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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

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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

摘要我们训练了一个大型的深度卷积神经网络，将ImageNetlsvprc2010竞赛中的120万幅高分辨率图像分成1000个不同的类。在测试数据上，我们实现了top1名的错误率为37.5%，top5名的错误率为17.0%，大大优于之前的水平。该神经网络有6000万个参数和65万个神经元，由5个卷积层和3个完全连接的层组成，其中一些卷积层之

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

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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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