機器學習github的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

戰術+技術+程序 - ATT＆CK框架無差別學習

為了解決機器學習github的問題，作者張福,程度,胡俊 這樣論述：

☆★☆★【ATT&CK框架第一本繁體中文書！】★☆★☆ 完整了解ATT&CK框架，建立屬於自己的最強之盾！ 　　在這個混亂的數位世界中，會不會常常擔心自己的網站、平台、雲端主機，甚至是公司內網被駭客攻擊？需不需要常常去看資安匯報，看看在Windows、Linux上又有哪些服務的新漏洞又被發現？生活越方便，應用越複雜，產生的漏洞就更多，甚至連GitHub都不再安全！有沒有高手或專家，能把整個攻擊的工具、技術、測試、應用、防護、流程都整合到一個框架中？有的！MITRE ATT&CK就是你要的答案。這個整合了所有資安應用的框架，早已成為全球各大公司用來防護檢測系統的必用

工具。現在這個只存在於高手大腦中的超棒產品，終於有中文書了。本書是全球第一本繁體中文的ATT&CK書籍，將整個框架的整體架構、應用、實作，流程用最清楚的語言完整介紹一遍，並且有真正紅藍隊員必讀的攻防戰略及技術。防範漏洞及駭客不再依賴你攻我防的小戰場，將整個資安戰略拉抬到新的高度，建立永續安全的服務就靠ATT&CK。 　　本書看點 　　✪精解ATT&CK框架的全貌 　　✪容器及K8s時代的ATT&CK戰略 　　✪各式銀行木馬、蠕蟲的防範實戰 　　✪10大最常見攻擊的ATT&CK防範技術 　　✪WMI、Rootkit、SMB、瀏覽器、資料庫植入的攻防技術

　　✪ATT&CK Navigator、Caret、TRAM專案實作 　　✪威脅情報、檢測分析、模擬攻擊、評估改進的應用實例 　　✪ATT&CK的威脅狩獵完整攻防介紹 　　✪MITRE Sheild三階段的模擬實作 　　✪完整ATT&CK評測流程  

機器學習github進入發燒排行的影片

電子圖檔表格辨識之可變式卷積神經網路模型

為了解決機器學習github的問題，作者黃傳鈞 這樣論述：

隨著數位時代的演進，許多的傳統報章雜誌與文件等資料正逐步走向數位化的儲存與呈現，如何從電子文件中快速取得重點是一大新課題。在電子文件中，表格通常是彙整文件中整體資訊，並以結構性的輸出展現，方便讀者快速理解文中的內容。在深度學習等知識問世以前，較為傳統的表格檢測方法依據預先設定的規則或一些位於PDF中的基礎資料(列印方式、邊界定義、線段長)，這類以資料驅動的「啟發式」學習法可能存在以下幾個主要的缺失：1. 辨識不穩定性，包含表格定義的準確度、表格結構的完整度、文件內容的複雜度等資料都大大影響著辨識出來的結果；2. 輸入格式限制，為了盡可能減少辨識的失誤率，在輸入模型的資料上也有諸多限制，包括輸

入的格式是否滿足演算法，使得模型的泛用度不足問題。與前人設計的表格辨識模型相比，本研究發展可變式卷積神經網路模型(Deformable Convolutional Neural Network Model for Table Detection, DCNN-TD)從電子文件中提取表格，經可變卷積具備可變動的閥值，可以更有效的搜尋表格位置，達到節省運算週期與時間，同時優化提取結果的精度，並以Marmot Extended資料集作為驗證；基於計算精度(precision)、召回率(recall)、F1得分(F1-score)所獲得之資料佐證研究提出的系統有效性。就研究結果得出以下貢獻：1.相較其他

研究有較高之表格辨識度；2. 識別所需的運算週期減少，所花的時間縮短，提升了整體的效率；3. 統一化輸入資料的格式，提升了模型對輸入資料的泛用度；4.整理出完整的辨識流程、說明，並引入實例進行運算以確認實務應用。後續也將持續深入更複雜的表格內容進行研究，包含內容的資料輸出、特殊符號的加強辨識等項目，以持續提供更便利的表格辨識技術為目標，令後續專家與學界能運用此系統，提供支持與服務。

全中文自然語言處理：Pre-Trained Model方法最新實戰

為了解決機器學習github的問題，作者車萬翔,郭江,崔一鳴 這樣論述：

★★★★★【全中文自然語言處理】★★★★★ 還在對huggingface上的預訓練模型(bert-base)等都是針對歐美語系感到困擾嗎？ 本書就是為中文世界讀者專屬打造的，讓你一窺中文模型的自然語言處理！ 　　自然語言處理(NLP)號稱「人工智慧皇冠上的珍珠」，是AI世界中最先進也是應用最廣的領域。從早期的知識模型，到中間的統計模型，一直到最新的神經網路模型，早已服務於你所看到的任何大型系統，包括Google的關鍵字排名、Google翻譯、購物網站推薦系統、Siri/OK Google等，都是NLP產出的精華。如果你還以為CNN、GAN等圖型處理的AI架構很有趣，換到NLP領域中，你

會發現更多驚奇！ 　　本書從預訓練模型的角度對理性主義和經驗主義這兩次重要的發展進行了系統性的論述，能夠幫助讀者深入了解這些技術背後的原理、相互之間的聯繫以及潛在的局限性，對於當前學術界和工業界的相關研究與應用都具有重要的價值。本書由中文自然語言處理的首席單位「哈爾濱工業大學」完成，其在Huggningface的Transformer模型上有貢獻多個純中文模型，由這些專家親著的內容，絕對是你想了解中文NLP專業的第一選擇。 　　本書技術重點 　　✪詞的獨熱表示、詞的分散式表示、文字的詞袋表示 　　✪文字分類問題、結構預測問題、序列到序列問題 　　✪NLTK 工具集、LTP 工具集、大規模預

訓練資料 　　✪多層感知器模型、卷積神經網路、循環神經網路、注意力模型 　　✪情感分類實戰、詞性標注實戰 　　✪Word2vec 詞向量、GloVe 詞向量 　　✪靜態詞向量預訓練模型、動態詞向量預訓練模型 　　✪預訓練語言模型、GPT、BERT 　　✪模型蒸餾與壓縮、DistilBERT、TinyBERT、MobileBERT、TextBrewer 　　✪生成模型、BART、UniLM、T5、GPT-3、可控文字生成 　　✪多語言融合、多媒體融合、異質知識融合 　　✪VideoBERT、VL-BERT、DALL·E、ALIGN 本書特色 　　◎不只英文，還有中文模型的自然語言處理 　　以

往的自然語言處理專書多以處理歐美語系為主，令使用中文為母語的我們甚感遺憾，如今，本書就是你第一本可深入了解「中文模型的自然語言處理」最棒的書籍！ 　　◎中文自然語言處理的首席單位專家親著 　　本書由中文自然語言處理的首席單位「哈爾濱工業大學」完成，其在Huggningface的Transformer模型上有貢獻多個純中文模型，由這些專家親著的內容，絕對是你想了解中文NLP專業的第一選擇。 　　◎精美圖表、專業講解 　　本書內含作者精心製作的圖表，有助於讀者理順思緒、更好地學習自然語言處理的奧妙。

EAT:防禦網絡迴避入侵的集成對抗訓練機器學習

為了解決機器學習github的問題，作者管禾書 這樣論述：

網絡入侵檢測系統 (NIDS) 現在採用機器學習 (ML) 來更好地檢測廣泛的攻擊行為。 然而，ML 也容易受到對抗性攻擊，其中輸入數據的某些值可能會被更改以降低 ML 準確性。已經提出了一些防禦措施，但主要是在圖像識別領域。在這項工作中，我 們提出 Ensemble Adversarial Trained (EAT) 使用對抗性攻擊數據集訓練多個模型，然後 將它們集成到一個團隊中。我們比較了四種方法:基本、集成、對抗和 EAT。EAT 可 在 GitHub [1] 獲得。從實驗結果來看，對於基本模型，我們的 F1 分數平均為 93%， 範圍很廣(82.6­99.8%)，但在面臨對抗性攻擊時

下降到 29%，尤其是投影梯度下降(PGD)使他下降到 7%。使用集成、對抗訓練和 EAT，平均分數分別恢復到 80%、88% 和 91%。此外，餘弦相似度以 99% 的準確度預測系統背後並實現模型和方法。