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Good Luck To You!

传输层“SYN Flood"攻击原理和防护概念

SYN Flood攻击

它呢是DDOS中最古老的一种攻击手法,也是比较让人头疼的攻击手法。它是依赖TCP/IP协议,保证高可靠性的传输层协议。

什么是高可靠性,就数据没丢失,数据不重复,数据不会出现错误等等。也就是说我们在和一个网站进行交互的时候,你访问它服务器的同时,服务器也要向你回传数据。

所以TCP协议需要进行三次握手,比如我是客户端,我要去访问一个网站,就相当于是访问这个网站的服务器,首先我会发起访问请求建立连接,然后服务端收到我的请求后就会跟我回复一个ACK报文,这个报文里头有一个随机的序列号。所以我必须还得回复一个准确的序列号,当然这个是由系统处理,当回复确认无误后我才算于服务端正式建立连接,现在我就可以去访问网站下的页面了。

生信又被退稿?这12个超强算法教程,没有实验也能把你送上5分

生信发文真的卷,现在纯生信想发高分,除了难还是难,通常会被要求补实验才好发。


现实就是这么残酷,如果你的套路只停留在过去,你就只能做被卷的“低分崽”,想要降低发文难度,必须升级方法和套路!

「反向传播」算法不行还有什么行?网友已对Hinton的观点「炸锅」

图:pixabay

「机器人圈」编译:嗯~阿童木呀、多啦A亮

前两天,大神Geoffrey Hinton对于反向传播算法发表了相关看法,认为“反向传播不一定促进是AI发展的必要方式”。

此言论一出,可谓是一石激起千层浪。这不,在reddit上,大家对Hinton的观点争论不休。

讨论的主要方向是询问如果说“反向传播算法”不行,那有没有可选的备用方案呢?而在这波讨论浪潮中,我希望我们能够回答这样一个问题:反向传播存在的问题是什么?实际上,大家并没能够真正回答这个问题,而只是简单提及了无监督学习所存在的难题。「机器人圈」将其编译如下。

推荐系统从入门到接着入门

前言

想来惭愧,推荐系统从大四做毕设时就开始接触了,不过当时对于推荐系统也是云里雾里,没有一个整体的概念,更别说总结写博客了。正好研究生也是这个方向,最近一年看了一些综述论文、经典书籍以及好的博客,希望通过这篇博客能够记录一些推荐系统方面的基础、经典的理论、总结以及自己的想法。 等回头再过来浏览的时候希望能够起到一个索引或者综述的作用,如此而已。如果有人看到这篇博客并且对Ta有所帮助的话,更是欣慰。也希望大家多提意见,大恩不言谢。

动手学机器学习(三)k 近邻算法

k 近邻(k-nearest neighbor, KNN)算法:相似的数据往往拥有相同的类别,同一种类的数据之间特征更为相似,而不同种类的数据之间特征差别更大。

目标是判断样本的类别。KNN 首先会观察与该样本点距离最近的个样本,统计这些样本所属的类别。然后,将当前样本归到出现次数最多的类中。

万象数据牵手老字号,共同搭建大数据品牌舆情监测平台

万象数据牵手老字号,共同搭建大数据品牌舆情监测平台

2016年8月初,北京奥维万象科技有限公司(以下简称万象数据)与中华老字号企业(以下简称老字号)隆重宣布牵手成为战略合作伙伴,共同搭建大数据品牌舆情监测平台,并签署了战略合作协议。

随着经济的快速发展,国内外各大品牌如雨后春笋,使得中华老字号企业一次次受到冲击,虽然发布了关于保护和促进老字号发展的相关文件,但由于各种因素制约,老字号依然存在人员老化、品牌弱化、理念僵硬等问题。本次万象数据与老字号的合作意在以数据驱动业务,在品牌舆情监测、产品满意度评价、评价口碑舆情等课题开展广泛深度的战略合作,帮助老字号企业实现品牌价值的提升。

深度学习基础知识点归纳总结

1. 最小化代价函数优化方法:BGD、SGD、MBGD、动量、NAG、Adagrad、AdaDelta、Adam、AMSGrad、牛顿法;

2. 前馈神经网络的隐藏单元不一定在所有的输入点上可微;

3. CNN最大池化

通信人的机器学习笔记

最近有些懒,看的东西也比较肤浅,真是不好意思起标题。这篇就聊一聊通信系统和机器学习之间的联系吧,一家之言,仅供参考~另外推荐有基础的同学看《The elements of statistical learning》这本书(后文皆以ESL代替),讲的挺好。

(a)

机器学习和通信接收机的步骤类似。

(b)

机器学习的训练过程和通信接收的信道估计都是按照以下步骤进行:

  1. 问题建模

人工智能领域常用的名词整理

  人工智能时代到来,类似ChatGPT等AI产品也都得到了很多领域的应用,AI时代,我们也需要更多的了解这个时代,下面整理了人工智能领域常用的专业名词:

  1. AI:Artificial Intelligence,人工智能。

  2. ML:Machine Learning,机器学习。

中考热点,二次函数背景下的二倍角问题

以二次函为背景的有关二倍角存在性问题,是以二次函数的图象和解析式为框架,判断角度满足某些二倍关系的某些条件,是否存在的问题,这类问题集代数、几何知识于一体,数形结合,解法灵活多变。现举几例说明如下。

经典考题

1.转化为等角

例1(2019o咸宁中考题)如图,在平面直角坐标系中,直线y=﹣1/2x+2与x轴交于点A,与y轴交于点B,抛物线y=﹣1/2x^2+bx+c经过A,B两点且与x轴的负半轴交于点C.

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