bonelee - 博客园

2018年10月30日

CNN autoencoder 进行异常检测——TODO，使用keras进行测试

摘要： https://sefiks.com/2018/03/23/convolutional-autoencoder-clustering-images-with-neural-networks/ https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.h 阅读全文

posted @ 2018-10-30 12:00 bonelee 阅读(2725) 评论(0) 推荐(0)

利用CNN进行流量识别本质上就是将流量视作一个图像

摘要： from：https://netsec2018.files.wordpress.com/2017/12/e6b7b1e5baa6e5ada6e4b9a0e59ca8e7bd91e7bb9ce5ae89e585a8e4b8ade79a84e5ba94e794a8.pdf 利用CNN进行流量识别本质上阅读全文

posted @ 2018-10-30 11:37 bonelee 阅读(1518) 评论(0) 推荐(0)

Deep Belief Network简介——本质上是在做逐层无监督学习，每次学习一层网络结构再逐步加深网络

摘要： from：http://www.cnblogs.com/kemaswill/p/3266026.html 1. 多层神经网络存在的问题常用的神经网络模型, 一般只包含输入层, 输出层和一个隐藏层：理论上来说, 隐藏层越多, 模型的表达能力应该越强。但是, 当隐藏层数多于一层时, 如果我们使用随机阅读全文

posted @ 2018-10-30 10:33 bonelee 阅读(6569) 评论(1) 推荐(1)

python pipe stdout 实现cat|grep 功能

摘要：从hdfs里获取希望的数据：阅读全文

posted @ 2018-10-30 09:07 bonelee 阅读(666) 评论(0) 推荐(0)

2018年10月29日

Python 优化第一步: 性能分析实践使用cporfile+gprof2dot可视化

摘要：拿来主义： python -m cProfile -o profile.pstats to_profile.py gprof2dot -f pstats profile.pstats |dot -Tpng -o click.png 然后顺着浅色线条优化就OK了。 windows下： google下g 阅读全文

posted @ 2018-10-29 16:58 bonelee 阅读(2473) 评论(0) 推荐(0)

python 利用quick sort思路实现median函数

摘要：时间复杂度：O（2n）因为 n+n/2+n/4+.... = 2n 下面这样写也很直观，比我写的跑起来还快些（诡异）： C=n+n2+n4+n8+…=2n=O(n) 阅读全文

posted @ 2018-10-29 12:12 bonelee 阅读(1018) 评论(0) 推荐(0)

intel python加速效果初探

摘要： python3安装intel的加速库：然后在linux下：~/anaconda3/envs/intelpy/bin/conda install --name intelpy keras 是可以安装keras的，但是在我mac下会出错！蛋疼！！！测试程序： https://www.leiphone 阅读全文

posted @ 2018-10-29 09:54 bonelee 阅读(2543) 评论(0) 推荐(0)

2018年10月26日

python 使用yield进行数据的流式处理

摘要： demo：从文件中取包含字符“a”的5行数据做一次批处理！！！阅读全文

posted @ 2018-10-26 11:42 bonelee 阅读(3995) 评论(1) 推荐(0)

使用SAE（VAE）检测信用卡欺诈——感觉误报率还是比较高啊 70%+误报蛋疼

摘要：效果图：使用VAE的：阅读全文

posted @ 2018-10-26 11:03 bonelee 阅读(821) 评论(0) 推荐(0)

2018年10月25日

keras-anomaly-detection 代码分析——本质上就是SAE、LSTM时间序列预测

摘要： keras-anomaly-detection Anomaly detection implemented in Keras The source codes of the recurrent, convolutional and feedforward networks auto-encoders 阅读全文

posted @ 2018-10-25 18:10 bonelee 阅读(1925) 评论(0) 推荐(0)

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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