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为了抵御网络攻击,先需复现某些计算机漏洞,则需要安装Win7操作系统。真是呕心制作,反复尝试好多次,搜索很多相关资料,终于总结出这篇文章,其目的是通过虚拟化技术,完成Win7的安装配置。其中还包括别的文章中没有提及的Win7。
LXD是一个系统级的容器,类似于虚拟机或物理机,它是对LXC的基础打包和升级,可在内部运行完整的操作系统,支持运行各类型的工作负载,用户可以像管理虚拟机或物理机一样来管理LXD。系统容器通常是持久的,用户可在一个系统容器中托管多个应用程序。
TytorchPython机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序Anaconda:是默认的python包和环境管理工具,安装了anaconda,就默认安装了condaCUDACUDA是一种由显卡厂商NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能解决复杂的计算问题,可用来计算深度学习cuDNN:是基于CUDA的深度学习GPU加速库,有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。
LXD是一个系统级的容器,类似于虚拟机或物理机,它是对LXC的基础打包和升级,可在内部运行完整的操作系统,支持运行各类型的工作负载,用户可以像管理虚拟机或物理机一样来管理LXD。系统容器通常是持久的,用户可在一个系统容器中托管多个应用程序。
CNN的全称是,称之为卷积神经网络,是深度学习的经典算法之一。CNN一般用于图片分类、检索、人脸识别、目标定位等。而CNN放在实际的例子中,如图中CNN要做的事情是:给定一张图片,是车还是马未知,是什么车也未知,现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西,总之输出一个结果:如果是车,那是什么车CONV层,RELU层,POOL层和FC层。当然了,看到这里你还是一脸懵逼,这些都是什么东西?当然了,不
深度Q网络将Q学习与深度学习结合,用深度网络来近似动作价值函数,而Q学习则是采用表格存储;深度Q网络采用经验回放的训练方式,从历史数据中随机采样,而Q学习直接采用下一个状态的数据进行学习。
手把手搭建基于PyTorch的卷积神经网络,同时拥有详细的代码注释,非常适合初次接触深度学习的读者,模型准确率高达94%!!!!
TytorchPython机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序Anaconda:是默认的python包和环境管理工具,安装了anaconda,就默认安装了condaCUDACUDA是一种由显卡厂商NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能解决复杂的计算问题,可用来计算深度学习cuDNN:是基于CUDA的深度学习GPU加速库,有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。
FTL即FreeMarker,是一款模板引擎,类似于Thymeleaf,都是通过传入的数据来对页面进行渲染,用来生成输出文本(HTML网页、电子邮件、配置文件、源代码等)的通用工具。
已将NSL-KDD数据集上传至GitHub,点击下载即可跳转。