近年来，笔者在国内外CTF竞赛中见到不少与AI相关的题目。有一些是需要选手自行实现一个AI，来自动化某些操作；有些是给出了一个目标AI模型，要求选手进行破解。本文主要谈论后者——在CTF竞赛中，我们如何欺骗题目给出的AI？CTF中的欺骗AI问题一般分成两类：基于神经网络的和基于统计模型的。如果题目要求选手欺骗神经网络，一般会给出白盒

本文提出了一种全卷积onestage目标检测算法（FCOS），以逐像素预测的方式解决目标检测问题，类似于语义分割。目前最流行的不论是onestage目标检测算法，如RetinaNet，SSD，YOLOv3，还是twostage目标检测算法，如FasterRCNN。这两类算法大都依赖于预定义的锚框（anchorboxes）。相比之下，本文提出的目

前言训练时读入的是.mat格式的训练集，测试正确率时用的是png格式的图片代码!/usr/bin/envpython3codingutf8importmathimportsysimportosimportnumpyasnpfromPIL

对于现在流行的深度学习，保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感，必要时要动手写一写掌握下来，先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题，会不会写是技术问题，就像军人不关心打不打的问题，而要关心如何打赢的问题。程序员如何学习机器学习对程序员来说，机器学习是有一定门槛的（这个门槛也是其核心竞争力），相

转至：http://www.tianzsong.xyz/2018/04/08/c3dkeras/code：https://github.com/TianzhongSong/C3Dkeras前言C3D使用3DCNN构造了一个效果不错的网络结构，对于基于视频的问题均可以用来提取特征。我简单复现了论文中行为识别那部分的实

coding:utf8'''VGG网络'''frommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportndarrayasndimportmxnetasmxfrommxnetimportinitimportosi

转：http://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.htmlkey1:FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割（semanticsegmentation）问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的

TheYearinMathandComputerScience\_\_ 01 \_\_概述数学家和计算机科学家在重新审视我们对数学和神经网络的基本理解的同时，在数论、图论、机器学习和量子计算方面也取得了实质性进展。这一年里，数学家

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作为一名程序员，我们习惯于去了解所使用工具、中间件的底层原理，本文则旨在帮助大家了解AI模型的底层机制，让大家在学习或应用各种大模型时更加得心应手，更加适合没有AI基础的小伙伴们。一、GPT与神经网络的关系GPT想必大家已经耳熟能详，当我们与它进行对话时，