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RSS订阅原创 基于深度学习的恶意代码分类（三）
基于深度学习的恶意代码分类（三）序言下面我们继续对本次报告涉及的相关概念、模型、算法等理论知识进行理论知识梳理。Word2VecWord2Vec是一个用来计算词向量的框架，可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行训练，得到词的连续分布向量表示，依据上下文实现对单词的预测。作为一个浅层的神经网络。Word2Vec 算法的的输出层引入 Huffman 树，与传统的 Softmax 算法相比，极大的减小了计算复杂度，使得学习和训练的速度大大提高。而词向量是 Word2Vec 模型的一个副产品，可以通过词
2021-03-23 19:48:43
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原创 基于深度学习的恶意代码分类（二）
基于深度学习的恶意代码分类（二）序言本节内容我们将介绍本课题中涉及的相关概念、模型、算法等理论知识。首先介绍词向量相关概念及其变体模型；然后介绍本文研究中所涉及到的卷积神经网络的网络结构及其训练过程；最后介绍改进的分类模型所要融合的循环神经网络及其变体相关知识。词向量在自然语言处理任务中，将文本符号化是解决问题的第一步。其中，one-hot编码表示是一种比较直观而简洁的表示方法，在早期，经常被用于字词的向量化表示。one-hot 表示的核心思想是将文本中每个词语表示为一个高维稀疏向量，每一维代表词表
2021-03-16 21:48:00
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原创 基于深度学习的恶意代码分类（一）
基于深度学习的恶意代码分类1. 基于传统机器学习算法的恶意代码分类方法恶意代码分类主要有两种应用：恶意代码检测和恶意代码家族聚类。恶意代码检测的目的是判断未知代码是否是恶意代码，即将未知代码分为良性代码和恶意代码两类。恶意代码家族聚类是以恶意代码为数据集，依据特征相似性和家族类别标签将恶意代码分为多类。恶意代码分类任务主要有两个过程：特征提取过程和分类过程。其中，特征提取过程通常采用传统的恶意代码分析方法进行提取；分类过程主要分为两个步骤：分类模型的构建和分类模型的使用：在第一个步骤中，将提取
2021-03-15 20:42:02
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原创 基于深度学习的简单二分类（招聘信息的真假）
招聘数据真假分类此次机器学习课程大作业-招聘数据真假分类，是一个二分类问题。训练集中共有14304个样本，每个样本有18个特征，目标是判断不含有标签的招聘信息的真假性。利用Pandas读取训练集和测试集后，进行数据预处理，检查并修正数据中的错误值，补充缺失值，通过使用sklearn中的TfidfVectorizer构建词汇表（特征词表）时考虑了词语文档频次，可以通过设置min_df和max_df来实现通过文档频次进行特征选择。之后，对离散型特征进行特征工程处理，对连续型特征进行特征缩放（归一化）。建立多
2021-01-12 20:52:35
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原创 JAVA实现DES加密
一、实验目的通过使用Java标准库的密码学算法调用DES对称加密算法，能够编写简单的实验代码进行正确的DES加密和解密二、实验要求1． 掌握搭建JAVA语言的开发环境；2． 掌握Java标准库中密码学算法的使用方法；3． 熟悉DES对称加密算法；4． 掌握DES对称加密算法的简单代码实验。三、开发环境JDK1.6，Java相关开发环境（本实验以Windows平台为例）【1-3】DES对称加密实验1、 给定一个String类型的参数，使用如下的函数进行密钥初始化private stati
2020-12-27 10:24:13
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原创 eclipse实现DSA数字签名算法
DSA数字签名算法一、实验目的在掌握了ElGamal和Schorr数字签名算法的基础上，进一步地学习和掌握DSA签名算法。深入地理解该算法是如何降低了签名信息的长度（当其中一个重要参数 选为512bit的素数时，ElGamal签名的长度为1024bit，而DSA中通过160bit的素数 可以将签名的长度降低为320bit），从而减少了存储空间和传输带宽。二、实验要求4． 学习DSA数字签名算法。5． 掌握如何使用Java BigInteger类，简单实现最基础的DSA公私钥签名算法。6． 深入地
2020-12-27 10:22:59
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原创 eclipse实现可认证的DH密钥交换协议
可认证的DH密钥交换协议一、实验目的通过使用密码学库实现可认证的DH密钥交换协议（简化STS协议），能够编写简单的实验代码进行正确的协议实现和验证。二、实验要求熟悉DH密钥交换算法基本原理；理解原始DH密钥交换算法存在的中间人攻击；理解简化STS协议抗中间人攻击的原理。掌握使用java编写实验代码进行正确的简化STS协议实现和验证。三、 开发环境JDK 1.7，Java开发环境（本实验采用Windows+eclipse作为实验环境），要求参与实验的同学按照对称加密提供的方法，提前安装好
2020-12-27 10:21:40
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原创 JAVA实现ECC加密 eclipse
ECC加密一、实验目的通过使用JPBC库调用ECC椭圆曲线加解密算法，能够编写简单的实验代码进行正确的ECC加密和解密。二、 实验要求熟悉ECC椭圆曲线加解密算法。了解如何使用Java简单实现ECC椭圆曲线加密算法。掌握ECC椭圆曲线加密算法的简单代码实验。熟悉JPBC密码学库。三、开发环境JDK1.8，Java相关开发环境（本实验以Windows平台为例）四、实验内容需要导入相关的jpbc包【1-1】ECC椭圆曲线加密实验1、 给定一个String类型的参数，使用如下的函数进行
2020-12-27 10:20:54
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原创 JAVA RSA算法加密实现 eclipse
RSA算法加密实现一、实验目的学习经典的RSA公钥加密算法的基本原理和特点，能够编写简单的代码实现RSA公钥加密和私钥解密的过程。二、实验要求1． 熟悉RSA公私钥加密算法。2． 掌握如何使用Java BigInteger类，简单实现教科书式的RSA公私钥加密算法。3． 了解JDK提供的RSA算法的使用。三、开发环境JDK 1.7以上，Java开发环境（本实验采用Windows + eclipse作为实验环境），要求参与实验的同学按照对称加密提供的方法，提前安装好JDK。四、实验内容【1
2020-12-27 10:20:14
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原创 eclipse实现ECDSA数字签名
ECDSA数字签名一，实验目的通过使用密码学库实现基于椭圆曲线的签名方案，能够编写简单的实验代码进行正确的ECDSA签名和验证。二、 实验要求熟悉ECDSA算法基本原理；了解如何使用Java简单实现用ECDSA算法；掌握用ECDSA签名算法的简单代码实验。三、开发环境JDK1.8，Java相关开发环境（本实验采用Windows+eclipse作为实验环境）要求参与实验的同学提前安装好jdk四、实验内容【1-1】 ECDSA签名和验证实验1.使用如下的函数进行系统初始化并产生密钥：
2020-12-27 10:19:41
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原创 ptorch.cat理解
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
2020-12-26 09:53:21
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原创 利用百度AI studio平台了解深度学习CNN 人脸识别
深度学习CNN（人脸识别）使用百度飞桨框架，GPU运行，jupyter科普视频https://www.bilibili.com/video/BV1cK411G7y8对深度学习的CNN的简单了解下面是代码的整个结构目录:【1.用来存放自定义图片的目录——/home/aistudio/data/data2394/images/face】【2.用来存放图像列表的目录——/home/aistudio/data/data2394/face/】【3.model_vgg用来存放vgg网络训练的模型】【4
2020-12-16 10:52:03
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原创 设计一个汇编程序（汇编作业）
题目描述： 计算器设计。在PC机上实现从键盘读入数据,并完成加、减、乘、除的计算。要求:1)屏幕上显示一个主菜单,提示用户输入相应的数字键,分别执行加、减、乘、除4种计算功能和结束程序的功能。若按其他键,则显示提示输入出错并要求重新输入,并继续显示主菜单。分别按数字键“1”、“2”、“3”,则执行相应子模块1、2、3,进行两个字节与两个字节的加法、减法和乘法运算,并在屏幕上显示运算结果。按数字键“4”,执行模块4,进行两字节除一个字节的除法运算。按数字键“5”,程序退出,返回DOS;2)要使用到子程
2020-12-03 22:16:09
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原创 machine learning 知识回顾部分
numpy数组的创建使用numpy.array创建数组numpy创建数组np.zeros() 创建一个全零的数组 使用dtype查看数据的类型np.zeros(数据的大小，数据的类型)----------------------- 10 ，dtype=intnp.zeros((3,5))创建一个3，5的矩阵 np.ones()创建一个全一的数组创建一个指定类型的数组np.full(数组的大小，数据)np.full((3,5),666)np.arange()np.ara
2020-12-03 22:15:31
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原创 机器学习入门实战---线性回归之PM2.5
线性回归之PM2.5一、实验说明相关的数据来源可以查看哔哩哔哩李宏毅老师的视频给定训练集train.csv，测试集test.csv，要求根据前9个小时的空气检测情况预测第10个小时的PM2.5含量二、训练集介绍1.CSV文件，包含台湾丰原地区240天的气象观测资料，取每个月前20天的数据做训练集，每月后10天数据用于测试；2.每天的监测时间点为0时，1时…到23时，共24个时间节点；3.每天的检测指标包括CO、NO、PM2.5、PM10等气体浓度，是否降雨、刮风等气象信息，共计18项；导入相
2020-12-03 22:12:47
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原创 机器学习入门实战---波士顿房价预测
波士顿房价预测波士顿房价数据集介绍波士顿房价数据说明：此数据源于美国某经济学杂志上，分析研究波士顿房价( Boston HousePrice)的数据集。数据集中的每一行数据都是对波士顿周边或城镇房价的情况描述。本问题是一个回归问题。每个类的观察值数量是均等的，共有 506 个观察，13 个输入变量和1个输出变量。数据特征：CRIM: 城镇人均犯罪率ZN: 住宅用地所占比例INDUS: 城镇中非住宅用地所占比例CHAS: 虚拟变量,用于回归分析NOX: 环保指数RM: 每栋住宅的房间数A
2020-12-03 21:47:10
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原创 机器学习入门——KNN电影分类
KNN电影分类1构建已经分类好的原始数据集 为了方便验证，这里使用python的字典dict构建数据集，然后再将其转化成DataFrame格式。import pandas as pd#定义字典rowdata={'电影名称':['无问西东','后来的我们','前任3','红海行动','唐人街探案','战狼2'], '打斗镜头':[1,5,12,108,112,115], '接吻镜头':[101,89,97,5,9,8], '电影类型':['爱情
2020-11-29 10:59:34
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原创 3道简单C语言复习2
//题目：有1、2、3、4个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？都是多少？#include <stdio.h>void main(){ int a, b, c, sum;//定义组成数字和初始数字 sum = 0; printf("计算机正在计算相应的值"); printf("\n"); for ( a = 1; a < 5; a++) { for (b = 1; b < 5; b++) { for (c = 1; c < 5; c++
2020-09-13 11:11:48
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原创 JAVA实现对称加密算法AES
加密算法AES一、实验目的通过使用Java标准库的密码学算法调用AES对称加密算法，能够编写简单的实验代码进行正确的AES加密和解密。二、实验要求1． 熟悉AES对称加密算法；2. 掌握AES对称加密算法的简单代码实验。三、开发环境JDK1.6，Java相关开发环境（本实验以Windows平台为例）四、实验内容【1-1】AES对称加密实验4、 给定一个String类型的参数，使用如下的函数进行密钥初始化（这里使用无初始化向量IV的AES-128加密模式）：private static
2020-09-11 15:43:33
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原创 eclipse实现 RSA数字签名
RSA数字签名**一、实验目的**学习RSA算法在数字签名方面的使用，掌握公钥签名中最基础的签名算法-RSA数字签名算法的编写。二、实验要求1． 熟悉RAS基本算法。2． 熟悉RAS数字签名算法。3． 掌握如何使用JavaBigInteger类，简单实现最基础的RSA公私钥签名算法。三、开发环境JDK1.7，Java开发环境（本实验采用Windows+eclipse作为实验环境），要求参与实验的同学按照对称加密提供的方法，提前安装好JDK。四、实验内容【1-1】RAS签名算法的实现
2020-09-11 15:43:02
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原创 3道简单的C语言复习题
1.题目：判断101 - 200之间有多少个素数，并输出所有素数。判断素数的方法：用一个数分别去除2到sqrt【平方差】(这个数)，如果能被整除，则表明此数不是素数，反之是素数。//题目：判断101 - 200之间有多少个素数，并输出所有素数。//1.程序分析：判断素数的方法：用一个数分别去除2到sqrt(这个数)，如果能被整除，//则表明此数不是素数，反之是素数。#include<stdio.h>#include<math.h>int Isprime(int n)
2020-09-11 12:08:34
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原创 汇编大作业：小音响
一． 课程设计功能1…制作一个可以自动播放音乐的音乐播放器。2…通过使用汇编语言设计一个音乐播放器进而全面的了解汇编语言。二．项目运行环境Masm for windowsDosbox三．音乐播放器相关知识（参考有关网站）1.喇叭的发声传统的喇叭是由纸盆、线圈、永久磁铁等组成。当电流通过线圈时，线圈产生的磁场和永久磁铁的磁场相互作用，从而使线圈产生振动。和线圈相连的纸盆也随之移动，若通过线圈的电流时连续变化的，则线圈移动的幅度也会变化，从而牵动纸盆振动，产生声音。-------(来源百度百科
2020-07-05 19:08:04
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原创 操作系统：文件系统
文件系统一、 实验目的通过设计一个基于索引结构的文件系统，了解文件系统设计以及物理块分配的基本概念。二、 实验工具硬件环境：计算机一台，局域网环境；软件环境：Windows 操作系统、Visual studio2019三、 实验步骤1、设计一个文件系统的索引结构，描述逻辑结构与物理索引结构之间的关系；2、文件建立等基本功能；四、 实验结果代码段：/*问1、这个头文件的作用是什么？？*/ //作用：输入输出相关的函数声明，控制台或文件/*问2、这个头文件的作用是什么？？*/ //
2020-06-22 16:12:23
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原创 操作系统：进程调度模拟
进程调度模拟一、 实验目的用高级语言编写和调试一个进程调度程序，以加深对进程的概念及进程调度算法的理解。二、 实验工具Windows系统 + VisuaStudio2019三、 实验步骤（1）进程调度程序要求进程调度算法：采用最高优先数优先的调度算法（即把处理机分配给优先数最高的进程）和先来先服务算法。每个进程有一个进程控制块（PCB）表示。进程控制块可以包含如下信息：进程名、优先数、到达时间、需要运行时间、已用CPU时间、进程状态等等。进程的优先数及需要的运行时间可以事先人为的指定（也
2020-06-22 16:09:40
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原创 操作系统：进程同步演示
进程同步演示一、实验目的• 深入掌握进程同步机制——信号量机制的应用；• 掌握Windows编程中信号量机制的使用方法；• 可进行简单的信号量应用编程。二、实验工具Windows系统 + VisuaStudio2019三、实验内容1、复习教材上信号量机制的定义与应用，复习经典进程同步问题——生产者消费者问题及其同步方案；2、验证后附的参考代码pc.cpp（生产者消费者问题）,掌握Windows系统中信号量的定义与使用方法；注意：1）代码中 生产者 和 消费者 所做的工作 用过程Pro
2020-06-22 16:07:40
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原创 汇编：顺序程序设计
顺序程序设计一、 实验目的：能够熟练的进行顺序程序的编写，掌握基本的汇编语言指令的用法通过程序设计理解掌握不同类型的数据混合运算的基本规则熟练掌握各种寻址方式，深入理解逻辑地址和物理地址的相关概念二、 实验内容有三个长度分别为1、2、4个字节的数据，编写程序求和存放到内存中。程序1：三个数据均为无符号数，求和的结果考虑进位的存储。程序2：三个数据均为有符号数，求和的结果不考虑进位的存储（进位直接丢掉）请尽量使用各种寻址方式实现以上功能。提示数据只有在长度一致（包含编码一致）的情况下才
2020-06-22 01:08:02
2033
原创 汇编：循环程序设计
循环程序设计一、 实验目的：掌握汇编语言循环程序编写的基本方法。理解高级语言中的循环的实现方式。理解循环程序对性能的一些影响因素。二、 实验内容C语言函数voidmemset(voids,intch,size_tn);是将s中当前位置后面的n个字节用ch替换，通常用于在一段内存块中填充某个给定的值，它是对较大的结构体或数组进行清零操作的一种最快方法。编写程序实现类似以上函数的功能（不写成函数形式），将指定的内存中连续N个字节填写成指定的内容，要求：每次填写一个字节每次填写一个字
2020-06-22 01:06:13
1707
原创 汇编：分支程序
汇编：分支程序一、 实验目的：能够熟练的进行分支程序的编写，掌握条件语句对应的汇编语言指令的实现掌握多个条件的分支语句的实现原理，理解C语言中的逻辑运算“短路”特征熟练利用地址表实现多路分支二、 实验内容编写汇编语言程序段完成以下的分段函数的值的计算提示：计算中的变量X,Y为符号数，因此在使用条件转移语句的时候应当用符号数的转移指令2. 编写汇编语言程序段分别完成以下的两个C语言的功能#include <stdio.h>int main(){int a=5,b=6
2020-06-22 01:04:04
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原创 Linux基础类型题
一.单选题（共79题,71.1分）1普通用户能否读取位于自己主目录中、权限是“400”的、属于root用户的文件的内容 :A、能B、不能正确答案： B 我的答案：B得分： 0.9分答案解析：2对于所有用户都能读的文件权限是:A、707B、444C、604D、640正确答案： B 我的答案：B得分： 0.9分答案解析：3下列目录中存放的是日志文件的是:A、/varB、/usrC、/tmpD、/var/log正确答案： D 我的答案：D得分： 0.9
2020-06-22 00:26:46
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原创 RHEL 第五章实验报告
实验名称：RHEL用户和组管理 增加usergrp组，GID号为6000 新增user1用户，UID号为6000，密码为空，并将其附属组加入usergrp组中。 新增user2用户，密码为password，将用户的附属组加入root组和usergrp组。用户的主目录为/user2目录。 新增user3用户，不为用户建立并初始化宿主目录，用户不允许登陆到系统的shell。2. 设置用户的密码期限 设置user1用户，在下次登录时必须强制更改密码。 设置user2用户，密码30
2020-06-06 14:59:29
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原创 【最全避坑】RHEL7关于yum安装和gcc安装
前言这段时间由于学校要求学习Linux操作系统，然后下载的是rhel7的操作系统，由于互联网的发达，自然是想白嫖，免费的他不香嘛，玩归玩，闹归闹，结果发现这个版本的Linux还挺牛，不注册不让用YUM，那没事，我大中国啥没有？马上转移到网易镜像源，在转移阵地的时候，发现很多博主的文章都有不完全的地方，因此在自己摸索的一天的时间，终于安装成功，写一篇博客来帮助大家不迷路。查看原有yum这一步不可省略，因为我们要查看自己的Linux安装了哪些相关的yum内容rpm -qa|grep yum...
2020-05-20 13:46:02
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原创 RHEL常用Linux命令操作 第四章实验报告
项目一（1） 启动计算机，利用root用户登录到系统，进入字符提示界面。（2） 用pwd命令查看当前所在的目录（3） 用ls命令列出此目录下的文件和目录。（4） 用-a选项列出此目录下包括隐藏文件在内的所有文件和目录。（5） 用man命令查看ls命令的使用手册。（6） 在当前目录下，创建测试目录test。（7） 利用ls命令列出文件和目录，确认test目录创建成功。（8） 进入test目录，利用pwd查看当前工作目录（9） 利用touch 命令，在当前目录创建一个新的空文件newfile
2020-05-20 11:26:27
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原创 数据库原理及应用课程设计
数据库原理及应用课程设计西南石油大学课 程 设 计 报 告课程名称 数据库原理及应用设计题目 学生信息管理系统数据库设计与实现专 业 网络空间安全班 级 网安03学 号姓 名完成日期 20200511任 务 书设计内容：自拟一个应用场景，完成一个数据库应用系统中数据库部分的分析、设计与实现。设计要求：完成系统需求分析，数据库概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构
2020-05-17 19:57:29
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原创 在虚拟机中安装RED HAT ENTERPRISE7 linux 操作系统
虚拟机中安装RHEL7附上RHEL7的iso和VM的资源（内含注册码和VM安装教程），有需要的可以下载。（文件过大，有需要的请留个言）前提先安装好一台虚拟机在这一步记得点击网络和主机名，将网络打开设置上密码，点击完成即可（如何密码太简单，最下面会给提示信息，这时，可以设置复杂密码，也可以点击两次完成按钮）安装完后点击重启最后进入系统，安装完成。...
2020-05-14 20:40:28
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原创 tensorflow:归一化和批归一化，激活函数，及dropout
在深度学习中，optimizer就是优化函数，这部分相当于机器学习中，自己写的优化函数部分，直接利用SGD：随机梯度下降算法激活函数的作用引入非线性因素，使得升级网络更为复杂。归一化：训练模型不会因为部分畸形数据而导致训练模型出现差错批归一化：每一层的激活值都进行归一化的过程过拟合解释：（在train的表现很好，在valid的表现不是很好）。原因：参数过多，记住样本，不能泛化。...
2020-02-25 22:30:57
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原创 深度学习 loss function 和cost function的区别
Loss function衡量误差的函数，计算的是一个样本之间的误差，也就是目标函数和真实值之间的差，一个训练集内。cost function衡量的是所有的训练集的误差总和的平均值，cost的存在与否和目标函数的的参数结果没有较大的关系。...
2020-02-24 21:17:49
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原创 Tensorflow2.0回调函数的使用
前章提示：为什么要使数据归一化：归一化的目的就是使在训练过程中，训练模型不会因为部分畸形数据而导致训练模型出现差错，从而保证准确性，因此也被称为标准化，一般来说转换成[ 0,1]是概率类，转化为[-1,1]是坐标轴类型。回调函数Tensorboard，earlystopping,ModelCheckpointEarlyStopping使用方法：keras.callbacks.Earl...
2020-02-23 23:47:09
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原创 TF 回调函数之 ProfilerNotRunningError: Cannot stop profiling. No profiler is running.报错和tensorboard不能打开问题
回调函数Tensorboard，earlystopping,ModelCheckpointEarlyStopping使用方法：keras.callbacks.EarlyStopping( monitor=‘val_loss’, min_delta=0, patience=0, verbose=0, mode=‘auto’, baseline=None, restore_best_weigh...
2020-02-23 00:15:49
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原创 Tensoflow2.0学习笔记 之 分类模型
Tensoflow2.0tf,keras（构建和训练模型的核心高级API）单输入单输出的sequential顺序模型函数式APIeager模式eager模式直接迭代和直观调试自定义tf.GradientTape求解梯度，自定义训练逻辑tf.data 加载图片和结构化数据...
2020-02-20 00:45:25
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