基于手机传感器数据使用 CNN 识别用户行为的 Tensroflow 实现 (talkingdata.me)

【简介】

智能移动设备、特别是手机,搭载了越来越多、越来越精确的传感器,利用这些传感器的数据,结合机器学习甚至深度学习的能力,可以识别出用户的行为,而用户的行为数据可以被用于像 UBI、反作弊解决方案、健身类 App 等很多领域,也可以作为 Real time customer engagement 的重要参考数据。

文章 Implementing a CNN for Human Activity Recognition in Tensorflow 介绍了在一个公开传感器数据集上面,使用 Tensorflow 实现一个 CNN 进行用户行为识别的方案,本文就是在阅读和测试这个方案过程中整理出来的。

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@shengting 2017-10-18 18:03 / 0个评论
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理解这些应用的基本原理并不复杂,因为大多数工具的工作流程大致相同。
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近期在学习 Burp Suite 的反制时发现 Wfox 前辈写的反制爬虫之 Burp Suite RCE一文,文末处介绍了使用 JA3 指纹识别 Burp Suite 流量的方法,简单研究后发现实战中易用性较强,故借此机会完整介绍一下 JA 指纹的全系列,并拓展到实践中。
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防止数据泄露的高效策略-翻译整理 (ixyzero.com)
简单来说,就是数据安全左移,在每一个阶段都做卡点和检测,提高入侵/获取敏感数据的成本,减少后续阶段的日志告警量,提高告警检测准确率,利用自动化工具/平台提高响应的速度和效率。
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为 log 实现的无锁 Ringbuffer (blog.codingnow.com)
这两天在改 log 模块。我们需要一个并发写 log 的模块,它有多个 log 生产者一个消费者,这个唯一的消费者在 log 线程中把 log 数据持久化。

大多数 log 生产者是在第三方库的 callback 函数中调用的,比如 bgfx ,如果写 log 不够快的话,就会阻塞渲染。这个 callback 需要自己保证线程安全。因为 bgfx 支持多线程渲染,所以写 log 的 callback 可能在不同的线程触发。

过去在实现 bgfx 的 luabinding 时,我实现了一个简单的 mpsc 队列,get_log 这个函数就是那个单一消费者,它取出队列中所有的 log 信息,返回到 lua 虚拟机中。

它是用 spin_lock 实现的。这两天,我想应该可以实现一个更通用的无锁版本。

在我的需求中,log 信息是允许丢掉的。所以我开了一个固定大小的 ri
by @技术头条 2024-03-12 22:45 查看详情
个人数据安全不完全指南 (thiscute.world)
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使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型的一次尝试 (blog.yuanpei.me)
本文旨在尝试使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型,随着人工智能的快速发展,我们逐渐认识到私有化部署的重要性和潜力。在此背景下,llama.cpp 作为一个纯 C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理工具,提供了在本地环境下高性能的 AI 推理能力。在这篇文章中,我们可以了解到 llama.cpp 具有在 GPU 和 CPU 环境下运行的灵活性,满足私有化部署的需求。文章详细介绍了 llama.cpp 编译和部署的过程,为读者提供了一份在本地部署 AI 大模型的教程。私有化部署的 AI 大模型,相比于 ChatGPT 这类通用大模型,更注重数据隐私和安全性,对云服务的依赖更少,可以做到更好的本地化控制。虽然编译 llama.cpp 有一定的复杂性,AI 大模型的下载、转化、量化需要一定的耐心,可当本地的 AI 应用运行起来的那一刻,博主觉得这一切完全值得。
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