今天记录一下最近将深度学习方法用于智能合约漏洞检测的第一次实验，顺便给研究这方向的同行们提供一点借鉴意义。这个方法跟NLP有点相似，但又不太一样，因为操作码序列虽然具备一定语义信息，但偏向底层机器语言，所以刚开始我并不确定最终能不能达到很好的训练效果。这个实验的完整过程如下：首先通过插桩在本地链上同步当前以太坊的部分区块交易数据，借此拿到每笔交易的操作码序列、合约地址等等原始数据；接着通过word2vec或one-hot编码将每个操作码转成词向量；最后搭建CNN+LSTM的深度学习模型完成多分类训练。0.导包fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.l
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景PSO是粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization）的英文缩写，是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。本项目通过PSO粒子群优化循环神经网络LSTM算法来构建回归模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如
刚开始做程序开发时，提交代码前需要让大佬review，大佬们看完，总会在评论区打出一串"LGTM"。作为小白的我，天真的以为大佬觉得我的代码质量很好，在开玩笑的夸我说"老哥太猛"。后来才知道，这原来是review的一种黑话，lookgoodtome的意思，也就是说"我觉得没问题"。后来学算法，看到了LSTM，心想，这又是个啥，不会是"老师太猛"吧！当然不是！LSTM——longshorttermmemory，长短时记忆，是一种特殊的循环神经网络。这个网络的主要是用来处理具有时间序列的数据任务，比如文本翻译、文本转语音等等。LSTM的文章有很多，一百度五花八门，基本上来就是公式一扔，三个门一讲完
一、前言 在YouTube上看到up主——NicholasRenotte的相关教程，觉得非常有用。使用他的方法，我训练了能够检测四种手势的模型，在这里和大家分享一下。 附上该up主的视频链接SignLanguageDetectionusingACTIONRECOGNITIONwithPython|LSTMDeepLearningModel 视频的代码链接https://github.com/nicknochnack/ActionDetectionforSignLanguage 我的系列文章一：Mediapipe入门——搭建姿态检测模型并实时输出人体关节点3d坐标 我的系列文章二：Me
先附上这篇文章的一个思维导图什么是RNN按照八股文来说：RNN实际上就是一个带有记忆的时间序列的预测模型RNN的细胞结构图如下：softmax激活函数只是我举的一个例子，实际上得到y也可以通过其他的激活函数得到其中a代表t-1时刻隐藏状态，a代表经过X这一t时刻的输入之后，得到的新的隐藏状态。公式主要是a=tanh(Waa*a+Wax*X+b1)；大白话解释一下就是，X是今天的吊针，a是昨天的发烧度数39，经过今天这一针之后，a变成38度。这里的记忆体现在今天的38度是在前一天的基础上，通过打吊针来达到第二天的降温状态。1.1RNN的应用由于RNN的记忆性，我们最容易想到的就是RNN在自然语言
摘要本文以MNIST手写数字识别任务为例，使用FPGA搭建了一个LSTM网络加速器，并选取MNIST数据集中的10张图片，通过vivado软件进行仿真验证。实验结果表明，本文设计的基于FPGA的LSTM网络加速器可以完成图片分类任务，其准确率为80%(20张图片，4张分类错误)。本文主要分为四部分，第一章为LSTM硬件加速器的原理介绍，第二章为软件部分的程序设计思路，第三章为FPGA硬件部分的设计思路。本文所设计的LSTM硬件加速器的完整的工程文件已上传，并在文末对工程文件进行了简单的介绍。目录摘要一、基于FPGA的LSTM加速器设计原理1.长短期神经网络（LongShortTermMemor
基于TextCNN、LSTM与Transformer模型的疫情微博情绪分类任务概述微博情绪分类任务旨在识别微博中蕴含的情绪，输入是一条微博，输出是该微博所蕴含的情绪类别。在本次任务中，我们将微博按照其蕴含的情绪分为以下六个类别之一：积极、愤怒、悲伤、恐惧、惊奇和无情绪。数据集来源本数据集(疫情微博数据集)内的微博内容是在疫情期间使用相关关键字筛选获得的疫情微博，其内容与新冠疫情相关数据集标签每条微博被标注为以下六个类别之一:neural(无情绪)、angry(愤怒)、sad(悲伤)、surprise(惊奇)。数据集规模疫情微博训练数据集包括6,606条微博，测试数据集包含5,000条微博。数据
💥项目专栏：【深度学习时间序列预测案例】零基础入门经典深度学习时间序列预测项目实战（附代码+数据集+原理介绍）文章目录前言一、基于PyTorch搭建LSTM模型实现多变量输入多步预测(Seq2Seq多步预测)风速时间序列预测二、多步预测（Seq2Seq多步预测）三、模型定义3.1编码器Encoder3.2解码器Decoder3.3Seq2Seq模型四、可视化结果完整源码前言👑最近很多订阅了🔥《深度学习100例》🔥的用户私信咨询基于深度学习实现时间序列的相关问题，为了能更清晰
我有一些由Hibernate管理的具有各种外键约束的表。Cascadeondelete目前由Hibernate单独管理。为了处理测试数据，我经常手动创建和删除一些行。如果我可以将ONDELETECASCADE添加到外键约束中，这将对我有很大帮助，但我不知道Hibernate是否会遇到这个问题，因为数据库会在Hibernate之前删除内容。很多人似乎都专注于DDL。我的意图是不指示Hibernate使用SQLDELETECASCADES创建DDL。我只想知道如果我在数据库中指定一个ONDELETECASCADE除了在引用注释上有JPA的cascade=CascadeType.REMOVE
大家好，今天和各位分享一下如何使用循环神经网络 LSTM完成有多个特征的气温预测。上一节中我介绍了LSTM的单个特征的预测，感兴趣的可以看一下：https://blog.csdn.net/dgvv4/article/details/1243499631.导入工具包我使用GPU加速计算，没有GPU的朋友可以把调用GPU的代码段去掉。importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayersimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasp
