（2）其次是dgl与torch的版本兼容问题，按照dgl官网目前的说法，它最高支持到PyTorch 2.4.0的版本，只pip install dgl还会自动下载配套的torch2.4.0，这又会变回torch、cuda与GPU算力匹配问题的报错，但是可以通过**–no-deps限制**，禁止其下载配套torch。到这里，我是真歇逼了，目前已经是dgl最高能适配的torch版本和cuda版本了，t

在自然语言处理任务方面，依据语料的长度分为词汇句子和篇章三层面，每一层面又有若干具体任务。在词汇层面，有命名实体识别、中文分词、词性标注、关系抽取等任务；在句子层面，有智能问答、机器翻译、文本匹配和文本纠错等任务；在篇章层面，有文本分类、文本生成、机器阅读、信息过滤与信息推荐等任务。本文从传统自然语言处理模型和神经网络自然语言处理模型两方面着手，分别介绍相应模型及模型特点、优缺点等相关特性；

①降维（Dimensionality Reduction，DR）是指采用线性或者非线性的映射方法将高维空间的样本映射到低维空间中。②降维获得低维空间的数据等价表示，实现高维数据的可视化呈现。仅仅需要以方差衡量信息量，不受数据集以外的因素影响。各主成分之间正交，可消除原始数据成分间的相互影响的因素。计算方法简单，主要运算是特征值分解，易于实现。

神经网络的训练目的是希望能够学习到一个模型，实现输出一个期望的目标值。学习的方式是在外界输入样本的刺激下不断改变网络的连接权值。前馈型神经网络，反馈型神经网络和自组织神经网络。前馈神经网络将神经元分层排列，分别是输入层、中间层和输出层。按照层数不同，划分为单层前馈神经网络和多层前馈神经网络。如感知机、BP网络、RBF网络。反馈神经网络每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，Ho

总体信息：当前总体样本符合某种分布。比如抛硬币，二项分布。学生的某一科的成绩符合正态分布。样本信息：通过抽样得到的部分样本的某种分布。抽样信息=总体信息+样本信息基于抽样信息进行统计推断的理论和方法称为经典统计学。先验信息：抽样之前，有关推断问题中未知参数的一些信息，通常来自于经验或历史资料。基于总体信息+样本信息+先验信息进行统计推断的方法和理论，称为贝叶斯统计学。

所作贡献：1.提出了一种基于CNN和GRU网络的时空融合网络异常流量检测模型。该模型能够利用CNN网络提取流量数据包的空间特征，GRU网络提取流量数据包的时序特征，同时结合时空两种特征以增强流量数据的表达能力。2.提出了一种基于自注意力机制和自编码器的改进网络异常流量检测模型。注意力机制负责提升模型对于重要信息的关注程度，而自编码器则通过在不同的维度上进行特征压缩来进一步挖掘数据中的潜在信息。CI

摘录自：Mingfang ZHAI,Xingming ZHANG,Bo ZHAO. Survey of encrypted malicious traffic detection based on deep learning[J]. Chinese Journal of Network and Information Security, 2020, 6(3): 66-77.

在自然语言处理任务方面，依据语料的长度分为词汇句子和篇章三层面，每一层面又有若干具体任务。在词汇层面，有命名实体识别、中文分词、词性标注、关系抽取等任务；在句子层面，有智能问答、机器翻译、文本匹配和文本纠错等任务；在篇章层面，有文本分类、文本生成、机器阅读、信息过滤与信息推荐等任务。本文从传统自然语言处理模型和神经网络自然语言处理模型两方面着手，分别介绍相应模型及模型特点、优缺点等相关特性；

总体信息：当前总体样本符合某种分布。比如抛硬币，二项分布。学生的某一科的成绩符合正态分布。样本信息：通过抽样得到的部分样本的某种分布。抽样信息=总体信息+样本信息基于抽样信息进行统计推断的理论和方法称为经典统计学。先验信息：抽样之前，有关推断问题中未知参数的一些信息，通常来自于经验或历史资料。基于总体信息+样本信息+先验信息进行统计推断的方法和理论，称为贝叶斯统计学。

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