UAC（User Account Contrl），是 windows vista 及更高版本操作系统中采用的一种控制机制。...其表现是通知用户是否对应用程序使用硬盘驱动器和系统文件授权，以达到帮助阻止恶意程序损坏系统的效果。 过了 UAC 也就获取到不受限的访问令牌了。...最相关的是： ImagePath：REG_EXTEXSZ 类型值，指定驱动程序路径。在这种情况下，路径应该是一个具有非特权用户修改权限的目录. Type：指示服务类型的 REG_WORD 类型的值。...值得注意的是它的默认值，在域控上管理员组和打印机操作员组都有这个权限。爽了。 ? 默认权限如下表： ? 值得一提的是打印机操作员组（Print Operators）是可以本地登陆的。...（一个可以让你在内核空间执行代码的有漏洞的已经签名的驱动）来辅助我们提权。
权值共享这个词最开始其实是由LeNet5模型提出来，在1998年，LeCun发布了LeNet网络架构，就是下面这个： 虽然现在大多数的说法是2012年的AlexNet网络是深度学习的开端，但是...CNN的开端最早其实可以追溯到LeNet5模型，它的几个特性在2010年初的卷积神经网络研究中被广泛的使用——其中一个就是权值共享。...LeNet首次把卷积的思想加入到神经网络模型中，这是一项开创性的工作，而在此之前，神经网络输入的都是提取到的特征而已，就比如想要做一个房价预测，我们选取了房屋面积，卧室个数等等数据作为特征。...如果还是一个个像素点上的像素值的话，那就意味着每一个像素值都会对应一个权系数，这样就带来了两个问题： 1.每一层都会有大量的参数 2.将像素值作为输入特征本质上和传统的神经网络没有区别，并没有利用到图像空间上的局部相关性...而卷积操作保证了每一个像素都有一个权系数，只是这些系数是被整个图片共享的，着大大减少了卷积核中的参数量。
对于某个时刻的窗口，通过神经网络的非线性变换，将这个窗口内的输入值转换为某个特征值，随着窗口不断往后移动，这个Filter对应的特征值不断产生，形成这个Filter的特征向量。...一般在Pooling层之后连接全联接层神经网络，形成最后的分类过程。...位置向量 接下来则要进行卷积运算了，设d=|w|, l为滑动窗口长度，可以就看出图一的例子中d=6 , l=2 。现在假设为w中第i-l+1到i行构成的。其中，超出边界(im)的值为0。...论文中选择了两种求权值的方法，如下： (1)取平均(AVE)： ...选取交叉熵函数并利用随机梯度下降进行优化最后便可以学得网络的所有参数： ?
反向传播是一种计算神经网络参数梯度的方法 神经网络分类算法原理详解 在神经网络算法还没流行前，机器学习领域最受关注的算法是“支持向量机算法（即 SVM 算法）”，如今神经网络方兴未艾，您也许会好奇，神经网络各层的原理和结构都高度相似...在模型训练过程中通过调节线性函数的相应权值，增加有价值信息的输入权值，降低其他价值信息较低的输入权值，这是【调优权值】的核心思想，通过上述方法能够提高网络模型预测的预测准确率。...在正向传播过程中，输入信息通过输入层经隐含层，逐层处理并传向输出层，如果输出值与标记值存在误差， 则将误差由输出层经隐藏层向输入层传播（即反向传播），并在这个过程中利用梯度下降算法对神经元的各个权值参数进行调优...之后，将输出层结果与标记值进行比较，获取偏差值，将此偏差值由输出层向输入层传播（反向传播阶段），这个阶段利用梯度下降算法对权值参数进行反复调优，当偏差值最小时，获得一组最优的权值参数（ω）。...； 输出层接收偏差，通过反向传播机制（逆向反推）让所有神经元更新权值； 从第 2 步到第 4 步是一次完整的训练模型的过程，重复该过程，直到偏差值最小。
一种思想就是本小节要讲的梯度检验。 基本思想 说来也简单，就是我们使用一种和反向网络不同的方法来计算（估算）梯度，然后通过这个梯度值用来验证我们神经网络计算值的代码是否正确。具体怎么做呢？...而我们可以用一个较小的值\epsilon在\theta点处的曲线点连接线的斜率值，用这个值来近似计算这个点的导数，如下图所示，下图下半部分的右边蓝色的被画了叉叉的公式是单侧差分，而我们用来近似导数的是双侧差分...神经网络的反向传播算法—ML Note 52 按照本小节上半部分讲的计算梯度的方法计算检验梯度gradApprox； 比较gradApprox和DVec，通过调整DVec的计算方法保证DVec和gradApprox...注意：在正式训练你的神经网络分类器的时候一定一定要关闭你的梯度检验函数，否则的话你的训练会非常非常的慢。...因为梯度检验仅仅是用来检验我们反向传播代码是不是正确，一旦确定了方向传播代码的正确性，梯度检验在神经网络训练中出来消耗更多的计算资源就毫无用处了。
GNNs能够有效地捕捉用户与物品之间的高阶关系，并通过迭代传播信息，从而生成更加准确的推荐结果。本博客将详细介绍图神经网络在推荐系统中的应用，结合实际案例分析，提供完整的代码实现和部署过程。...图神经网络通过聚合节点的邻居信息，逐步更新节点的表示，从而捕捉图结构中的复杂关系。...其中，GCN通过层次聚合邻居信息，生成用户和物品的嵌入表示，而PinSage则通过图随机游走与卷积操作相结合的方式，处理大规模图数据。 图神经网络在推荐系统中的应用实例 A....用户反馈收集：在推荐系统中引入用户反馈机制，收集用户的点击、评分等行为数据，并将其用于模型的增量训练和优化。 图神经网络在推荐系统中的应用为解决用户与物品之间复杂关系的建模问题提供了强有力的工具。...在本博客中，我们详细介绍了图神经网络在推荐系统中的应用实例，包括数据预处理、模型构建、训练与评估，以及生产环境中的部署与优化。
有好几种插值方法，本文仅仅介绍一维线性插值和双线性插值在BMS开发中的应用。...21.2、双线性插值 在数学上，双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展，其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。 以下理论搬自网络。...红色的数据点与待插值得到的绿色点 假如我们想得到未知函数 f 在点 P = (x, y) 的值，假设我们已知函数 f 在 Q11 = (x1, y1)、Q12 = (x1, y2), Q21 = (x2...首先在 x 方向进行线性插值，得到： 然后在 y 方向进行线性插值，得到： 这样就得到所要的结果 f(x, y)： Part22、线性插值在BMS中的应用 32.1 一维线性插值在BMS中的应用 电芯SOC...42.2 双线性插值在BMS中的应用 要计算在负载情况下的SOC，需要对电压和电流做建模，获得比较准确的SOC，当然这个SOC也只是尽可能准确一些，相比较OCV，电池工作过程中是不能直接使用OCV计算SOC
神经网络中的成本函数、梯度下降和反向传播 神经网络令人印象深刻，同样令人印象深刻的是：在尚未明确告知要检测的特征的情况下，计算程序能够区分图像和图像中的对象。...图1：作者创建的浅层神经网络图 为了评估神经网络的性能，需要一种机制来量化神经网络预测值和实际数据样本值之间的差异，从而计算出影响神经网络内权重和偏差的修正因子。...利用“均方误差”成本函数，获取神经网络的误差信息，通过网络的权值和偏差，将这些信息后向传播给神经网络进行更新。...在每次迭代或训练步长中，根据计算出的梯度对网络的权值以及学习率进行更新，它控制着权值的修改因子。在神经网络的训练阶段，每个步长都重复这个过程。...他在技术领域深耕五年，为大型企业集团构建应用程序，并将人工智能技术集成到移动应用程序中。他写了100多篇关于人工智能和机器学习主题的文章，浏览量超过100万次。
神经网络训练 一个简单的两层神经网络的输出ŷ ： image.png 你可能会注意到，在上面的方程中，权重W和偏差b是唯一影响输出ŷ的变量。 当然，权重和偏差的正确值决定了预测的强度。...从输入数据中微调权重和偏差的过程称为训练神经网络。 训练过程的每一次迭代由以下步骤组成： · 计算预测输出ŷ，被称为前馈 · 更新权重和偏差，称为反向传播 下面的顺序图说明了这个过程。...image.png 如果我们有导数，我们可以简单地通过增加/减少权值和偏差来更新权重和偏差（参见上面的图表）。这被称为梯度下降。...但是，由于损失函数方程不包含权值和偏差，因此不能直接计算损失函数相对于权值和偏差的导数。因此，我们需要链规则来帮助我们计算。 image.png 计算损失函数相对权重的导数的链规则。...总结 现在我们有了完整的python代码来进行前馈和反向传播，让我们在一个例子中应用我们的神经网络，看看它做得有多好。 image.png 我们的神经网络应该学习理想的权重集来表示这个函数。
作者 Frank 本文为 CDA 数据分析师志愿者 Frank原创作品，转载需授权 奇异值分解算法在协同过滤中有着广泛的应用。...协同过滤有这样一个假设，即过去某些用户的喜好相似，那么将来这些用户的喜好仍然相似。一个常见的协同过滤示例即为电影评分问题，用户对电影的评分构成的矩阵中通常会存在缺失值。...如果某个用户对某部电影没有评分，那么评分矩阵中该元素即为缺失值。预测该用户对某电影的评分等价于填补缺失值。...电影相关的特征也很难获取全面，这些特征所依赖的数据很多，可能来自很多因素和源头，对这些特征进行清洗也需要耗费大量的精力。 介绍了这么多，下面引出本文的重点，即奇异值分解算法。...奇异值分解算法并不能直接用于填补缺失值，但是可以利用某种技巧，比如加权法，将奇异值分解法用于填补缺失值。这种加权法主要基于将原矩阵中的缺失值和非缺失值分离开来。
在实践中，深度学习减少了数据工程师大量的编码特征的时间，而且效果比人工提取特征好很多。在解析算法中应用神经网络是一个非常有前景的方向。...人的经验是有偏差的，专家概括的特征提取规则，总是不完整的。 解析算法的绝大部分时间花费在了提取特征中。据统计百分之九十几的时间花费是特征提取。...v是需要被训练的参数向量。在构建树的过程中，我们采用这种方法来评估各种可能的构建，选出最佳的构建。 基于神经网络的依存解析 但是 RNN 只能处理二元的组合，不适合依存分析。...RCNN 单元的构建 首先对于每个词，我们需要将其转换成向量。这一步一开始可以用已经训练好的向量，然后在训练的时候根据反向传播来进行更新。...在实践中，深度学习减少了数据工程师大量的编码特征的时间，而且效果比人工提取特征好很多。在解析算法中应用神经网络是一个非常有前景的方向。 ? 本文为机器之心专栏，转载请联系本公众号获得授权。
Eyeballer Eyeballer这款强大的工具基于卷积神经网络实现，可利用卷积神经网络来帮助研究人员对获取到的屏幕截图进行渗透测试与安全分析，并给研究人员提供目标截图的快速概览。...Eyeballer适用于大规模的网络渗透测试活动中，我们需要从一组大规模基于Web的主机中搜索感兴趣的目标，然后使用我们常用的截图工具（例如EyeWitness或GoWitness），接下来在Eyeballer...针对训练数据，我们还需要注意以下几点： 1、“images/”目录中包含了所有的屏幕截图，截图大小降低到了224x140，之后会添加全尺寸截图； 2、“labels.csv”中包含有所有的截图标签； 3...在使用工具之前，我们可以先将这三分文件拷贝到Eyeballer代码目录的根路径。...评估 如果你刚刚训练了一个新的模型，我们还需要使用不同指标来对其进行评估，以判断其表现： eyeballer.py可以对模型权重进行计算，并输出每个程序标签的查全率和查准率。
在一般的识别问题中，输入层代表特征向量，输入层的每一个神经元代表一个特征值。 在图像识别问题中，输入层的每一个神经元可能代表一个像素的灰度值。...下图中是个三个特征映射的例子。 在实际应用中CNN可能使用更多的甚至几十个特征映射。...三，卷积神经网络的应用 3.1 手写数字识别 Michael Nielsen提供了一个关于深度学习和CNN的在线电子书，并且提供了手写数字识别的例子程序，可以在GitHub上下载到。...该程序使用Python和Numpy, 可以很方便地设计不同结构的CNN用于手写数字识别，并且使用了一个叫做Theano的机器学习库来实现后向传播算法和随机梯度下降法，以求解CNN的各个参数。...在谷歌团队的论文中，提到“我们用19X19的图像来传递棋盘位置”，来“训练”两种不同的深度神经网络。“策略网络”（policy network）和 “值网络”（value network）。
我们在深度模型训练过程中，很可能存在多个loss，比如GAN对抗生成网络，存在G_loss和D_loss，通常来说，我们通过D_loss只希望更新判别器(Discriminator)，而生成网络(Generator...一般来说，截断梯度流可以有几种思路：1、停止计算某个模块的梯度，在优化过程中这个模块还是会被考虑更新，然而因为梯度已经被截断了，因此不能被更新。...属性2、在优化器中设置不更新某个模块的参数，这个模块的参数在优化过程中就不会得到更新，然而这个模块的梯度在反向传播时仍然可能被计算。...停止计算某个模块的梯度在本大类方法中，主要涉及到了tensor.detach()和requires_grad的设置，这两种都无非是对某些模块，某些节点变量设置了是否需要梯度的选项。...但是如果我们不需要的是B_net的梯度，而需要A_net和C_net的梯度，那么问题就不一样了，因为A_net梯度依赖于B_net的梯度，就算不计算B_net的梯度，也需要保存回传过程中B_net中间计算的结果
在本文中，训练和比较两种不同的深度卷积神经网络模型在道路摩擦力估算中的应用，并描述了在可用的训练数据和合适的数据集构建方面训练分类器的挑战。...由于深度卷积神经网络（CNN）已成功应用于不同的分类任务，同时也适用于自动驾驶领域，因此使用基于CNN的方法进行路面分类似乎很有希望。 然而，学习分类器的性能很大程度上依赖于训练数据的设计。...为了抵消这种不平衡，我们在[19]的例子中添加了来自Google image search的更多图像，而不是应用过度采样或欠采样，以进行细粒度图像分类。...不幸的是，[4]和[5]都没有提供关于精度的更详细的结果，因此基于平均精度的比较可能会受到类的实际选择和可用的区别特征的偏差。...对于所提出的CNN模型在道路摩擦力估算中的应用，湿沥青和泥土作为沥青的错误分类是一个关键问题，因为这可能导致过高的道路摩擦系数，这反过来会降低危急情况的控制性能。
在各学科中(如林业、自然保护和农业)，都需要在时间、空间上识别和表征维管植物，遥感技术是揭示植被时空格局的关键技术。...01 CNN的基本功能和结构 最近一系列研究表明，卷积神经网络(CNN)的深度学习方法对表示空间模式非常有效，并能从遥感图像中提取大量植被特性。...层与层之间的神经元通过权重和偏差连接，初始层为输入层(如遥感数据)，最后一层为输出(如预测的植物物种分类)，中间为隐藏层，以与输出匹配的方式转换输入的特征空间。...本文列出了在训练过程中为缓解这些挑战而应用的最常见的策略和方法。...如为整个图像分配值或分类，检测图像中的单个对象，分割类的范围，或同时检测单个对象并对其范围进行分割等。
JWT在Web应用中的安全登录鉴权与单点登录实现登录鉴权功能与JWT的好处JSON Web Tokens（JWT）是一种广泛使用的开放标准（RFC 7519），用于在网络应用环境间传递声明（claim）...令牌黑名单详细策略： 实现一个黑名单系统，用于存储被撤销的令牌。在验证JWT时，首先检查令牌是否在黑名单中。...JWK的格式允许在网络应用间安全地传输和存储密钥信息，而不需要直接暴露密钥的原始格式。...JWKS（JSON Web Key Set） 是一个JWK的集合，通常用于存储多个密钥，并且可以动态地添加、更新或删除密钥。JWKS常用于需要使用多个密钥进行签名或验证的场景，例如在多租户应用中。...使用JWK和JWKS的好处密钥管理：JWKS提供了一种集中管理密钥的方式，使得密钥的更新和轮换更加容易。动态密钥使用：在需要使用不同密钥签署或验证JWT的情况下，JWKS可以动态地选择适当的密钥。
为了减少神经网络的计算消耗，论文提出Ghost模块来构建高效的网络结果。...Features from Cheap Operations [1240] 论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.11907 Introduction *** 目前，神经网络的研究趋向于移动设备上的应用...pointwise卷积降维，再用depthwise卷积进行特征提取，而Ghost则是先做原始卷积，再用简单的线性变换来获取更多特征 目前的方法中处理每个特征图大都使用depthwise卷积或shift操作...，尽管从内在特征线性变换而来，但还是有明显的差异，说明线性变换足够灵活 Large Models on ImageNet [1240] 在大型网络上使用Ghost模块，压缩效果和准确率依然很不错...，结果如表7，不同的模型大小使用不同的$\alpha$值进行调整，整体而言，GhostNet最轻量且准确率最高 Object Detection [1240] 在one-stage和two-stage
写在前面 之前的工作主要是基于CNN和RNN在做，前段时间因为项目需要，相对系统的了解一下图神经网络，包括理论基础，代表性的GNN（GCN， GraphSAGE和GAT）以及它的一些应用。...GNN主要是应用在一些存在复杂关系的场景中，比如推荐系统，社交网络，分子结构等，在CV中并不主流。...但它在CV和医学图像分析中也有被用到，本文主要是针对GNN的原理及其在这两方面的应用简单做个分享，主要是由之前在组会上分享过的PPT内容整理而成。...03 GNN在图像处理领域的应用 GNN主要是引用在一些存在复杂关系的场景中，比如推荐系统，社交网络，分子结构等，在CV中并不主流。...根据图的构建方式，下面要介绍的工作大致可分为两大类： GNN在图像分类中的应用 GNN在分割/重建中的应用 3.1.
最近看到复旦赵斌老师发在 B 站上的视频“新学期，我将鼓励学生用ChatGPT来完成作业”[1]，其中有用到 ChatGPT 编写VBA 代码在 Word 中实现特定目标。...以下是老师提到的原要求 对一篇稿子当中各段内容进行计数，并将数字记录在段落开始。 ChatGPT 不仅写出了代码，还给出了使用教程。...这让我想起前几天帮同学转的一个数据。他的需求是针对第4和第5列进行判断赋值 如果等于第6列的赋为A； 如果不等于第6列但等于第7列的赋为B； 不等于第6列且不等于第7列且不等于NA的赋为H。...黄色标记为我用 IFS()计算出的结果，绿色标记为我用 ChatGPT 给的函数得到的结果，完全相同！ 数据全是我瞎编的 当然以下只是简单的例子，有没有你想要的答案取决于你的提问方式。...最近有一个 ChatGPT的项目用于提升你ChatGPT的体验， Awesome ChatGPT Prompts[2]，上面提供了基于几十种不同职业的提问方式，还不快快用起来！
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