1. OpenSOC是各种开源大数据架构和安全分析工具的有机结合（Apache Metron）2. Apache Metron 是一个网络安全的实时数据处理、分析、查询、可视化框架.3. opensos包括数据源系统，数据收集层，消息系统层，实时处理层，存储层，分析处理层。4. 5. 6. CPU7. 一条指令在CPU中执行的过程是这样的：读取到指令后，通过指令总线送到控制器（黄色区域）中进行译码，并发出相应的操作控制信号；然后运算器（绿色区域）按照操作指令对数据进...
1. RNN之所以叫做循环神经网络是因为一个序列当前的输出与前面的输出也有关。2. LSTM可以在更长的时间范围来分析时序数据。3. LSTM关键在于神经细胞状态，LSTM通过门结构来去除或增加信息到细胞状态的能力（Sigmoid）。4. 双向循环网络的基本思想是，提出每一个训练序列向前和向后分别是两个循环神经网络，而且这两个都连接着一个输出层。这个结构提供给输出层输入序列中每一个点的完整的过去和未来的上下文信息。5. 利用循环神经网...
1. Tensorflow是基于Distbelif进行改进的，Tensor意味着N维数组，Flow意味着基于数据流图的计算，tensorflow为Tensor从流图的一端流动到另一端计算过程。所以也可以把Tensorflow当做将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理的系统。2. TF Learn是一个模块化和透明的深度学习库，是基于tensorflow之上的。3. PaddlePaddle是百度开源的深度学习库。4. Keras是一个高级别的Python神经网络框架。5. 局部连接不会减少隐藏...
文章目录 深度学习的最基本的概念神经网络 入门案例：波士顿房价预测（机器学习界的HelloWorld）使用python和numpy构建神经网络模型数据处理：设计模型模型的损失和优化梯度下降的代码实现(上)梯度的代码实现(中)梯度下降的代码实现(下)假设-评价-优化深度学习的最基本的概念 神经网络 神经网络有三个核心点： 神经元： 神经网络中每个节点称为神经元，由加权和，非线性变化（激活函数）组成。多层连接：大量这样的节点按照不同的层...
ch03 神经网络 1. pkl文件的创建与导入 python官方文档对pickle模块的定义：pickleThe pickle module implements binary protocols for serializing and de-serializing a Python object structure. “Pickling” is the process whereby a Python object hierarchy is converted into a byte stream, and “unpickling” is the inverse operation, whereby a byte stream (from a binary file or bytes-like object) is converte...
向量化编程 参考： https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663
1、安装CUDA、cuDNN、Anaconda、Tensorflow-GPU和pyTorch： 准备安装文件：ubuntu@ubuntu:~$ ls anaconda3 NVIDIA-Linux-x86_64-440.31.run Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh snap cuda_10.0.130_410.48_linux.run 公共的 cudnn_samples_v7 模板 Downloads 视频 examples.desktop ...
应用场景用Tensorflow实现加法运算演示数据流图（需要开启会话） import tensorflow as tfdef tensorflow_demo():# Tensorflow实现加法a=tf.constant(2)b=tf.constant(3)c=a+bprint("Tensorflow加法运算的结果:\n",c)#开启会话with tf.Session() as sess:c_t=sess.run(c)print("c_t:\n",c_t) if __name__ == '__main__':tensorflow_demo()import tensorflow as tfdef tensorflow_demo():# Tensorflow实现加法a=tf.constant(2)b=t...
下载：https://pan.baidu.com/s/1nk1IHMUYbcuk1_8tj6ymog 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文版PDF+源代码 高清中文版PDF，314页，带目录标签，可复制粘贴，高清晰。配套源代码。 深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。 其中，高清...
下载：https://pan.baidu.com/s/1nk1IHMUYbcuk1_8tj6ymog 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文版PDF+源代码 高清中文版PDF，314页，带目录标签，可复制粘贴，高清晰。配套源代码。 深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。 其中，高清...
《Python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦?肖莱（Franois Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文...
我认为《深度学习入门：基于Python的理论与实现》电子书代码基本原理，简洁清楚，所用数学基本就是大一水平，适合做第一本入门书。 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》书代码实现的神经网络全是用numpy，超级适合刚刚入门想了解神经网络，数学不好看公式看不懂的人，看完这本基本就懂深度学习是弄啥子了。如果连这本都看不懂的话，可以去看《Python神经网络编程》。我个人认为这两本书是最简单直白的方式让人理解神经网络的...