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    一份在移动应用程序项目中使用机器学习的指南

    机器学习是人工智能的核心,旨在创建一个解决类似问题的通用方法。机器学习已经被整合到我们经常在日常生活中使用应用中,比如iPhone的Siri。本文是一个包含了如何在移动应用中使用机器学习的指南。 机器学习的工作原理 机器学习是基于人工神经网络的实现,人工神经网络在我们日常生活中的APP(比方说语音助手)和系统软件中都被广泛使用。它们可以进行诊断测试、探索生物学与合成材料。而人工神经网络相当于人类的神经元和中枢神经系统。这可能有点难以理解,所以我们来看看人脑是如何进行记忆和识别的。 与计算机不同,人脑更加强大

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    一个月内首现三类漏洞探测活动,僵尸网络又在酝酿攻击?

    2019年10月,我们发现了三起针对物联网设备新出现的漏洞探测活动。第一起漏洞探测活动不同于普通的物联网僵尸网络,其目标在给被探测的设备建立一个反向shell,这与通常以投递样本为目标的物联网僵尸网络不同。第二起漏洞探测活动,僵尸网络为了避免样本被研究员获取,将样本存放在大量不同IP的设备上,以加大研究人员获取其样本的难度。第三起漏洞探测活动是Demon僵尸网络所为,此次Demon僵尸网络增加了新的漏洞到其武器库,用于扩大其规模。目前,僵尸网络不断加强对物联网漏洞利用行为,手法多变,相关研究人员应引起重视。

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    关于机器学习在网络安全中的五大误解

    机器学习已经渗透到了人类活动的所有领域,它不仅在语音识别、手势识别、手写识别和图像识别上起着关键的作用,这些领域如果没有机器学习在现代医学、银行、生物信息和存在任何质量控制的行业中都是一个灾难。 甚至机器没有学习和生成的能力,连天气预报都无法做出。但是此时我想澄清一些问题:关于机器学习在网络安全领域的使用中存在的一些误解。 误解一:网络安全中的机器学习是新鲜玩意 由于某种原因,在网络安全中的人工智能技术变成了过去流行的东西。如果你没有长期关注过这个主题,你可能会认为这是新的东西。 一些场景:第一个机器学习算

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    今日头条公布算法:解密“垃圾信息”是如何诞生的

    “算法分发并非是把所有决策都交给机器,我们会不断纠偏,设计、监督并管理算法模型。”曹欢欢希望这次分享能让更多的人理解算法,并共同参与到算法模型的制定中来。此外,他还重点讲解了今日头条的内容安全机制及相关举措,公开了风险内容识别技术以及泛低质内容识别技术。 中央电视台、新华社、人民日报等媒体机构从业者,和阿里、腾讯、百度、美团、新浪、网易等科技公司的算法工程师、产品经理等100多人,参加了活动。 1. 资讯推荐系统本质上要解决用户、环境和资讯的匹配。 今日头条算法推荐系统,主要输入三个维度的变量。 一是内容特

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    领券