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大数据智能实战
大数据与人工智能方向的论文复现、技术探索、工程实践的点滴记录和积累。
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AI+网络安全是当前网络攻击与防御方向比较热门和前沿的领域。同时网络安全中的漏洞挖掘、入侵检测、异常流量等传统任务也已经出现了大量基于深度学习的实现方法。然而当以深度学习为主流的人工智能应用越来越广泛之后，陆续又出现了对于人工智能应用的攻击，主要分为两种：一是白盒测试，即深度学习的模型架构和参数都已经的情况下，这种场景的攻击一般可以进行参数的修改来达到攻击的效果；二是黑盒测试，即上述情况未知的情况下进行攻击，这时候采用的攻击手段主要是对抗样本，对抗样本（adversarial examples）这一概念在Szegedy et al. (2014b)中被提出：对输入样本故意添加一些人无法察觉的细微的干扰，导致模型以高置信度给出一个错误的输出。对抗样本现在已经广泛应用于人脸识别、声纹识别等相关应用场景。
sparkexpert
2022-05-07
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REDIS并行多线程写入时出现“如果基础流不可搜寻，则当读取缓冲区不为空时，将无法写入到 BufferedStream。”解决办法
云数据库 Redis
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在并行写入REDIS的时候，有时候会碰到这样的问题，即： System.NotSupportedException: 如果基础流不可搜寻，则当读取缓冲区不为空时，将无法写入到 BufferedStream。确保此 BufferedStream 下的流可搜寻或避免对此 BufferedStream 执行隔行读取和写入操作。 在 System.IO.BufferedStream.ClearReadBufferBeforeWrite() 在 System.IO.BufferedStream.Writ
sparkexpert
2018-01-09
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