图像左边是10（亮色），右边是0（暗色），中间有一条垂直的敏感分界线（边缘），用特定的卷积核，让这条边缘"凸显"出来。

网络准入控制是一种网络安全管理技术，是主动式的对网用户进行身份识别和安全评估，只有符合安全标准的终端才能够准许访问企事业机构的网络，仅允许审批后的终端用户使用网络资源，从而达到保障整个网络安全的目的。安全审计是按照一定安全策略，利用记录，系统活动和用户活动等信息，检查，审查和检验操作事件的环境及活动，发现系统的漏洞，入侵行为或改善系统性能的过程。也是审查评估系统安全风险并采取相应措施的一个过程，它

第一层：软件安全 数据安全 组件安全第一层数据集软件安全是核心和关键第二层：连接安全第三层：系统安全第四层：人员安全 社会安全 组织安全层面越低越偏重技术基础，层面越高越偏重应用和社会基础数据安全：着眼于数据的保护，包括存储中和传输中的数据的保护，涉及数据保护赖以支撑的基础理论软件安全：着眼于软件的开发与使用的角度包括软件所保护的信息和系统的安全，关键知识包括基本设计原则，安全需求及其在设计中的作

网络协议是实现网络功能的最基本的机制和规则，是进行网络通信和数据交换而建立的规则，标准或约定的集合，是一种特殊的软件。（网络协议虽然不是传统意义上的应用程序，但是它通过定义规则和实现功能，以软件的形式在网络通信中发挥关键作用）。各种网络依靠其协议实现互连节点之间的通信与数据交换，网络协议是网络实现连接和交互的极为重要的组成成分网络协议的安全风险？

看图中的大象上边界（大象背部）：清晰可见，与天空对比明显。模型很确定边界在哪里。下边界（大象腿部）：被草丛遮挡，腿和草混在一起。模型不确定边界到底在草的前面还是后面。模糊性 = 模型对"边界到底在哪"的不确定程度3.分布如何反应模糊性？分布形状 = 定位置信度尖锐单峰（一个高尖峰）模型很确定边界就在这个位置，几乎没有模糊性大象的上边界（背部轮廓清晰）平坦分布（矮胖平缓）模型觉得边界可能在这几个像素

如何在保证模型性能同时，保持模型复杂度。引入教师网络指导学生网络进行训练，从而将教师网络丰富的知识迁移到学生网络。将这一个模型集合的知识压缩到一个single model中，这里使用不同的压缩技术，通过将模型集合中的知识在一个single中，一种新的集合类型：两个组合 （一个或多个的full models + 专家模型-->学着去区分一些细颗粒的类别，而full models并不能区分，比如金毛，

问："她" 指的是谁？你需要回头看句子，找到 "她" 和哪个词最相关人脑会自动建立这种联系Self-Attention 就是让模型具备这种"回头看并建立联系"的能力。每个词都变出 3 个"分身"：用 点积 计算每对词的相关程度：把每行变成概率（每行和为1）：以 "喜欢" 为例，它的新向量 =结果："喜欢"这个词，现在携带了"深度学习"的信息！Self-Attention = 让每个词都能"偷看"其

原图：人占画面 80%（近距离）增强后：人占画面 30%（模拟远距离）→ 模型学会识别小人。