吴脂娟 2021/12/29 [TOC]
1. 项目总结
1.1. Ai.KG
1.1.1. 基本信息
- Ai.KG项目相关数据汇总
- Ai.KG项目简介 (2021/01/24)
- Ai.KG数据处理能力说明V1.0 (2021/07/26)
- Ai.KG经验记录文档
- AI_KG接口功能说明文档V2.0 (2021/11/25)
- 定时任务说明文档
- 相关技术问题收集 (2021/11/25)
1.1.2. 大数据环境部署
- Ai.KG服务器信息 (2021/06/22)
- 恢复虚拟机的环境部署与相关数据的操作说明
- CDH集群部署与TigerGraph集群部署的说明
1.1.3. 相关设计
- 漏洞知识图谱数据库详细设计(2021/02/17)
- API接口数据类型设计 (2021/03/02)
- 图schema定义语言1.0 (2021/03/20)
- Ai.KG接口设计V1.0 (2021/05/27)
- 前端定义的接口V1.0 (2021/06/15)
1.1.4. 相关调研
- 知识图谱的知识结构体系
- HugeGraph调研（2021/04/25）
- Gremlin公司服务器等相关资料 (2021/05/18)
- neo4j数据库的一些调研 (2021/02/25)
- 七款国产知识图谱调研横向对比报告 (2021/03/14)
- 知识图谱主要术语 (2020/12/23)
- 安全知识图谱技术调研 (2020/12/22)
- HBase性能 (2021/10/13)
1.1.5. 相关验证
- 导入Ontology论文中709MB的test.json数据至neo4j数据库(2021/02/20)
- 使用Python，C#和Java进行Neo4j连接 (2021/02/03)
- 知识图谱实例演示 (2021/03/01)
- neo4j数据库导入代码示例 (2020/03/05)
- neo4j节点添加性能测试 (2021/02/04)
- Cypher核心语法 (2021/02/18)
- 50万节点插入测试 (2021/02/18)
- 200万条关系插入测试 (2021/02/19)
- 在Ubuntu上安装neo4j社区版 (2021/02/27)
- 记录机器CPU和内存使用情况的程序 (2021/02/27)
- 情报威胁数据分析(1) (2021/05/24)
- 情报威胁数据分析(2) (2021/05/25)
- Exsi服务器待测试验证内容
1.2. 漏洞评估2.0
- 设计：漏洞2.0评估算法接口说明文档(2021/10/17)
- 设计：DJangoAPI接口配置 (2021/02/04)
2. 技术调研与测试
2.1. 论文研读
- [00] 论文泛读 (2021年)
- [01] 知识图谱在小米的应用与探索 (2021/01/03)
- [02] Developing an Ontology for Cyber Security Knowledge Graphs (2021/01/25)
- [03] Deciphering Malware’s use of TLS (without Decryption) (2021/01/28)
- [04] Bug report, feature request, or simply praise? On automatically classifying app reviews (2021/02/23)
- [05] 网络空间威胁情报共享技术综述 （研究综述）(2021/05/07) ★★★★★★
- [06] 知识表示学习研究进展（研究综述） (2021/04/16) ★★★★★★
- [09] Review of Artificial Intelligence Adversarial Attack and Defense Technologies (2021/07/01) ★★★★★★
- [2021Q01] 基于攻击面的安全评估体系研究 (2021/11/04)
2.2. 网络安全相关技术
两台机器间数据通信的几种方法 (2020/12/03) 计算机设备地理定位原理 (2021/01/09) 使用预加载机制实现对GPS数据接口的修改 (2021/01/10) Python中日志记录方法 (2021/03/02) F项目日志输出设计 (2021/03/11) Python调试技术之变量名称获取 (2021/03/29) 网络信息安全领域常用名词与术语 (2021/08/11) 基于UDP的数据渗透收发包测试 (2021/09/23)2.3. 自然语言处理原创文章
- NLP主体识别 (2021/03/08)
- TF-IDF技术理论与应用 (2020/12/23)
- One-Hot技术详解 (2020/12/23)
- 设备名称与版本提取方案 (2020/12/26)
- nmap抓取的数据的匹配问题 (2020/12/27)
- nmap抓取的数据的匹配问题基于机器学习 (2020/01/18)
2.4. 其他
- 2021年文章略读
- 主要参考资料
3. 语言和算法
- Java各类资料 (2021/01/17)
- 对XML中的tag, attribute进行统计 (2021/01/05)
- 从Json读取数据再输出为CSV示例及Json读取性能测试 (2021/01/21)
- Python生成Json的Schema及相关函数 (2021/01/22)
- 使用C#对大体积XML文件进行格式化的算法与实现 (2021/02/01)
- 原创C#CSV读写类 (2021/01/14)
- 实验验证Binomial公式正确性 (2021/01/20)
- 使用XPath简化Json查询 (2021/01/22)
- 一行命令统计出多个文件夹中的多种类型的代码行数 (2021/02/04)
- 算法：PageRank算法实例详解 (2021/02/26)
- 技术：数据库三大范式 (2021/04/30)
- 原创C#版Json读写类 (2021/02/14)
- Pytho函数中args和*wkargs (2021/03/18)
- 对json文件进行动态遍历以生成所有键的完整路径 (2021/04/29)
- JAVA中的AES加密与解密性能研究：进行中…… (2021/05/03)
- Java命令行参数解析类ArgumentsParser (2021/05/06)
- Java中对字节的详解 (2021/06/04)
- Linux下单个文件夹下创建100万个文件测试 (2021/07/09)
- Python变量作用域详解 (2021/10/04)
- SQL实现同一表的两个字段对相同的另一张表JOIN查询 (2021/10/02)
4. 人工智能
- 基于特征识别的机器机器学习的一般方法论 (2021/07/21)
- 常用数学符号表示(2021/12/15)
- KNN原理详解 (2021/10/07)
- 统计学各种验证
- 从0开始配置TensorFlwo环境 (2021/04/18)
- 一分钟理解SoftMax函数 (2021/04/19)
- 朴素贝叶斯定理的示例 (2021/04/26)
- 深入理解能力指标F1的具体意义 (2021/05/14)
- 使用二维平均分布与二维正态分布随机生成学习样本 (2021/08/11)
- 人工智能分类图 (2020/12/20)
5. 经验总结
5.1. Numpy、Pandas和Matplot使用经验
- numpy矩阵根据输入输出类型不同的两种函数映射方法 (2021/05/19)
- 使用numpy进行连续函数的线性拟合 (2021/07/06)
- Series核心操作 (2021/03/04)
- DataFrame常用函数小结 (2021/10/26)
- date_range 详解 (2021/06/11)
- Dropna和FillNa方法 (2021/08/18)
- 经验：多用自带的数组计算函数而不是循环 (2021/10/20)
- matplotlib绘制正态分布函数 (2020/12/28)
- 将matplotlib输出为PGF格式 (2021/01/23)
- 使用 matplotlib 显示3D动画 (2021/03/15)
- 梯度下降计实例计算(二维) (2021/02/22)
- 梯度下降计实例计算(三维) (2021/03/08)
5.2. Scikit-Learn使用经验
- iris数据集简介 (2021/07/19)
- 模型的能力常用指标评估方法 (2021/07/20)
- CountVectorizer详解 (2021/06/07)
- make_classification 简介 (2021/08/08)
- 三种稀疏矩阵：COO,CSR和CSC (2021/08/12)