- 博客(47)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 基于元学习（Meta-Learning）的恶意流量检测
未来，通过与边缘计算、威胁情报、自动化攻防的深度结合，元学习有望成为应对未知威胁的“自适应免疫系统”，实现从“人工规则维护”到“模型自主进化”的质变。例如，5-way 5-shot任务表示从5类攻击（如DDoS、勒索软件、SQL注入等）中，每类选取5个样本训练模型。”（Learning to Learn），通过让模型从多个相关任务中提取通用知识，实现对新任务的快速适应。例如，银行间共享攻击检测元知识，但不暴露原始数据。模型在运行中持续吸收新样本（如蜜罐捕获的最新攻击），动态更新元知识库，实现“终身学习”。
2025-04-10 21:16:08
565
原创 数字世界的免疫系统：恶意流量检测如何守护网络安全
在2023年全球网络安全威胁报告中，某跨国电商平台每秒拦截的恶意请求峰值达到217万次，这个数字背后是无数黑客精心设计的自动化攻击脚本。恶意流量如同数字世界的埃博拉病毒，正在以指数级速度进化，传统安全防线频频失守。这场没有硝烟的战争中，恶意流量检测技术已成为守护网络空间的最后一道智能防线。
2025-04-10 21:10:03
1148
原创 小样本学习综述2025
少样本类增量学习（FSCIL）是机器学习（ML）领域的一项独特挑战，它要求模型能够基于稀疏标注的训练样本持续学习新类别，同时避免遗忘先前学到的知识。尽管该领域近年来取得了一定进展，但仍处于积极探索阶段。本文旨在对FSCIL进行全面系统的梳理。
2025-03-27 21:30:48
1378
原创 3、孪生网络/连体网络（Siamese Network）
用Siamese Network (孪生网络) 解决Few-shot learning (小样本学习)。Siamese Network并不是Meta Learning最好的方法，但是通过学习Siamese Network，非常有助于理解其他Meta Learning算法。这里介绍了两种方法：Siamese Network (孪生网络)、Trplet Loss。
2025-03-25 23:40:50
225
原创 2小样本学习（Few-Shot）之相似度及小样本数据集
给六张卡片，逐一对比Query与每一个样本的相似度函数，选择相似度最高的样本。学习一个相似度函数similarity function：sim(x,x')两个样本越相近，相似度越高。
2025-03-25 23:11:40
739
原创 小样本学习（Few-Shot Learning）基本概念 VS 监督学习
使用传统训练集学习一个模型，模型训练好之后，给模型看新的图片做预测。测试样本图片属于已知类别，模型未见过的图片。
2025-03-25 21:42:18
405
原创 WireShark自动抓包
异常流量检测是当前保护网络空间安全的重要检测方法。对流量的研究，首先需要在系统中进行抓包，并对包进行分析。这里对WireShark自动抓包进行简要介绍。
2025-03-12 09:53:31
638
原创 vSphere Client虚拟机扩容(windows版)
在vSphere Client 作为 VMware 的管理工具的虚拟化环境集群环境中，给每个用户初始化配置相同，随着用户使用，虚拟机资源需求会出现个性化。用户像管理员提出资源扩容申请，需要为虚拟机扩展 CPU、内存和磁盘资源。以下是使用 vSphere Client 为虚拟机扩容的简要操作步骤。
2025-03-12 09:31:23
245
原创 离线部署DeepSeek
想要在局域网内部署DeepSeek，此时传统的方式较为复杂。本文提供了一种便捷的部署方式。只需下载软件与DeepSeek包，导入即可搞定。
2025-02-27 09:02:59
686
原创 人工智能技术&&&网络安全
人工智能的概念诞生于 20 世纪 50 年代，早期的研究主要集中在理论探索和简单的算法模型开发上。例如，图灵测试为衡量机器智能提供了一种思路。在随后的几十年里，人工智能经历了起起落落。20 世纪 80 - 90 年代，专家系统等技术得到了一定发展，但由于技术局限等原因，发展速度有所放缓。进入 21 世纪，随着计算能力的大幅提升、大数据的涌现以及机器学习算法的改进，特别是深度学习的兴起，人工智能迎来了新的高速发展阶段。目前，人工智能在众多领域展现出强大的应用能力。
2024-11-18 21:41:04
951
原创 zotero7显示期刊标签-Green Frog（绿青蛙）&easyScholar
1、浏览器右上角选择，“管理扩展”，左侧搜索easyScholar。然后添加插件。2、浏览器工具栏出现easyScholar标识。
2024-11-17 09:53:42
6802
8
原创 Zotero7在不下载文章的情况下导入文献（BibTeX）
8、找到下载到本地的BibTeX文件，并单击“打开”后，显示导入完成。此时，点击“完成”。3、选择Full Record and Cited References。1、打开web of science，找到需要的文献。5、打开Zetro，选择“文件”，选择“导入”。2、点击Export，选择BibTeX。4、选择Export，下载到本地。6、如下图所示，选择下一步。
2024-11-12 21:43:35
1647
1
原创 EndNote导入ArXiv文献
3、进入页面后，选择Export Citation，然后在Select Export Formot中选择"EndNote"，最后点击“Download to File”，下载引用文件到本地目录下。论文写作时，需要引入很多发表在ArXiv上的文献，此时，想要引入EndNote的方法与知网上有所区别。2、然后在新的界面，点击“选择”，选择保存在本地的EndNote文件。1、进入EndNote页面，选择"文件"，“导入”，“文件”3、导入后，显示如下界面。此时，鼠标手动拖入相应的文件库内。
2024-11-07 15:43:25
721
原创 PyQt5 使用pyuic生成文件名错误
编辑pyuic中的实参，修改为：$FileName$ -o$FileNameWithoutExtension$.py。实际生成了$FileNameWithoutExtension$.py。配置pyuic时，实参可能出现空格等情况，解决方法重新修改实参内容。使用pyuic后应生成Register.py。如图所示，原本命名为Register.ui。
2024-06-10 22:26:46
245
原创 pytorch学习15之GPU
指定用于存储和计算的设备，如CPU和GPU。默认情况下，张量是在内存中创建的，然后使用CPU计算它。查询张量所在的设备。默认情况下，张量是在CPU上创建的。神经网络模型可以指定设备。使用GPU存放模型参数。
2023-08-05 10:02:30
157
原创 pytorch学习13之自定义层
将层作为组件合并到构建更复杂的模型中net = nn.Sequential(nn.Linear(8, 128), CenteredLayer())#由一个线性层(输入八组拥有128个特征的输入)和一个centeredlayer组成Y = net(torch.rand(4, 8))#生成4组形状和输入一样的矩阵。它是【0,1）之间的均匀分布。#randn是返回一个包含从标准正态分布中抽取的随机数张量。#print(Y)print(Y.mean())#计算会有些误差#带参数的层。
2023-07-21 23:05:04
212
原创 pytorch学习12之延后初始化
回顾之前的学习中，建立网络时：仅定义了网络架构，但没有指定输入维度。添加层时没有指定前一层的输出维度。在初始化参数时，甚至没有足够的信息来确定模型应该包含多少参数。所以需要在框架的延后初始化（defers initialization）。到数据第一次通过模型传递时，框架动态判断每层大小。
2023-07-19 23:08:47
297
原创 pytorch学习10之模型构建
*args相当于收集参数,把若干个参数打包成一个进行传入# 将所有传进来的层（参数）。按顺序放到_modules函数中，将每层作为一个字典# 这里，module是Module子类的一个实例。我们把它保存在'Module'类的成员# 变量_modules中。_module的类型是OrderedDict# OrderedDict保证了按照成员添加的顺序遍历它们# 按顺序一层层调z用return X# 不计算梯度的随机权重参数。因此其在训练期间保持不变# 生成随机权重，不参加训练，不计算梯度。
2023-07-15 00:05:03
107
原创 pycharm远程链接服务器
打开pycharm，选择”工具">”部署”>“配置”。 在弹出的小窗口中，选择“+“号，选择”SFTP“，然后填写远程服务器名称，并点击”ok“。 在”连接“中，填写信息，然后，点击”自动检测“，查看是否配置成功。 在”映射窗口“，配置本地路径，和服务器路径。
2023-07-05 14:41:26
70
原创 pytorch学习3-张量的简单操作
可以用[-1]选择最后一个元素，可以用[1:3]选择第二个和第三个元素。8、广播机制（broadcasting mechanism）执行元素操作x。8、广播机制（broadcasting mechanism）执行元素操作x。两个形状不同的张量相加时，使用广播机制。可以使用两种方式，原地修改内存，减少操作内存开销。两个形状不同的张量相加时，使用广播机制。2、查看数据形状，改变数据形状（不改变内容）2、查看数据形状，改变数据形状（不改变内容）a，b复制成一个（3，2）的形状。13、转换为Numpy张量。
2023-07-03 11:10:23
265
原创 pytorch学习2数据操作
5-d 一个视频批量（批量大小*时间*宽*高*通道）4-d 一RGB图片批量（批量大小*宽*高*通道）3-d（rgb图片（宽*高*通道））
2023-07-02 21:51:41
60
原创 pycharm退出pytest模式
显示为============= test session starts ===============说明运行进入了pytest模式。
2023-04-11 10:48:01
1589
原创 EndNote使用导入文献
管理文献工具是科研入门的一个必要学习方面。随着写作论文的增多，以及学习论文，遗忘是难以避免的一件事。常用的文献管理软件有：NoteExpress、知网研学、EndNote等等。本文介绍的是EndNote的文献管理，文献导入方式。一、EndNote导入？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。这里对文章进行总结：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了EndNote导入文献的方法，方便后期文献管理。
2023-03-28 12:48:41
3392
元学习，小样本图像数据集：FC100数据集
2024-11-18
pyinstaller打包成功，运行exe文件报缺失包问题
2024-06-15
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人