深度学习与图神经网络学习分享:Transformer 整体结构
在过去的几年中,神经网络的兴起与应用成功推动了模式识别和数据挖掘的研究。许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务(如目标检测、机器翻译和语音识别),如今都已被各种端到端的深度学习范式(例如卷积神经网络(CNN)、长短期记忆(LSTM)和自动编码器)彻底改变了。曾有学者将本次人工智能浪潮的兴起归因于三个条件,分别是:·计算资源的快速发展(如GPU)·大
Easter79 Easter79
3年前
systemtap脚本实现的NAT端口转换
这会儿不是工作日,这会儿是周六。systemtap就是一个kprobe的DSL,本质上完成的是同一类工作,kprobe用起来比较麻烦,还要自己编写编译内核模块,相比而言,stap就方便很多。既然kprobe可以修改内核结构体的内容,那么也就可以修改网络数据包咯,前面的文章描述了如何迷惑程序员的抓包行为,本文展示一下如何实现一个NAT端口转换逻辑,
Wesley13 Wesley13
3年前
java多线程——CAS
关于无锁队列,网上有很多介绍了,我做一个梳理,从它是什么再到它有哪些特性以及应用做一个总结,方便自己使用和记录。本文主要内容:非阻塞同步是什么cas是什么特性ABA问题无阻塞队列1非阻塞同步互斥同步属于一种悲观的并发策略,总认为只要不去做正确的同步措施,肯定会出问题,无论共享数据是否真的会出现竞争,它都要进行加锁。而基
Karen110 Karen110
3年前
手把手教你使用Python轻松搞定发邮件
前言现在生活节奏加快,人们之间交流方式也有了天差地别,为了更加便捷的交流沟通,电子邮件产生了,众所周知,电子邮件其实就是客户端和服务器端发送接受数据一样,他有一个发信和一个收信的功能,电子邮件的通信协议为SMTP,POP3,IMAP,而且他们都属于tcp/ip协议,像我们经常用到的QQ邮箱,网易邮箱,这些都是同样的模式。准备编辑器:sublime
智造进化论▪第六期 | Base深圳 12万程序员都在期待的招聘会来啦
2021年夏天,智联猎头携手平安科技、顺丰、大疆、中兴通讯、OPPO、长亮科技等数十家知名互联网公司,提供包括Java开发、前端研发、软件测试、大数据、产品经理等在内的数百个职位,帮助400多名求职者与用人单位在现场高效沟通,快速进入谈薪入职阶段。往期招聘会盛况▲来自部分已收到offer的往期求职者▲2021年9月4日(下周六)14:0017:00深圳▪南
Stella981 Stella981
3年前
Android 7.0+使用VirtualXposed+Charles进行抓包
前言最近在对一个app进行测试的时候,尝试抓取数据包,发现以前的使用方法失效了,原因是随着安卓版本的提高,对证书的限制越发严格,而我身边的老机子放在学,不在身边,没得办法,只好研究一下怎么绕过这种限制。经过一方查找,终于发现了一个相对比较简单的办法,这里就开一篇文章,记录一下。过程首先下载所需要的工具:●Charles—
Wesley13 Wesley13
3年前
VC++中关于TCHAR,WCHAR,LPSTR,LPWSTR,LPCTSTR的解释
一般来说,一个字符(character)占用1字节或是2字节,我们说1字节的字符是ANSI,他可以用来表示英语字母,而2字节的我们称之为Unicode,可以表示世界上所有的语言。。VC使用char和wchar\_t的内置数据类型来分别作为表示ANSI和Unicode字符。如果你想让你的C/C程序是字符集无关的,该怎么做呢?如果你用通
专注IP定位 专注IP定位
2年前
关于TCP/IP协议漏洞的安全措施
摘要:我们介绍了TCP/IP协议中常见的漏洞类型包括ARP病毒攻击、基于RIP的攻击、DNS欺骗、TCP连接欺骗。面对TCP/IP协议中存在的漏洞我们要采取什么样的安全措施去预防和解决呢?首先从架构角度来说:IPSec与TLS最常用的两种安全架构,可以利IPSec、TLS安全架构在不同的协议层来保护数据传输的安全性。一、IPSecIPSec 是一组用来在网络
Python进阶者 Python进阶者
2年前
把一个csv数据文件,第一行头文件(字段名)不变,按某列(第四列)降序排列,另行保存为csv 文件
大家好,我是皮皮。一、前言前几天在Python白银交流群有个叫【大侠】的粉丝问了一个关于Python自动化办公的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习。把一个csv数据文件,第一行头文件(字段名)不变,按某列(第四列)降序排列,另行保存为csv文件。二、解决过程【dcpeng】解答这里给出了一个思路,传统的常规思路,虽然很low,但是可行。【德善堂
机器学习基础
机器学习基础本章涵盖了以下主题:分类和回归之外的其他类型的问题;评估问题,理解过拟合、欠拟合,以及解决这些问题的技巧;为深度学习准备数据。请记住,在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的,一部分用于解决过拟合问题的技术(如dropout)除外。4.1 三类机器学习问题在之前的所有例子中,尝试解决的是分类(预测猫或狗)或回归(预测用户在平台上