图像对数变换首先将图像从SimpleITK图像数据转成Numpy矩阵数据,然后采用Numpy的log1p()函数来计算数据的log(1+x)变换,由于1+x不能小于零,因此这里我们使用图像减去图像的最小值来计算对数变换结果。
比如,在互联网广告和推荐系统中,曾广泛使用Sigmod函数来预测某项内容是否有可能被点击。Sigmoid函数输出值越大,说明这项内容被用户点击的可能性越大,越应该将该内容放置到更加醒目的位置。
先来看公式,softmax的作用是将样本对应的输出向量,转换成对应的类别概率值。这里使用以e为底的指数函数,将向量值归一化为0-1的概率值;
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函数定义 def sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, # pylint: disable=invalid-name,labels=None, logits=None,name=None): 函数意义 这个函数的作用是计算经sigmoid 函数激活之后的交叉熵。 为了描述简洁,我们规定 x = logits,z = targets,那么 Logistic 损失值为: 对于x<0的情况,为了执行的稳定,使用计算式: 为了确保计算稳定,避免溢
最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门:基于Python的理论与实现》书,一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记(三)神经网络。
exp表示求e的幂次方,比如上面看到的,e的0次方为1,e的2次方,2.7几,以此类推
先看伟大的高斯分布(Gaussian Distribution)的概率密度函数(probability density function):
此函数功能以及计算方式基本与tf_nn_sigmoid_cross_entropy_with_logits差不多,但是加上了权重的功能,是计算具有权重的sigmoid交叉熵函数
在上一篇文章小白也能看懂的BP反向传播算法之Into-Backpropagation,我们研究了一个嵌套神经元的反向传播的计算,了解到反向传播本质就是利用链式法则,求取所需要更新的变量的偏导数!但我们前文所研究的神经元是比较简单的,没有复杂的函数,也没有复杂的结构,而真实的神经网络中,往往神经元的函数和结构都比较复杂!
的三次前向传播及反向传播(更新参数ω和b),每次反向传播结束后更新并输出参数ω和b的值,计算cross entropy loss,其中σ(∙)表示sigmoid函数。
Softmax函数用于将分类结果归一化,形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。
在任何深度学习项目中,配置损失函数都是确保模型以预期方式工作的最重要步骤之一。 损失函数可以为神经网络提供很多实用的灵活性,它将定义网络输出与网络其余部分的连接方式。
内容参考: Tensorflow四种交叉熵函数计算公式:tf.nn.cross_entropy TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用
Softmax函数主要用于多类别分类问题中,它通过对原始的类别分数进行转换,将它们转化为概率分布。这个过程使得模型的输出更容易解释为各个类别的概率。
深度学习中已经成为了人工智能领域的必备工具,源于人工神经网络的研究,含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。寻找隐藏层的权重参数和偏置的过程,就是常说的“学习”过程,其遵循的基本原则就是使得网络最终的输出误差最小化。在神经⽹络中,激活函数是必须选择的众多参数之⼀,从而使神经⽹络获得最优的结果和性能。
在计算机中执行数学运算需要使用有限的比特位来表达实数,这会引入近似误差。近似误差可以在多步数值运算中传递、积累,从而导致理论上成功的算法失败。因此数值算法设计时要考虑将累计误差最小化。 溢出 一种严重的误差是下溢出underflow:当接近零的数字四舍五入为零时,发生下溢出。 许多函数在参数为零和参数为一个非常小的正数时,行为是不同的。如:对数函数要求自变量大于零,除法中要求除数非零。 一种严重的误差是上溢出overflow:当数值非常大,超过了计算机的表示范围时,发生上溢出。 soft
在 2017 年 11 月,微软发布的 11 月更新布丁中,微软将隐藏许久的 office 远程代码执行漏洞 (CVE-2017-11882)给修复了,由于该漏洞为一个标准的的栈溢出漏洞,原理与复现都较为简单,且影响从 Office 2000-Office 2016 几乎所有的户 Office 版本,所以吸引了当时很多人的关注。不过,虽然微软发布了该漏洞的修复补丁,但却是以二进制补丁的形式发布的,并没有以源码的形式重新进行编译, 因而并没有从源码的层面上彻底排除该漏洞, 且修复后也没有开启 DEP,仅仅增加了 ASLR,这就为我们对该类漏洞的二次开发利用提供了可能,而 CVE-2018-0802 也就是在该背景下被人发现的
拟合(Fitting)是数据分析中常用的一种方法,它可以根据已有的数据,找到最适合这些数据的函数模型。Python提供了丰富的库和工具,可用于进行线性拟合、多项式拟合和对数拟合。本文将讲解如何使用Python实现这些拟合方法。
上一次盘的是有符号整数的相关函数实现,包括一些位运算、几个科学计算方法等等,这回盘一下计算检测溢出的几个方法,以及其中的区别。
Python中常用的基本数据结构有很多,通常我们在进行简单的数值存储的时候都会使用list来进行,但是list的缺点在于对于每一个元素都需要有指针和对象,对于数值运算来说,list显然是比较浪费内存和CPU计算时间的。为了弥补这种结构的不足,Numpy诞生了,在Numpy中提供了两种基本的对象:ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组,ufunc则是能够对数组进行处理的函数。
Pandas作为Python数据分析与数据科学领域的核心库,其熟练应用程度是面试官评价候选者专业能力的重要依据。本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与Pandas相关的常见问题、易错点,以及如何避免这些问题,同时附上代码示例以供参考。
* 本文原创作者:zzz66686,本文属FreeBuf原创奖励计划,未经许可禁止转载 1. 前言 前几日,笔者在exploit-db上发现了一个kill.exe的溢出漏洞,在众多的UAF漏洞中,这种单纯的溢出漏洞简直如一股清泉一般,遂将其捡了出来,深入地看了看。 原计划写一个完整的可用EXP,但貌似失败了。所以,这里以半介绍半讨论的形式聊一聊这个EXP的问题。 对于在这方面比较有经验有见解的读者,笔者诚恳的请求不吝赐教;而对于这方面不太了解的读者,希望这篇可以把一些基本信息介绍给大家。 2. 漏洞分析 K
本应该之前整理好的,又拖到现在,不管怎么样继续坚持看下去,从二章开始就越来越不好理解了
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我们常用的激活函数有sigmoid,tanh,ReLU这三个函数,我们都来学习学习吧。
前几天在习科上看到的帖子,给出了一个exp,关于特权提升漏洞,来源:http://bbs.blackbap.org/thread-4431-1-1.html
作者在MySQL中发现了一个Double型数据溢出。如果你想了解利用溢出来注出数据,你可以读一下作者之前发的博文:BIGINT Overflow Error based injections,drops上面也有对应翻译,具体见这里。当我们拿到MySQL里的函数时,作者比较感兴趣的是其中的数学函数,它们也应该包含一些数据类型来保存数值。所以作者就跑去测试看哪些函数会出现溢出错误。然后作者发现,当传递一个大于709的值时,函数exp()就会引起一个溢出错误。
在本文中,我们介绍了一种流行的生存分析算法,Cox比例风险模型¹。然后,我们定义了其对数部分似然和梯度,并通过一个实际的Python示例对其进行优化,以找到最佳的模型参数集。
PWN 是一个黑客语法的俚语词,是指攻破设备或者系统。发音类似"砰"。对黑客而言,这就是成功实施黑客攻击的声音”砰”的一声,被"黑"的电脑或手机就被你操纵了。
np.linalg.norm(x, axis = 1, keepdims = True) : 计算每一行的范数
Numpy 的主要用途是以数组的形式进行数据操作。 机器学习中大多数操作都是数学操作,而 Numpy 使这些操作变得简单!所以专门学习记录一下numpy是十分有必要的!
此漏洞编号CVE-2010-2883,看着是一个很简单的栈溢出漏洞,但是也要看怎么玩了。这个漏洞是Adobe Acrobat Reader软件中CoolType.dll在解析字体文件SING表中的uniqueName字段的调用了strcat函数,但是对参数没有做出判断,没有检查uniqueName字段长度,导致了栈溢出漏洞。此漏洞影响版本如下: Adobe Acrobat 8.0 Adobe Acrobat 8.1 Adobe Acrobat 8.1.1 Adobe Acrobat 8.1.2 Adobe Acrobat 8.1.3 Adobe Acrobat 8.1.4 Adobe Acrobat 8.1.5 Adobe Acrobat 8.1.6 Adobe Acrobat 8.1.7 Adobe Acrobat 8.2 Adobe Acrobat 8.2.1 Adobe Acrobat 8.2.2 Adobe Acrobat 8.2.4 Adobe Acrobat 9.0 Adobe Acrobat 9.1 Adobe Acrobat 9.1.1 Adobe Acrobat 9.1.2 Adobe Acrobat 9.1.3 Adobe Acrobat 9.2 Adobe Acrobat 9.3 Adobe Acrobat 9.3.1 Adobe Acrobat 9.3.2 Adobe Acrobat 9.3.3 Adobe Acrobat Apple Mac_Os_X Microsoft Windows Adobe Acrobat_Reader 8.0 Adobe Acrobat_Reader 8.1 Adobe Acrobat_Reader 8.1.1 Adobe Acrobat_Reader 8.1.2 Adobe Acrobat_Reader 8.1.4 Adobe Acrobat_Reader 8.1.5 Adobe Acrobat_Reader 8.1.6 Adobe Acrobat_Reader 8.1.7 Adobe Acrobat_Reader 8.2.1 Adobe Acrobat_Reader 8.2.2 Adobe Acrobat_Reader 8.2.3 Adobe Acrobat_Reader 8.2.4 Adobe Acrobat_Reader 9.0 Adobe Acrobat_Reader 9.1 Adobe Acrobat_Reader 9.1.1 Adobe Acrobat_Reader 9.1.2 Adobe Acrobat_Reader 9.1.3 Adobe Acrobat_Reader 9.2 Adobe Acrobat_Reader 9.3 Adobe Acrobat_Reader 9.3.1 Adobe Acrobat_Reader 9.3.2 Adobe Acrobat_Reader 9.3.3 这次我用的是9.0版本。
array([[0.10786477, 0.56611762, 0.10557245], [0.4596513 , 0.13174377, 0.82373043]])
导读:上一期推荐算法|FM模型预测多分类原理简介中介绍了FM进行多分类预测的原理,这一篇我们就来看下如何通过python实现。
1.熟悉numpy的一些基本函数 2.理解sigmoid, softmax, cross entropy loss等函数
本次漏洞还是一个office溢出漏洞,漏洞编号cve-2017-11882。该漏洞是office一个组件EQNEDT32.EXE引起的栈溢出,通杀office版本2007-2016。
CTF的PWN题想必是很多小伙伴心里的痛,大多小伙伴不知道PWN该如何入门,不知道该如何系统性学习,本期开始,斗哥将输出PWN的一系列文章,手把手带小伙伴们入坑 。
numpy.argmin表示最小值在数组中所在的位置 a = [[1, 4, 2], [3, 4, 5]] b = np.argmin(a) 结果:0 a = [[4, 4, 2], [3, 4, 5]] b = np.argmin(a) 结果:2 #若有重复只显示第一个最小值的位置 a = [[0, 0, 2], [3, 4, 5]] b = np.argmin(a) 结果
看了图,我第一感觉就是数据溢出了。数据超出能表示的最大值,就会出现奇奇怪怪的结果。
激活函数概念 From TensorFlow - Activation_Functions: 在神经网络中,我们有很多的 非线性函数 来作为 激活函数 连续 、平滑 tf.sigmoid(x, name = None) == 1 / (1 + exp(-x)) import numpy as np import tensorflow as tf sess = tf.Session() bn = np.random.normal(0, 5, [3, 5]) print bn.shape,
最近国外研究人员公布的一段exp代码能够在打完补丁的Fedora等Linux系统上进行drive-by攻击,从而安装键盘记录器、后门和其他恶意软件。 这次的exp针对的是GStreamer框架中的一个内存损坏漏洞,GStreamer是个开源多媒体框架,存在于主流的Linux发行版中。我们都知道,地址空间布局随机化(ASLR)和数据执行保护(DEP)是linux系统中两个安全措施,目的是为了让软件exp更难执行。 但新公布的exp通过一种罕见的办法绕过了这两种安全措施——国外媒体还专门强调了这个漏洞的“优
numpy.exp():返回e的幂次方,e是一个常数为2.71828import numpy as npa = 1print np.exp(a)a = 2print np.exp(a)结果:2.718281828467.38905609893np.exp(1) 为自身 np.exp(2) 为平方
这次比赛值得吐槽的地方很多,但是我要忍住,先讲正经的。 这次总结比赛的两道pwn,都是栈溢出类型的,比较简单。先放上题目链接:http://pan.baidu.com/s/1miT1kPM 密码:hwt3
一是做个总结,二是做个备份。说来惭愧,思路都是 7o8v 师傅给的。特别感谢 7o8v 师傅的帮助。
这种做法固然可以求出A*B,但是当A的数值特别大时就会爆栈。并且如果不爆栈,也会因为A的数值过大而导致计算速度过慢。
μ=1N∑i=1Nxi(x:x1,x2,...,xN)\mu=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^Nx_i\left(x:x_1,x_2,...,x_N\right)μ=N1i=1∑Nxi(x:x1,x2,...,xN)
在Ubuntu下安装完Theano以及cuda后,可以使用如下程序来测试你当前是否使用了GPU:
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