SQLmap的使用参数 目标:至少要选中一个参数 -u URL, --url=URL 目标为 URL (例如. “http://www.site.com/vuln.php?id=1”) -
注意，这里只需要给出输入数据，输出通道数，卷积核大小即可。Poolinglayers 模块提供了多个池化方法，这几个池化方法都是类似的，包括 max_pooling1d()、max_pooling2d()、max_pooling3d()、average_pooling1d()、average_poo...
通过前面的讲解我们了解了不同的层，作为我们设计深度神经网络的积木，梳理了caffe中给定的损失函数（当然我们也可以针对自己的问题设计），并进一步对优化算法进行了细致的总结，接下来我们将caffe中需要配置的solver.prototxt...
前面我们介绍了卷积神经网络中主流的数据层，卷积层，全连接层，池化层，激活函数层，归一化层，dropout层,softmax层。分析每一层的配置及意义的目的主要是为了便于设计出适合自己的网络。然后根据自己的任务需要定义合适的损失...
LRN层是在AlexNet网络中提出来的，但是因为其计算的复杂度和后期的效果并不理想，在后面的网络中基本上抛弃的LRN的归一化方法。
数字手写体识别数据集，常用来作为Deep Learning入门的基础数据集。它有60000个训练样本集和10000个测试样本集，每个样本图像的宽高为28×28。此数据集是以二进制存储的，不能直接以图像格式查看，不过很容易找到将其转换成...
对抗训练（adversarial training）是增强神经网络鲁棒性的重要方式。在对抗训练的过程中，样本会被混合一些微小的扰动（改变很小，但是很可能造成误分类），然后使神经网络适应这种改变，从而对对抗样本具有鲁棒性。...
本文主要介绍一下如何使用 PyTorch 复现BERT。请先花上 10 分钟阅读我的这篇文章 BERT详解（附带ELMo、GPT介绍），再来看本文，方能达到醍醐灌顶，事半功倍的效果...
关卡源码下载地址: https://github.com/Audi-1/sqli-labs
Batch Normalization（以下简称 BN）出自 2015 年的一篇论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》，是最近几年来 DL 领域中非常重要的成功，并且......
