分内容摘自:http://blog.csdn.net/sun_shengyun/article/details/54289955 这里我们用一个具体的例子来讲解AdaBoostClassifier的使用。 Methods 首先我们载入需要的类库: 接着我们
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posted @ 2018-01-08 11:27 bonelee
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2018年1月5日
ES 断路器——本质上保护OOM提前抛出异常而已
摘要: 监控fielddata使用了多少内存以及是否有数据被驱逐是非常重要的。大量的数据被驱逐会导致严重的资源问题以及不好的性能。 Fielddata使用可以通过下面的方式来监控: 对于单个索引使用 {ref}indices-stats.html[indices-stats API]: 对于单个节点使用 {
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posted @ 2018-01-05 10:34 bonelee
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2018年1月4日
SRV记录用来标识某台服务器使用了某个服务,常见于微软系统的目录管理——深入的话需要去折腾Azure Active Directory
摘要: SRV记录 SRV记录 什么情况下会用到SRV记录? [SRV记录用来标识某台服务器使用了某个服务,常见于微软系统的目录管理] SRV记录的添加方式 A.主机记录处格式为:服务的名字.协议的类型 例如:_sip._tcp B.记录类型为SRV。 C.线路类型(默认为必填项,否则会导致部分用户无法解析
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posted @ 2018-01-04 15:42 bonelee
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域名中不能含有_
摘要: 您输入的域名不符合域名注册规则,请重新输入 提示:域名可由英文字母(a-z,不区分大小写)、数字(0-9)、中文汉字以及连字符"-"(即中横线)构成,不能使用空格及特殊字符(如!、$、&、?等)。“-” 不能单独注册或连续使用,不能放在开头或结尾。 其实这里有个RFC 952规范 - 美国国防部互联
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posted @ 2018-01-04 14:24 bonelee
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ES Segment Memory——本质上就是segment中加到内存的FST数据,因此segment越多,该内存越大
摘要: ElasticSearch优化系列四:ES的heap是如何被瓜分掉的 转自:https://www.jianshu.com/p/f41b706db6c7 转自:https://www.jianshu.com/p/f41b706db6c7 转自:https://www.jianshu.com/p/f4
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posted @ 2018-01-04 11:04 bonelee
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Self Organizing Maps (SOM): 一种基于神经网络的聚类算法,本质上感觉和kmeans迭代没啥区别
摘要: 自组织映射神经网络本质上是一个两层的神经网络,包含输入层和输出层(竞争层)。输入层模拟感知外界输入信息的视网膜,输出层模拟做出响应的大脑皮层。输出层中神经元的个数通常是聚类的个数,代表每一个需要聚成的类。训练时采用“竞争学习”的方式,每个输入的样例在输出层中找到一个和它最匹配的节点,称为激活节点,也
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posted @ 2018-01-04 10:17 bonelee
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RBF网络——核心思想:把向量从低维m映射到高维P,低维线性不可分的情况到高维就线性可分了
摘要: RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。 输入X是个m维的向量,样本容量为P,P>m。可以看到输入数据点Xp是径向基
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posted @ 2018-01-04 10:04 bonelee
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