网络对抗原理 PDF 完整版

网络请求 网络请求小程序提供了 wx.request ， 仔细看一下 api ，这不就是n年前的 $.ajax 吗，好古老啊。 // 官方例子wx.request({ url: 'test.php', //仅为示例，并非真实的接口地址 data: { x: '' , y: '' }, header: { 'content-type': 'application/json' // 默认值 }, success: function(res) { console.log(res.data) }}) 小程序支持ES6，那么就应该支持Promise 了，很开心~， 话不多说直接上代码吧 Promise封装 const baseUrl = 'https://api.it120.cc';const http = ({ url = '', param = {}, ...other } = {}) = { wx.showLoading({ title: '请求中，请耐心等待..' }); let timeStart = Date.now(); return new Promise((resolve, reject) = { wx.request({ url: getUrl(url), data: param, header: { 'content-type': 'application/json' // 默认值……

CNN最大的特点在于卷积的权值共享结构，可以大幅减少神经网络的参数量，防止过拟合的同时又降低了神经网络模型的复杂度。在CNN中，第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入，每一个卷积操作只处理一小块图像，进行卷积变化后再传到后面的网络，每一层卷积都会提取数据中最有效的特征。这种方法可以提取到图像中最基础的特征，比如不同方向的边或者拐角，而后再进行组合和抽象形成更高阶的特征。 一般的卷积神经网络由多个卷积层构成，每个卷积层中通常会进行如下几个操作： 图像通过多个不同的卷积核的滤波，并加偏置（bias），特取出局部特征，每个卷积核会映射出一个新的2D图像。……

1.简单介绍 在机器学习和认知科学领域，人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具。典型的神经网络具有以下三个部分： 结构 （Architecture） 结构指定了网络中的变量和它们的拓扑关系。例如，神经网络中的变量可以是神经元连接的权重（……