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0076-极智AI-解读ncnn新增upsample cpu算子的方法-个人笔记
0076-极智AI-解读ncnn新增upsample cpu算子的方法-个人笔记
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0076_极智AI_解读ncnn新增upsample cpu算子的方法-个人笔记
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课程导语: 人工智能可谓是现阶段最火的行业,在资本和技术协同支持下正在进入高速发展期。当今全球市值前五大公司都指向同一发展目标:人工智能。近几年,人工智能逐渐从理论科学落地到现实中,与生活越来越息息相关,相关的各种职位炙手可热,而深度学习更是人工智能无法绕开的重要一环。 从AlphaGo打败李世石开始,深度学习技术越来越引起社会各界的广泛关注。不只学术界,甚至在工业界也取得了重大突破和广泛应用
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异常检测
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异常检测算法 这些算法可以直接运行:(可以在“ Vae”目录中找到数据集结构) BeatGAN:B.Zhou,S.Liu,B.Hooi,X.Cheng和J.Ye,“ Beatgan:使用对抗性生成的时间序列进行异常节律检测”,IJCAI,2019年,第4433–4439页。 Dagmm:B. Zong,Q。Song,MR Min,W。Cheng,C。Lumezanu,D。Cho和H. Chen,“
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基于动态行为和特征模式的异常检测模型
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该文针对现有的异常检测方法大多只关注系统调用出现的频率或者局部变化的情况,提出了一种将动态 行为和全局特征结合起来的检测模型(DBCPIDS).文章针对满足支持度要求的系统调用短序列,给出了特征模式 的概念,并以此为基础提出了基于改进的隐马尔科夫方法(IHMM).当利用该模型进行检测时,首先用程序轨迹匹 配特征模式,如果不匹配再用IHMM进行检测,从而使得该检测模型充分利用了程序正常运行的全局特征
机器学习和神经网络算法实战案例.zip
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深度学习原理与算法++8大实战项目 附数据和代码
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基于多示例学习的异常行为检测方法
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中文短信数据集-带标签
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本数据集可用于进行文本分类、信息检索等自然语言处理实验,共包含80万条短信。其中:原始数据集data.txt每行为1条短信,格式为“标签\t短信内容”,标签=0表示正常短信,标签=1表示垃圾短信。train.csv和test.csv为拆分后的训练集与测试集,拆分代码为train_test_split.py。stopwords.txt为使用的停用词。 基于该数据集的文本分类详见文章https://
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sudo apt install -y build-essential zlib1g-dev libncurses5-dev libgdbm-dev libnss3-dev libssl-dev libreadline-dev libffi-dev libsqlite3-dev wget libbz2-dev
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<think>我们正在安装用于Python开发的依赖库和工具。用户提供的命令是: sudo apt ......
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