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【深度学习】动手学深度学习——编码器-解码器

参考资料:https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-modern/encoder-decoder.html自然语言处理10.9 编码器—解码器(seq2seq)在自然语言处理中,输入输入都可以是不定长序列,此时可以用编码器—解码器(encoder-decoder)[1] 或者seq2seq模型 [2]。根据“编码器-解码器”架构的设计, 我们可以使用两个循环神经网络(

#深度学习#人工智能#机器学习
【论文阅读】基于深度学习的图像隐写方法研究

《基于深度学习的图像隐写方法研究 》综述整理

#深度学习#计算机视觉
【论文阅读】2018-基于深度学习的网络流量分类及异常检测方法研究_王伟

2018-基于深度学习的网络流量分类及异常检测方法研究_王伟网络流量异常:性能原因:网络结构设计不合理,如拥塞控制不当,设备故障安全原因:网络攻击,如DDos,蠕虫病毒异常检测方法:基于网络流量分类(重要)基于统计基于聚类基于信息论一般的网络流量分类方法:基于端口:简单易实现,但准确度较低。 端口共65535个,0-1024公用不可靠原因:新应用不再有固定端口号,p2p常用随机端口;​很多应用采用

#深度学习#分类
【论文阅读】2018-基于深度学习的网络流量分类及异常检测方法研究_王伟

2018-基于深度学习的网络流量分类及异常检测方法研究_王伟网络流量异常:性能原因:网络结构设计不合理,如拥塞控制不当,设备故障安全原因:网络攻击,如DDos,蠕虫病毒异常检测方法:基于网络流量分类(重要)基于统计基于聚类基于信息论一般的网络流量分类方法:基于端口:简单易实现,但准确度较低。 端口共65535个,0-1024公用不可靠原因:新应用不再有固定端口号,p2p常用随机端口;​很多应用采用

#深度学习#分类#网络
【论文复现】FNNS:Fixed Neural Network Steganography: Train the images, not the network-图像隐写

【代码】【论文复现】FNNS:Fixed Neural Network Steganography: Train the images, not the network-图像隐写。

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#pytorch
Git报错: Failed to connect to github.com port 443 解决方案

命令中的主机号(127.0.0.1)是使用的代理的主机号(自己电脑有vpn那么本机可看做访问github的代理主机),即填入127.0.0.1即可,否则填入代理主机 ip(就是网上找的那个ip)命令中的端口号(7890)为代理软件(代理软件不显示端口的话,就去Windows中的代理服务器设置中查看)或代理主机的监听IP,可以从代理服务器配置中获得,否则填入网上找的那个端口port。socks5和h

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#git#github
【Python开发】大模型应用开发项目整理

数据抓取和利用GenAI做数据提取。

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#python
【论文阅读】2018-基于深度学习的网络流量分类及异常检测方法研究_王伟

2018-基于深度学习的网络流量分类及异常检测方法研究_王伟网络流量异常:性能原因:网络结构设计不合理,如拥塞控制不当,设备故障安全原因:网络攻击,如DDos,蠕虫病毒异常检测方法:基于网络流量分类(重要)基于统计基于聚类基于信息论一般的网络流量分类方法:基于端口:简单易实现,但准确度较低。 端口共65535个,0-1024公用不可靠原因:新应用不再有固定端口号,p2p常用随机端口;​很多应用采用

#深度学习#分类#网络
【ffmpeg】批量提取视频中音频

使用ffmpeg提取视频中音频

#音视频
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