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如何使用NetLlix通过不同的网络协议模拟和测试数据过滤

关于NetLlix NetLlix是一款功能强大的数据过滤工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以通过不同的网络协议来模拟和测试数据过滤。...该工具支持在不使用本地API（应用程序编程接口）的情况下执行数据的模拟写入/输出。 值得一提的是，该工具可以有效地帮助蓝队安全人员编写相关的规则，以检测任何类型的C2通信或数据泄漏。...工具机制 当前版本的NetLlix能够使用下列编程/脚本语言来生成HTTP/HTTPS流量（包含GET和POST）： 1、CNet/WebClient：基于CLang开发，使用了著名的WIN32 API...（WININET & WINHTTP）和原始Socket编程来生成网络流量； 2、HashNet/WebClient：一个使用了.NET类的C#代码，可以生成网络流量，类似HttpClient、WebRequest...和原始Socket； 3、PowerNet/WebClient：一个PowerShell脚本，使用了Socket编程来生成网络流量； 工具下载 在使用该工具之前，请先在本地设备上安装并配置好Python

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【学术论文】通过两种不同的研究手段来发现Rust学习和编码中的难点 （ICSE2022）

为了实现这个设计目标，Rust 提供了一套安全规则，并在编译时检查这些安全规则，以消除许多内存安全和线程安全问题。...得益于其安全性和性能，Rust 近年来越来越受欢迎，并已用于编写许多对安全性要求很高的系统软件。 为了理解 Rust 安全规则带来的学习和编码挑战。宾州州立大学的科研人员进行了两项研究。...他们试图了解 (1) 哪些安全规则难以学习和使用，(2) 在哪些编码场景下安全规则变得更难应用，以及 (3) 违反安全规则时， Rust 编译器能否足够的帮助。...其次，为了验证证实研究的发现，科研人员设计了在线调研问卷。总共 101 名 Rust 程序员参与了问卷。在问卷中，科研人员通过修改已有的程序的违反规则或者代码结构，设计了一系列的相似的程序变种。...问卷参与者被要求针对不同的变种回答问题，随后科研人员分析了参与者在不同程序变种上的表现。科研人员在这两种方法的研究中获得了一些一致的观察。这些观察可以帮助 Rust 新手、从业者和语言设计者。

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    SimpleX: 一个简单且有效的协同过滤框架

    本文中将协同过滤范式大致分为了三个组件，即交互编码器（Interaction encoder）、损失函数（Loss function）以及负采样（Negative sampling）组件，其中以往的研究侧重于开发和设计全新的交互编码器...，而忽略了对于损失函数和负采样比率的研究，因此基于以上动机，本文提出了一个简单且强悍的交互编码器，在此基础上用实验分析了不同的损失函数和负采样比率对推荐结果的影响，并最终提出了一个有效的余弦对比损失。...，用户表示方面主要是将用户的隐特征向量与历史交互物品的隐特征向量进行了加权求和，其中历史交互物品的隐特征向量通过多种聚合方式实现，然后通过将用户的特征表示与候选物品的特征表示求余弦相似度进行比较，最终利用余弦对比损失...试验部分 本文对比了一些经典的损失函数以及余弦对比损失函数CCL，通过实验可以发现，其所提出的CCL损失在多个数据集上的优越性，紧随其后的为交叉熵损失函数。...本文通过对协同过滤方法的分析，发现大多数研究都集中在交互编码器的设计上，而在很大程度上忽视了损失函数和负采样对协同过滤模型的影响。

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    KDD22推荐系统论文梳理 (24篇研究&36篇应用论文)

    、图网络 论文总结: 检测有益的特征交叉在推荐系统中是必不可少的，现有方法通过检查所有可能的特征交叉来实现这一点。...然而，他们要么使用没有差异的统一视图，要么松散地结合两个独立视图的预测，而忽略了两个视图表示之间的关键协作关联。 在这项工作中，我们提出通过跨视图对比学习来模拟两种不同视图之间的合作关联。...通过鼓励两个单独学习的视图对齐，每个视图可以从另一个视图中提取互补信息，实现相互增强。此外，通过扩大不同用户/bundles的分散度，增强了表示的 self-discrimination。...我们提出的新的自监督推荐系统通过图拓扑去噪方案蒸馏辅助监督信号用于数据增强，并引入了基于图的meta transformation layer，以将基于超图的全局表示投影到用于基于图的局部用户和项目交互建模中...具体来说，SHT 实现了局部级和全局级协作，以促进基于图的协同过滤模型从嘈杂和稀疏的用户交互数据中学习高质量的用户嵌入。大量实验表明，SHT 可以显着提高各种最先进基线的性能。

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    Wide&Deep、DCN、xDeepFM、DIN、GateNet、IPRec…你都掌握了吗？一文总结推荐系统必备经典模型（三）

    通过将Wide模型和Deep模型进行联合训练，能够实现高效的推荐，特别是对于输入数据稀疏的场景。 图1....该模型提出了Cross network，用于特征的自动化交叉编码。...传统DNN对于高阶特征的提取效率并不高，Cross Network通过调整结构层数能够构造出有限阶（bounded-degree）交叉特征，对特征进行显式交叉编码。...Cross Network和Deep Network，其中，Cross Network只做特征的交叉，输入和输出的维度相同，Deep Network就是普通的网络；最后是Combination Layer...(a) 包建模模块，通过包内和包间注意力网络学习包嵌入，以捕捉多方面的影响和协作信息；(b) 用户建模模块，通过细粒度和粗粒度聚合网络对不同粒度的用户偏好进行建模，以及评级预测模块，通过学习的用户和包嵌入预测评级

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    【深度好文】推荐系统中的深度匹配模型

    ❷ representation function 整个 match score 可以用下图表示：fi 表示原始图片特征，通过 CNN 网络提取的图片特征作为 item 的表达，然后用一个线性映射可以得到...图4.4 NeuMF 模型结构框架 ❶ GMF ( General Matrix Factorization ) 部分 User 和 item 都通过 one-hot 编码得到稀疏的输入向量，然后通过一个...❷ MLP 部分 输入和 GMF 部分一样，都是 one-hot 的稀疏编码，然后通过 embedding 层映射为 user vector 和 item vector。...和 NFM 直接把这些交叉项 sum 起来不同，AFM 引入了一个 Attention Net，认为这些交叉特征项每个对结果的贡献是不同的，例如 xi 和 xj的权重重要度，用 aij 来表示。...对于传统模型，主要分为基于协同过滤的模型和基于特征的模型，两者最大的不同在于是否使用了 side information。

    2.1K20

    机器学习的大局：用神经网络和TensorFlow分类文本

    第一和第二隐藏层 输出层 我们终于到了最后一层，即输出层。您将使用单热编码来获取此图层的结果。在这个编码中，只有一位的值是1，其他的都是零值。...输出层的值也乘以权重，我们也加上偏差，但现在激活函数是不同的。 你想用一个类别来标记每个文本，而这些类别是相互排斥的（一个文本不能同时属于两个类别）。...tf.Variable 权重和偏差存储在变量（tf.Variable）中。这些变量通过调用来维护图形中的状态run()。在机器学习中，我们通常通过正态分布开始权重和偏差值。...在这个神经网络运行中，您将通过两件事情：损失计算和优化步骤。 该feed_dict参数是我们传递数据每次运行一步。...我们将测量模型的准确性，所以您需要得到预测值的索引和正确值的索引（因为我们使用的是单热编码），检查它们是否相等，并计算均值所有的测试数据集： # 测试模型 index_prediction

    3K10

    推荐系统User-Item Embedding图算法

    NGCF（SIGIR 19） 解决的问题 本文主要解决传统协同过滤算法，因为缺少对user-item交互数据中的协同信息（Collaborative Signal）较好的编码方式，从而无法很好的学到...传统协同过滤方法是通过对ID类特征或者Category类特征进行简单的编码得到Embedding，然后通过User-Item交互数据对损失函数的定义后解码。...模型的Embedding Propagation Layer主要包含Message Construction和Message Aggregation两部分。...SGL方法主要通过数据增强的方式，对User-Item图表示使用类似LightGCN的图卷积网络提取同一节点的多图表示，并在此基础上参考对比学习构造自监督学习任务的思路构造多任务训练模型。...对比3种不同的数据增强方法，论文中发现Edge dropout方式能更好地发现图结构中潜在的含义。 模型结构 ?

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    机器学习的大局：用神经网络和TensorFlow分类文本

    第一和第二隐藏层 输出层 我们终于到了最后一层，即输出层。您将使用单热编码来获取此图层的结果。在这个编码中，只有一位的值是1，其他的都是零值。...输出层的值也乘以权重，我们也加上偏差，但现在激活函数是不同的。 你想用一个类别来标记每个文本，而这些类别是相互排斥的（一个文本不能同时属于两个类别）。...tf.Variable 权重和偏差存储在变量（tf.Variable）中。这些变量通过调用来维护图形中的状态run()。在机器学习中，我们通常通过正态分布开始权重和偏差值。...在这个神经网络运行中，您将通过两件事情：损失计算和优化步骤。 该feed_dict参数是我们传递数据每次运行一步。...我们将测量模型的准确性，所以您需要得到预测值的索引和正确值的索引（因为我们使用的是单热编码），检查它们是否相等，并计算均值所有的测试数据集： # 测试模型 index_prediction

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    GNN手绘草图识别新架构：Multi-Graph Transformer 网络

    每个结点被表示为 4 维的向量，前两位是该结点在画布上的横纵坐标，第三位是用于描述画笔状态的标志位，第四位是位置编码。...横纵坐标通过线性层进行升维，标志位和位置编码通过 embedding layer 进行升维， 它们升维之后拼接（concatenate）起来构成 MGT 的输入。 ?...（MGT）是一个 L 层的结构，每层由两个子层构成，分别是 Multi-Graph Multi-Head Attention（MGMHA）sub-layer 和 position-wise fully...加和过程中，不考虑数据预处理过程中 padding 操作所引入的额外结点。网络尾端的分类器由多层感知器来实现，使用 softmax 交叉熵损失函数。...文本所提出的 MGT 网络的主要特性包括： （1）可以同时对手绘草图中的几何结构信息和笔画时序信息进行建模； （2）通过预 定义的多种图结构为 Transformer 结构注入了领域知识； （3）充分利用了手绘草图的全局和局部图结

    1.5K10

    吴恩达机器学习笔记-3

    ：将离散型特征的每一种取值都看成一种状态，若你的这一特征中有N个不相同的取值，那么我们就可以将该特征抽象成N种不同的状态，one-hot编码保证了每一个取值只会使得一种状态处于“激活态”，也就是说这N种状态中只有一个状态位值为...的方法为： 使用训练集训练出 12 个不同程度正则化的模型 用 12 模型分别对交叉验证集计算的出交叉验证误差 选择得出交叉验证误差最小的模型 运用步骤 3 中选出模型对测试集计算得出推广误差，我们也可以同时将训练集和交叉验证集模型的代价函数误差与...的值绘制在一张图表上： 当 ? 较小时，训练集误差较小（过拟合）而交叉验证集误差较大 随着 ?...的增加，训练集误差不断增加（欠拟合），而交叉验证集误差则是先减小后增加 学习曲线 学习曲线是将训练集误差和交叉验证集误差作为训练集实例数量（m）的函数绘制的图表。...λ——解决高方差 使用较小的神经网络，类似于参数较少的情况，容易导致高偏差和欠拟合，但计算代价较小 使用较大的神经网络，类似于参数较多的情况，容易导致高方差和过拟合，虽然计算代价比较大，但是可以通过正则化手段来调整而更加适应数据

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    Python 深度学习架构实用指南：第一、二部分

    机器学习实现了过渡。 现在，仅通过将数据和预期输出提供给机器学习算法，计算机就可以为任务返回一组优化的规则。...随着数据交叉折叠和数据非线性的增加，机器学习模型难以产生准确的结果。 科学家们很快意识到，需要一个更强大的工具来实现这一增长。...当两个概率分布相似时，交叉熵损失将减少，并且当分布彼此不同时，交叉熵损失将增加。 我们已经说过，我们需要最小化损失函数。 我们将看到梯度下降是如何实现的。...由于这是分类任务，因此交叉熵损失将是最合适的。 要使用交叉熵，预测和预期输出必须是概率分布。 这是通过 softmax 激活来完成的。...我们使用一组过滤器（例如 12 个过滤器）。 这样做是因为具有不同权重集的每个过滤器趋向于捕获图像的不同特征。 来自每个过滤器的响应被一个接一个地堆叠，并且每个响应被称为激活映射。

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    应用系统中常见报表类型解析

    图表通常包括图例、坐标轴、绘图区等区域，常见的图表类型有：柱形图、折线图、饼图、条形图、面截图、散点图、股价图、曲面图、圆环图、气泡图、雷达图等，各种类型还可细分为二维和三维显示效果。实现步骤。 ?...(三) 分栏报表 分栏报表每条数据的显示区域比较小，通过分栏可充分利用报表绘制区域，该类型的报表也可细分为横向分栏和纵向分栏两种结构。常用于简单列表打印、条码打印、商品标签打印、邮寄信息打印等。...实现步骤。 ? (五) 交叉报表 交叉报表是按照行、列两个维度分类汇总数据的一种报表结构。...与分组报表不同之处是，分组报表只对数据按照行进行分类汇总；与分组报表相似之处是，交叉报表的行、列均支持单条件分组和嵌套分组。...以下交叉报表中，列方向按照产品类别和产品名称进行分组；行方向按照销售年和月进行分组。实现步骤。 ? (六) 并排报表 并排报表是将报表按照纵向分为多个不同的布局的区域，每个区域可设置单独的数据源。

    1.6K50

    多模态大模型篇

    不同于BatchNorm(BatchNorm是针对不同的向量，去计算同一个维度的值的均值和方差)，Layer Norm是计算同一个向量的不同维度的值的均值和方差。...在上图中，编码器这一端会先输入一个句子，经过编码器产生了几个新的词向量，这些词向量再分别乘以两个转换矩阵(假设是\(W^k\)和\(W^v\))得到各自的k和v；在解码器这一端，先输入BEGIN，通过掩码自注意力机制...所以我们对于每一个自回归的输入，都会做一次交叉熵的最小化，这其中也包括了结束字符END的交叉熵最小(END也是一个one-hot编码)。则我们会将所有的交叉熵的总和最小化。...另外进行了一些不同的预处理，包含去重和语言识别步骤，与CommmonCrawl的主要区别在于质量过滤，它主要依赖于启发式方法，例如对网页中的标点符号的过滤，或者限制单词和句子的数量。...通过手动实现变换器层的反向功能来实现，而不是依赖于PyTorch autograd。

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    比 Bert 体积更小速度更快的 TinyBERT

    他们的基本思路都是减少 transformer encoding 的层数和 hidden size 大小，实现细节上各有不同，主要差异体现在 loss 的设计上。...这一层的实现和具体任务相关，我们的两个实验分别采取了 BERT 原生的 masked language model loss + next sentence loss 和单任务的 classification...BERT 和 student BERT 的交叉熵和 student BERT 和 hard target( one-hot)的交叉熵的加权平均。...因为 softmax 比 one-hot 编码了更多概率分布的信息。...3.1 文章连贯性特征任务 做这个特征的目的是为了过滤东拼西凑或者机器生成前后没有逻辑的文章。由于语义的复杂性还有语义的转移，这个任务和语义相似度任务略有不同，文章的上下句之间语义会有不同。

    1.7K10

    深度学习在花椒直播中的应用—神经网络与协同过滤篇

    通过上述计算的分数，从大到小召回 TopK 个物品 基于隐向量的协同过滤 传统的基于物品或用户的协同过滤有如下缺陷 它们是一种基于统计的方法，而不是优化学习的方法，没有学习过程和设立指标进行优化得到最优模型的过程...需要注意的是，基于隐式反馈的算法，都会引入负反馈来训练，由于负反馈的量级远远大于正反馈，负反馈一般采用随机采样的方法，一个正样本搭配5个负样本 在基于隐式反馈的协同过滤算法中， Spark 上实现了 ALS...优化器的选择 我们模型一般采用交叉熵和 BPR 损失函数，所以采用 SGD 类的方法作为优化器，经过我们的训练和使用，Adam 方法得益于自适应学习率和动量学习，在收敛速度和模型效果上能到到较好的平衡，...五、总结 本文首先介绍了传统基于相似度的协同过滤算法，然后引申出基于矩阵分解的广义协同过滤，现在推荐系统用到的协同过滤算法几乎都是基于矩阵分解进行的各种优化和扩展。...由于算法的需要，需要把推荐问题建模成不同的机器学习模型，他们分别是回归模型、分类模型、BPR 模型，针对这些模型有不同的损失函数来描述他们。

    1.3K10

    【JavaScript数据网格】上海道宁51component为你带来企业JS开发人员首选的数据网格——AG Grid

    AG Grid是一个客户端JavaScript网格旨在与框架无关它不依赖于任何框架因此可以轻松地与任何框架集成AG Grid支持具有相同API的多个框架通过为每个框架量身定制的GUI层获得更好的开发人员体验和性能提供...AG Grid不会为树形布局、数据透视表或不同的框架创建单独的网格。一个网格，跨所有框架的相同功能和API。...07、主/细节使用Master Detail扩展行并在内部有另一个包含不同列的网格。08、项目AG Grid有一个API，支持开发人员构建高级功能和扩展网格。...集成图表图表功能与网格深度集成。这种集成为用户提供了无缝的图表体验，同时将开发人员所需的编码降至更低。01、范围图范围图表为用户从网格内部创建图表提供了一种快速简便的方法。...03、交叉过滤图表 API交叉过滤图表允许用户以简单直观的方式与数据交互。单击图表元素会自动过滤网格和其他交叉过滤图表中的值。

    4.4K40

    一文读懂CTR预估模型的发展历程

    从DNN和FM说起 CTR预估问题的核心是特征工程，而特征交叉又是特征工程最重要的一环。不同特征的组合构造而成的交叉特征对于点击率预估十分重要。...在传统的逻辑回归模型中，人工构造不同特征的交叉，并对每组交叉特征设定一个权重，可以得到类似于下面的线性方程： 其中xi代表某一个特征，对于离散特征而言，需要通过one-hot编码将一个离散特征变成多个...DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction（2017）提出DeepFM模型，通过结合DNN和FM实现二者优势互补...通过这种方式，实现了对所有特征交叉的自动化学习，而不再需要手动提取高阶交叉特征了。...CIN主要目标是实现vector-wise的特征交叉，即将FM的思想引入到cross layer部分，其每层的特征计算方式和示意图如下： 上图中的a和b将这个公式拆成两个部分。

    1.3K20

    TF图层指南：构建卷积神经网络

    该tf.layers模块包含创建上述三种类型中的每一种的方法： conv2d()。构造二维卷积层。获取过滤器的数量，过滤内核大小，填充和激活功能作为参数。 max_pooling2d()。...如果要为宽度和高度设置不同的步幅值，可以指定一个元组或列表（例如，stride=[3,6]）。...为了计算交叉熵，首先我们需要转换labels 为相应的 单热编码： [[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],  [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],...这depth是10因为我们有10个可能的目标类，每个数字一个。 接下来，我们onehot_labels从我们的逻辑层计算预测的交叉熵和softmax。...(     mode=mode, predictions=predictions, loss=loss, train_op=train_op) 训练和评估CNN MNIST分类器 我们编码了我们的

    2.4K50
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