1.概述 该产品部署在网络隔离装置两端,以代理程序的身份,完成两侧设备连接维护,数据转发的功能.场景简化如图所示: 软件核心是一个基于Netty的网络应用程序,考虑到系统的可维可测性,集成了web化的配置.监控和调试功能. 2.启动类是GateKeeperWebMain public static void main(String[] args) throws Exception { startJetty(PORT); } private static void startJetty(int p…

      引言         深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支.从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别.图像分类.文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端(end-to-end)的模型,然后直接输出得到最终结果的一种新模式.那么,深度学习有多深?学了究竟有几分?本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程. 一.概述 Artificial…

引言 在桌面开发领域,虽然在某些领域,基于electron的跨平台方案能够为我们带来某些便利,但是由于WPF技术能够更好的运用Direct3D带来的性能提升.以及海量Windows操作系统和硬件资源的支持,所以他依然有着得天独厚的优势. 当然,选用一门技术,依然看公司的基因土壤和综合因素或者老板的心血来潮,例如QT也同样是一门非常不错的跨平台图形界面解决方案. 目前我们公司在桌面开发领域广泛应用了WPF技术,主要是使用其作为大屏数据可视化相关的UI呈现,包括一些数据展示效果.动画效果等.由于之前…

设计师设计出来了一个不错的引导界面,然而当我看到设计稿的时候,我们的app也没几天就要上线了.这个界面模仿了Evernote iOS app的风格. 我以迅雷不及掩耳盗铃之势开始在Xcode上编程,用了page view controller和scroll view.在Stack Overflow和Google的帮助下,我用了2天把它完成了.当我把产品给一个同样搞iOS开发的朋友看时,他跟我说,如果我用了这个开源项目的话,一个小时就可以搞定一切. 过去这一年我经历了不少类似的事情,这些事情让我成…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52571640 动机 前面我们讨论的问题出发点是给定一个图模型.如在独立性和推理讨论中,假定模型--结构及参数--是输入的一部分. 查询一个模型的方法 手工搭建网络 利用一组从希望建模的那个分布中生成的样本来学习相对于总体的分布模型 模型学习 皮皮blog 这里首先描述学习模型时的目标集合和由这些目标所导致的不同评价指标.然后讨论如何将学习的问题视为一个优化问题以及由该问题的设计引发的问题.最后,对于…

一.Python基础学习 一.编程语言分类 1.简介 机器语言:站在计算机的角度,说计算机能听懂的语言,那就是直接用二进制编程,直接操作硬件 汇编语言:站在计算机的角度,简写的英文标识符取代二进制去编写程序,本质仍然是直接操作硬件 高级语言:站在人的角度,说人话:即用人类的字符去编写程序,屏蔽了硬件操作 2.优缺点 语言 优点 缺点 机器语言 最底层,执行速度快 最复杂,开发效率最低 汇编语言 比较底层,执行速度较快 复杂,开发效率低 高级语言 编译型: 执行速度快,不依赖语言环境运行 跨平台差…

xilinx的7系列FPGA根据不同的器件类型,集成了GTP.GTX.GTH以及GTZ四种串行高速收发器,四种收发器主要区别是支持的线速率不同,图一可以说明在7系列里面器件类型和支持的收发器类型以及最大的收发器数量. 图一 Xilinx的7系列FPGA随着集成度的提高,其高速串行收发器不再独占一个单独的参考时钟,而是以Quad来对串行高速收发器进行分组,四个串行高速收发器和一个COMMOM(QPLL)组成一个Quad,每一个串行高速收发器称为一个Channel,以XC7K325T为例,GTX在F…

从最初的牛腩新闻公布系统,到如今的JS,回想一下,自己的BS也算是学了大半,可是有时候想起来还是总是有一种不踏实的感觉,一是由于从开学到如今赶上了三级考试,自考.软考,导致BS学习时间被大大压缩了,代码量变小.总结不够仔细:二是这个阶段自己动手做的像机房收费系统这种练习少了.所以理解的不够深刻. 从上周就想着把BS停一段时间,一是停下来好好整理总结,二是对BS这块儿的学习做个系统的整理.以下来看下BS宏观上的东西,和这些东西都是做什么的. watermark/2/text/aHR0cDovL2J…

1.简介 SDL的全称是Security Development Lifecycle,即:安全开发生命周期.由微软最早提出,是一种专注于软件开发的安全保障流程.为实现保护最终用户为目标,它在软件开发流程的各个阶段引入安全和隐私问题. 2.流程 SDL大致如下,包括了以下七个阶段: • 安全培训:安全培训体系:安全意识+安全测试+安全开发+安全运维+安全产品• 需求分析:确定安全需求和投入占比,寻找安全嵌入的最优方式 • 系统设计:确定设计要求,分析攻击面,威胁建模• 实现:使用标准的工具,弃用不…

MFS(MooseFS)是一个容错的.网络分布式文件系统,是GFS的开源实现.它把数据分散在多个物理机上,对外展现为一个整体资源. 支持的功能 Unix的通用文件系统功能:目录树:记录POSIX文件属性(权限.最近读取.修改时间):支持特殊文件(块和字符设备.管道和套接口):符号链接和硬链接:根据IP和密码来设置读取文件的权限. 特殊功能:高可靠(数据有多个备份存放在不同的机器上):通过增加新机器或硬盘可以动态扩展容量:回收在指定时间内删除的文件(有系统级的垃圾回收站):文件读写时也能进行一致性…

如何创建Controller这里就不说了,只写一些可能是高阶知识的内容 关于WebApi的官方介绍及示例 http://www.asp.net/web-api/ 1.跨域 Asp.NET有专门的跨域扩展,需要通过nuget下载 然后webApiConfig中开启对CORS的支持 public static class WebApiConfig { public static void Register(HttpConfiguration config) { config.EnableCors()…

前言 我要逐个击破Unity中的知识点,包括1.Mecanim 2.NavMesh 3.4.3之后新的GUI系统 4.新的2D功能 5.Shader 6.性能及后期处理 早在2013年初的时候就听说过Mecanim(阿凡达动画系统),也在2013年四月份的时候简单地使用过它,主要是感叹于Mecanim的 动画重用功能. Mecanim 相关术语 Avater(阿凡达).AnimationController(动画控制器).Animator.Retargeting(动画重定向).Muscle(肌肉…

1,   CSS是层叠样式表(Cascading Style Sheets)的缩写,它用于定义HTML元素的显示形式,是一种格式化网页内容的技术.CSS现在已经被大多数浏览器所支持,成为网页设计者必须掌握的技术之一. 2,CSS将从基础开始建设直到全面替代传统Web设计方法.W3C组织创建的CSS技术将替代HTML中用于表现的HTML元素.提高页面浏览速度.使用CSS,比传统的Web设计方法至少节约50%以上的文件尺寸. 缩短改版时间,降低维护费用.只要简单修改几个CSS文件就可以重新设计一个有…

一·Web浏览器是一个连接到Web服务器,向Web服务器请求信息,然后解析返回来的HTML标记,并将其显示在浏览器窗口内的程序.1.Microsoft 2.Internet Explorer(IE)3.Mozilla系列的FireFox 二.网页的表现形式:字体大小.字体颜色.版面布局.背景等等,所有这些用来改变内容外观的东西,我们称之为“表现形式”.在网页中,用来对编写文档表现形式的语言是CSS(层叠样式表). 三.网页的行为网页与用户交互,响应鼠标或者按键事件,校验用户的输入,甚至动态地在网…

循环神经网络(Recurrent Neural NetWork,RNN)是一种将节点定向连接成环的人工神经网络,其内部状态可以展示动态时序行为. 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据.循环神经网络最初就是为了刻画一个序列当前的输出与之前信息的关系.从网络结构上来看,循环神经网络会记忆之前的信息,并利用之前的信息影响后面节点的输出.也就是说,循环神经网络的隐藏层之间的节点是有连接的,隐藏层的输入不仅包含输入层的输出,还包括上一时刻隐藏层的输出. 如图为典型的RNN结构示意图.RNN主体结构的…

  小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber 写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从 1940 年开始讲起,到…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

south 命令学习 概述 在django某个版本之前,django自身提供一个创建数据库的命令-syncdb,它会根据model来创建相应的表,但是这个命令不好的地方在于,如果想要对model进行更改字段,那么只能在数据库中把改model对应的表给删除掉,然后再次执行命令来创建数据库.但是,south的出现解决了这个问题,它有点像是版本控制,每次更改model,他都会创建一条记录数据,每次执行命令时就会从始至终的跑遍之前创建的所有的纪录,south的迁移记录会全部都存在migreagation…

一. 统计学习概述 统计学习是指一组用于理解数据和建模的工具集.这些工具可分为有监督或无监督.1.监督学习:用于根据一个或多个输入预测或估计输出.常用于商业.医学.天体物理学和公共政策等领域.2.无监督学习:有输入变量,但没有输出变量,可以从这些数据中学习潜在关系和数据结构.以下简单的用3个数据集来说明. 1.工资数据 我们希望了解雇员的年龄.教育和年份对他的工资之间的联系.下图是对这三个因素的一个分析和统计. 左图:工资随着年龄的增长而增加,但在大约60岁之后又下降了.蓝线提供了对该年龄段平均…

1.集成学习概述 集成学习算法可以说是现在最火爆的机器学习算法,参加过Kaggle比赛的同学应该都领略过集成算法的强大.集成算法本身不是一个单独的机器学习算法,而是通过将基于其他的机器学习算法构建多个学习器并集成到一起.集成算法可以分为同质集成和异质集成,同质集成是值集成算法中的个体学习器都是同一类型的学习器,比如都是决策树:异质集成是集成算法中的个体学习器由不同类型的学习器组成的.(目前比较流行的集成算法都是同质算法,而且基本都是基于决策树或者神经网络的) 集成算法是由多个弱学习器组成的算法,…

 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share adaboost(adaptive boost) bootsting is a fairly simple variation on bagging…

20175227张雪莹 2018-2019-2 <Java程序设计>第五周学习总结 教材学习内容总结 第六章接口与实现 接口 接口体中所有的常量访问权限一定是public和static(可以省略public.static.final) 接口体中所有的抽象方法访问权限都是public(可以省略public abstract) 用类实现方法时,方法的访问权限一定要明显用public修饰,且该类体中可直接使用接口中关键字 抽象类可以重写接口中方法,也可以直接拥有接口中方法 接口回调 接口变量调用被类…

机器学习的发展可以追溯到1959年,有着丰富的历史.这个领域也正在以前所未有的速度进化.在之前的一篇文章中,我们讨论过为什么通用人工智能领域即将要爆发.有兴趣入坑ML的小伙伴不要拖延了,时不我待! 在今年秋季开始准备博士项目的时候,我已经精选了一些有关机器学习和NLP的优质网络资源.一般我会找一个有意思的教程或者视频,再由此找到三四个,甚至更多的教程或者视频.猛回头,发现标收藏夹又多了20个资源待我学习(推荐提升效率工具Tab Bundler). 找到超过25个有关ML的"小抄"后,我…

1.集成学习概述 1.1 集成学习概述 集成学习在机器学习算法中具有较高的准去率,不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂,效率不是很高.目前接触较多的集成学习主要有2种:基于Boosting的和基于Bagging,前者的代表算法有Adaboost.GBDT.XGBOOST.后者的代表算法主要是随机森林. 1.2 集成学习的主要思想 集成学习的主要思想是利用一定的手段学习出多个分类器,而且这多个分类器要求是弱分类器,然后将多个分类器进行组合公共预测.核心思想就是如何训练处多个弱分类器以及如何将这些…

1.集成学习概述 1.1 集成学习概述 集成学习在机器学习算法中具有较高的准去率,不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂,效率不是很高.目前接触较多的集成学习主要有2种:基于Boosting的和基于Bagging,前者的代表算法有Adaboost.GBDT.XGBOOST.后者的代表算法主要是随机森林. 1.2 集成学习的主要思想 集成学习的主要思想是利用一定的手段学习出多个分类器,而且这多个分类器要求是弱分类器,然后将多个分类器进行组合公共预测.核心思想就是如何训练处多个弱分类器以及如何将这些…

原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning i…

神经网络推荐博客: 深度学习概述 神经网络基础之逻辑回归 神经网络基础之Python与向量化 浅层神经网络 深层神经网络 前言 首先声明,以下内容绝大部分转自知乎智能单元,他们将官方学习笔记进行了很专业的翻译,在此我会直接copy他们翻译的笔记,有些地方会用红字写自己的笔记,本文只是作为自己的学习笔记.本文内容官网链接:Optimization Note , 1) # 含3个数字的随机输入向量(3x1) h1 = f(np.dot(W1, x) + b1) # 计算第一个隐层的激活数据(4x1)…