1.前Facebook数据科学家带你领略深度学习领域的全貌; 2.从数学、示意图、Python三个维度立体地认识深度学习; 3.提供PyTorch开源神经网络库的使用方法; 4.提供示例代码。 深度学习技术的发展如火如荼,这些知识正迅速成为机器学习从业者甚至许多软件开发工程师的 加分项 。深度学习是一个立体的领域,仅从数学层面或代码层面学习,难免以偏概全,无法融会贯通。 本书作者认为,理解深度学习和神经网络需要多种思维模型。因此,本书从数学、示意图、Python代码三个维度帮助你立体地理解每一个概念,带你领略深度学习领域的全貌,从内到外地理解构建神经网络的每一步。你将学到以下内容。 - 为理解深度学习的概念和原理构建多种思维模型。 - 掌握嵌套函数、链式法则等数学概念。 - 掌握学习率衰减、权重初始化、dropout等优化技巧。 - 从零构建CN
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渗透测试人员通过模拟网络攻击的方式查找网络、操作系统和应用程序中的安全漏洞。世界范围内的信息安全专家都使用渗透技术来评估企业的防御措施。本书讲解了每一位渗透测试人员都应掌握的核心技巧与技术。本书以虚拟器作为Kali Linux和目标操作系统的载体,借助于Wireshark、Nmap和Burp Suite等工具对所讲内容进行了操作验证。通过遵循每一个实验步骤执行相应的攻击,读者可对渗透设施中的关键阶段(信息收集、查找可利用的漏洞、获取系统访问权限、深度渗透测试)有更好的了解和体会。本书内容:使用暴力破解和字典攻击来破解用户密码和无线网络的密码;测试Web应用的漏洞;使用Metasploit框架进行漏洞利用,并自行编写Metasploit模块;自动发起社会工程学攻击;绕过防病毒软件的检测;在深度渗透测试阶段,通过单机系统的权限获取整个企业的控制权限。
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