Deep Learning 工具收集

CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision文献

CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language SupervisionOpenAI的神作CLIP，文章发表在ICML-2021，于2021年3月挂在arXiv上的。摘要当前的计算机视觉（CV）模型通常被训练用于预测有限的物体类别。这种严格的监督训练方式限制了模型的泛化性和实用性，因为这样的模型通常还需要额外的标注数据来

clip 多模态 zero-shot
OSSEC(HIDS)日志收集与展示

1. 目的为了运维平台统一管理各类安全日志，需要统一优化后，再收集到ES中。然后，运维平台对安全数据的展示、监控和告警等。OSSEC（HIDS）是一个开源的入侵检测系统，它可以执行日志分析、完整性检测、Windows注册表监控、rootkit检测、实时报警及动态响应。2. HIDS防护对象防护对象统一使用运维平台CMDB中涉及的预发布环境和生产环境。3. 日志类型3.1 完整性检测3.1.1 完整

hids ossec 安全运维 ELK
Graylog分布式日志收集

分布式日志框架服务的实现思路基本是一致的，如下：日志收集器：微服务中引入日志客户端，将记录的日志发送到日志服务端的收集器，然后以某种方式存储数据存储：一般使用ElasticSearch分布式存储，把收集器收集到的日志格式化，然后存储到分布式存储中web服务：利用ElasticSearch的统计搜索功能，实现日志查询和报表输出比较知名的分布式日志服务包括：ELK：elasticsearch、Logs

搜索 Elastic 服务端
Deep Learning

Deep Learning Content One 深度学习原理（上） 1.1 1.2 1.3 用K近邻来进行图像分类1.4 Two 深度学习原理（下） 2.1 2.2 2.11 RNN网络结构2.12 RNN网络细节2.13 Python实现RNN算法2.14 LSTM网络结构简介2.15 2.19 训练技巧之Transfer Learni

Deep Learning
deep learning with keras

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2.1 神经网络的第一次接触让我们看一下神经网络的实例，这个神经网络使用了python库Keras来学习识别手写数字。除非你已经有了关于Keras或者相似的库的经验，你不会明白立刻明白第一个例子的所有东西。你可能还没有装Keras；这没关系，在下一章里，我们会回顾这个例子中的每一个元素，并详细的解释它们。所以如果看到一些看起来专业或者看上去就像是魔法的东西，你也不用担心！我们必须从某个地方开始。这

神经网络数据数组
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简介深度学习(人工神经网络的研究的概念) 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终

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Deep Learning and Shallow Learning

Deep Learning and Shallow Learning由于 Deep Learning 现在如火如荼的势头，在各种领域逐渐占据 state-of-the-art 的地位，上个学期在一门课的 project 中见识过了 deep learning 的效果，最近在做一个东西的时候模型上遇到...

数据神经网络核函数特征提取应用领域
Deep Learning with PyTorch 英文 deep learning英文解释

Author: LiChong0309 Label: Deep Learning 、Artificial Intelligence 1 The Development of Deep Learning1.1 Turing Testing (图灵测试)1.2 医学上的发现1.3 Deep Learning的出现2. 机器学习3. 深度学习与传统神经网络的区别 Artificial Intellige

Machine Learning Deep Learning 机器学习深度学习
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习的了解，是在今年10月份看了Stanford University的计算机科学家Andrew Y. Ng教授在Google的一个演讲视频开始的，看了之后还以为就是以前所说的artificial neutral network(人工神经网络)，这个东西在本世纪初就逐渐越来越少人研究了，特别是在support vector machine(SVM, 支持向量机)以其较强的分类能力和泛化能力

深度学习神经网络 ci
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1. Deep Learning With PyTorch（PyTorch官方指定教程）《Deep Learning with PyTorch》，上面共有五个章节，包括了深度学习与PyTorch库、张量、如何用张量表示真实世界的数据、学习机制、用神经网络拟合数据等方面的内容，核心是指导读者使用Python 和 PyTorch 实现深度学习算法。2. Natural L

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机器学习基础机器学习的四个分支1 监督学习 supervised learning2 无监督学习3 自监督学习4 强化学习评估机器学习模型训练集、验证集和测试集评估模型的注意事项数据预处理、特征工程和特征学习神经网络的数据预处理特征工程过拟合与欠拟合减小网络大小添加权重正则化添加dropout 正则化机器学习的通用工作流程机器学习的四个分支1 监督学习 supervised learning概

数据正则化权重
Deep Java Learning deep java learning 密度识别

最近这几年，深度学习很火，包括自己在内的很多对机器学习还是一知半解的小白也开始用深度学习做些应用。由于小白的等级不高，算法自己写不出来，所以就用了开源库。Deep Learning的开源库有多，如果以语言来划分的话，就有python系列的tensowflow，theano，keras，C/C++系列的Caffe，还有Lua系列的torch等等。但咱们公司是用Java为主，大部分项目最终

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之前提到，深度神经网络在训练中容易遇到梯度消失/爆炸的问题，这个问题产生的根源详见之前的读书笔记。在 Batch Normalization 中，我们将输入数据由激活函数的收敛区调整到梯度较大的区域，在一定程度上缓解了这种问题。不过，当网络的层数急剧增加时，BP 算法中导数的累乘效应还是很容易让梯度慢慢减小直至消失。这篇文章中介绍的深度残差 (Deep Residual) 学习网络可以说根治了这种

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Graph deep learning research工具包

现有的图深度学习工具包： PyTorch Geometric (PyG) Deep Graph Library (DGL) DIG ： graph generation, self-supervised learning, explainability, and 3D graphs. Github: ...

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Deep Learning based Recommender System 综述 theory of deep learning

目录 DNNCNNDNN VS CNNExample卷积的好处why convolution?DCNN卷积核移动的步长 stride激活函数 active function通道 channel补零 padding参数计算池化层 Pooling layer池化层的超参数：池化层的类型：全连接层 Fully connected layer FC层CNN的一些性质不变性 invariant反向传播梯

人工智能卷积卷积核池化
【deep learning学习笔记】Recommending music on Spotify with deep learning

主要内容： Spotify是个类似酷我音乐的音乐站点。做个性化音乐推荐和音乐消费。作者利用deep learning结合协同过滤来做音乐推荐。详细内容： 1. 协同过滤基本原理：某两个用户听的歌曲都差点儿相同，说明这两个用户听歌的兴趣、品味类似。某两个歌曲，被同一群人听，说明这两个歌曲风格类似。

神经网络相似度协同过滤矩阵分解标准输出
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文章目录第十一章：Deep learning for text11.1 Natural language processing: The bird’s eye view11.2 Preparing text data11.3 Two approaches for representing groups of words:Sets and sequences11.4 The Transformer

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DEEP LEARNING 深度学习脚本之家 deep learning studio

Lecture 13： Deep Learning13.1 Deep Neural Network &nbs

人工智能神经网络正则化激活函数
Deep Learning with PyTorch 下载 deep learning with python second edition

Pytorch一、深度学习概览1、工具篇2、流程介绍3、基础知识（常用操作）1、数据结构类型4、常见名词概念二、深度学习Pytorch1、神经网络1.1 如何构建神经网络1.2 核心组件2、数据处理工具2.1 torchvision（可视化处理工具）2.1.1、torchvision.transforms2.1.2、torchvision.datasets2.1.3、torchvision.m

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