demi的博客

使用简单的黑客攻击，黑客可以了解您可能不想透露的未经授权的个人信息。了解这些常见的黑客技术，如网络钓鱼，DDoS，点击劫持等，可以为您的人身安全提供便利。

nethical黑客可以称为非法活动通过修改系统的功能，并利用其漏洞获得未经授权的信息。在这个大多数事情发生在网上的世界里，黑客为黑客提供了更广泛的机会，可以未经授权访问非机密信息，如信用卡详细信息，电子邮件帐户详细信息和其他个人信息。

因此，了解一些常用于以未经授权的方式获取您的个人信息的黑客技术也很重要。

1. 键盘记录

Keylogger是一个简单的软件，可将键盘的按键顺序和笔划记录到机器的日志文件中。这些日志文件甚至可能包含您的个人电子邮件ID和密码。也称为键盘捕获，它可以是软件或硬件。虽然基于软件的键盘记录器针对安装在计算机上的程序，但硬件设备面向键盘，电磁辐射，智能手机传感器等。

Keylogger是网上银行网站为您提供使用虚拟键盘选项的主要原因之一。因此，无论何时在公共环境中操作计算机，都要格外小心。

2. 拒绝服务（DoS DDoS）

1、FAST

FAST算子的基本原理是：若某像素点与其周围领域内足够多的连续的像素点存在某一属性差异，并且该差异大于指定阈值，则可以断定该像素点与其邻域像素有可被识别的不同之处，可以作为一个特征点（角点）；对于灰度图像，FAST算子考察的属性是像素与其邻域的灰度差异。

这个检查过程可以用下图更清楚的描述：对于图像上所有像素点，考察其7*7邻域内以该点为圆心，半径是3的圆周上的共计16个像素点和中心点的差异。如果有连续的12（或9）个像素点与中心点的灰度差的绝对值大于或低于某一给定阈值，则该点被检测为FAST特征点。

虽然人工智能的很多研究和应用会基于一些通用技术，比如说机器学习，但在不同的经济和社会部门还是会有所区别。我们称之为不同的领域（domain），接下来的这部分将介绍人工智能研究和应用的不同类型，以及影响和挑战，主要有八个方面：交通、家庭服务机器人、医疗健康、教育、低资源社区、公共安全、工作和就业、娱乐。

基于这些分析，我们还预测了一个有代表性的北美城市在未来 15 年的趋势。与人工智能的流行文化中的典型叙述不同，我们寻求提供一个平衡的观点来分析，人工智能是如何开始影响我们日常生活的，以及从现在到 2030 年，这些影响将如何发展。

1. 交通

交通可能会成为首批几个特定应用领域之一，在这些领域，大众需要对人工智能系统在执行危险任务中的可靠性和安全性加以信任。自动化交通会很快司空见惯，大多数人在嵌入人工智能系统的实体交通工作的首次体验将强有力的影响公众对人工智能的感知。

  •  智能汽车
  •  交通规划
  •  即时交通
  •  人机交互

2. 家庭服务机器人

1、Adaboost算法原理，优缺点：

理论上任何学习器都可以用于Adaboost.但一般来说，使用最广泛的Adaboost弱学习器是决策树和神经网络。对于决策树，Adaboost分类用了CART分类树，而Adaboost回归用了CART回归树。

Adaboost算法可以简述为三个步骤：

（1）首先，是初始化训练数据的权值分布D1。假设有N个训练样本数据，则每一个训练样本最开始时，都被赋予相同的权值：w1=1/N。

（2）然后，训练弱分类器hi。具体训练过程中是：如果某个训练样本点，被弱分类器hi准确地分类，那么在构造下一个训练集中，它对应的权值要减小；相反，如果某个训练样本点被错误分类，那么它的权值就应该增大。权值更新过的样本集被用于训练下一个分类器，整个训练过程如此迭代地进行下去。

（3）最后，将各个训练得到的弱分类器组合成一个强分类器。各个弱分类器的训练过程结束后，加大分类误差率小的弱分类器的权重，使其在最终的分类函数中起着较大的决定作用，而降低分类误差率大的弱分类器的权重，使其在最终的分类函数中起着较小的决定作用。

换而言之，误差率低的弱分类器在最终分类器中占的权重较大，否则较小。

德国马克斯·普朗克光学研究所所长弗洛里安·马夸特（Florian Marquardt）及其团队在物理期刊physical review X上发表论文《增强学习神经网络在量子反馈中的应用》，提出了一种基于人工智能算法的量子误差校正系统。

量子计算机可以解决传统计算机不能处理的复杂任务，但由于量子态对环境的恒定干扰极其敏感，使得量子计算机难以实际应用。而基于量子误差校正的主动防护措施可解决量子态的抗干扰问题。该研究受2016年围棋计算机系统AlphaGo的启发，尝试利用神经网络算法进行量子误差校正。围棋游戏中的生成对抗网络在训练过程总可以自动产生同分布的样本，且具有人类难以达到的计算能力，因此这种人工神经网络算法能够满足量子误差校正的计算需求。马夸特解释称，该项研究利用的人工神经网络算法是计算机科学领域的最新研究，该算法模拟了人类大脑相互连接的神经元结构，用于此次研究的神经网络算法中，每个人工神经元就与另外多达两千个神经元相连接。

研究主要内容可概括为如下几点：

（1）人工神经网络优于其他纠错策略

2018年以来，国内掀起了IPv6网络改造的热潮，从运营商到互联网，从企业到个人，都要将IPv6的网络改造付诸于行动，不少企业都立了军令状，必须要在2018年完成IPv6网络初步改造，让IPv6跑起来。不过，IPv6的口号喊了这么多年，一直没有什么声响，大家都没有改造的意愿，因为从眼前看IPv6就是一个费钱费力又得不到更多好处的事情，IPv4地址是不够用，但也有一些延缓的变通技术。5G、物联网兴起来后，对IPv6的需求迫切了，IPv4再怎么节省也无法满足物联网的未来部署，这推动着所有的网络运营商必须要进行IPv6改造。改造意愿是一方面，技术部署也存在不少阻力，IPv4网络运行多年，各种网络联接和应用盘根错节，极其复杂，这时再将IPv6纳入进来，网络就更复杂了，部署IPv6面临着很多现实问题。

首先，就是转发表项容量的问题

在前面的小节中，我们仅仅泛泛而谈了机器学习、深度学习等概念，在这一小节，我们将给出它的更加准确的形式化描述。

我们经常听到人工智能如何如何？深度学习怎样怎样？那么它们之间有什么关系呢？在本小节，我们首先从宏观上谈谈人工智能的“江湖定位”和深度学习的归属。然后再在微观上聊聊机器学习的数学本质是什么？以及我们为什么要用神经网络？

2.1 人工智能的“江湖定位”

宏观上来看， 人类科学和技术的发展，大致都遵循着这样的规律：现象观察、理论提取和人工模拟（或重现）。 人类“观察大脑”的历史由来已久，但由于对大脑缺乏“深入认识”，常常“绞尽脑汁”，也难以“重现大脑”。

直到上个世纪40年代以后，脑科学、神经科学、心理学及计算机科学等众多学科，取得了一系列重要进展，使得人们对大脑的认识相对“深入”，从而为科研人员从“观察大脑”到“重现大脑”搭起了桥梁，哪怕这个桥梁到现在还仅仅是个并不坚固的浮桥。

当在做数据挖掘和数据分析时，数据是所有问题的基础，并且会影响整个工程的流程。相比一些复杂的算法，如何灵活的处理好数据经常会取到意想不到的效益。而处理数据不可或缺的需要使用到特征工程。简单的说，特征工程是能够将数据像艺术一样展现的技术。为什么这么说呢？因为好的特征工程很好的混合了专业领域知识、直觉和基本的数学能力。但是最有效的数据呈现其实并不涉及任何的数据运算。

谈到5G网络，相信很多人都没有很清晰的认知，因为目前5G网络在中国市场还没有真正应用，那么它和4G、2/3G网络有什么区别？最明显的区别就是速率，当4G网络在2010年左右开始占领市场的时候，我们会觉得速度变得很快，下载一部电影，传送一个视频、文件或者照片等，终于不用像2/3G网络那样苦苦等待了，不过，这些在5G网络面前都不算什么，那么，我们即将面世的5G网络到底有多快呢？据悉，它的峰值理论传输速度可达每秒数10Gb，可以说一部超高清画质电影可在1秒之内下载完成，5G作为第五代移动通信技术，将把移动市场推到一个全新的高度。

那5G什么时候能真正到来呢？目前，日本、韩国、美国和中国等国家以及欧洲都在积极研究5G技术，寻找关键技术的突破点。5G技术的关键技术多达6项，其中包括大规模天线阵列技术或新型多天线技术、超密集组网技术、新型多址技术、D2D通信技术、更加扁平化的新型网络架构和C-RAN研究、高频段需求潜在候选频段研究。如此艰巨的任务给各个国家都带来了挑战，而一些5G技术已经开始测试，如AT&T和Verizon正在测试家庭和企业5G宽带固定网络。

当GPU从CPU那里得到渲染命令后，就会进行一系列流水操作，最终把图元渲染到屏幕上。

从图中可以看出，GPU的渲染流水线接收顶点数据作为输入。这些顶点数据是由应用阶段加载到显存中，再由Draw Call指定的。这些数据随后被传递给顶点着色器。

顶点着色器（Vertex Shader）是完全可编程的，它通常用于实现顶点的空间变换、顶点着色等功能。

曲面细分着色器（Tessellation Shader）是一个可选的着色器，它用于细分图元。

几何着色器（Geometry Shader）同样是一个可选的着色器，它可以被用于执行逐图元（Per-Primitive）的着色操作，或者被用于产生更多的图元。