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计算机网络AI安全怎么样入门

时间:2020-03-25 10:59来源:计算机网络
TensorFlow是谷歌(Google卡塔尔(قطر‎的第二代人工智能学习系统,可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习世界,是在二零一三年开支的深浅学习底蕴结构DistBelief举办了外市点的

TensorFlow是谷歌(Google卡塔尔(قطر‎的第二代人工智能学习系统,可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习世界,是在二零一三年开支的深浅学习底蕴结构DistBelief举办了外市点的精雕细刻,它可在小到一部智能手提式有线话机、大到数千台数码主题服务器的种种道具上运转。

Anaconda概述

Anaconda是一个用于科学总括的Python发行版,扶持Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与遭逢管理的法力,能够很便利地化解多版本python并存、切换以致种种第三方包安装难题。Anaconda利用工具/命令conda来实行package和environment的管理,何况已经包蕴了Python和连锁的配套工具。

此地先表明下conda、anaconda那些概念的差别。conda可以预知为一个工具,也是三个可奉行命令,其基本职能是包管理蒙受管理。包管理与pip的选用相仿,遭受管理则允许顾客方便地安装分裂版本的python并得以神速切换。Anaconda则是三个包装的集中,里面预装好了conda、有些版本的python、众多packages、科学计算工具等等,所以也叫做Python的一种发行版。其实还应该有Miniconda,看名称就会想到其意义,它只含有最基本的原委——python与conda,以致相关的必需依赖项,对于空间供给从严的客商,Miniconda是一种选用。

步入下文从前,说美素佳儿(Friso卡塔尔(قطر‎下conda的宏图思想——conda将大概具备的工具、第三方包都作为package对待,以致席卷python和conda自个儿!由此,conda打破了包管理与情形管理的封锁,能充足有益地设置各样本子python、种种package并利于地切换。

Anaconda的安装

Anaconda的下载页参见官方网址下载,Linux、Mac、Windows均支持。

安装时,会发觉有多个不等版本的Anaconda,分别对应Python 2.7和Python

3.5,七个本子其实不外乎那一点分别外其他都相仿。后边大家会见到,安装哪个版本并不本质,因为经过意况管理,大家能够极低价地切换运营时的Python版本。(由于自家常用的Python是2.7和3.4,由此趋向于直接设置Python

2.7对应的Anaconda)

下载后间接依据表达安装就可以。这里想唤起一点:尽量遵照Anaconda默许的行事安装——不接收root权限,仅为私有安装,安装目录设置在私有主目录下(Windows就不在乎了)。那样的裨益是,同一台机械上的不等顾客完全可以安装、配置本身的Anaconda,不会相互功效。

对于Mac、Linux系统,Anaconda安装好后,实际上正是在主目录下多了个文本夹(~/anaconda)而已,Windows会写入注册表。安装时,安装程序会把bin目录参与PATH(Linux/Mac写入~/.bashrc,Windows加多到系统变量PATH),这么些操作也截然能够团结姣好。以Linux/Mac为例,安装到位后装置PATH的操作是

# 将anaconda的bin目录加入PATH,依照版本不相同,也大概是~/anaconda3/bin

echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc

# 更新bashrc以即时生效

source ~/.bashrc

配备好PATH后,可以透过which conda或conda --version命令检查是或不是科学。假使安装的是Python 2.7对应的版本,运营python --version或python -V能够获得Python 2.7.12 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit卡塔尔,也证实该发行版默许的意况是Python 2.7。

Step2: 创建Anaconda环境

***# Python 2.7


$ conda create -n <tensorflow>  python=2.7

# Python 3.5

$ conda create -n <tensorflow> python=3.5

# Python 3.6  那么些是最新版的私下认可钦定的装置Python 版本 [] 号代表字段袖手观望

$ conda create -n <tensorflow>  [python=3.6]

Anaconda强大的包管理以致种种Python境遇并存使用主要以来于conda命令,常用的conda命令列举如下。

Conda的境况管理

Conda的意况管理效用允许大家还要设置若干例外版本的Python,并能自由切换。对于上述安装进程,倘若我们接收的是Python 2.7对应的安装包,那么Python 2.7即是暗中同意的意况(暗中认可名字是root,注意这几个root不是精品质量管理理理员的乐趣)。

如若我们供给安装Python 3.6,那个时候,大家须求做的操作如下:

# 成立一个名叫python36的情形,内定Python版本是3.6(不用管是3.6.x,conda会为大家机关搜索3.6.x中的最新版本)

conda create --name python36 python=3.6

# 安装好后,使用activate激活有个别环境

activate python36 # for Windows

source activate python36 # for Linux & Mac

# 激活后,会发现terminal输入的地方多了python36的字样,实际上,那时候系统做的业务正是把暗许2.7条件从PATH中去除,再把3.6对应的通令参与PATH

# 那个时候,再度输入

python --version

# 能够博得`Python 3.6.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`,即系统现已切换成了3.6的条件

# 假使想重临默许的python 2.7景况,运营

deactivate python36 # for Windows

source deactivate python36 # for Linux & Mac

# 删除一个本来就有的景况

conda remove --name python36 --all

# 创设三个名称为python36的景况,钦定Python版本是3.6(不用管是3.6.x,conda会为大家机关寻找3.6.x中的最新版本)

conda create --name python36 python=3.6

客商设置的不一样python情状都会被放在目录~/anaconda/envs下,能够在指令中运作conda info -e查看已安装的情况,当前被激活的景况会呈现有三个星号只怕括号。

证实:有个别顾客或许时时应用python 3.6条件,由此一向把~/anaconda/envs/python36底下的bin只怕Scripts参与PATH,去除anaconda对应的万分bin目录。那个办法,怎么说呢,也是足以的,但总认为不是那么elegant……

假设直接按上面说的这么改PATH,你会意识conda命令又找不到了(当然找不到啊,因为conda在~/anaconda/bin里吧),此时怎么做呢?方法有二:1. 显式地付出conda的相对化地址 2. 在python36情形中也安装conda工具(推荐)。

Step3.1: 使用 Anaconda

激活情形:

source activate tensorflow # 这一个tensorflow是在step第22中学开创的Anaconda 设想际遇的名称

跻身这些条件今后,你就足以放任了.

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狂妄的插入两张好笑的图样

计算机网络 2

夜郎自大

天高皇帝远到如何程度吗? 可以在您的设想境遇下安装种种python库,并且不受别的条件的影响.

# 比如: 用pip安装软件...

pip install --ignore-installed tensorflow

脱离情状:

source deactivate

倘若您对算法的数学原理极度感兴趣,笔者还要也援用周先生的夏瓜书,那本书从数学角度对机械学习的规律介绍的百般详细。

Conda的包管理

Conda的包管理就相比好领悟了,那部分意义与pip相像。

诸如,假诺急需设置scipy:

# 安装scipy

conda install scipy

# conda会从从远程搜索scipy的相干消息和依赖项目,对于python 3.6,conda会同有时间安装numpy和mkl(运算加速的库)

# 查看已经设置的packages

conda list

# 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜寻已经设置的包,不依靠于于pip,因而能够展现出通过各样格局安装的包

# 查看有个别内定境况的已安装包

conda list -n python36

# 查找package信息

conda search numpy

# 安装package

conda install -n python36 numpy

# 假设不用-n钦定情形名称,则被设置在当下活跃情形

# 也足以透过-c钦点通过有些channel安装

# 更新package

conda update -n python36 numpy

# 查看当前条件下已设置的包

conda list

# 查看有个别钦命情状的已安装包

conda list -n python36

# 查找package信息

conda search numpy

# 删除package

conda remove -n python36 numpy

前边早就提到,conda将conda、python等都视为package,由此,完全能够应用conda来管理conda和python的本子,举例

# 更新conda,保持conda最新

conda update conda

# 更新anaconda

conda update anaconda

# 更新python

conda update python

# 假若当前景况是python 3.6, conda会将python进级为3.6.x雨后冬笋的近些日子新星版本

# 更新conda,保持conda最新

conda update conda

# 若是当前条件是python 3.6, conda会将python晋级为3.6.x多级的脚下流行版本

抵补:假诺创制新的python景况,举例3.6,运行conda create -n python36 python=3.6以往,conda仅安装python 3.6相关的必得项,如python, pip等,若是期望该条件像默许情况这样,安装anaconda集结包,只供给:

# 在时下条件下安装anaconda包集合

conda install anaconda

# 结合创立情形的通令,以上操作能够统一为

conda create -n python36 python=3.6 anaconda

# 也得以不要任何装置,根据必要安装自身索要的package就能够

设置本国镜像

如若急需设置比超级多packages,你会发觉conda下载的速度平常相当的慢,因为Anaconda.org的服务器在外国。所幸的是,哈工大TUNA镜像源有Anaconda酒馆的镜像,大家将其加盟conda的安插就能够:

# 添加Anaconda的TUNA镜像

conda config --add channels

# TUNA的help中镜像地址加有引号,须要去掉

# 设置搜索时显示通道地址

conda config --set show_channel_urls yes

实行完上述命令后,会生成~/.condarc(Linux/Mac)或C:UsersUSER_NAME.condarc文件,记录着大家对conda的配置,间接手动创制、编辑该文件是一律的职能。

Anaconda具备跨平台、包管理、碰着管理的特征,由此很切合火速在新的机械上布置Python遇到。总括来讲,整套安装、配置流程如下:

下载Anaconda、安装

安顿PATH(bashrc或景况变量),改过TUNA镜像源

创设所需的不要版本的python情形

Just Try!

cheat-sheet 下载:

Conda cheat sheet

参谋资料

Anaconda Homepage

Anaconda Documentation

Conda Docs

Step1. 安装Anaconda

Anaconda 的官网上有详细的安装教程,在那不一一列出.

很人性化的设置:

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点名情况设置的shell

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安装成功后的提醒消息

好了 ,依照调节台给出的升迁,你能够关闭终端(terminal卡塔尔(قطر‎只怕选用 推行命令  source ~/.bashrc

再看看bashrc里增加的剧情:

计算机网络 5

累积的内容

假如其余的客商须要利用Anaconda, 那么就须求把那句话放到其余客户的bashrc文件中



Anaconda是贰个用以科学统计的Python开拓平台,援救Linux,Mac和Windows系统,提供了包管理与情状管理的职能,能够很有益于地缓和多版本Python并存、切换以至各类第三方包安装难点。Anaconda利用conda命令来扩充package和environment的田间管理,並且一度富含了Python和相关的配套工具。Anaconda集成了多量的机械学习库甚至数据管理必不可缺的第三方库,举例NumPy,SciPy,Scikit-Learn以致TensorFlow等。

Step3.2: 在Pycharm中使用Anaconda环境

  1. 找到Preference 选项

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  1. 找到Preference 选项

在这里个里面也能找到:

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  1. 找到Preference 选项

  2. 找到Project Intercepter 并精选本身索要的runtime env

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  1. 找到Project Intercepter 并精选自个儿索要的runtime env

好了 : )

conda list

前言

Python易用轻松方便,况兼工具库十三分的无敌,超级多机械学习工具库都提供python API,然则老话说的好---世界上并未有免费的中午举行的晚会,所有的事有利有弊。在那之中比较头痛的就是包管理和Python区别版本的主题素材,非常是当您同期利用Python2和Python3的时候.  为了缓和那么些难点,现身了过多发行版的Python工具,例如WinPython、Anaconda等,那个发行版将python和不菲常用的package打包,方便pythoners直接行使,其余,还恐怕有virtualenv、pyenv等工具管理虚构意况。在那之中最受美评的要数Anaconda了.

Anaconda是叁个用来科学计算的Python发行版,援助Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与情况管理的功用,能够很方便地杀绝多版本python并存、切换以致种种第三方包安装难题。Anaconda利用工具/命令conda来进展package和environment的拘系,况兼已经富含了Python和血脉相似的配套工具。

PS: 

说一下 conda、anaconda那个概念的差别。conda能够领略为叁个工具,也是叁个可执行命令,其主干职能是包管理条件管理。包管理与pip的行使相似,遭受处理则允许顾客方便地设置差异版本的python并能够火速切换。Anaconda则是二个打包的聚众,里面预装好了conda、有些版本的python、众多packages、科学总计工具等等,所以也叫做Python的一种发行版。

(python27) maidou:3book liu.yan$ python

Tips

anaconda 查找可用的工具类

anaconda search -t conda tensorflow

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选出叁个符合您的工具

anaconda show aaronzs/tensorflow-gpu

Using Anaconda API:

Name:tensorflow-gpu

Summary: TensorFlow helps the tensors flow

Access:public

Package Types:conda

Versions:

1.3.0

To install this package with conda run:

conda install --channel tensorflow-gpu

假诺你对平安的幼功知识不是很熟谙,笔者生硬推荐刺的《白帽子讲web安全》

maidou:3book liu.yan$ source activate python27

略知皮毛AI安全最轻易易行的章程便是从进攻和防守的理念。从攻击的角度讲,AI安全能够细分为使用AI技艺拓展攻击、攻击AI模型和鞭策智能设备。从看守的角度,AI安全第一指利用AI技能赋能守旧安全成品以至保证智能道具。有意思味的同学可以关切下自个儿事前的随笔《AI时代的攻与防》

Anaconda暗中认可安装的第三方包里未有包涵TensorFlow和Keras,必要利用命令手工业安装,以TensorFlow为例,能够动用conda命令直接设置。

root * /anaconda2

设置格局如下:

source deactivate

libcxxabi 4.0.1 hebd6815_0

# 更新package

[GCC 4.2.1 Compatible Clang 4.0.1 (tags/RELEASE_401/final)] ondarwin

点击安装包,选取设置的硬盘,经常Mac本也独有一块硬盘,使用默许安装就能够。

支付情形

conda info envs

certifi 2017.7.27.1 py27h482ffc0_0

# added by Anaconda2 5.0.0 installer

Package plan for installation in environment/anaconda2/envs/python27:

python27 /anaconda2/envs/python27

要是大家早已创制叁个名字为python27的意况,钦点Python版本是2.7,激活该条件的点子如下。

#

python setup.py install

conda list | head -6

conda remove -n python27 numpy

pip install tensorflow

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假设你有分明的哈密背景,想入门AI安全,或许想看下AI在日喀则领域的施用,能够看下作者的两本以web安全科学普及难题为背景,介绍AI安全的书《Web安全之机器学习入门》和《Web安全之深度学习实战》

翻看近年来一共具有多少个情状,开采除此而外系统暗中同意的root意况,又多出了我们成立的python27遭受。

在python27的条件下查看Python版本,果然是2.7版本。

(python27) maidou:3book liu.yan$

# conda environments:

# 创制二个名叫python27的条件,钦定Python版本是2.7

总结

Anaconda框架

libcxx 4.0.1 h579ed51_0

北卡罗来纳教堂山分校高校发表《人工智能与国家安全》报告,建议AI的提升将经过变革军事优势、信息优势和经济优势等三上面影响国家安全,建议United States政党保险美国的技艺超越地位。而新近,俄罗丝管辖普京总统就AI领域的竞赛警示:“什么人成为了那么些世界的首长,什么人就将改为世界的统治者”。习大大总书记也在三番两次开口中聊起人工智能的迅猛发展,重申“大家不仅仅要把国内机器人水平增加上去,何况要硬着头皮多地占有市场”。可以知道AI本领已经赢得大国国家层面包车型客车发扬。Strategy Analytics的告知提议,到二〇二〇年会有500亿台物联网设备在环球配置。埃森哲预测,到2035年,人工智能将让年度经济增长率提高一倍。在这里么的背景下,AI安全显得特别关键,针对AI安全的商量已经化为一体安全行当最要紧最前沿的一个趋势。

Keras的设置特别便利,使用pip工具就可以。

#

Solving package specifications: .

笔者们能够窥见在现阶段顾客的profile文件的末尾扩展了如下内容,证明已经将Anaconda的bin目录下的指令增多到了PATH变量中,能够像使用系统命令同样一向运用Anaconda的命令行工具了。

一起接受私下认可配置举行安装,安装实现后现身如下所示的分界面,表明安装成功。

cat ~/.bash_profile

conda install -n python27 numpy

TensorFlow协助特别丰盛的装置格局,在Linux和Mac 能够一向采取暗中认可版本安装。

设若要抽离该条件,命令如下所示。

# 查看当前意况下已安装的包

Keras的在线文档内容极度丰裕,地址为:

在python27境遇下安装Anaconda暗许的百分百安装包,整个安装进度会比较长久,速度决定于你的网速。

pip install -U scikit-learn

接轨总计包的个数,除去2行的无关内容,当前遭逢下一度有2三十两个包了。

conda update -n python27 numpy

conda search numpy

下载页面

pip install keras

export PATH=/anaconda2/bin:$PATH

Scikit-Learn是依赖Python的机械学习模块,基于BSD开源许可证。这几个体系最先由在二〇〇七年倡导的,最近也是由社区自愿者举行保证。Scikit-Learn的官网上边能够找到相关的Scikit-Learn的能源,模块下载,文书档案,例程等等。Scikit-Learn的基本作用首要被分为四个部分,分类,回归,聚类,数据降维,模型选用,数据预管理,具体能够参见官方网站上的文书档案。

Type help, copyright,credits or license for more information.

# 删除package

AI的就学坡度高于Python那类编制程序语言,可是不要只有一丝一毫的大集团和调查商讨院所本事调控。我们即必要有丰硕的耐烦踏实的进展学习,相同的时候也毫无有畏难心情。上面作者结合本身的就学阅历,推荐几本符合入门的图书。

# 查看有个别钦点情况的已安装包

# 查找package信息

ca-certificates 2017.08.26 ha1e5d58_0

Fetching package metadata ..

conda create name python27 python=2.7

翻开python27蒙受下暗中认可安装了如何包,为了防止突显内容过多,过滤前6行查看。

首先是《机器学习实战》,那本书比一点都不小学派的机械学习理论书籍,使用了汪洋的字数介绍了哪些依据Python去完毕大面积的机器学习算法。通过那本书能够相比较浓烈的掌握听而不闻算法的底层落成。

conda install anaconda

AI的功底知识

Python 2.7.14 |Anaconda, Inc.| (default, Oct 5 2017,02:28:52)

接下来步入Keras目录安装就能够。

conda list -n python27

Anaconda的设置非常便利,从其官方网站的下载页面接纳相应的安装包,以自笔者的Mac本为例,选择macOS对应的图形化安装版本。

平铺直叙能够成立了七个条件,分别是python27和python36,看名就能够猜到其意义对应的Python版本分别为2.7和3.6,用于满意分裂案例对python版本的例外要求。

利用如下命令查看当前客商的profile文件的内容。

总括包的个数,除去2行的非亲非故内容,当前条件下有拾三个包。

conda list | wc -l

TensorFlow尽管作用强盛,不过付出成效相当的低,建议大家利用Keras。Keras是贰个高档其余Python神经网络框架,能在TensorFlow或然Theano 上运营。Keras和TensorFlow的涉嫌可以知晓为win32 API和MFC的涉及。

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# 安装package

conda install tensorflow

只要急需选用源码安装,能够间接从GitHub上下载对应源码。

还要也足以接受pip命令间接设置。

提出在linux和mac处境实行机器学习程序的成本,开辟语言也猛烈推荐python,一方面python轻易理解,其余一只多量的机械学习库仅补助python。

source activate python27

若果您对算法的平底实现和深层原理并不感兴趣,更想打听怎么从编制程序层面去行使机器学习,我猛烈推荐《Python数据开掘入门与实践》,那本书以scikit-learn为关键支出条件,结合大气事例介绍了大规模算法的使用。

conda list | wc -l

pip install tensorflow

# packages in environment at /anaconda2/envs/python27:

AI安全概述

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