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原创 python进程池来运行多进程

1. 任务需求很多情况下我们处理数据时,因为数据比较多,所以需要浪费很多时间,而如果我们用的是服务器的话,那么cpu的线程数一般比较高,所以我们可以开启多个线程同时工作,可以加快我们的处理速度。2. 简单例子现在我们来看一个简单例子,看看怎么使用python的进程池。首先就是导入进程池的包:from multiprocessing import Pool然后我们需要将我们需要处理的事...

2019-07-08 16:40:46 569

原创 ubuntu16.04下cuda8.0,cuda9.0,cuda9.2,cuda10.0,cudnn,tensorflow,pytorch的安装

最近实验室新到了服务器,需要装了下cuda的环境,并且希望能将各个环境都装上,为了之后的使用,下面是这两天踩到的一些坑。1. 安装驱动在安装cuda和cudnn之前需要首先安装显卡驱动,搜索英伟达显卡驱动:nvidia driver download,然后进入官网,选择对应的显卡和系统类型:然后选择search进行下载,下载完成之后需要加上执行权限:chmod +x NVIDIA-Lin...

2019-06-22 17:21:28 5872 1

原创 斯坦福大学NLP课程CS224N课第一次作业第四部分

斯坦福大学NLP课程CS224N课第一次作业第四部分很开心到了第一次作业的最后一个部分,这次作业是通过词向量生成句向量然后来进行句子的情感分类。我们要实现的是q4_sentiment.py文件,这个文件看起来很长,但是其实我们要实现的只有三个函数,我们依次看一看。数据在运行q3_run.py之前已经下载过了。1. getSentenceFeatures()def getSentenceF...

2018-11-16 15:06:29 891 4

原创 斯坦福大学NLP课程CS224N课第一次作业第三部分(下)

斯坦福大学NLP课程CS224N课第一次作业第三部分(下)上一篇博客我们实现了word2vec,这一次我们需要实现两个内容,一个是随机梯度下降,一个是使用word2vec训练一个真正的词嵌入任务。SGD(Stochastic Gradient Descent)随机梯度下降对于一个损失函数J,我们想通过调节J的参数使得J最小,然而对于机器学习的很多算法,我们大部分不能直接求导数然后求极值点来得...

2018-11-16 14:45:54 1042

原创 斯坦福大学NLP课程CS224N课第一次作业第三部分(中)

斯坦福大学NLP课程CS224N课第一次作业第三部分(中)上一篇博客我们大体了解了word embedding原理和word2vec原理,这一节我们就开始实现word2vec,作业见q3_word2vec.py。1. word2vec的softmax版本我们在上篇博客其实实现了两种softmax方法,其中一种是基于softmax,一种是基于负采样。我们先实现softmax方法。给的代码很长...

2018-11-14 15:31:54 661

原创 斯坦福大学NLP课程CS224N课第一次作业第三部分(上)

斯坦福大学NLP课程CS224N课第一次作业第三部分(上)CS224N课程还是有点难度的,第一次作业就需要手写word2vec了,不过如果知道wordvec的原理的话,写起来还是比较简单的,主要工作其实都在求导上,我们下面从Word2vec的原理层一点点的解开word2vec的神秘面纱。1. word2vec原理可能很多人都用过word2vec的包,但是还不知道原理,可能有的人觉得没有必要知...

2018-11-11 16:56:16 993

原创 斯坦福大学NLP课程CS224N课第一次作业第二部分(下)

斯坦福大学NLP课程CS224N课第一次作业第二部分(下)上一个博客我们详细讲解了第一次作业第二部分的前两个函数,下面我们来详细讲解第三个函数,也就是q2_neural.py文件,该文件想让我们实现一个简单神经网络的前向和反向算法,我们从开始到最后仔细分析一下这个程序,要做到知其然也并且知其所以然也。1. 程序结构这个程序主要包含两个函数,分别是forward_backward_prop()...

2018-11-11 10:27:22 917

原创 斯坦福大学NLP课程CS224N课第一次作业第二部分(上)

斯坦福大学NLP课程CS224N课第一次作业第二部分第二部分包括三个python文件,同时也相当于实现三个小功能,分别是梯度检验、sigmoid和简单的神经网络。1.梯度检验梯度校验就是使用函数某点与其相邻点组成的直线的斜率估计该点的导数,如果相邻点为无穷小相邻,那么结果就等于该点的导数,公式解释为:f′(x)=lim⁡h→0f(x+h)−f(x−h)))2∗h公式一f^{&#x...

2018-11-09 11:15:32 2043 3

原创 斯坦福大学NLP课程CS224N课第一次作业第一部分

斯坦福大学NLP课程CS224N课第一次作业第一部分最近准备认真学习NLP,所以找了一个比较好的NLP课程即斯坦福大学的CS224N,总共有三次作业,我已经完成了第一次作业,把做的过程和方法写成博客,一个目的是分享,一个目的是作为自己的笔记。作业形式作业是使用Python2.7写的,不过我现在基本都在用Python3.5以上了,但是不用担心,只需要改很少的一部分即可。作业形式是给出大体的框架...

2018-11-08 16:18:12 1389 3

原创 Python高级用法(一)之列表推导(list comprehensions)

python中有很多高级用法,掌握高级用法会让我们的代码更加简单,写起来更加轻松。下面介绍第一个高级用法就是列表推导,作用就是由一个列表生成另外一个列表。初体验任务1:对于一个元素都是数值的列表,求出列表中每个元素平方组成的新列表。一般做法:x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]for i in range(len(x)): x[i] = x[i]**2print (...

2018-10-27 16:04:01 414

原创 Tensorflow实践之MNIST数据集上的Logistic Regression

Logistic Regression 简介Logistic回归实质上就是一个线性模型,但是因为它的结果就是没有隐藏的神经网络,而且它的训练优化方法也很神经网络一样,所以很多神经网络学习之前都会先学习一下Logistic回归。因为我们是在MNIST数据集上进行Logistic Regression,而MNIST是一个多分类问题,所以我们将原来的sigmoid函数换成softmax函数,sig...

2018-10-26 16:31:11 696

原创 Tensorflow实践之MNIST数据集上的Autoencoder

在学习Tensorflow的时候,我用的是github上一个比较好的项目,这个项目有两万多个star,然后里面的模型都是使用的MNIST数据集,我们的上一篇博客讲的怎么导入MNIST数据集,然后前几天实现了项目上的一个自编码器的项目,现在终结一下。自编码器网络结构如图所示,自编码器其实是一种不需要标注的监督学习,输入即输出,其中有四个隐藏层,前两个隐藏层为编码器,后两个称为解码器,这个自编码...

2018-10-26 11:19:43 1486

原创 如何导入MNIST数据集

问题当我使用github上别人的代码:import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datafrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("/t...

2018-10-24 15:49:28 12494 3

原创 Python切片截取

Python切片截取1. List的截取对于一维List的截取:L = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]print (L[:]) #返回整个list#[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]print (L[1:5]) #返回下标1-5组成的新list,包括1,不包括5#[2, 3, 4, 5]print (L[:5]) #返回下标从0-5组成的新list,包括...

2018-10-23 16:12:13 609

原创 Python collections.Counter()用法

Python collections.Counter用法什么是collectionsCounterCounter操作例子什么是collectionscollections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes,直接的中文翻译解释高性能容量数据类型。它总共包含五种数据类型:其中Counter中文意思是计数器,也就是我们常用于...

2018-10-22 14:24:18 164281 5

python实现的使用huffman编码对文本的压缩与解压

python版本为2.7.9,大家注意别下错了,里面有一个txt文件是进行压缩的,可以更改文件中的变量path1来对其他文件进行压缩与解压,代码中有详细注释,实现过程虽然简单,但是包含自己很多一些独特的想法,自己的知识产权,所以可能贵点,谢谢大家!

2017-11-24

豌豆荚APP爬取爬虫

豌豆荚APP爬取爬虫,含有进度条等功能!

2017-04-12

算法导论中英文两本pdf

《算法导论》自第一版出版以来,已经成为世界范围内广泛使用的大学教材和专业人员的标准参考手册。本书全面论述了算法的内容,从一定深度上涵盖了算法的诸多方面,同时其讲授和分析方法又兼顾了各个层次读者的接受能力。各章内容自成体系,可作为独立单元学习。所有算法都用英文和伪码描述,使具备初步编程经验的人也可读懂。全书讲解通俗易懂,且不失深度和数学上的严谨性。第二版增加了新的章节,如算法作用、概率分析与随机算法、线性编程等,几乎对第一版的各个部分都作了大量修订。 本书深入浅出,全面地介绍了计算机算法。对每一个算法的分析既易于理解又十分有趣,并保持了数学严谨性。本书的设计目标全面,适用于多种用途。涵盖的内容有:算法在计算中的作用,概率分析和随机算法的介绍。本书专门讨论了线性规划,介绍了动态规划的两个应用,随机化和线性规划技术的近似算法等,还有有关递归求解、快速排序中用到的划分方法与期望线性时间顺序统计算法,以及对贪心算法元素的讨论。本书还介绍了对强连通子图算法正确性的证明,对哈密顿回路和子集求和问题的NP完全性的证明等内容。全书提供了900多个练习题和思考题以及叙述较为详细的实例研究。 本书内容丰富,对本科生的数据结构课程和研究生的算法课程都是很实用的教材。本书在读者的职业生涯中,也是一本案头的数学参考书或工程实践手册。

2016-05-09

x-scan扫描器

X-Scan国内著名综合扫描器之完全免费需要安装绿色软件、界面支持文和英文两种语言、包括图形界面和命令行方式主要由国内著名民间黑客组织安全焦点,完成从2000年内部测试版X-Scan V0.2目前新版本X-Scan 3.3都凝聚了国内众多黑客心血值得提X-Scan把扫描报告和安全焦点网站相连接对扫描每漏洞进行风险等级评估并提供漏洞描述、漏洞溢出程序方便网管测试、修补漏洞.

2014-06-02

北极熊扫描器

名称:北极熊扫描器 版本:2.6 文件大小:2.17 MB 更新说明 1.【优化】皮肤暂时取消,兼容2003以及win2008 2.【优化】目录扫描可以显示每个页面标题 3.【新增】熊眼扫描可导出扫描结果,便于分享 其余功能正在设计和修正....预计增加邮件自动发送报告.. 更新说明 1.【优化】皮肤默认不加载 2.【优化】熊眼扫描增加准确性 3.【新增】熊眼扫描增加SQL弱口令检测 4.【优化】漏洞学习暂时隐藏(可在软件设置开启) 更新说明 1.【新增】增加34种皮肤 2.【新增】主机IP以及地址识别 3.【优化】界面布局进行整理,预留后续功能位置 4.【优化】代码审计显示扫描总数 5.【优化】默认选项为作者常用设置,降低等待时间,提高效率 6.【新增】进程优先级调整,可改善软件运行速率 7.【预留】预留一些未来要增加的功能 特别说明: 一、使用皮肤可能会降低工作效率... 二、本程序由正版易语言开发 更新说明: 1.【优化】目录扫描以及漏洞扫描延迟默认为20 2.【修改】漏洞学习改为文件夹显示方式 3.【修改】网页蜘蛛由于一直未设计好暂时删除 4.【新增】软件设置可设置代理,代理用于熊眼扫描和指纹识别,不影响用户浏览器使用 5.【新增】标题判断功能,可允许软件扫描到无标题站点 6.【修复】社工库无法使用以及端口扫描可扫描"空" 特别说明: 新版本起增加了用户统计,在运行软件后会像服务器发送一次使用统计,不含隐私,仅作为了解用户使用量... 更新说明: 1.【新增】端口扫描功能,线程根据网络自动调节 2.【新增】增加最高16倍字典文件 3.【新增】代码审计网页登录功能,获得COOKIES后对扫描更加有利 4.【新增】社工库改为内置浏览器版,目前支持三个网站的查询服务 5.【修复】快速探测容易报错的问题 6.【修复】代码审计功能中的查找点击无反应 7.【优化】信息收集移动到主机侦查里 更新说明: 1.【修复】指纹识别修复已可用 2.【修复】熊眼扫描功能多线程自动退出(网速过慢请调整线程数) 3.【优化】标题调整大了一点 4.【新增】目标设定等增加保存功能 5.【修复】指纹识别导出结果可用 6.【优化】代码审计自动勾选“子目录” 更新说明: 1.【修复】C段问题修复和优化 2.【新增】目录扫描增加延迟,防止安全狗拦截(毫秒),增加代码审计扫描 3.【新增】代码审计(根据源代码对目标站点存在问题进行检测) 4.【新增】代码搜索(检测网站程序中可能存在的脚本木马,缺陷等) 5.【新增】漏洞扫描增加延迟 6.【待定】指纹识别功能不算稳定,请在漏洞扫描填写地址,点击“?”进行单项识别 7.【隐藏】网页蜘蛛(功能尚未开发完全) 8.【优化】目标检测C段后,熊眼扫描【生成列表】自动更新 产品参数 1.列同IP域名(站长工具) 2.快速探测(网站类型,PHP,JSP,ASP等) 3.服务环境(搭建程序服务版本) 4.C段生成 5.搜索引擎(目前只支持“百度搜索”根据关键词添加目标站点,软件设置有过滤开启关闭功能) 6.主机信息(IP、地理位置) 7.主机远程信息(FTP,数据库,远程协助) 8.目录扫描(基本型扫描,支持多任务目标扫描) 9.漏洞扫描(基于EXP,多任务扫描,多脚本) 10.漏洞利用(目前支持搜索本地学习文档) 11.熊眼扫描(支持目标扫描,自定义IP段,C段,探测网站,类型,服务,FTP弱口令,端口,支持调节响应速度以及线程速率) 12.主机侦查(端口,FTP弱口令,SQL弱口令,类型,编码,服务,连接速率) 13.软件设置:自定义字典,自定义端口,自定义扫描优化

2014-05-28

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