第四季是一个过渡季，过渡后门在对抗升级中由传统后门，衍生成锁定目标的制定后门。引用百度百科的“后门程序”的相关解释： https://baike.baidu.com/item/%E5%90%8E%E9%97%A8%E7%A8%8B%E5%BA%8F/108154 安全从业人员，其实至少一直在与传统后门对抗，比如最常见的webshell免杀与w...

5.5. 无监督降维 5.5. 无监督降维 5.5.1. PCA: 主成份分析 5.5.2. 随机投影 5.5.3. 特征聚集 5.5. 无监督降维 5.5. 无监督降维 校验者: @程威 翻译者: @十四号 如果你的特征数量很多, 在监督步骤之前, 可以通过无监督的步骤来减少特征. 很多的 无监督学习 方法实现了一个名为 tran...

VectorIndexer VectorIndexer   VectorIndexer 把数据集中的类型特征索引为向量。它不仅可以自动的判断哪些特征是可以类别化,也能将原有的值转换为类别索引。通常情况下,它的过程如下: 1 拿到类型为vector 的输入列和参数maxCategories 2 根据有区别的值的数量,判断哪些特征可以类别化。拥有的...

多项式回归 如果你的数据实际上比简单的直线更复杂呢？ 令人惊讶的是，你依然可以使用线性模型来拟合非线性数据。 一个简单的方法是对每个特征进行加权后作为新的特征，然后训练一个线性模型在这个扩展的特征集。 这种方法称为多项式回归。 让我们看一个例子。 首先，我们根据一个简单的二次方程（并加上一些噪声，如图 4-12）来生成一些非线性数据： m = ...

二、POLY2 模型 二、POLY2 模型 LR 模型只考虑特征之间的线性关系，而POLY2 模型考虑了特征之间的非线性关系。 捕获非线性特征的一个常用方法是采用核技巧，如高斯核RBF ，将原始特征映射到一个更高维空间。在这个高维空间模型是线性可分的，即：只需要考虑新特征之间的线性关系。 但是核技巧存在计算量大、内存需求大的问题。 论...

保存特征 保存特征 训练完模型后，我们得到每个用户、电影对应的特征向量，接下来将这些特征向量保存到本地，这样在进行推荐时，不需要使用神经网络重新提取特征，节省时间成本。 保存特征的流程是： 加载预训练好的模型参数。 输入数据集的数据，提取整个数据集的用户特征和电影特征。注意数据输入到模型前，要先转成内置vairable类型并保证尺寸正确。 ...

挂载磁盘资源 使用 Mesos 挂载存储资源 使用回送设备示例 在 Marathon 应用程序中使用挂载卷示例 云提供程序资源 最佳实践 挂载磁盘资源 使用 Mesos 挂载存储资源 使用 DC/OS，您可以在群集中配置 Mesos Mount 磁盘资源 ，只需使用众所周知的路径在代理节点上挂载存储资源即可。 当 DC/OS 代理节...

adaptive_avg_pool3d 参数 返回 抛出异常 代码示例 adaptive_avg_pool3d paddle.nn.functional.adaptive_avg_pool3d ( x, output_size, data_format=’NCDHW’, name=None ) [源代码] 该算子根据输入 x , out...

SIFT 简介（尺度不变特征变换） 目标 理论 1.尺度空间极值检测 2.特征点定位 3.指定方向 4.特征点描述子 5.特征点匹配 OpenCV 中的 SIFT 其他资源 练习 SIFT 简介（尺度不变特征变换） 目标 在这一章当中， 我们将了解 SIFT 算法的概念 我们将学习如何找到 SIFT 特征点和描述子。 ...

6.8. 打印服务和工具 6.8. 打印服务和工具 在老的类 Unix 系统，BSD Line printer daemon 行打印机后台守护 是标准。因此，在类 Unix 系统中，自由软件的标准打印输出格式是 PostScript，为了能够打印到非 PostScript 打印机，需要将一些过滤器系统和 Ghostscript 一道使用。 近来...