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将者,智、信、仁、勇、严也。
Hi,我是李智华,华为-安全AI算法专家,欢迎来到安全攻防对抗的有趣世界。
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2018年11月11日
tls 流量画像——直接使用图像处理的思路探索,待进一步观察
摘要: 代码,示意了一个tls的数据内容: 感觉还是有内在规律可以遵循的。
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posted @ 2018-11-11 13:59 bonelee
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使用python操作hdfs,并grep想要的数据
摘要: 代码如下:
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posted @ 2018-11-11 11:07 bonelee
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2018年11月10日
CNN autoencoder 先降维再使用kmeans进行图像聚类 是不是也可以降维以后进行iforest处理?
摘要: 我摘录的代码。 原文:https://sefiks.com/2018/03/21/autoencoder-neural-networks-for-unsupervised-learning/ Previously, we’ve applied conventional autoencoder to
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posted @ 2018-11-10 18:08 bonelee
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2018年11月9日
Cython的简单使用
摘要: from:http://www.cnblogs.com/freeweb/p/6548208.html 补充:在我mac上的加速效果: 最初:runing1 time: 0.233466 sruning2 time: 0.930724 s使用Cython编译:runing1 time: 0.17852
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posted @ 2018-11-09 17:19 bonelee
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2018年11月8日
pandas dataframe 过滤——apply最灵活!!!
摘要: 按照某特定string字段长度过滤: Applied to filex.csv: the code above prints 或者是: 最灵活的是用apply: 直接按照row过滤!
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posted @ 2018-11-08 10:23 bonelee
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2018年11月7日
SIMD指令集——一条指令操作多个数,SSE,AVX都是,例如:乘累加,Shuffle等
摘要: SIMD指令集 from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31271788 SIMD,即Single Instruction, Multiple Data,一条指令操作多个数据.是CPU基本指令集的扩展.主要用于提供fine grain parallelism,即小碎数据的
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posted @ 2018-11-07 09:20 bonelee
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2018年11月6日
Intel daal数据预处理
摘要: https://software.intel.com/en-us/daal-programming-guide-datasource-featureextraction-py csv里的3行示例数据(***为期望获取的数据): 输出结果: printNumericTable的实现代码:printNu
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posted @ 2018-11-06 10:28 bonelee
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2018年11月4日
时间序列预测——线性回归(上下界、异常检测),异常检测时候历史数据的输入选择是关键,使用过去历史值增加模型健壮性
摘要: data download: https://github.com/nicolasmiller/pyculiarity/blob/master/tests/raw_data.csv 数据集样子: 做了shift处理前后: 代码: 可以看到相关系数! 重构代码,使其可以预测未来: 绘图: 尤其关键的是
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posted @ 2018-11-04 17:54 bonelee
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2018年11月3日
时间序列预测——深度好文,ARIMA是最难用的(数据预处理过程不适合工业应用),线性回归模型简单适用,预测趋势很不错,xgboost的话,不太适合趋势预测,如果数据平稳也可以使用。
摘要: 补充:https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-15-276 如果用arima的话,还不如使用随机森林。。。 原文地址:https://medium.com/open-machine-learning
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posted @ 2018-11-03 22:54 bonelee
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2018年11月2日
使用GAN进行异常检测——可以进行网络流量的自学习哇,哥哥,人家是半监督,无监督的话,还是要VAE,SAE。
摘要: 实验了效果,下面的还是图像的异常检测居多。 https://github.com/LeeDoYup/AnoGAN https://github.com/tkwoo/anogan-keras 看了下,本质上是半监督学习,一开始是有分类模型的。代码如下,生产模型和判别模型: 对于无监督GAN就搞不定了!
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posted @ 2018-11-02 09:17 bonelee
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