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1、定义：防火墙是由软件和硬件组成的系统，它处于安全的网络（通常是内部局域网）和不安全的网络之间，根据由系统管理员设置的访问控制规则，对数据流进行过滤。 2、防火墙对数据流有三种处理方式：1）允许数据流通过；2）拒绝数据流通过；3）将这些数据流丢弃。当数据流被拒绝时，防火墙要向发送者回复一条消息进行提示。当数据流被丢弃时，防火墙不会对这些数据包进行任何处理，也不会向发送者发送任何提示信息。 3、防火墙的要求：1）所有进出网络的数据流都必须经过防火墙；2）只允许经过授权的数据流通过防火墙；3）防火墙自身对入侵是免疫的。 4、根据防火墙在网络协议栈中的过滤层次不同，通常把防火墙分为3种：包过滤防火墙、电路级网关防火墙和应用级网关防火墙。 5、防火墙对开放系统互联模型（OSI）中各层协议所产生的数据流进行检查。要知道防火墙是哪种类型的结构，关键是要知道防火墙工作于OSI模型中的哪一层。防火墙工作于OSI模型的层次越高，其检查数据包中的信息就越多，因此防火墙所消耗的处理器工作周期就越长，所提供的安全保护等级就越好。 6、网络地址转换 1）静态网络地址转换：在进行网络映射时，内部网络地址与外部的Internet IP地址是一一对应的关系。在这种情况下，不需要NAT盒在地址转换时记录转换信息。 2）动态网络地址转换：可用的Internet IP地址限定在一个范围

最近在 猫狗识别 项目中，不知为何准确率（训练集准确率和验证集准确率）一直处于0.5左右，这说明网络根本没有学习。后来查阅了许多他人的经验，并做了总结。 首先谈谈我的是如何解决的： 网络结构：AlexNet 优化器：Adam （这里正是问题所在） 框架：PyTorch 关于优化器，我最开始使用的的是 torch.optim.Adam() ，但是训练100个Epoch后，准确率始终在 49% ~ 50%。 解决方法： 换个优化器！我使用的是 torch.optim.SGD() ，其他的或许也行，但我还没有尝试。 Note： 出现以上问题时，我们会发现 loss 是 0.69，这是因为输出 0， 1 的概率都是0.5，而 \(-\ln 0.5=0.69\) 。 网络上也有一些解决方法，可以对照检查自己的代码： 训练数据需要打乱，要检查每此batch是否都是一个类别，如果是，则没有办法优化； 检查网络是不是没有回传梯度，而是只做了前向运算； 检查输入数据是否有做标准化，可能直接传入 \(0 \sim 255\) 像素进去了； 二分类问题中 0.5 的 acc 接近随机猜测的值，可以检查下标签是否标错； 检查参数有没有初始化； 检查第一层的卷积输出是否正常，是不是全 0 之类的； 尝试不同的 Learning Rate； 检查是否在 logit 那层加了激活函数，导致 logits 有问题

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ora-08002 错误 : 所以，应该首先用NEXTVAL作初始化；随后的NEXTVAL会自动增加你定义的INCREMENT BY值，然后返回增加后的值。CURRVAL 总是返回当前SEQUENCE的值。 Oracle数据导入导出imp/exp sp2-0734:未知的命令开头'imp 忽略了剩余行默认分类 解决办法 应该是在cmd的dos命令提示符下执行，而不是在sqlplus里面 转载于:https://my.oschina.net/u/2552902/blog/543830 文章来源: https://blog.csdn.net/weixin_34007879/article/details/92326945

多元线性回归（Ridge、Lasso、ElasticNet）是做回归预测的 逻辑回归（Logistic Regression） 是做分类任务的 Q：做回归预测损失函数是什么？ A：平方均值损失函数MSE Q：做分类损失函数是什么？ A：做分类损失函数是交叉熵！ Q：什么是熵？ A：熵是一种测量分子不稳定性的指标，分子运动越不稳定，熵就越大，来自热力学 熵是一种测量信息量的单位，信息熵，包含的信息越多，熵就越大，来自信息论，香农 熵是一种测量不确定性的单位，不确定性越大，概率越小，熵就越大！ Q：熵和概率是什么一个关系？ A：随着概率的减小，熵会增大 逻辑回归 Q：为什么本质是多元线性回归？ A：1，公式，首先应用了多元线性回归的公式，其次才是把多元线性回归的结果，交给sigmoid函数去进行缩放 2，导函数，逻辑回归的损失函数推导的导函数，整个形式上和多元线性回归基本一致， 只是y_hat求解公式包含了一个sigmoid过程而已 Q：逻辑回归的损失函数是什么？ A：交叉熵，做分类就用交叉熵，-y logP，因为逻辑回归是二分类，所以 loss func = (-y logP + -(1-y)*log(1-P))，也就是说我们期望这个损失最小然后找到最优解 事实上，我们就可以利用前面学过的梯度下降法来求解最优解了 Q：逻辑回归为什么阈值是0.5？ A

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/budding0828/article/details/90311845 分类算法 什么是分类 一些常见的概念： 训练集(Training data)：用于训练模型(的参数，如神经网络的各层权重和偏置，线性回归分析的系数); 验证集(Validation data)：用于调整超参数(Hyper-Parameters，如神经网络的宽度和深度、学习率等); 测试集(Test data)：用于评价模型本身的有效性（准确率等） 训练误差(Training error)：分类器在训练集上的误差。 泛化误差(Generalization error，out-of-sample error)：分类器在未见样本（不在训练集中的样本）上的误差。 对于数据集的划分 划分法: 训练集与测试集 把样本划分成2个独立的数据集合, 如, 训练集 (2/3), 测试集(1/3)。 适用于大规模的数据样本。 交叉验证(Cross-validation) 把数据集合划分成k 个子样本； 使用k - 1 个子样本作为训练集，另一个作为测试样本―k-折交叉验证。 适用于中等规模的数据。 留一测试(Leave One Out， k = n) 适用于小规模数据。 泛化误差的偏差/方差分解、过拟合、欠拟合 以回归为例

来源：https://www.numpy.org.cn/deep/basics/fit_a_line.html 数字识别 本教程源代码目录在 book/recognize_digits ,初次使用请您参考 Book文档使用说明 。 # 说明: 硬件环境要求： 本文可支持在CPU、GPU下运行 Docker镜像支持的CUDA/cuDNN版本： 如果使用了Docker运行Book，请注意：这里所提供的默认镜像的GPU环境为 CUDA 8/cuDNN 5，对于NVIDIA Tesla V100等要求CUDA 9的 GPU，使用该镜像可能会运行失败。 文档和脚本中代码的一致性问题： 请注意：为使本文更加易读易用，我们拆分、调整了train.py的代码并放入本文。本文中代码与train.py的运行结果一致，可直接运行 train.py 进行验证。 # 背景介绍 当我们学习编程的时候，编写的第一个程序一般是实现打印"Hello World"。而机器学习（或深度学习）的入门教程，一般都是 MNIST 数据库上的手写识别问题。原因是手写识别属于典型的图像分类问题，比较简单，同时MNIST数据集也很完备。MNIST数据集作为一个简单的计算机视觉数据集，包含一系列如图1所示的手写数字图片和对应的标签。图片是28x28的像素矩阵，标签则对应着0~9的10个数字。每张图片都经过了大小归一化和居中处理。

【Scikit-Learn 中文文档】使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN 标签： Scikit apachecn 机器学习 文档 2017-11-21 15:06 111人阅读 评论 (0) 收藏 举报 分类： Scikit（29） ApacheCN（29） 目录 (?) [+] 中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html 英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html GitHub: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh （觉得不错麻烦给个 Star，我们一直在努力） 贡献者: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh#贡献者 使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN 内容提要 在本节中，我们介绍一些在使用 scikit-learn 过程中用到的 机器学习 词汇，并且给出一些例子阐释它们。 机器学习：问题设置 一般来说，一个学习问题通常会考虑一系列 n 个 样本 数据，然后尝试预测未知数据的属性。 如果每个样本是

机器学习所研究的内容：是关于在计算机上通过数据产生“模型”的算法，即为“学习算法”（learning algorithm）。 “模型”指的就是学习所得的结果。 从数据中学得模型的过程称为“学习”或“训练”。 预测的若为离散值，此类学习任务称为“分类”（classification）若为连续值，此类学习任务称之为“回归”（regression）。涉及到两个类别的“二分类”（binary classification）任务，其中一个为“正类”（posive class）,另一个为“反类”（negative class）。 根据训练数据是否拥有标记信息，学习任务分为：“监督学习”（supervise learning）和“无监督学习”（unsupervised learning）。分类回归是前者的代表，聚类（clustering）是后者的代表。 学得的模型适用于新样本的能力，称为“泛化”（generalization）能力。 归纳（induction）和演绎（deduction）。 归纳是从特殊到一般的泛化过程，即为从具体的事实中总结出一般的规律。演绎是从一般到特殊的“特化”（specialization）过程，即从基础原理推演出具体状况。 归纳学习有广义和狭义之分，广义的归纳学习相当于从样例中学习，而狭义的归纳学习则要求从训练数据中学得概念，又称为“概念学习”或“概念形成”。

部分课程学习资料截图： 免费课程资料领取目录: Python Flask构建微信小程序订餐系统 （网盘免费分享） 链接：https://pan.baidu.com/s/1rB7h53iNOweyqWTZXQv4cg 提取码：o9el ps：免费分享，如若链接失效请加群（ 注意是免费免费免费分享 ） 私聊管理员即可免费领取；群――517432778，点击加群，或扫描二维码 第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习 欢迎大家来到《Python3玩转机器学习》的课堂。在这个课程中，我们将从0开始，一点一点进入机器学习的世界。本门课程对机器学习领域的学习，绝不不仅仅只是对算法的学习，还包括诸如算法的评价，方法的选择，模型的优化，参数的调整，数据的整理，等等一系列工作。准备好了吗？现在开始我们的机器学习之旅！... 1-1 什么是机器学习 试看 1-2 课程涵盖的内容和理念 试看 1-3 课程所使用的主要技术栈 试看 第2章 机器学习基础 机器学习到底是什么鬼？这一章将带领大家深入理解机器学习的世界，让大家去熟悉那些看似陌生的专业术语。监督学习，非监督学习，半监督学习，增强学习，批量学习，在线学习，参数学习，非参数学习。看完这一章，这些概念你就统统了解啦。不仅如此，本章还包含相当深刻地和机器学习相关的哲学探讨，让你深入思索有关机器学习... 2-1 机器学习世界的数据 2-2

一.工具的使用 操作： 1. 等待初始化： 2.在浏览器中打开Anaconda 3.输入代码进行数据分析： 4.将数据导入 df = pd . read_csv ( 'I:/SneakerData/task_all/sneaker.csv' ) 5.将数据导出 df . to_csv ( 'I:/SneakerData/intermediateResult/sneaker.csv' ) 二.数据清洗 1.目标： 检查空值和重复值 检查空值： df [ 'price' ] . isnull ( ) . sum ( ) df [ 'style' ] . isnull ( ) . sum ( ) df [ 'tk' ] . isnull ( ) . sum ( ) 或者 df [ 'tk' ] . isnull ( ) . any ( ) 处理空值，变成0 df . fillna ( 0 ) 检查某列是否有重复值 代码： df . duplicated ( ) . value_counts ( ) 结果： 没有重复值！！！表扬虎扑！！！ 三.数据整理 1.目标： Xxx个配色―>xxx 正则表达式 ([±]?\d+(.\d+)?) 代码： df [ 'style' ] = df [ 'style' ] . str . extract ( '([+-]?\d+(\.\d+)?)' ) df