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    10.威胁情报实体识别 (1)基于BiLSTM-CRF的实体识别万字详解

    [当人工智能遇上安全] 4.基于机器学习的恶意代码检测技术详解 [当人工智能遇上安全] 5.基于机器学习算法的主机恶意代码识别研究 [当人工智能遇上安全] 6.基于机器学习的入侵检测和攻击识别——以KDD...BiLSTM-CRF的实体识别万字详解 作者的github资源: https://github.com/eastmountyxz/AI-Security-Paper https://github.com...当我们拥有更准确的标注,将有利于所有的实体识别研究。 四.数据集划分 在进行实体识别标注之前,我们将数据集随机划分为训练集、测试集、验证集。...下面的代码是构建BiLSTM-CRF模型实现实体识别。...六.基于BiLSTM-CRF的实体识别 人生路是一个个十字路口,一次次博弈,一次次纠结和得失组成。

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    Python爬虫技术系列-05字符验证码识别

    Python爬虫技术系列-05字符验证码识别 1....光学文字识别 1.1 OCR概述 1.2 OCR识别库Tesseract下载安装 1.3 生成验证码图片 1.4 字符验证码识别 1.安装python识别验证码库: 2.验证码识别: 1.5 使用打码平台识别验证码...1.6 滑动验证码识别 1....光学文字识别 1.1 OCR概述 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指使用扫描仪或数码相机对文本资料进行扫描成图像文件,然后对图像文件进行分析处理,自动识别获取文字信息及版面信息的软件...一般情况下,对于字符型验证码的识别流程如下:主要过程可以分解为五个步骤:图片清理,字符切分,字符识别,恢复版面、后处理文字几个步骤。

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    11.威胁情报实体识别 (2)基于BiGRU-CRF的中文实体识别万字详解

    [当人工智能遇上安全] 10.威胁情报实体识别之基于BiLSTM-CRF的实体识别万字详解 常见的数据标注工具: 图像标注:labelme,LabelImg,Labelbox,RectLabel,CVAT...二.数据预处理 假设存在已经采集和标注好的中文数据集,通常采用按字(Char)分隔,如下图所示,古籍为数据集,当然中文威胁情报也类似。 数据集划分为训练集和测试集。...,我们可以通过调用该函数获取识别的实体类别,关键代码如下。...一.ATT&CK数据采集 二.数据预处理 三.基于BiLSTM-CRF的实体识别 1.安装keras-contrib 2.安装Keras 3.中文实体识别 四.基于BiGRU-CRF的实体识别 五.总结...人生路是一个个十字路口,一次次博弈,一次次纠结和得失组成。

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    苹果推出高精度手写识别系统,可准确识别3万字符集

    然而,早期识别算法主要依赖分析笔画的构造。后来,研究人员对研究汉字整体结构的方法产生了兴趣。由于众多汉字具有相似性,汉字识别的难度加大,研究人员通过分类降低错误识别。...除了常见的“最可能字”(top-1)和top-10的准确性外,我们也特意提到了top-4的准确性,因为输入法界面一开始会显示4个可能汉字,而top-4的准确性是用户体验提升的重要指标。 ?...扩展至3万字 我们想为用户提供从印刷体到草书等各种可能的输入字体。为了尽可能多涵盖不同的汉字书写风格,我们从中国几个地区找到了一些书法家的数据。让我们惊讶的是,大多数用户表示没有见过这些罕见的汉字。...下图显示了样例中“花”字在楷书、草书和“随便画几笔”风格下的样本。 ? 事实上,在日常生活中,用户输入经常是“随便画几笔”,出现一种非常不相似的曲线变化。有时也会让系统混淆成其他字符。...综上所述,我们在嵌入式设备上构建了覆盖3万个字符的高精度手写识别系统。只要有足够数量和质量的训练数据,识别准确度就不会大幅降低。未来,我们能精确识别的汉字字符还会更多。 如果还想了解具体的技术细节。

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    ICPR 图像识别与检测挑战赛冠军方案出炉,基于偏旁部首来识别 Duang 字

    这次识别存在一些繁体字,而关于繁体字的训练样本比较少,会导致识别比较困难。...例如「聚」、「黔」、「坊」这三个字,将这些字的字符串识别出来之后,在字典里就能索引出结构类别,进而进行汉字识别。 ? 这一方法可以带来两个好处: 1....虽然这个字很简单,但是因为训练集中没有,普通的模型没办法识别,很有可能将其识别成「成」、「龙」或其他字。对 RAN 模型来说,可以在 OOV 场景下将其识别出来。...例如把 duang 字作为输入,会解出成和龙,同时会出现一个表示成和龙上下结构的序列。 ? 在识别繁体字时也是同理。 如下图所示,由于图像都是基于真实场景,所以出现了「薬」和「購」这样的繁体字。...另外,从单字识别到文本行识别,对于模型来说,这两者的隔阂不是特别大,在这里用来提取偏旁部首的注意力机制还可以区分字和字之间的间隔,实际上只需要在每个字的偏旁部首中间加上标志符。

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    现代汉语常用3500字=常见字2500字+次常见字1000字

    使用requests库爬取https://www.zdic.net/zd/zb/cc1/ 常用字2500字 const char* hanzi[]={ "一","乙","二","十","丁","厂",...次","衣","产","决","充","妄","闭","问","闯","羊","并","关","米","灯","州","汗","污","江","池","汤","忙","兴","宇","守","宅","字"..."翻","鹰","警","攀","蹲","颤","瓣","爆","疆","壤","耀","躁","嚼","嚷","籍","魔","灌","蠢","霸","露","囊","罐" }; 次常用汉字1000字...//次常用汉字1000个字 const char* hanzi[]={ "匕","刁","丐","歹","戈","夭","仑","讥","冗","邓","艾","夯","凸","卢","叭","叽","...//现代汉语常用3500字 const char* hanzi[]={ "一","乙","二","十","丁","厂","七","卜","八","人","入","儿","九","几","了","乃",

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    我发现腾讯OCR在繁体字识别上尖尖的(顶尖的尖)

    自古雖有傷醫一科,及鬼遺等論,後人” 我们来数一数,一列33个字,正确识别了22个字,但其中大部分正确被识别出来的都是对中文简体的识别,而对中文繁体字的识别基本是全军覆没。...顺便一提,后续在使用其他云服务中的OCR识别时,某些中文繁体字、生僻字也未被未包含在模型的训练集中,导致这些字未被模型识别为“文字”。这倒提醒我今后专门对中文繁体进行训练还是有必要的。...三家对于“癰”字都没能识别出来,但是在将腾讯OCR的参数选择为"zh_rare"(中文生僻字时)竟然能够识别出来,可是这样其他的简单的字却被识别失败了。...华为云很明显是数据集中没有该字(因为压根没将“癰”当成一个字),但在其他字的识别都是很准确的。...如果华为能标注更多中文繁体字,那冠军一定是华为了,而且其中仅有华为的文字识别是能够不做位置处理,直接能够将竖行的字识别为一块文字,而腾讯和阿里则需要在代码中根据坐标信息进行修改。

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    【C语言】 C 语言 关键字分析 ( 属性关键字 | 常量关键字 | 结构体关键字 | 联合体关键字 | 枚举关键字 | 命名关键字 | 杂项关键字)

    【C语言】 C 语言 关键字分析 ( 属性关键字 | 常量关键字 | 结构体关键字 | 联合体关键字 | 枚举关键字 | 命名关键字 | 杂项关键字) 文章目录 一....属性关键字 (auto | static | register) 1. auto 关键字 (1) auto 关键字说明 ( 默认属性 | 声明栈存储 | 只能修饰局部变量 [ 全局变量在全局区存储...其它关键字 ( goto | void | extern | sizeof) 1. goto 关键字 ( 不建议使用 ) 2. void 关键字 (1) void 关键字说明 ( 修饰 返回值 和...const 关键字 代码示例 ( 修饰指针 | 错误示例 ) ( 5 ) const 关键字 代码示例 ( 修饰返回值 ) 2. volatile 关键字 简介 (1) volatile 关键字 简介...常量 和 易变 关键字 ( const | volatile ) 1. const 关键字 简介 (1) const 关键字 简介 ( 左数右指 | 修饰制度变量 | 生成常量符号表 ) const 关键字

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    简体字和繁體字

    导言 我们都知道中国汉字有两种,简体字和繁体字,有些人喜欢用简体,有些人喜欢用繁体。...可是大家在使用繁体字的过程中会发现有些字简体繁体一样,比如说“字”这个字,今天我们就来统计一下像这样的字占到所有汉字的百分之多少。...先简单的理一下实现思路,先获取所有的简体字,然后使用百度翻译把简体翻译成繁体,接着进行比较,最后统计一下就完了。 获取简体字 ? 我们先来看第一步——获取简体字。...获取简体字这一步已经完成了,接下来我们开始下一步,把简体字翻译成繁体字。 简体字翻译成繁体字 ?...比较简体字和繁体字 ? 比较的过程很简单,就是一个一个字比较,在比较之前我们先定义两个全局变量,一个是简体字集,一个是繁体字集。

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    视频识别 动作识别 实时异常行为识别 等所有行为识别

    大家好,我是cv君,很多大创,比赛,项目,工程,科研,学术的炼丹术士问我上述这些识别,该怎么做,怎么选择框架,今天可以和大家分析一下一些方案: 用单帧目标检测做的话,前后语义相关性很差(也有优化版),...当然可以通过后处理判断下巴是否过框,效果是不够人工智能的),高抬腿计数,目标检测是无法计数的,判断人物的球类运动,目标检测是有很大的误检的:第一种使用球检测,误检很大,第二种使用打球手势检测,遇到人物遮挡球类,就无法识别目标...开始 目前以手势和运动识别为例子,因为cv君没什么数据哈哈 项目演示: 本人做的没转gif,所以大家可以看看其他的演示效果图,跟我的是几乎一样的~ 只是训练数据不同 ​ ​ ​ ​ 一、 基本过程和思想

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    套接字

    套接字最早是UC Berkeley为BSD操作系统设计的。现在POSIX标准化了套接字。在Linux和Unix下的套接字是一致的。...套接字是通信端点的一种抽象。在Linux下socket是文件的一种。也就是说可以使用read和write函数去处理套接字。...在Linux下创建一个原始套接字的时候,需要拥有超级用户权限,用来防止恶意程序。 在Linux下,我们使用函数socket来创建一个套接字,这和Python所提供的方法并没有什么区别。...socket的第二个参数就是表1给出的套接字类型,但是在实现的时候,可以自有增加其他类型的支持。 protocol通常是0,表示给给定的域和套接字类型选择默认的协议。...这在同一域和套接字类型的时候是有用的,可以指定选择某一个特定的协议。 socket函数返回一个套接字描述符,本质上是一个文件描述符。

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    智能识别方面主要进展 | 语音识别、OCR识别、图像识别、生物识别…… | 智能改变生活

    识别与分类技术可应用于图像识别、医疗诊断、生物识别、信号识别和预测、雷达信号识别、经济分析,以及在智能交通管理、机动车检测、停车场管理等场合的车牌识别等很广泛的领域。...语音识别:语音识别行业现在似乎维持着最大的平衡,因为国内外各家的引擎识别率都基本在同一个水平线上,差不多达到了当前语音识别技术的极限,彼此之间差距不是那么明显。...国内著名的车牌识别产品主要有中科院自动化研究所汉王公司的汉王眼、北京文通科技有限公司的文通车牌识别系统等。 ? 虹膜识别:现代信息社会对精准识别的需求,呼唤更加不可替代的生物体特征,虹膜识别应运而生。...目前主要应用有证件识别、银行卡识别、名片识别、文档识别、车牌识别等。 ?...唇语识别:相较于前文提到的语音识别、车牌识别、人脸识别等难度更大,其很大程度上取决于语言的语境和对其的了解,而这些都只通过视觉来呈现的。

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    java关键字_Java关键字

    参考链接: Java中的abstract关键字 java关键字  Java keywords are the reserved words that are used by the Java compiler...Java关键字是Java编译器使用的保留字。 这些关键字对Java编译器具有特殊含义。 保留的关键字可帮助我们编写代码,并帮助编译器理解代码并创建字节码。    ...我们无法创建与保留关键字同名的标识符(类,变量,方法)。     Java关键字 (Java Keywords)   Java has 64 reserved keywords....7 keywords 声明 :7个关键字 Control Flow: 15 keywords 控制流 :15个关键字 Miscellaneous: 13 keywords 杂项 :13个关键字   Let...这是显示这些关键字用法的简单示例。 请注意,在java main函数中使用void关键字来指示它不返回任何内容。

    1.3K00

    override关键字和final关键字

    override关键字 派生类如果定义了一个函数与基类中虚函数的名字相同但是形参列表不同,编译器将认为新定义的这个函数与基类中原有的函数是相互独立的。这时,派生类的函数没有覆盖掉基类中的版本。...如果我们使用override关键字标记某个函数,但该函数并没有覆盖已存在的虚函数,此时编译器将报错。...错误:B没有形如f2(int)的函数 void f3()override;//错误:f3不是虚函数 void f4()override;//错误:B没有名为f4的函数 }; override关键字只能用于虚函数中...,因为只有虚函数才能被覆盖 final关键字 我们可以把某个函数指定为final,如果我们已经把函数定义成final了,则之后任何尝试覆盖该函数的操作都会引发错误: class B { public:

    1.2K10

    【场景文字识别】场景文字识别

    场景文字识别是在图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等情况下,将图像信息转化为文字序列的过程,可认为是一种特别的翻译过程:将图像输入翻译为自然语言输出。...场景图像文字识别技术的发展也促进了一些新型应用的产生,如通过自动识别路牌中的文字帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。...在场景文字识别任务中,我们介绍如何将基于CNN的图像特征提取和基于RNN的序列翻译技术结合,免除人工定义特征,避免字符分割,使用自动学习到的图像特征,完成端到端地无约束字符定位和识别。...本例将演示如何用 PaddlePaddle 完成 场景文字识别 (STR, Scene Text Recognition) 。...任务如下图所示,给定一张场景图片,STR 需要从中识别出对应的文字"keep"。 ? 图 1. 输入数据示例 "keep" |2.

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