WSL2配置代理

Obsidian+aliyun oss配置图床

介绍了如何在ubuntu下安装dirsearch

ubuntu安装dirsearch

介绍了在WSL2下搭建tensorflow gpu环境

WSL2搭建Tensorflow GPU深度学习环境

notion中公式块和代码块紧密相连导致渲染异常

Notion公式导致页面渲染异常

B站小土堆PyTorch深度学习快速入门教程学习笔记

土堆深度学习课程

参考：B站李沐动手深度学习v2课程

深度学习笔记

WEB入门题单

BUUCTF刷题笔记（WEB）1-20

BUUCTF刷题笔记（WEB）21-40

BUUCTF刷题笔记（WEB）41-60

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小土堆深度学习快速入门教程学习笔记01

01. 安装配置

小土堆深度学习快速入门教程学习笔记02

02. Pytorch获取数据

小土堆深度学习快速入门教程学习笔记03

03. TensorBoard的使用

小土堆深度学习快速入门教程学习笔记04

04. Transforms的使用

小土堆深度学习快速入门教程学习笔记05

05. 常见的Transforms

小土堆深度学习快速入门教程学习笔记06

06. torchvision中dataset的使用

小土堆深度学习快速入门教程学习笔记07

07. DataLoader的使用

小土堆深度学习快速入门教程学习笔记08

08. 神经网络基本骨架：nn.module的使用

小土堆深度学习快速入门教程学习笔记09

09. 卷积操作

小土堆深度学习快速入门教程学习笔记10

10. 神经网络

小土堆深度学习快速入门教程学习笔记11

11. 损失函数与反向传播

小土堆深度学习快速入门教程学习笔记12

12. 现有模型的使用及修改

LitCTF 2023 WEB

01. 面向车联网的多层入侵检测系统（MDH-IDS）

02. 重新审视汽车攻击面：从业者的视角

03. 用于车辆互联网中实时DDOS攻击检测的深度多模态学习

04. MM4flow：用于多功能网络流量分析的预训练多模态模型 

01. 基于机器学习的车联网攻击检测综述

02. V2X 网络中入侵检测技术的进展：基于机器学习与联邦学习的综合综述

03. 一种用于车联网（IoVT）攻击检测的基于集成的混合模型

1. 环境安装配置

2. 预备知识

2.1 数据操作

2.2 数据预处理

2.3 线性代数

2.4 微积分

2.5 自动微分

2.6 概率

3. 线性神经网络

3.1 线性回归

3.2 线性回归的从零实现

  3.3 线性回归的简洁实现

3.4 Softmax回归

3.5 图像分类数据集

3.6 Softmax从零实现

3.7 Softmax简洁实现

4. 多层感知机

4.1 多层感知机

4.2 多层感知机的从零开始实现

4.3 多层感知机的简洁实现

4.4 模型选择、欠拟合和过拟合

4.5 权重衰减

4.6 暂退法（Dropout）

4.7 前向传播、反向传播和计算图

4.8 数值稳定性和模型初始化

论文

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