机器学习也借鉴了人类学习模式，分为有监督学习（如识别物体）、无监督学习（无监督学习就像是让计算机自己在一堆杂乱的数据里找规律、做分类，不需要人提前告诉它 “答案”。从定义看，对于给定任务 T，在合理性能度量方案 P 下，计算机程序可自主学习任务 T 的经验 E，且随着优质、大量经验 E 的积累，程序对任务 T 的性能会逐步提升。机器学习的运作，依赖计算机系统依据训练数据按特定方式学习，随着训练次数

机器学习在后期如果数据集攀大以后是，它的性能是有瓶颈的，相反在蓝队实战中，每天攻击流量都有一秒10到40gb流量，所以我们后期优先考虑深度学习以及各种神经网络，除了客户指定机器学习，后面所有demo案例本人都是优先使用深度学习来做，咱们再复习一下机器学习和深度学习区别，机器学习主要有一下这写特点，特征工程我们需要手动处理，最后使用特定算法来进行训练，某些特定模型数据集一大训练很卡，相反深度学习我不

前言自我反思作为安全开发者，黑客，红队或蓝队成员我们都要专注于项目突破提升，多接触实战，让学到东西活起来，而不是局限理论或者比赛，靶机，甚至一推特定的数据集如kdd,nsl,cicmalanal数据集等毫无意义，我看好多模仿中介，还有之前自称某an，现在又是说自己是某dc员工，说自己src排名前三名赋型选手，最后拿着朋友在github公开项目到处m，自己又不改一下样式，或者图片布局，也不添加自己想

经验心得。

这一个也是和信号识别的那个项目demo一样。桌面很常用的开发框架tkinter,在没有pyqt之前一直用着，帮客户修改一下代码。人工智能应用开发套路还是一样，从csv获取数据集，进行数据集清洗去重等操作，完成数据清洗就可以构造模型进行模型fit了，最后模型预测评估调优。

桌面很常用的开发框架tkinter,在没有pyqt之前一直用着，帮客户修改一下代码。人工智能应用开发套路还是一样，从csv获取数据集，进行数据集清洗去重等操作，完成数据清洗就可以构造模型进行模型fit了，最后模型预测评估调优。

做一个基于大数据舆情项目，然后再使用人工智能模型训练来进行舆情分析，详细的一些nlp原理，和大数据操作之前说过我就不提了，项目demo还是老样子不同板块不同功能分开处理就行，像业务类crud我们使用django框架来搭建，有了业务数据后我们需要考虑后期是否大量需要进行数据挖掘处理分析展示，所以使用大数据来进行处理，最后把数据提取喂给人工智能进行模型训练就行。为什么现在开始上架大数据了？好分块读不错

首先在这个项目中我们主要实现植物花卉的分类，以及识别，使用了深度学习框架并调用我们模型实现植物分类识别。虽然现阶段咱们使用的都是别人的算法和框架，但是我们先把基础打扎实，人工智能开发的流程掌握怎么获取数据集，数据清洗，特征工程，数据加载，模型选择，模型训练，模型评估调优，最后调用。剩下一些高数基本要掌握因为后期需要跟着团队一起优化魔改框架，以算法公式来实现。web这边如果需要在线训练我们的模型，我

想起第一次去公司就让我们手写分布式master和slave，刚开始是一个master对应多个slave，到后面多个master对应多个slave带数据备份，数据分段处理，任务下发各种功能，如果分布式理念用到安全，渗透等开发我们可以做什么，另一个大数据demo中我再说。大数据开发，在线%图书分析%系统开发，基于html,css,jquery,echart,python,django,hadoop,m

最近被安全公司抓去干活，没时间上Demo，加上单子有点多忙不过来。咱们看看细节部分，图像识别除了样本，咱们还需要把它标记出来，样本量越多越好，不同方向，倾斜的都要，然后咱们把样本特征值提取出来给AI训练，剩下的核心就是参数调优，过拟合处理就行。当然你也看下其他团队大佬写的HexStrike，DeepExploit，GyoiThon这些现成的AI自动化渗透工具，等咱们熟练这些AI工具，以及把机器学习