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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5月12日
DenseNet算法详解——思路就是highway,DneseNet在训练时十分消耗内存
摘要: 2017年09月28日 11:58:49 阅读数:1814 2017年09月28日 11:58:49 阅读数:1814 阅读数:1814 [ 转载自http://www.yyliu.cn/post/7cabb4ff.html ] CVPR 2017上,清华大学的Zhuang Liu、康奈尔大学的Ga
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posted @ 2018-05-12 16:48 bonelee
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2018年5月11日
基于深度学习的安卓恶意应用检测----------android manfest.xml + run time opcode, use 深度置信网络(DBN)
摘要: 基于深度学习的安卓恶意应用检测 from:http://www.xml-data.org/JSJYY/2017-6-1650.htm 苏志达, 祝跃飞, 刘龙 摘要: 针对传统安卓恶意程序检测技术检测准确率低,对采用了重打包和代码混淆等技术的安卓恶意程序无法成功识别等问题,设计并实现了DeepDro
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posted @ 2018-05-11 14:27 bonelee
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2018年5月10日
微软面试题:鸡蛋从第N层及以上的楼层落下会摔破
摘要: 题目: 有一栋楼共100层,一个鸡蛋从第N层及以上的楼层落下来会摔破, 在第N层以下的楼层落下不会摔破。给你2个鸡蛋,设计方案找出N,并且保证在最坏情况下, 最小化鸡蛋下落的次数。(假设每次摔落时,如果没有摔碎,则不会给鸡蛋带来损耗) 形形色色的解答: 在参考下面的解答之前,请你先仔细思考10分钟。
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posted @ 2018-05-10 22:51 bonelee
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8个试剂,其中一个有毒,最少多少只小白鼠能检测出有毒试剂——分而治之思想
摘要: 面试题:8个试剂,其中一个有毒,最少多少只小白鼠能检测出有毒试剂 方法1: 用3只小鼠,能组合成8种状态。 第一只喂食【1、3、5、7】四只试剂 第二只喂食【2、3、6、7】四只试剂 第三只喂食【4、5、6、7】四只试剂 方法2: 二分法,每次把试剂分成两堆,然后用两只小鼠测试,如果一只死掉了,那么
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posted @ 2018-05-10 22:04 bonelee
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2018年5月9日
迁移学习——使用Tensorflow和VGG16预训模型进行预测
摘要: 使用Tensorflow和VGG16预训模型进行预测 from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28997549 from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28997549 fast.ai的入门教程中使用了kaggle: dogs vs cats作
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posted @ 2018-05-09 22:39 bonelee
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2018年5月8日
tensorflow kmeans 聚类
摘要: iris:
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posted @ 2018-05-08 23:17 bonelee
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tensorflow knn mnist
摘要: 效果:
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posted @ 2018-05-08 22:33 bonelee
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tflearn 在每一个epoch完毕保存模型
摘要: 关键代码:tflearn.DNN(net, checkpoint_path='model_resnet_cifar10', max_checkpoints=10, tensorboard_verbose=0, clip_gradients=0.) snapshot_epoch=True, # Snaps...
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posted @ 2018-05-08 08:30 bonelee
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2018年5月7日
k最邻近算法——加权kNN
摘要: from:https://www.cnblogs.com/bigmonkey/p/7387943.html 加权kNN 上篇文章中提到为每个点的距离增加一个权重,使得距离近的点可以得到更大的权重,在此描述如何加权。 反函数 该方法最简单的形式是返回距离的倒数,比如距离d,权重1/d。有时候,完全一样
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posted @ 2018-05-07 23:31 bonelee
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tensorflow knn 预测房价 注意有 Min-Max Scaling
摘要: 示例数据: 代码:最大值与最小值之差:ptp()
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posted @ 2018-05-07 22:49 bonelee
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