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【人工智能选修课】实验报告

通过MNIST 手写数字图片数据集训练一个简单的手写数字识别神经网络为例子,了解了用 Transflow 训练全连接神经网络的技巧,探究了神经网络的各种参数对训练过程以及训练结果的影响。还尝试了“留出法”与“ k 折交叉验证法”这两种神经网络模型评估方法,探索了这两种方法参数对评估结果的影响。...

#人工智能#机器学习#深度学习
Wine 运行 PyInstaller onefile 程序(如 labelImg)报错:`INTERNAL ERROR: cannot create temporary directory!` 排查

摘要: 在 Linux 上使用 Wine 运行 PyInstaller onefile 打包的 Windows 程序(如 labelImg.exe)时,可能遇到 INTERNAL ERROR: cannot create temporary directory! 报错。原因是 PyInstaller 的安全修复(CVE-2019-16784)使用了 Windows SID S-1-3-4 设置临时

#linux
西电【信息与内容安全】课程期末复习笔记

内容域与网络域信息内容安全定义信息内容安全是信息安全在法律、政治、道德层次上的要求,是语义层次的安全。我们要求信息内容是安全的,就是要求信息内容在政治上是健康的, 在法律上是符合国家法律法规的,在道德上是符合中华民族优良的道德规范的。数据的获取,信息内容的分析与识别,数字图像视频内容安全,多媒体信息隐藏,隐私保护等诸多方面。‍信息内容安全的研究意义随着大数据时代的到来以及科学技术的不断进步,数字资

#网络安全
【信息与内容安全】实验二:虚假人脸检测实验

虚假人脸检测实验摘要: 在此次实验中,先尝试了自己手动搭建了一个 CNN 进行虚假人脸的分类实验,但发现有训练速度慢准确率低等缺点。所以尝试使用已有的模型(resnet-18)和预训练的参数进行迁移学习,包括尝试了直接把卷积层借用为固定特征提取器和 Fine-tuning 的方法,大大提高了训练速度与最终结果的准确率。文章目录虚假人脸检测实验题目描述直接训练一个真假人脸二分类器1. 加载并规范化数

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#机器学习
【信息与内容安全】实验一:对抗样本攻击实验

对抗性样本攻击实验摘要:根据 PyTorch 官网教程中 Adversarial Example Generation 章节内容,完整实现 Fast Gradient Sign Attack (FGSM) 算法。文章目录对抗性样本攻击实验题目描述欺骗模型的方法FGSM 快速梯度符号攻击原理介绍FGSM 实现受攻击的模型FGSM 攻击函数测试攻击效果函数实施攻击结果分析准确性 vs ϵ\epsilo

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#机器学习
【人工智能选修课】实验报告

通过MNIST 手写数字图片数据集训练一个简单的手写数字识别神经网络为例子,了解了用 Transflow 训练全连接神经网络的技巧,探究了神经网络的各种参数对训练过程以及训练结果的影响。还尝试了“留出法”与“ k 折交叉验证法”这两种神经网络模型评估方法,探索了这两种方法参数对评估结果的影响。...

#人工智能#机器学习#深度学习
【moeCTF题解-0x06】Web

title: 【moeCTF题解-0x06】Webcategories:CTFmoeCTFtags:CTFWebPython【moeCTF题解-0x06】Web竟然AK了这部分,但也只是因为题目简单……考虑到在XDSEC里选了web方向,也要好好学习web知识呀【moeCTF题解】总目录如下:(若本文图片看不见请访问以下相应的地址)【moeCTF题解-0x00】序(包括Sign in)【moeCT

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#网络安全
【人工智能选修课】实验报告

通过MNIST 手写数字图片数据集训练一个简单的手写数字识别神经网络为例子,了解了用 Transflow 训练全连接神经网络的技巧,探究了神经网络的各种参数对训练过程以及训练结果的影响。还尝试了“留出法”与“ k 折交叉验证法”这两种神经网络模型评估方法,探索了这两种方法参数对评估结果的影响。...

#人工智能#机器学习#深度学习
【翻译】基于半监督联邦学习的物联网入侵检测方法

【翻译】基于半监督联邦学习的物联网入侵检测方法《Semisupervised Federated-Learning-Based Intrusion Detection Method for Internet of Things》论文翻译Semisupervised Federated-Learning-Based Intrusion Detection Method for Internet of

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【MATLAB】机器学习——从最小二乘法到图像恢复(矩阵完备)

本文原为《机器学习——从最小二乘开始》课程的作业目录机器学习——从最小二乘开始1、等值线题目描述提示解答相邻两点????????异号相邻两点????????同号改变γ改变x_i推广到多于4个点总结出一般规律附:代码2、用最小二乘法分开不同颜色的数据点集生成分类3、矩阵完备化的最小二乘法3.1 矩阵恢复生成不完备矩阵代码恢复代码输出示例3.2 图像恢复示例代码疑问4、拓展实验——LIBSVM应用练习

#matlab#机器学习
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