【人工智能机器学习深度学习】基础选择题31~60题练习（题目+答案），亦含判断题

背景应用安全领域，各类攻击长久以来都危害着互联网上的应用，在web应用安全风险中，各类注入、跨站等攻击仍然占据着较前的位置。WAF(Web应用防火墙)正是为防御和阻断这类攻击而存在 ... [详细]

萧箫发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI没想到，一场大会把我的“刻板印象”攻破了。2021世界人工智能大会现场，能看见不少熟悉的身影， ... [详细]

本人学习笔记，知识点均摘自于网络，用于学习和交流(如未注明出处，请提醒，将及时更正，谢谢)OS:我学习是为了上 ... [详细]

本文介绍了adg架构设置在企业数据治理中的应用。随着信息技术的发展，企业IT系统的快速发展使得数据成为企业业务增长的新动力，但同时也带来了数据冗余、数据难发现、效率低下、资源消耗等问题。本文讨论了企业面临的几类尖锐问题，并提出了解决方案，包括确保库表结构与系统测试版本一致、避免数据冗余、快速定位问题等。此外，本文还探讨了adg架构在大版本升级、上云服务和微服务治理方面的应用。通过本文的介绍，读者可以了解到adg架构设置的重要性及其在企业数据治理中的应用。 ... [详细]

本文介绍了2款用于检测网站程序源码和主题中是否存在后门的工具，分别是WebShellkiller和D盾_Web查杀。WebShellkiller是一款支持webshell和暗链扫描的工具，采用多重检测引擎和智能检测模型，能够更精准地检测出已知和未知的后门文件。D盾_Web查杀则使用自行研发的代码分析引擎，能够分析更为隐藏的WebShell后门行为。 ... [详细]

本文介绍了在浏览器中进行异常检测的算法，包括统计学方法和机器学习方法，并探讨了异常检测在深度学习中的应用。异常检测在金融领域的信用卡欺诈、企业安全领域的非法入侵、IT运维中的设备维护时间点预测等方面具有广泛的应用。通过使用TensorFlow.js进行异常检测，可以实现对单变量和多变量异常的检测。统计学方法通过估计数据的分布概率来计算数据点的异常概率，而机器学习方法则通过训练数据来建立异常检测模型。 ... [详细]

本文介绍了如何使用代理服务器进行网页抓取，并探讨了数据驱动对竞争优势的重要性。通过网页抓取，企业可以快速获取并分析大量与需求相关的数据，从而制定营销战略。同时，网页抓取还可以帮助电子商务公司在竞争对手的网站上下载数百页的有用数据，提高销售增长和毛利率。 ... [详细]

本文介绍了在Python张量流中使用make_merged_spec()方法合并设备规格对象的方法和语法，以及参数和返回值的说明，并提供了一个示例代码。 ... [详细]

本文介绍了利用mapreduce实现数据去重的方法，同时还介绍了人工智能AI领域中常用的框架和工具，包括Keras、PyTorch、MXNet、TensorFlow和PaddlePaddle，并提供了深度学习实战的代码下载链接。 ... [详细]

先来简单回顾一下今年的显卡市场，nvidia自从发布了帕斯卡架构新品之后，可以说是一直都主宰着高端游戏显卡市场，虽说amd也憋了一个hbm2的vega64出来，然而即使是最高贵的水 ... [详细]

本文介绍了建立分类感知器二元模型对样本数据进行分类的方法。通过建立线性模型，使用最小二乘、Logistic回归等方法进行建模，考虑到可能性的大小等因素。通过极大似然估计求得分类器的参数，使用牛顿-拉菲森迭代方法求解方程组。同时介绍了梯度上升算法和牛顿迭代的收敛速度比较。最后给出了公式法和logistic regression的实现示例。 ... [详细]

数据结构与算法在编程领域中的重要性不可忽视，无论从事何种岗位，都需要掌握数据结构和算法。本文介绍了数据结构与算法的基本概念、存储结构和算法分析。其中包括线性结构、树结构、图结构、栈、队列、串、查找、排序等内容。此外，还介绍了图论算法、贪婪算法、分治算法、动态规划、随机化算法和回溯算法等高级数据结构和算法。掌握这些知识对于提高编程能力、解决问题具有重要意义。 ... [详细]

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要11分钟跟随小博主，每天进步一丢丢来自：深度学习技术前沿 ... [详细]

转自：新智元三年半研发开支近70亿，累计亏损242亿。AI这门生意好像越来越不好做了。近日，商汤科技已向港交所递交IPO申请。招股书显示& ... [详细]

目前，写稿机器人多是撰写以数据为主的稿件，当它们能够为文章注入观点之时，这些观点真的是其所“想”吗？最近，《南 ... [详细]