介绍机器学习流程: 数据获取 特征工程 建立模型 评估与应用 深度学习极大地加快特征工程的完成. 特征工程的作用: 数据特征决定了模型的上限 预处理和特征提取是最核心的 算法与参数选择决定了如何逼近这个上限 将深度学习当作黑盒子来学习比较容易. 神经网络这个黑盒能够对输入进行 特征提取(各种特征), 从而让计算机认识, 计算机会选择哪些特征是最合适的. 因此深度学习解决的就是如何提取特征

机器学习, 深度学习, 神经网络的关系 深度学习是机器学习的一种, 神经网络是一种用于机器学习的方法. 1 什么是机器学习定义: 让机器具有自主获取知识的能力, 而非将知识显式编程入机器. 最常用的两种机器学习算法: Supervised learning, 监督式学习 Unsupervised learning, 非监督式学习 2 监督学习Regression (回归) 问题, 通过一些

神经网络神经网络是一种仿生模型. 基本定义 神经网络是一种基于计算模型的人工智能技术，它是模仿生物神经元网络的结构和功能来设计的一种计算模型。神经网络由一系列人工神经元（或称为节点）组成，这些神经元通过连接（或称为边）相互影响和传递信息，形成了一个网络。 神经网络的学习过程通常通过优化权重和偏置来实现，这些权重和偏置可以自动调整，从而使神经网络能够根据输入数据进行自主学习和预测。神经网络可以应

各种常见寄存器的名称: AX：累加器寄存器（Accumulator Register）的低16位，缩写自“Accumulator”。 BX：基址寄存器（Base Register）的低16位，缩写自“Base”。 CX：计数寄存器（Count Register），用于循环计数，缩写自“Count”。 DX：数据寄存器（Data Register），也可以用于一些算术运算，缩写自“Data”

换成清华源: 1pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 修改配置文件Pip 的配置文件为 ~/.pip/php.conf, 可以配置为: 1234[global]index-url=https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simpletrus

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B 站视频地址 什么是 pwn Pwn 是一个计算机安全领域中的术语，指的是攻击者（或者比赛选手）通过利用程序中的漏洞，获取对目标计算机系统的控制权。Pwn 是 “own” 的变体，表示攻击者已经完全控制了目标系统。 通常，pwn 攻击是通过利用程序中的缓冲区溢出、格式化字符串漏洞、整数溢出等漏洞实现的。攻击者通过利用这些漏洞，可以获取目标系统的 root 权限、执行任意代码、修改系统状态等等

B 站视频 堡垒机核心价值跳板机和堡垒机是差不多的概念. 一般不是直接登入服务器操作, 而是先登录跳板机, 然后在跳板机上操作服务器 其主要实现 4 个功能: 统一入口 批量管理 自动运维 安全运营 跳板机和堡垒机的区别在于: 跳板机仅仅实现了服务器登录的安全防护, 而非对于运维人员的行为操控和审计 堡垒机可以对运维的操控进行限制和监控 堡垒机能够创建系统账号, 用于角色区分 堡垒机的核