小白必看!网络安全零基础正确入门方式

网络安全系统教程+渗透测试+学习路线(自学笔记) 网络安全自学笔记 阅读详情

本篇文章给大家谈谈黑客技术零基础入门怎么学,以及黑客初级入门对应的知识点,希望对各位有所帮助。

本文目录一览:

1、黑客零基础入门
2、怎样自学黑客技术?
3、学习黑客需要先学习什么基础?(零基础)
4、如何自学成为一名黑客?
5、黑客需要学什么?

黑客零基础入门

对于零基础的朋友第一步要做的是掌握web前后端基础和服务器通讯原理,前后端包括h5,js,PHP,sql等等。

第二步要做的是熟悉当下主流的漏洞原理及利用,包括但不限于,xss,csrf,文件包含,文件上传,远程代码执行,sql注入等等。

第三步就是实战挖掘主流漏洞及代码审计漏洞,本着非授权即违法的原则,大家 不要去找非授权的网站去黑,大家可以在各大SRC平台上挖掘漏洞,SRC即漏洞响应平台。

进入学习阶段:

首先是我给大家推荐的是前端的html/css/js + php进行学习,前端的这些都是肯定需要学习的知识,至于后端的编程语言我建议还是php,主要是因为入门学习快、目的呢就是更快的接触到php+mysql开发。

这样前前后后的知识加起来才能在知识链上完整构成一个网站,这样做的好处的就是快速了解一个网站如何开发,什么是前端和后端,什么是http,什么是数据库,网站的数据都存储在哪?

当然不怕枯燥的话从C语言开始学起更佳,相比于C语言这种学习了半载一年还不一定有什么成果的玩意,直接用工具按照教程来达到目的会容易且有趣的多,但学习C语言在很多的时候,往往能够学习到C语言之外的东西,对程序的运行,内存的分配与管理,数据结构甚至是编程的书写习惯,都有非常大的好处,可以说,C语言学会后再学习其它大部分的语言都会快得多。

怎样自学黑客技术?

首先,自学黑客技术需要经常看一下黑客杂志,了解黑客相关技术。这样才知道自己要学习什么东西,这叫学习的目的。黑客杂志是不能满足我们的要求的,还要经常去黑客论坛了解一下大家都在谈什么,大家都在学习什么,如果自己有什么不懂的可以直接在论坛里询问大家。了解黑客,就得时时关注黑客网站,了解黑客的最新动态,比较一些ODAY的发布什么的,这些都是必须要了解的。而且有一些黑客网站也有专门提供免费的教程。要有自己的编程工具,很多人都说直接用黑软,但是,要知道玩黑的人都是黑人,谁知道他们会不会在软件上留下自己的后门呢,所以,更多的需要自己去编写一些东西。自学VBCC#C++DELPHI汇编等计算机语言,最起码要学懂汇编,当然,不学也可以,但是,如果不学的话,那你就不是一个真正的黑客!利用充足的时间学习自己想要学习的东西,不要今天一个小时,明天就不学了,后天又一个小时,技术是每天都在变化的。只有不断的学习和研究自己才能突破。

学习黑客需要先学习什么基础?(零基础)

首先,你要想明白自己为什么要想学习黑客技术,如果只是为了学点技术来做点坏事,或者为自己谋取一点不法利益的话,还是不学为好,还有另外一方面,就是你真正的喜欢黑客技术,在我看来,只有你真正对一件是有兴趣才能学好,做好,这是一个亘古不变的哲理.再有,光有热情是不够的,还要有毅力,耐心,决心,信心,运气等等的东西,所以说一个真正的黑客是一个了不起的人物,它具有很多人没有的优秀品质,先说一下除了技术之外所需要的东西,再说一下技术上的吧,其实技术上也是分很多方面的,主要分为hacker和cracker.hacker主要是网络安全方面的,cracker主要是解密方面的. 先说一下hacker要掌握的东西,首先,要对tcp/ip协议有足够的了解,因为网络方面的东西是离不开这些的,再有要掌握多种语言,你不一定要精通,当一定要了解,再有就是学习一下网站数据库安全方面的东西,如asp注入,php注入等方面的东西,这些东西要说清楚是很麻烦的,你自己可以根据自己的爱好去学习 再说一下cracker,他们主要是通过反汇编软件,来了解程序的内部结构,从而找出加密算法,找出注册码,根据我的经验,要想在这方面有所成就,就要付出极大的努力,经常是需要工作到深夜的,但是也不要气馁,只要决定了要学,你就一定能学好,这只是时间问题,有的时候你会感觉自己不会进步,但是你还只要坚持下来了,就会感觉自己其实是在慢慢的进步的

如何自学成为一名黑客?

想要自学成为一名黑客的话,首先你有对网络以及精神设备是有基本掌握的能力,然后可以通过对应的编程代码像比如说,Java跟html都是一个学习的方向,当你对这些基础代码了解之后也是可以慢慢的去自学。

黑客需要学什么?

黑客需要学习的东西有很多,底层的有编程语言,操作系统原理,计算机硬件原理,编译原理,网络协议,cpu指令集,再往上一层,应用程序的编写,服务器的配置,各类软件的操作,等等。黑客有很多分支,有擅长编码写程序的,有擅长找程序漏洞的,有擅长逆向破解的,还有喜欢编写木马病毒的,对于新手而言,需要选择一个分支深入下去,到最后彻底精通这个领域,一招鲜吃遍天,先学一门精通后再横向扩展到其他领域

编程语言的话建议先学脚本语言,例如浏览器端的就学javascript,服务器端的就是php,asp,jsp等,经常有新手朋友问我黑客那么多领域,我该学那个比较好,从目前市场前景来看,学网络安全更有竞争力,首先随着互联网+,和移动互联网的快速发展,网络安全已经是个不得不重视的事情,而且从学习难度和就业薪资来说网络安全也比开发领域要好,网络安全又可以细分为web安全,移动安全,物联网安全,无线安全,区块链甚之汽车安全,所以你只要再其中选择一个细分领域然后精通后再扩展到其他领域就行,就像我自己就是学web安全出身的

对于想学web安全的朋友该如何学习呢?首先你要理解web是如何运作的,要知道浏览器是如何吧你的请求发送给服务器的,浏览器之间是通过那种协议运作的,这就需要你懂HTML(超文本编辑语言)css,javascript,也要懂服务器端的php语言,如果这些基础的东西你都不懂,就是会利用一些现成的漏洞工具进行一些复制黏贴类的操作对于你没有一点好处,如果漏洞被修复你就什么也做不了,一名真正的黑客是可以独自发现漏洞并可以修复漏洞的

成为黑客的道路是漫长的,只有耐得住寂寞的人才可以到达梦想的河畔,如果你在成为黑客的路上遇到困难想要放弃的时候,你可以通过一些其他的方式来鼓舞自己,学习是一件反人性的事情,遇到困难如果一时解决不了,不妨先放一放,过段时间随着你知识的积累可能就自然而然的明白了,当大家想要放松的时候不妨找些黑客题材的电影来看下,这里我推荐一部德语片,我是谁,没有绝对安全的系统,他会告诉你,这个世界上最大的漏洞是人

关于黑客技术零基础入门怎么学和黑客初级入门的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?

网络安全学习资源分享:

给大家分享一份全套的网络安全学习资料,给那些想学习 网络安全的小伙伴们一点帮助!

对于从来没有接触过网络安全的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。

因篇幅有限,仅展示部分资料,朋友们如果有需要全套《网络安全入门+进阶学习资源包》,需要点击下方链接即可前往获取

**读者福利 |** 优快云大礼包:《网络安全入门&进阶学习资源包》免费分享 **(安全链接,放心点击)**

图片

同时每个成长路线对应的板块都有配套的视频提供:

图片

黑客/网络安全学习路线

今天只要你给我的文章点赞,我私藏的网安学习资料一样免费共享给你们,来看看有哪些东西。

网络安全学习资源分享:

下面给大家分享一份2025最新版的网络安全学习路线资料,帮助新人小白更系统、更快速的学习黑客技术!
在这里插入图片描述
一、2025最新网络安全学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始,按照什么顺序学习,以及需要掌握哪些知识点。

对于从来没有接触过网络安全的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。

**读者福利 |** 优快云大礼包:《网络安全入门&进阶学习资源包》免费分享 **(安全链接,放心点击)**![](https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/a6502ab41b1a86132b9ebb5aab9a2cdc.jpeg)

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段,一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

L1级别:网络安全的基础入门

L1阶段:我们会去了解计算机网络的基础知识,以及网络安全在行业的应用和分析;学习理解安全基础的核心原理,关键技术,以及PHP编程基础;通过证书考试,可以获得NISP/CISP。可就业安全运维工程师、等保测评工程师。

在这里插入图片描述

L2级别:网络安全的技术进阶

L2阶段我们会去学习渗透测试:包括情报收集、弱口令与口令爆破以及各大类型漏洞,还有漏洞挖掘和安全检查项目,可参加CISP-PTE证书考试。

在这里插入图片描述

L3级别:网络安全的高阶提升

L3阶段:我们会去学习反序列漏洞、RCE漏洞,也会学习到内网渗透实战、靶场实战和技术提取技术,系统学习Python编程和实战。参加CISP-PTE考试。

在这里插入图片描述

L4级别:网络安全的项目实战

L4阶段:我们会更加深入进行实战训练,包括代码审计、应急响应、红蓝对抗以及SRC的挖掘技术。并学习CTF夺旗赛的要点和刷题

在这里插入图片描述

整个网络安全学习路线L1主要是对计算机网络安全的理论基础的一个学习掌握;而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握核心技术,针对以上网安的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程,和配套的学习资料。

二、技术文档和经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习网络安全过程中必不可少的,我自己整理技术文档,包括我参加大型网安行动、CTF和挖SRC漏洞的经验和技术要点,电子书也有200多本,(书籍含电子版PDF)


在这里插入图片描述

三、网络安全视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说,书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解,因此,我们提供了丰富的网安视频教程,以动态、形象的方式展示技术概念,帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

网上虽然也有很多的学习资源,但基本上都残缺不全的,这是我自己录的网安视频教程,上面路线图的每一个知识点,我都有配套的视频讲解。

在这里插入图片描述

四、网络安全护网行动/CTF比赛

学以致用 ,当你的理论知识积累到一定程度,就需要通过项目实战,在实际操作中检验和巩固你所学到的知识,同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。


在这里插入图片描述

五、网络安全工具包、面试题和源码

“工欲善其事必先利其器”我为大家总结出了最受欢迎的几十款款黑客工具。涉及范围主要集中在 信息收集、Android黑客工具、自动化工具、网络钓鱼等,感兴趣的同学不容错过。

在这里插入图片描述

面试不仅是技术的较量,更需要充分的准备。

在你已经掌握了技术之后,就需要开始准备面试,我们将提供精心整理的网安面试题库,涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题,让你在面试中游刃有余。

如果你是要找网安方面的工作,它们绝对能帮你大忙。

这些题目都是大家在面试深信服、奇安信、腾讯或者其它大厂面试时经常遇到的,如果大家有好的题目或者好的见解欢迎分享。

参考解析:深信服官网、奇安信官网、Freebuf、csdn等

内容特点:条理清晰,含图像化表示更加易懂。

内容概要:包括 内网、操作系统、协议、渗透测试、安服、漏洞、注入、XSS、CSRF、SSRF、文件上传、文件下载、文件包含、XXE、逻辑漏洞、工具、SQLmap、NMAP、BP、MSF…

在这里插入图片描述

img

【推荐】网络安全10本入门必看书籍 对于初学者来说,了解网络安全的入门知识是非常重要的。以下是我推荐的10本入门网络安全必看的书籍。 阅读详情

相关推荐

攻克JESD204B多ADC同步:从时钟对齐到数据对齐的实战解析

本文深入解析了JESD204B多ADC同步的系统性挑战与实战解决方案。从确保设备时钟同源、精确捕获SYSREF信号,到管理接收端弹性缓冲区与释放点,文章提供了从时钟对齐到数据对齐的完整调试路径与排查清单,是攻克高速数据采集系统中多片ADC同步难题的实用指南。

weixin_29231725的博客 197

黑客零基础入门教程及方法,从零开始学习黑客技术,看这一篇就够了

客,对于很多人来说,是一个神秘的代名词,加之影视作品夸张的艺术表现,使得黑客这个本来只专注于技术的群体,散发出亦正亦邪的神秘色彩。 本文将带你学习黑客,从入门到入土,全方面详解

m0_71744960的博客 1万+

GD32F303实战:用定时器4触发ADC2+DMA,实现10ms精准采样1024点的完整流程

本文详细介绍了在GD32F303微控制器上使用Timer4触发ADC2配合DMA传输,实现10ms精准采样1024点的完整方案。从硬件架构设计、时钟树配置到定时器参数计算,提供了完整的工程实现流程和常见问题排查方法,适用于工业传感器监测等高实时性场景。

weixin_29194693的博客 433

黑客入门教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了

这篇文章没有什么套路。就是一套自学理论和方向,具体的需要配合网络黑白去学习。毕竟是有网络才会有黑白!有自学也有培训!1.打死也不要相信什么分分钟钟教你成为大黑阔的,各种包教包会的教程,就算打不死也不要去购买那些所谓的盗号软件之类的东西。2,我之前让你们在没有目的的时候学习linux,在学习LINUX的同时你第一个遇到的问题就是命令。作为一个黑客入门着来说你必须要懂什么是命令化系统,什么是图形化系统。3.在你学习黑客之前你的pc肯定是windows操作系统。你需要对windows系统进行初步的了解。...

m0_58477260的博客 8万+

C++ 核电站

问题描述 一个核电站有n个放核物质的坑,排列在一条直线上。如果连续m个坑中放入核物质就会发生爆炸,所以某些坑中不能放核物质。 本题的任务:对于给定的n和m,求不发生爆炸的放置核物质的方案总数。 输入格式 第一行两个正整数n和m,之间用一个空格隔开。2≤n≤50,2≤m≤5。 输出格式 一行一个正整数,表示方案总数。 输入样例 4 3 输出样例 13 数据规模与约定 2≤n≤50,2≤m≤5 CODE #include<bits/stdc++.h> using namespace

HybridCOW_HORSE的博客 1805

手把手教你解决CentOS sshd启动报错:从权限问题到目录缺失的全套解决方案

本文提供了一套完整的CentOS SSH服务启动故障排查与修复方案。针对sshd启动报错,从systemd日志分析、sshd -t配置测试入手,详细解决了私钥文件权限过宽(如0644错误)和权限分离目录缺失等典型问题,并附带了扩展排查清单,帮助运维人员系统性地定位和解决连接故障。

weixin_29248611的博客 152

黑客技术零基础入门怎么学(黑客初级入门)

本篇文章给大家谈谈黑客技术零基础入门怎么学,以及黑客初级入门对应的知识点,希望对各位有所帮助。

bigbangbangbang1的博客 3302

Python DEAP 库深度解析:从基础架构到高级应用

DEAP 是一个基于 Python 的开源框架,专门用于实现和运行各种进化算法,旨在帮助用户轻松地构建和调整进化算法,用于解决各种优化和搜索问题。本节中,介绍了 DEAP 相较于其它进化计算框架的优势,以及 DEAP 中重要的工具 creator 和 Toolbox。

盼小辉丶的博客 5106

零基础入门网络安全必看的5本书籍

书中自有黄金屋,书中自有颜如玉。很多人学习一门技术都会看大量的书籍,经常也有朋友询问:零基础刚入门,应该看哪些书?应该怎么学?等等问题。今天就整理了5本零基础入门网络安全必看书籍,希望能帮到每一位认真学习网络安全的朋友!

m0_61869253的博客 1106

【PCIe 总线及设备入门学习专栏 6.2 -- PCIe VDM (Vendor Defined Messages)】

在PCIe协议中,Vendor Defined Messages (VDMs) 是一种允许厂商定义和传输特定功能的消息类型。这种机制扩展了标准 PCIe 消息的功能,可以用于实现供应商自定义的功能,例如固件更新、设备配置和诊断信息传输。PCIe VDM 是通过实现的,它遵循 PCIe 协议栈的结构,包括事务层、数据链路层和物理层。

CodingCos的博客 1898

Android实现自动输入文本效果 (附完整源码)

Android实现自动输入文本效果 (附完整源码)

希望我的博客,能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题 416

零基础入门网络安全必看的5本书籍(附PDF)从零基础入门到精通,收藏这一篇就够了!

书中自有黄金屋,书中自有颜如玉。很多人学习一门技术都会看大量的书籍,经常也有朋友询问:零基础刚入门,应该看哪些书?应该怎么学?等等问题。今天就整理了5本零基础入门网络安全必看书籍,希望能帮到每一位认真学习网络安全的朋友!(文末有领取方式!!

ewii12567的博客 1142

【数据集】中国广泛时空水质数据集(1980-2022)

简介中国广泛时空水质数据集(1980-2022)

WW、forever的博客 3996

零基础入门网络安全必看的5本书籍(附PDF)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

书中自有黄金屋,书中自有颜如玉。很多人学习一门技术都会看大量的书籍,经常也有朋友询问:零基础刚入门,应该看哪些书?应该怎么学?等等问题。今天就整理了5本零基础入门网络安全必看书籍,希望能帮到每一位认真学习网络安全的朋友!(文末有领取方式!!一、零基础必读的5本书籍这里的5本书都是安全领域的书籍,像《鸟哥的Linux私房菜》等都是人尽皆知的入门书籍,不做探讨。1、《白帽子讲web安全》这本书太有名了,是很多人的web安全启蒙书,但这本书并不太适合零基础入门来学。2、黑客攻防技术宝典。

2401_84578953的博客 1306

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

零基础入门网络安全必看的5本书籍,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

书中自有黄金屋,书中自有颜如玉。很多人学习一门技术都会看大量的书籍,经常也有朋友询问:零基础刚入门,应该看哪些书?应该怎么学?等等问题。今天就整理了5本零基础入门网络安全必看书籍,希望能帮到每一位认真学习网络安全的朋友!(文末有领取方式!!一、零基础必读的5本书籍这里的5本书都是安全领域的书籍,像《鸟哥的Linux私房菜》等都是人尽皆知的入门书籍,不做探讨。1、《白帽子讲web安全》这本书太有名了,是很多人的web安全启蒙书,但这本书并不太适合零基础入门来学。2、黑客攻防技术宝典。

wholeliubei的博客 1039

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

零基础入门网络安全必看的5本书籍(非常详细),零基础入门到精通,看这一篇就够了

零基础入门网络安全必看的5本书籍(非常详细),零基础入门到精通,看这一篇就够了

分享Python知识 940

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

网络安全入门必看的5本书籍(非常详细),零基础入门到精通,看这一篇就够了

书中自有黄金屋,书中自有颜如玉。很多人学习一门技术都会看大量的书籍,经常也有朋友询问:零基础刚入门,应该看哪些书?应该怎么学?等等问题。今天就整理了5本零基础入门网络安全必看书籍,希望能帮到每一位认真学习网络安全的朋友!这里的5本书都是安全领域的书籍,像《鸟哥的Linux私房菜》等都是人尽皆知的入门书籍,不做探讨。

qq_44005305的博客 1277

零基础入门网络安全必看的5本书籍(附PDF)

书中自有黄金屋,书中自有颜如玉。很多人学习一门技术都会看大量的书籍,经常也有朋友询问:零基础刚入门,应该看哪些书?应该怎么学?等等问题。今天就整理了5本零基础入门网络安全必看书籍,希望能帮到每一位认真学习网络安全的朋友!(文末有领取方式!!

Python84310366的博客 835
上一篇: 零基础学网安|Kali MSF Windows 攻防完整教程
下一篇: 超详细渗透测试入门全攻略,小白也能从零精通
披荆斩棘的GG
博客等级 码龄4年 1万+粉丝 2960原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值