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基于YOLOv5算法的APP弹窗检测方案

在软件应用的各种弹窗中,弹窗识别是比较复杂的,比如不同类型弹窗中有不同的特征,比如网页样式或者浏览器类型等。弹窗的识别是涉及多个环节的,需要针对不同类型的网络流量采取不同的检测方法。由于网络流量较大,因此传统算法往往不能对弹窗进行有效识别。同时,由于弹窗具有隐蔽性和流动性,因此对于弹窗的识别有着非常高的要求,因此有针对性的攻击方式将会极大提升应用的安全性。本文基于YOLOv5算法对不同类型弹窗进行检测,并通过统计不同特征提取算法的特征信息进行匹配训练,对弹窗进行检测效果分析,最后通过算法迭代优化来实现不同类型弹窗的识别效果与检测效果的优化效果匹配,进而提高弹窗识别精度并降低攻击成本!

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广告行业中那些趣事系列14:实战线上推理服务最简单的打开方式BERT-as-service

摘要:本篇从理论到实战重点分析了bert-as-service开源项目。首先讲了下学习bert-as-service的起因,因为实际业务中需要使用bert做线上化文本推理服务,所以经过调研选择bert-as-service开源项目;然后从理论的角度详解了bert-as-service,很纯粹的输入一条文本数据,返回对应的embedding表示。模型层面对比max pooling和average pooling分析了如何获得一个有效的embedding向量;工程方面重点从解耦bert和下游网络、提供快速的预测服务、降低线上服务内存占用以及高可用的服务方式分析如何提供高效的线上服务;最后实战了bert-as-service,从搭建服务到获取文本语句的embedding,再到最后获取微调模型的预测结果。希望对想要使用bert提供线上推理服务的小伙伴有帮助。

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