摘要:
CSRF 跨站请求伪造,是一种对网站的恶意利用。与XSS不同,它是对它伪装成用户的请求来访问网站。比XSS更加难以防范,更加具有危险性。 可以这么说攻击者盗用了你的身份,以你的名义发送恶意请求。可能会导致个人隐私泄露以及财产安全。 攻击步骤:1登录受信任网站并在本地生成cookie;2 在不登出A的 阅读全文
摘要:
原理:https://blog.csdn.net/weixin_44656803/article/details/105051322 /** * 归并排序:C 语言 * * @author skywang * @date 2014/03/12 */ #include <stdio.h> #inclu 阅读全文
摘要:
深度优先访问+回溯实现迷宫问题 1为墙,0为可走的路,代码有注释。 import java.util.Scanner; public class maze { //地图的大小 //用来保存地图 static int n = 6, m = 5, start_x, start_y, end_x, end 阅读全文
摘要:
广度优先遍历实现迷宫问题1.0 maze.java import java.util.Scanner; import java.util.Random; public class maze { //地图的大小 //行 static int n = 8; //列 static int m = 7; / 阅读全文
摘要:
卷积网络和传统网络的区别 左边是传统网络,右边是卷积网络,可以看到传统网络只是提取了特征,而卷积网络是三维的处理方式。 卷积做了一件什么事 最左边的就好比一个图片,一个图片各个部分的特征不一样,将其划分成若干,然后对每一块进行特征提取。 就相当于一个5x5的图片,划分成9个特征区域,3x3个一组,根 阅读全文
摘要:
特征提取方面 二者输入输出是一样的,都是判断是不是汽车,机器学习需要通过特征提取 然后再放到分类器中,进行一些算法 再输出,而深度学习就没有特征提取这一步,而是直接将特征值放进神经网络,让他去做,他就能做,分类什么的。。。 ●机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的,而且需要大量领域专业知识 ●深度学 阅读全文
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误差 误差( Error) :是模型的预测输出值与其真实值之间的差异。 训练( Training) : 通过已知的样本数据进行学习,从而得到模型的过程。 训练误差( Training Error) : 模型作用于训练集时的误差。 泛化( Generalize) :由具体的、个别的扩大为一般的,即从特 阅读全文
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二者基本概念 经验风险( Empirical Risk) : 损失函数度量了单个样本的预测结果,要想衡量整个训练集的预测值与真实值的差异,将整个训练集所有记录均进行一次预测, 求取损失函数,将所有值累加,即为经验风险。 就是已知的数据按照现有的模型,测试预测值和真实值偏离的程度叫经验风险。 经验风险 阅读全文
摘要:
基本概念 损失函数:用来衡量预测结果和真实结果之间的差距,其值越小,代表预测结果和真实结果越一致。通常是一个非负实值函数。通过各种方式缩小损失函数的过程被称作 优化。损失函数记作 L(Y,f(x))。 损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别,结构风 阅读全文