韩磊
2014/12/25
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2014/12/19/%e5%b8%b8%e7%94%a8%e8%b7%9d%e7%a6%bb%e8%ae%a1%e7%ae%97%e6%96%b9%e6%b3%95/
EM算法的应用——GMM的参数估计
上一篇
2014年12月11日 下午7:25
Android进程注入
下一篇
2015年1月5日
相关推荐
-
Automated Machine Learning
机器学习是件很复杂的事情，在机器学习向更多领域扩展的时候，遇到了机器学习专家这一资源的限制。自动机器学习（A…
-
单词级文本对抗攻击
本报告介绍了单词级文本对抗攻击（Word-Level Attack）的背景和基本原理，展示了在OpenAttack和TextAttack两类开源工具上的测试样例，并分别讲述了基于义…
-
服务端模板注入漏洞
服务端模板注入是攻击者通过与服务端模板的输入输出交互，在过滤不严格的情况下，构造恶意输入数据，从而达到获取关…
-
二进制代码补丁存在性测试
二进制代码补丁存在性测试（Patch Presence Test, PPT） 旨在检测目标二进制文件是否已应用特定补丁，以确保安全性和合规性。希望在这次学术报告中，大家掌握二进制代…
-
Using Sentiment Representation Learning to Enhance Gender Classification for User Profiling
用户画像意味着利用机器学习技术来预测用户的属性，例如人口统计学属性，兴趣属性，偏好属性等。它是精确营销的强大…
-
深度神经网络模型窃取防御方法
模型窃取防御技术能够促进深度神经网络的健康发展，推动数据交流与共享。本次报告从大范围的模型窃取防御领域，聚焦到一类算法，从数学公式上对算法进行详细的分析，并对实验结果进行详细解读，…
-
python Web编程-Django
本次学术报告介绍Web及其两种基本开发方式前后端分离和前后端不分离，然后针对pythonWeb开发中适合初学者且较为稳定的Django 展开介绍，内容主要包括Django基本开发模…
-
基于知识库的命名实体识别
基于统计的命名实体识别方法根据特征的获取方式，有神经网络和特征工程两个研究方向，实践表明来自知识库的词典特征…
-
模型窃取
机器学习，尤其是神经网络，已广泛部署在行业环境中，模型通常被部署为预测服务。但是，具有对模型的查询访问权的对手可以窃取该模型以获得与远程目标模型基本一致的替代模型，这就是模型窃取攻…
-
Android应用安全检测
Android应用在开发和发布初期可能存在各种原因导致的隐藏安全风险，这些安全风险如若不进行检测和修复，会给用户和开发者带来巨大的损…
