阿里安全人机行为识别比赛 前五名队伍分享
1. 第一名 StanTheMan1.1 团队介绍1.2 算法方案解析1.2.1 赛题介绍1.2.2 数据理解1.2.3 数据预处理1.2.4 解题思路1.2.4.1 思路1： 利用机器行为的重复性1.2.4.2 思路2： Fingerprint(行为序列)分析1.2.4.3 思路3.1： 滑块1.
pytorch基础复习1.1——常用API
【写在前面】：此专栏为本人在系统复习pytorch基础时写下的笔记，复习内容与进度参考一位在B站讲深度学习的up主（deep_thoughts），此笔记旨在帮助小伙伴快速入门和复习pytorch相关知识，写得不好的地方多担待，可直接移步up主的视频学习。此专栏全程无盈利性质。up主（deep_tho
人口出生居然可以XGBoost一步预测，普通程序员也可以
XGBoost可以针对分类和回归问题的梯度提升算法简单有效的实现。既快速又高效。也可以进行 ARIMA（时间序列） 相似的时间序列预测，需要先将时间序列数据集转化为监督学习问题。还需要使用一种专门的技术来评估模型，称为前向验证，因为使用 k 折交叉验证评估模型会导致乐观偏差的结果。听起来很复杂，但是
人工智能导论：决策树算法求解分类预测问题
随便说点什么最近好多好多的DDL啊啊啊…然后就搜索代码，结果在CSDN上面就怎么搜都搜不到…于是我就发了…应该现在搜这个的小伙伴应该都快要到考试周了吧，赶紧把实训做完，然后去好好复习吧！加油啊，祝你们考一个好成绩嗷！距离考研的时间也就一年了，说实话其实多少还是很害怕的，再加上我自身的一些问题，现在处
AlphaZero如何学习国际象棋的?
DeepMind 和 Google Brain 研究人员以及前世界国际象棋冠军Vladimir Kramnik通过概念探索、行为分析和对其激活的检查，探索了人类知识是如何获得的，以及国际象棋概念如何在 AlphaZero 神经网络中表示。
统计学习：决策树实现与梯度下降法（python实现， ID3算法）
一、ID3算法ID3算法的核心是在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归的构建决策树。具体方法是：从根节点开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立子节点；在对子结点递归的调用以上方法，构建决策树；直到所有特征的信息增益均很小或者没
Python将彩色图像转为灰度图像
Python的cv2库中自带彩色转灰度的方法，而且非常简单，代码就9行，核心代码就1行。大题思路就是先读取一张彩色图片，然后在窗口中显示出来，再然后就让cv2处理一下，转换成灰度图像，这时候它是个二维的灰度矩阵，所以，我们想保存得先将它从array转成image，最后在另一个窗口中显示出来，为了避免
使用yolov5训练自己的数据集（苹果成熟度检测）
先从Github上下载YOLOv5，下载好解压配置好就可以使用，地址：https://github.com/ultralytics/yolov51.训练数据集的准备工作在yolov5 目录的data文件夹下新建四个文件夹，先说明这四个文件夹分别是用来干什么的，后面会往里面一一加入需要添加的内容。An
【醍醐灌顶】Python编写http-server
???? 专注Golang，Python语言，云原生，人工智能领域得博主；???? 过去经历的意义在于引导你，而非定义你；???? 欢迎点赞 ???? 收藏 ⭐留言！
R语言sign函数判断数值为正数或者负数实战
R语言sign函数判断数值为正数或者负数实战目录R语言sign函数判断数值为正数或者负数实战#基本语法#正负数判断#基本语法sign(5) # Basic R syntax of sign function#正负数判断sign(-2:5) # Apply sign
jupyter notebook 内核配置
我的 jupyter-bootbook 是在 ubuntu 下安装 anaconda 获得的，下面的命令在 Windows 下大部分可以运行，但略有差异。还是建议在 Linux 环境下做 AI 开发。添加内核创建一个新的虚拟环境，安装 python ipykernel(base) fxyang@dl
作为一只Python爬虫：如何破解滑动验证码
做爬虫总会遇到各种各样的反爬限制，反爬的第一道防线往往在登录就出现了，为了限制爬虫自动登录，各家使出了浑身解数，所谓道高一尺魔高一丈。今天分享个如何简单处理滑动图片的验证码的案例。类似这种拖动滑块移动到图片中缺口位置与之重合的登录验证在很多网站或者APP都比较常见，因为它对真实用户体验友好，容易识别
5分钟 NLP 系列： Word2Vec和Doc2Vec
CBOW 和 Skip-gram Word2Vec、DM 和 DBOW Doc2Vec
对抗性攻击的原理简介
由于机器学习算法的输入形式是一种数值型向量（numeric vectors），所以攻击者就会通过设计一种有针对性的数值型向量从而让机器学习模型做出误判，这便被称为对抗性攻击。
深度学习与神经网络——邱锡鹏
一、绪论人工智能的一个子领域神经网络：一种以（人工)）神经元为基本单元的模型深度学习：一类机器学习问题，主要解决贡献度分配问题知识结构：路线图：顶会：1.1 人工智能诞生：人工智能这个学科的诞生有着明确的标志性事件，就是1956年的达特茅斯(Dartmouth)会议。在这次会议上，“人工智能” 被提
阿里安全社区反垃圾比赛 前五名队伍分享
0. 参会嘉宾1. 第一名队伍 SmartIDS1.1 团队介绍1.2 算法方案解析1.2.1 业务理解1.2.2 整体流程1.2.3 特征提取2. 第二名队伍 Waterdrop2.1 团队介绍2.2 算法方案解析2.2.1 数据分析2.2.2 问题求解2.2.3 黑名单机制list2.2.4 特
OpenCV-Python实战（18）——深度学习简介与入门示例（快来一起推开深度学习的大门吧）
深度学习已经成为机器学习中最受欢迎和发展最快的领域。自 2012 年深度学习性能超越机器学习等传统方法以来，深度学习架构开始快速应用于包括计算机视觉在内的众多领域。深度学习的常见应用包括语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等等。在本文中，首先介绍传统机器学习方法与深度学习间的差异，然后将介绍图
机器学习数学基础
目录1 线性代数1.1 矩阵定义1.2 矩阵中的概念1.2.1 向量1.3 矩阵的运算1.4 矩阵的转置1.5 矩阵的逆2 微积分2.1 导数的定义2.2 偏导数2.3 方向导数2.4 梯度2.5 凸函数和凹函数3 概率统计3.1 常用统计变量3.2 常见概率分布3.3 重要概率公式1 线性代数导语
拍运算 信号中“拍”的概念 通信中“拍”的概念
我这有两个同方向但不同频率的谐振动 x1x_1x1 和 x2x_2x2，可以用旋转矢量 A1\boldsymbol{A}_1A1 和 A2\boldsymbol{A}_2A2 来表示， x1x_1x1 和 x2x_2x2 就是旋转矢量在 xxx 轴上的投影，x1=A1cos(ω1t+φ
使用 PyTorch Geometric 在 Cora 数据集上训练图卷积网络GCN
本文将告诉你如何将斯坦福大学（CS224W: Machine Learning with Graphs）应用到实际当中并复现一篇论文的结果。
