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2018年5月17日
python 排列组合
摘要： 1. 调用 scipy 计算排列组合的具体数值 A23=6,(32)=3 2. 调用 itertools 获取排列组合的全部情况数 阅读全文
posted @ 2018-05-17 17:49 bonelee 阅读(12738) 评论(0) 推荐(1)
使用同一个目的port的p2p协议传输的tcp流特征相似度计算
摘要： 结论： （1）使用同一个目的port的p2p协议传输的tcp流特征相似度高达99%。如果他们是cc通信，那么应该都算在一起，反之就都不是cc通信流。 （2）使用不同目的端口的p2p协议传输的tcp流相似度不太一样，相似度从0.4-0.99之间。 数据： 使用余弦相似度进行FileShare_P2P数 阅读全文
posted @ 2018-05-17 17:15 bonelee 阅读(685) 评论(0) 推荐(0)
2018年5月16日
CC通信软件list
摘要： bozokgh0stnanocoredarkcometponydarkcometadwindadzokaecomblacknixbluebananacorigaratdarkcometDRAThuigeziminirat1nanonetwirepandoraspygateX-RATxstreamQu 阅读全文
posted @ 2018-05-16 16:27 bonelee 阅读(411) 评论(0) 推荐(0)
2018年5月15日
packettotal.com - PacketTotal - A Free Online PCAP Analysis Engine
摘要： 找相似的pcap文件：https://packettotal.com/app/analysis?id=aff96903aae4b73364e027c8a3e85060&name=similar_pcaps 阅读全文
posted @ 2018-05-15 17:56 bonelee 阅读(567) 评论(0) 推荐(0)
densenet tensorflow 中文汉字手写识别
摘要： densenet 中文汉字手写识别，代码如下： densenet模型参考：https://github.com/taki0112/Densenet-Tensorflow 效果： Eval a batch the step 34001.0 test accuracy: 0.765625 Eval a 阅读全文
posted @ 2018-05-15 08:20 bonelee 阅读(1644) 评论(0) 推荐(0)
2018年5月14日
Use trained sklearn model with pyspark
摘要： Use trained sklearn model with pyspark from pyspark import SparkContext import numpy as np from sklearn import ensemble def batch(xs): yield list(xs) 阅读全文
posted @ 2018-05-14 19:41 bonelee 阅读(941) 评论(0) 推荐(0)
2018年5月13日
基于深度学习的目标检测算法：SSD——常见的目标检测算法
摘要： from：https://blog.csdn.net/u013989576/article/details/73439202 问题引入： 目前，常见的目标检测算法，如Faster R-CNN，存在着速度慢的缺点。该论文提出的SSD方法，不仅提高了速度，而且提高了准确度。 SSD: 该论文的核心思想： 阅读全文
posted @ 2018-05-13 23:21 bonelee 阅读(17641) 评论(0) 推荐(0)
capsule network——CNN仅仅考虑了“有没有”的问题，没有考虑feature map的结构关系。这个结构关系包括位置，角度等。Capsule layer的输出也跟feature map的max-pooling输出不同，capsule layer的输出是一个向量，这个向量包含了位置，大小，角度等信息，这是feature map仅能输出一个值所不具备的；训练比较慢
摘要： capsule network--《Dynamic Routing Between Capsules》 from：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31491520 from：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31491520 Hinton大神前一段时 阅读全文
posted @ 2018-05-13 12:24 bonelee 阅读(3276) 评论(0) 推荐(0)
语义分割(semantic segmentation) 常用神经网络介绍对比-FCN SegNet U-net DeconvNet，语义分割,简单来说就是给定一张图片,对图片中的每一个像素点进行分类；目标检测只有两类,目标和非目标，就是在一张图片中找到并用box标注出所有的目标.
摘要： 2017年04月21日 14:54:10 阅读数：4369 2017年04月21日 14:54:10 阅读数：4369 阅读数：4369 前言 在这里,先介绍几个概念,也是图像处理当中的最常见任务. 语义分割(semantic segmentation) 目标检测(object detection) 阅读全文
posted @ 2018-05-13 12:14 bonelee 阅读(1731) 评论(0) 推荐(0)
PSPnet：Pyramid Scene Parsing Network——作者认为现有模型由于没有引入足够的上下文信息及不同感受野下的全局信息而存在分割出现错误的情景，于是，提出了使用global-scence-level的信息的pspnet
摘要： 2017年02月23日 19:28:25 阅读数：6094 2017年02月23日 19:28:25 阅读数：6094 阅读数：6094 首先声明，文末彩蛋，不是笔者提问的 1 一句话总结 作者认为现有模型由于没有引入足够的上下文信息及不同感受野下的全局信息而存在分割出现错误的情景，于是，提出了使用 阅读全文
posted @ 2018-05-13 11:57 bonelee 阅读(6375) 评论(0) 推荐(0)
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