Q：监督学习和无监督学习中有哪些典型的问题？ ---- 在机器学习中有很多典型的问题，比如回归、分类、异常检测、聚类和降维等。自然每个问题，延伸出就是算法，所以也有对应的算法。 Q：什么是回归问题？...Q：什么是分类问题？ ---- 分类包括有监督分类和无监督分类。 有监督分类，就是大家一直知道的。术语表达，是指对于指定的模式进行识别的有监督识别问题。...这类分类问题，也可以想回归问题那样，被看作是函数近似问题。对，在经过已知样本数据的训练，只能对未知样本估计分类，无法对分类近似分类。 无监督分类，没有任何先验条件，仅仅根据数据，（盲目）的分类。...Q：什么是异常检测问题？ ---- 异常检测，简单说，就是从一堆数据中区分异常值和正常值。术语表达，对数据集中其他项目的项目、事件等识别。比如文本错误问题。 Q：什么是聚类问题？...在聚类问题中，如何计算样本之间的相似度是很重要的。 Q：什么是降维问题？ ---- 降维，其目的很直接，提取关键信息。术语表达，是降低样本的个数，得到一组变量的过程。
的确，纯从性能上讲，在 AWS/Azure/ GCP 上构建的定制化原生服务包优于 Firebase 套件。但是，当我们考虑到开发时间和维护成本时，Firebase 通常是一个合乎逻辑的选择。...Firebase 套件可以帮助我们快速构建可扩展的原型，处理来自客户端的数据连接，在发布到生产环境之前强化安全规则，并对敏感逻辑使用 Firebase Functions。...Firebase Hosting 不提供细粒度的文件控制：你可以部署整个应用程序，也可以什么都不部署。也许不常见，但我们在静态页面生成和调试 CDN 问题上遇到了限制。...综上所述，Firebase 存在的大多数问题都来自谷歌所有权，它们让我很恼火。...我们的团队上周也开始报告这个问题。为什么 Firebase Hosting 会需要 Cloud Function list 授权，这让我很困惑。
AI科技评论按： Google I/O 2018 上，谷歌发布了可供开发者定制移动端机器学习模型的 ML Kit 开发套件，关于该套件中的核心技术：Learn2Compress 模型压缩技术，谷歌也火速在...此前的移动端机器学习系统，如轻量神经网络 MobileNets 和 ProjectionNets 均通过对模型效率的优化来处理资源瓶颈问题。...现在谷歌帮你解决了这个难题，在 Google I/O 2018 上，谷歌面向所有移动端开发者发布了移动端机器机器学习开发套件 ML Kit。...该 ML Kit 开发套件中的一项即将可用的核心功能，是由谷歌 research 团队开发的 Learn2Compress 技术所驱动的一项自动模型压缩服务。...对该技术特性感兴趣并有意设计自己模型的开发者可以访问此网址（https://g.co/firebase/signup）进行注册。
在运营直播平台过程中，运营方最关注的是平台流量的获取，但往往会忽略直播系统自身安全性方面的问题。...这里的安全性问题主要有两方面，一个是程序源码的安全防护，另一个是硬件运维层面的安全防护，下面就给大家详细介绍下。...以上三点是比较常见的安全问题，也不光针对直播系统。那么对于直播源码而言，我们有哪些防护措施呢？比较常见的就是MD5加密和数据加密。...除了以上两种普遍适用的加密防护措施之外，针对直播源码的特点，从硬件和软件层面也有相应的防护措施。 硬件层面 主要的防护举措在于服务器防护和运营方自身的运维能力。...对于直播平台运营方而言，运营收益固然重要，但直播源码及运营过程中的安全防护同样重要，如果平时不对这些问题多加留意，很可能会给自己带来不必要的财产损失及信息数据的外泄。
因此网络安全防护的形势依然严峻异常。任何能够连接互联网的设备都潜藏着安全漏洞。而且随着物联网的设备增加，会造就大量的僵尸网络存在。以此为黑客攻击提供了便捷有利的条件。...墨者安全认为物联网存在的安全问题有： 首先是基础设施系统可以被渗透的漏洞，而且这一方法可以在很短时间内大范围共享；其次访问现下的计算平台的的成本大大降低了，因此根据TLS密码的数学算法，采用暴力工具就可以破解...在面对物联网安全问题采取了多种部署： 1.采用SSL(TLS)有效证书保护传输的数据，对大家输入的用户名以及密码进行登录验证识别等安全措施； 2.针对智能手机、扫描设备和其他通信节点等，不仅采用了SSL...所以说物联网通过控制核心数据中心对各种网络设施，包括企业的人员信息系统，交通工具，家庭智能设备、电子通讯产品等操控，我们所面临的网络安全问题更为严峻，因此我们需要提前做好预防措施。
AI 研习社按： Google I/O 2018 上，谷歌发布了可供开发者定制移动端机器学习模型的 ML Kit 开发套件，关于该套件中的核心技术：Learn2Compress 模型压缩技术，谷歌也火速在...此前的移动端机器学习系统，如轻量神经网络 MobileNets 和 ProjectionNets 均通过对模型效率的优化来处理资源瓶颈问题。...现在谷歌帮你解决了这个难题，在 Google I/O 2018 上，谷歌面向所有移动端开发者发布了移动端机器机器学习开发套件 ML Kit。...该 ML Kit 开发套件中的一项即将可用的核心功能，是由谷歌 research 团队开发的 Learn2Compress 技术所驱动的一项自动模型压缩服务。...对该技术特性感兴趣并有意设计自己模型的开发者可以访问此网址（https://g.co/firebase/signup）进行注册。
直播系统源码常见安全问题及防护措施在直播平台的现实运营过程中，运营方最关注的是平台流量的获取，以及流量变现收益模式的探索，往往会忽略直播系统自身安全性方面的问题。...这里的安全性问题主要有两方面，程序源码安全防护以及硬件运维层面的安全防护。...以上三点是比较常见的安全问题，也不光针对在直播系统。那么对于直播系统源码而言，我们有哪些防护措施呢？比较常见的就是MD5加密和数据加密。...除了以上两种普遍适用的加密防护措施之外，针对直播系统源码的特点，从硬件和软件层面也有相应的防护措施。硬件层面主要的防护举措在于服务器防护和运营方自身的运维能力。...对于直播系统源码平台运营方而言，运营收益固然重要，但直播系统源码及运营过程中的安全防护同样重要，如果平时不对这些问题多加留意，很可能会给自己带来不必要的财产损失及信息数据的外泄。
并窃取了数据文件； 不安全的配置：站点用户使用了弱密码，或网站管理员对网站安全设置不合理； 视频内容 技术参考： 开源Web应用安全项目十项最严重的Web程序安全问题...: http://www.owasp.org.cn/owasp-project/OWASPTop102017v1.3.pdf ---- 三、 规避网站安全问题 从源头把控，严格审查站点程序，保障不存在缺陷问题...，但是几乎无法实现 事前发现漏洞，通过漏洞扫描等系统，主动发现缺陷，推动改进，实际操作上，难以有效规避网站安全问题 部署防护，即部署专业WAF（Web应用防火墙），阻挡攻击入侵，可以有效减少网站安全事件发生...image.png ---- 四、 网站安全问题类型汇总 漏洞暴露及Web攻击： 0day漏洞频发，业务版本发布周期快，导致业务漏洞暴露，容易被黑客利用入侵 恶意篡改： 网站被入侵、挂马、篡改或植入恶意内容...CC攻击： 应用层DDoS攻击，对站点，尤其是访问需要大量数据操作的应用，如“查询“操作，耗应用层资源，导致站点业务访问缓慢 数据泄露：黑客入侵并控制站点后，窃取站点机密数据 爬虫问题：航空票务、在线购物
样本不平衡会导致出现以下的问题： （1）少数类所包含的信息很有限，难以确定少数类数据的分布，即难以在内部挖掘规律，造成少数类的识别率低； （2）很多分类算法采用分治法，样本空间的逐渐划分会导致数据碎片问题...尤其在文本分类问题中，在大类中经常出现的特征，也许在稀有类中根本不出现。因此，根据不平衡分类问题的特点，选取最具有区分能力的特征，有利于提高稀有类的识别率 。
为具体问题选择最合适的ML算法。 作者：Sukanya Bag 编译：McGL 当我开始走上数据科学的职业道路，我经常面临的问题是为我的具体问题选择最合适的算法。...问题陈述1 - 预测房价 解决该问题的机器学习算法—— 先进的回归技术，如随机森林和梯度提升（gradient boosting） 问题陈述2 - 探索客户人口统计数据，以找到模式 解决该问题的机器学习算法...，又是一种降维技术) 问题陈述6 - 为雇佣新员工提供一个决策框架 解决该问题的机器学习算法—— 决策树是一个专业的玩家 问题陈述7 - 理解和预测使产品最有可能被购买的产品属性 解决该问题的机器学习算法...推荐系统 问题陈述22 - 无人驾驶汽车驾驶行为的优化 解决该问题的机器学习算法—— 强化学习 问题陈述23 - 通过医学扫描图诊断疾病 解决该问题的机器学习算法—— 卷积神经网络 问题陈述24 - 在不同的需求周期中平衡电网的负荷...解决该问题的机器学习算法—— 强化学习 问题陈述25 - 当你正在处理时序数据或序列（例如，音频记录或文本） 解决该问题的机器学习算法—— 循环神经网络 LSTM 问题陈述26 - 提供语言翻译 解决该问题的机器学习算法
适用于iOS设备的新版机器学习应用套件Core ML 2 苹果称，Core ML 2的速度提高了30％，这要归功于批量预测技术。...Create ML还将模型的大小从90 MB减少到3 MB。 苹果公司于2017年6月推出了iOS 11和Core ML。...Core ML的更新消息随着ML Kit的发布而兴起，ML Kit是谷歌在其5月的I / O 2018开发者大会上宣布的Android和iOS机器学习软件开发套件。...Core ML预计将在苹果未来的硬件产品中发挥关键作用。...苹果公司展示了将真实的乐高套件转换成一个多人共享的野外虚拟环境。
runtime-version=1.4 第四步：用 firebase 函数和 Swift 创建一个预测客户端 我用 Swift 写了一个 iOS 客户端，会对模型提出预测请求。...客户端会将照片上传至 Cloud Storage，它会触发一个用 Node.js 提出预测请求的 Firebase 函数，并将结果预测照片和数据保存至 Cloud Storage 和 Firestore...完整的函数代码请查看这里（https://github.com/sararob/tswift-detection/blob/master/firebase/functions/index.js）。...将模型部署到 ML Engine：用 gcloud CLI 将模型部署到 ML Engine。 发出预测请求：用 Firebase 函数向 ML Engine 模型在线发起预测请求。...从 APP 到 Firebase Storage 的上传会触发 Firebase 函数。 本项目代码地址： https://github.com/sararob/tswift-detection
我们把近期购买Jetson NANO开发套件常见问题汇总一下： 1. 二代Jetson NANO开发套件与一代开发套件有什么区别？...答：请参考我们的文章： NVIDIA Jetson NANO二代开发套件开箱 2. 二代Jetson NANO开发套件里的模组是带eMMC的么?...如果你的产品是基于一代Jetson NANO开发套件设计的，可以抓紧时间用二代产品替代。 5. 我购买的二代Jetson NANO开发套件为什么插5V4A DC电源点不亮？...答：请参考：新版本Jetson NANO开发套件（B01版本）跳线问题 6. 我购买的Jetson NANO接电源和显示器后，为什么没反应么？...如果你是用USB线供电可能会因为线的质量等问题，无法带动NANO； - 在用5V4A DC电源的情况下，请确保跳线帽安装正确； - 请确保是直连HDMI显示器，如果在家如果没有，可以接HDMI电视机，
本小节学习的是多个类别分类的问题，上一个小节最后是手写数字的识别，其实这就是一个比较典型的多分类问题，将采集到的手写数字图片识别为0-9中的一个。 看下面这个图： ?
2）基于Firebase的事件管理模板 Flutter事件应用程序模板可用于Android和iOS设备中的事件管理应用程序，易于设置和入门。使用此UI可以大大节省开发时间。...3）Treva Shop-使用Flutter的电子商务UI套件 Treva Shop适用于所有电子商务，具有统一的用户界面。设计符合现代在线商店和应用程序的标准。具有聊天功能，可以下载图片等功能。...4）Flutter打车应用程序UI套件 Flutter Taxi App Driver是一个完整的UI Kit应用程序，用于接收运送乘客的订单。...有来自Firebase的分析和推送通知系统。与服务器即时同步。引入了商品类别和属性的过滤器，开发了订购系统。...6）Flutter移动餐厅UI套件 Flutter Mobile Restaurant UI KIT是精心设计的标准餐厅应用程序模板。简单直观的设计，具有餐厅应用程序所需的基本功能。
针对CC攻击，应该如何做好有效的CC防护？信息安全三要素——“保密性”、“完整性”和“可用性”中，传统拒绝服务攻击针对的目标正是系统“可用性”。...将攻击者的IP添加到“拒绝访问”列表中，就达标屏蔽了该IP对于Web的访问，也就相当于成功完成了CC防护。...这个地址是本地回环IP用来进行网络测试的，如果把被攻击的域名解析到这个IP上，就可以实现攻击者自己攻击自己的目的，这样就会致使攻击者出现宕机等问题，自作自受。...3、更改Web端口 一般情况下Web服务器通过80端口对外提供服务，因此攻击者实施攻击就会以默认的80端口进行攻击，所以，用户可以通过修改Web端口达到CC防护的目的。...应用部署时考虑页面静态比例，尽量让网站静态化，减少不必要的动态查询等方式，同时应急情况下可以将动态页面临时替换为静态页面，减少后台请求数据库/应用服务器的次数， 以上CC防护手段可以起到一定的防护作用
那它具体是用来解决什么问题？以及解决问题的思路是怎样的呢？这一周的教程会阐明。...我们前面已经学习了线性回归、逻辑回归了，看上去可以解决挺多问题了，为什么还要再学习这个神经网络呢？ 神经网络解决什么问题？ 假设我们需要对下图中的点进行分类： ?...图像识别问题 下面这个图是什么？ ? 我们知道，是一个小汽车，那图中红色框中是什么呢？是车门上的把手。...那在这个问题中，我们为什么要引入非线性假设呢？要回答这个问题，我们先来看一下计算机如何训练出一个分类器的。...我们把这个问题进行简化，所有的训练图像大小相等，我们在每个图片上的相同的两个位置上取两个像素点，比如下图这样 ?
要做好防护，一个是要在开发过程中的程序源码中入手，二是在硬件、软件层面的安全防护，下面就给大家详细介绍下。...以上三点是比较常见的安全问题，也不光针对在线教育平台。那么对于在线教育平台源码而言，我们有哪些防护措施呢？比较常见的就是MD5加密和数据加密。...除了以上两种普遍适用的加密防护措施之外，针对在线教育平台源码的特点，从硬件和软件层面也有相应的防护措施。...二、硬件层面 如果您是使用的实体服务器，且服务器维护工作是由运营方负责，那么主要的防护举措在于服务器防护和运营方自身的运维能力。...综上，对于在线教育平台运营方而言，收益固然重要，但源码及运营过程中的安全防护同样重要，如果平时不对这些问题多加留意，很可能会给自己带来不必要的财产损失及信息数据的外泄。
01 — 笔记 接下来的几个视频将介绍当预测变量y是离散值时候该怎么处理，也就是所谓的分类问题。 而逻辑回归是当前机器学习算法中用的最广的算法之一。...分类问题的提出 看下图，一些两分类问题可以总结为： ? 就是说，有了一堆的属性值（自变量），我们通过这些属性判断这个东西到底属于0分类还是1分类。...再用直线拟合，再用0.5作为阈值的话，就有问题了。通过拟合的直线的样子也可以看出来，即便h(x)的值很小，但它依然可能是恶性肿瘤。...换句话说，线性回归去做分类问题有点力不从心了。 逻辑回归怎么做的？...那这样直观理解一下，用线性回归的思想去解决分类问题不是个好主意。 那怎么办呢？我们可以把h(x)的取值范围也给限定在0和1之间，即： ? 更具体的，我们在接下来的几个笔记中讲解。
冬季空气质量差会导致雾霾产生，这会限制市民的户外活动，诱发健康问题。 ? 使用手机评估 PM 2.5 作为工科生，我们努力用科技造福社会。解决空气污染问题的关键第一步是让市民能够自己监测空气质量。...在 Android 应用程序中，使用 Firebase ML Kit 能自动下载该模型。 下面将详细描述该系统： 移动应用程序。用于获取图像和预测 AQI 值。应用程序可以在手机上处理图像。...Firebase。从图像中提取的参数（如下图所示）将发送到 Firebase。每当新用户使用该 APP 时，都会为其创建一个唯一的 ID。这可以用于以后为不同地理位置的用户定制机器学习模型。...如果 7 天的训练 RMSE 小于 5，则模型将被冻结并发送到 ML Kit，ML Kit 可以从应用程序中下载。如果 RMSE 不小于 5，则会收集更多的训练数据。 ?...为了解决这个问题，我们通过 Firebase ML Kit 找到了一个有趣的解决方案。它允许自定义和自适应的 ML 模型托管在云端和设备上。
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