相关文章
利用airodump-ng和aircrack-ng进行无线破解
先科普一下相关知识：
WLAN的设备 WLAN主要由接入点（Access Point，AP）和客户端（Station，STA）组成接入点AP 类似于有线局域网中的交换器负责管理客户端，协调无线与有线网络之间的通信客户端STA 安装有无线网卡的计算机
WLAN的组网方式
WLAN的组网方式有2种： 3.1基础…
使用airodump-ng扫描网络
执行命令 rootsch01ar:~# airodump-ng wlan0mon参数介绍： BSSID：表示无线AP的Mac地址 PWR：网卡报告的信号水平 Beacons：无线AP发出的通告编号 #Data：被捕获到的数据分组的数量，包括广播分组 #/s：…
无线网卡设置为监听模式 airodump破解wifi
linux下将无线网卡工作模式切换为监听模式
首先使用如下操作设置为监听模式：
#ifconfig wlan0 down //没有错误提示就是成功
#iwconfig wlan0 mode monitor //没有错误提示，成功
#iwconfig
ifconfig wlan0 up
看到wlan0的mode已经修改为monitor监…
Kali之airodump-ng
工具说明：
用于捕获原始802.11帧的数据包，以便与aircrack-ng一起使用。如果你有一个连接到电脑的GPS接收器，airodump-ng可以记录下找到的接入点的坐标。此外，airodump-ng会写出一个文本文件，其中包含所看到的所有访问…
kali rtl8812 使用airodump破解wifi密码
实验前提：安装好无线网卡。最好是kali免驱的网卡。
若不是kali免驱动网卡可借鉴以下rtl8812au操作方式
sudo apt update更新源列表apt upgrade命令将尝试下载在apt服务器上具有更新的所有软件包apt-get dist-upgrade升级系统相关依赖重启或试试以下两个驱动命令&a…
解决airodump-ng工具无法搜索5GHz频段的方法
airodump-ng工具默认在2.4GHz频段下工作，无法搜索到5GHz信号。
① 检查网卡支持的频率频段（如果网卡不支持5G频段，就无法搜索到5GHz信号），以DELL电脑，外插D-Link无线网卡的kali linux为例：
ro…
Layer Normalization
在学习Layer Normalization之前建议大家先自行学习Batch Normalization.
鉴于BN存在一些问题，LayerNormalzation才得以提出,并且LayerNormalization可以直接应用于recurrent neural networks，并且也解决了BN当batch size=1不能进行在线学习，在线预测的问题。
layer normal…
Batch Normalization详解
目录
1. Batch Normalization的基本思想
2. BN层的作用
3. 训练阶段和测试阶段的BN层
4. BN、LN、IN、GN与SN 1. Batch Normalization的基本思想
BN解决的问题：深度神经网络随着网络深度加深，训练越困难，收敛越来越慢
问题出现的原因&…
batch normalization 理解
对batch normalization 一直属于一知半解状态，二面被问的一脸懵逼，所以决定好好理一理这个问题。
1、What is batch normalization？
batch normalization 其实就是对数据做一个批量的规范化操作，使得在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布的。
…
原理解释｜直觉与实现：Batch Normalization
https://www.toutiao.com/a6707566287964340747/ 作者：Harrison Jansma编译：ronghuaiyang 在本文中，我会回顾一下batch normalization的用处。我也会在Keras中实现一下batch normalization，并在训练中得到了实际的提升。代码可以在…
normalization总结和实现
本博文大量引用张俊林老师的专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/43200897 内化于己
默认你已经略懂BN，至少读过batch normalization论文！
介绍
normalization分为针对输入激活函数数据和权重两种方式。
1.输入激活函数数据
最为广泛使用的就是BatchNormalization(BN)，…
BatchNormalization和Layer Normalization解析
Batch Normalization
是google团队2015年提出的，能够加速网络的收敛并提升准确率
1.Batch Normalization原理
图像预处理过程中通常会对图像进行标准化处理，能够加速网络的收敛，如下图所示，对于Conv1来说输入的就是满足某一分布…
Batch Normalization的作用
在深度神经网络训练中，Batch Normalization有诸多非常强大的作用和效果：无论使用哪种激活功能或优化器，BN都可加快训练过程并提高性能；解决梯度消失的问题；规范权重；优化网络梯度流...等等。 批量归一化&am…
Instance Normalization
最近在看论文《Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization》，发现里面提到了 Instance Normalization，特此做个记录。
Instance Normalization论文：https://arxiv.org/pdf/1607.0802
Instance Normaliza…
Batch Normalization详解以及pytorch实验
Batch Normalization是google团队在2015年论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》提出的。通过该方法能够加速网络的收敛并提升准确率。在网上虽然已经有很多相关文章，但基本都是摆上论文中的公式泛…
Batch Normalization原理
batch normalization是指在神经网络中激活函数的前面，对每个神经元根据mini bach中统计的m个xwub进行normalization变换，即： ，这种思想源于一种理论：当变量的分布一直变化时，函数很难寻得最优解。但是这样相…
![[深度学习] Normalization 模型](http://pic.002.xiahunao.cn/pnds/[深度学习] Normalization 模型)
[深度学习] Normalization 模型
目录
一 Batch Normalization
“Internal Covariate Shift”问题
训练阶段如何做BatchNorm
BatchNorm的好处
二 LayerNormalization 一 Batch Normalization BatchNormalization的出现无疑是广大AI调参侠的福音，将大家从繁琐的权重初始化、学习率调节中释放出…
Batch Normalization和Layer Normalization和Group normalization
文章目录 前言一、Group normalization二、批量规范化(Batch Normalization)三、层规范化（Layer Normalization）四、Layer Normalization和Batch Normalization作用 前言 批量规范化和层规范化在神经网络中的每个批次或每个层上进行规范化，而…