通达OA漏洞学习
说明通达OA漏洞在去年上半年已爆出，这不趁着周末没事做，将源码下载下来进行复现学习。文件包含测试文件包含检测，payload1:ip/ispirit/interface/gateway.php?json={"url":"/general/../../mysql5/my.ini"}利用文件包含访问mysql.ini,检查是否有某些特定字符串 ，比如innodb_log_group_home_dirpayload2:ip/ispirit/interface/gatew...
2024-01-10
机器学习之分类：准确率
准确率是一个用于评估分类模型的指标。通俗来说，准确率是指我们的模型预测准确的结果所占的比例。正式点说，准确率的定义如下：Accuracy = \dfrac{Number of correct predictions}{Total number of predictions}对于二元分类，也可以根据正类别和负类别按如下方式计算准确率：Accuracy = \dfrac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}其...
2024-01-10
机器学习之特征工程
传统编程的关注点是代码. 在机器学习项目中, 关注点变成了特征表示.也就是说, 开发者通过添加和改善特征来调整模型.将原始数据映射到特征图 1 左侧表示来自输入数据源的原始数据, 右侧表示特征矢量, 也就是组成数据集中样本的浮点值集.特征工程指的是将原始数据转换为特征矢量.进行特征工程...
2024-01-10
如何入门机器学习
本篇文章，我将从过来的人角度介绍下机器学习如何从入门到精通，这里我们谈经验，谈工具，更谈方法论。1.入门作为初入机器学习的小白，你可能除了一颗好奇的心和一番热血外什么都不没有，当然最好还是希望你能有线性代数、微积分和概率论的基础。你可能会心存顾虑：学过但忘了。不用担...
2024-01-10
机器学习之分类：预测偏差
逻辑回归预测应当无偏差。即：“预测平均值”应当约等于“观察平均值”预测偏差指的是这两个平均值之间的差值。即：预测偏差 = 预测平均值 - 数据集中相应标签的平均值注意：“预测偏差”与“偏差”（“wx + b”中的“b”)不是一回事。如果出现非常高的非零预测偏差，则说明模型某处存在错误...
2024-01-10
机器学习的分类
品牌型号：Redmibook Pro 15系统：Windows 101、监督学习：表示机器学习的数据是带标记的，这些标记可以包括数据类别、数据属性及特征点位置等。这些标记作为预期效果，不断修正机器的预测结果。具体实现过程是：通过大量带有标记的数据来训练机器，机器将预测结果与期望结果进行比对；之后根据比对结果来修改模型中的参数，再一次输出预测结果；然后将预测结果与期望结果进行比对，重复多次直...
2024-02-13
机器学习之分类：精确率和召回率
精确率精确率指标尝试回答以下问题：在被识别为正类别的样本中，确实为正类别的比例是多少？精确率的定义如下：Precision = \dfrac{TP}{TP + FP}注意：如果模型的预测结果中没有假正例，则模型的精确率为 1.0 。让我们来计算一下上一部分中用于分析肿瘤的机器学习模型的精确率：精确率 = \dfrac{TP}{TP ...
2024-01-10
社区推送博客机器学习插件项目
本文首发于： Jenkins 中文社区 原文链接 作者：Loghi Perinpanayagam 译者：wenjunzhangp 社区推送博客-机器学习插件项目 我认为机器插件学习一直都是一件很有意义的事，带你们一起回顾我的学习历程 大家好！这是 GSoC 2020 ...
2024-01-10
机器学习之过拟合的风险
假设这些图中的每个点代表一棵树在森林中的位置.图中的两种颜色分别代表以下含义:1.蓝点代表生病的树2.橙点代表健康的树接下来, 我们看看图 1图1.生病 ( 蓝色 ) 和健康 ( 橙色 ) 的树您能设想出一个有效的模型来预测以后的生病或健康的树吗 ?花点时间在脑海里绘制一条弧线将蓝点与橙点分开, 或者...
2024-01-10
机器学习：从入门到晋级
目前，人工智能（AI）非常热门，许多人都想一窥究竟。如果你对人工智能有所了解，但对机器学习（Machine Learning）的理解有很多的困惑，那么看完本文后你将会对此有进一步深入理解。在这里，不会详细介绍机器学习算法的基本原理，而是通过将比较有意思的视频（YouTube）和文字相结合，...
2024-01-10
机器学习入门：脸部关键点检测
在前几篇文章中我们看到了怎样检测图片上的物体，例如人脸，那么把实现人脸识别的时候是不是可以把图片中的人脸截取出来再交给识别人脸的模型呢？下面的流程是可行的，但因为人脸的范围不够准确，截取出来的人脸并不在图片的正中心，对于识别人脸的模型来说，数据质量不够好就会导致识别...
2024-01-10
使用Auto-Keras进行自动化机器学习
本文概述了解标准的机器学习管道机器学习管道如何实现自动化？自动化机器学习简介用于自动机器学习的Python库auto-keras简介尾注由于srcmini, Coursera, Udacity等组织不断努力研究如何有效地, 灵活地将机器学习的知识带给普通民众, 因此机器学习并不是一个非常普遍的名词。凭借其平台的优势, 如今...
2024-01-10
自动售票机激活学生证
自动售票机激活学生证步骤：1、点击“互联网取票“按钮，弹出“请输入二代身份证”。2、在“身份证识别区”放上二代身份证，读取身份证信息后，显示网上订票的相关信息。3、在“身份证识别区”放上学生证，读取学生证信息后，核对身份证和学生证信息一致。4、选中要打印的车票，点击“打印”按钮，学生票打印成功。...
2024-02-03
破壁机一插电就自动加热，省时省力的健康饮食利器
破壁机是一种现代化的厨房电器，用于制作健康美味的食品。它的特点是一插电就自动加热，省时省力，是繁忙的现代人的理想选择。破壁机的原理是利用高速旋转的刀片将食材破碎，使其充分释放出营养成分。与传统的搅拌机不同，破壁机还具有加热功能，可以将食材加热适宜的温度，使其更易于消化吸收，同时也可以保持食材的原汁原味。破壁机的使用方法非常简单，只需将食材放入杯子中，插上电源，按下开关即可。由于刀片旋转速度非...
2024-03-15
非确定的自动机NFA确定化为DFA
摘要： 在编译系统中，词法分析阶段是整个编译系统的基础。对于单词的识别，有限自动机FA是一种十分有效的工具。有限自动机由其映射f是否为单值而分为确定的有限自动机DFA和非确定的有限自动机NFA。在非确定的有限自动机NFA中，由于某些状态的转移需从若干个可能的后续状态中进行选择，故...
2024-01-10
KMP算法学习记录
KMP算法要解决的问题在暴力字符串匹配算法里匹配流程是这样：到了模式串最后一位B匹配失败之后会回退成这个样子i;j代表字符串和模式串当前的所在的位置。第一次匹配：i=5;j=5第二次匹配：i=1;j=0;匹配失败之后 i进行了回退，j也进行了回退。这个时候导致的问题就是算法时间复杂度变成了...
2024-01-10
【转】Java学习---垃圾回收算法与 JVM 垃圾回收器综述
【原文】https://www.toutiao.com/i6593931841462338062/ 垃圾回收算法与 JVM 垃圾回收器综述 我们常说的垃圾回收算法可以分为两部分：对象的查找算法与真正的回收方法。不同回收器的实现细节各有不同，但总的来说基本所有的回收器都会关注如下两个方面：找出所有的存活对象以及清理掉所有的其它对象——...
2024-01-10
机器学习算法中有哪些不同的学习风格？
机器学习算法中有四种学习风格。让我们来看看它们 -监督学习监督学习是机器学习中最常用的方法之一，它在训练过程中同时获取训练数据（也称为数据样本）及其相关输出（也称为标签或响应）。监督学习方法的主要目标是学习输入训练数据与其标签之间的关联。为此，它执行多个训练数据实例。...
2024-01-10
机器学习常见算法分类汇总
来源：IT经理网机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。学习方式根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器...
2024-01-10
机器学习之支持向量机算法(二)
五、SVM求解实例 上面其实已经得出最终的表达式了，下面我们会根据一些具体的点来求解α的值。数据：3个点，其中正例 X1(3,3) ，X2(4,3) ，负例X3(1,1) 如下图所示 我们需要求解下式的极小值 注意约束条件（在这里不要忘记了yi代表的是数据的类别，+1代表正例，-1代表负例...
2024-01-10
机器学习算法的随机数据生成总结
在学习机器学习算法的过程中，我们经常需要数据来验证算法，调试参数。但是找到一组十分合适某种特定算法类型的数据样本却不那么容易。还好numpy, scikit-learn都提供了随机数据生成的功能，我们可以自己生成适合某一种模型的数据，用随机数据来做清洗，归一化，转换，然后选择模型与算法做拟...
2024-01-10
机器学习之逻辑回归：计算概率
许多问题需要将概率估算值作为输出。逻辑回归是一种极其高效的概率计算机制。实际上， 您可以通过下两种方式之一使用返回概率：“按原样”转换成二元类别。我们来了解一下如何“按原样”使用概率。假设我们创建一个逻辑回归模型来预测狗在半夜发出叫声的概率。我们将此概率称为：p ( bark |...
2024-01-10
机器学习九大算法支持向量机
机器学习九大算法---支持向量机出处：结构之法算法之道blog。 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这个东西本身就并不好懂，要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力，二者这个东西也不好讲清楚，尽管网上已经有朋友写得不错了(见...
2024-01-10
CFHD机枪MG3武器实战技巧一览
CFHD里的机枪MG3是一把常用武器，那么机枪MG3好用吗？这把武器如何压枪？接下来请看CFHD机枪MG3武器实战技巧一览，相信定能对各位玩家有所帮助。射击方式推荐站姿情况下，MG3的点射手感较好，但枪口回复过慢，在速点时子弹的命中率会直线下降，所以中距离下更推荐大家使用四连发的打法;近距离下...
2024-01-10
机器学习的实质在于
品牌型号：华为MateBook D15系统：Windows 11机器学习的实质在于找。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是研究怎样使用计算机模拟或实现人类学习活动的科学，是人工智能中最具智能特征，最前沿的研究领域之...
2024-01-18
DDD实战课学习笔记
目录学好了DDD，你能做什么？领域驱动设计：微服务设计为什么要选择DDD？领域、子域、核心域、通用域和支撑域：傻傻分不清？限界上下文：定义领域边界的利器实体和值对象：从领域模型的基础单元看系统设计聚合和聚合根：怎样设计聚合？领域事件：解耦微服务的关键DDD分层架构：有效降...
2024-01-10
CFHD机枪M60武器评析 M60实战技巧分享
CFHD机枪M60是游戏中的一把经典武器，M60机枪怎么压枪？M60机枪伤害如何？本次为大家带来CFHD机枪M60武器评析，想了解的玩家可以参考。机枪M60武器评析在CFHD中M60跟老CF的外观有所不同，在CFHD中M60多了一个支架，但在游戏中依然只能蹲或站着射击，单纯的增加下美观度。说起M60的外号大菠萝，小伙伴肯...
2024-01-10
MySQL实战学习（四）
当数据库上有多个事务同时执行的时候，就可能出现脏读（dirty read）、不可重复读（non-repeatable read）、幻读（phantom read）的问题，为了解决这些问题，就有了“隔离级别”的概念。事务隔离级别读未提交是指，一个事务还没提交时，它做的变更就能被别的事务看到。读提交是指，一个事务提交之后...
2024-01-10
MySQL实战学习（二）
redo log当数据库有一条记录需要更新时，InnoDB引擎会先把记录写到redolog中，同时更新内存。这个时候就算是更新完成了，同时，InnoDB会在适当时刻将这个操作记录更新到磁盘里面。InnoDB 的 redo log 是固定大小的，比如可以配置为一组 4 个文件，每个文件的大小是 1GB，那么这块“粉板”总共就可以记录 4...
2024-01-10
机器学习实战性别预测模型的构建与优化
基于用户画像进行广告投放，是优化投放效果、实现精准营销的基础；而人口属性中的性别、年龄等标签，又是用户画像中的基础信息。那该如何尽量准确的为数据打上这些标签？这时候机器学习就派上用场了。本文将以性别标签为例，介绍人口属性标签预测的机器学习模型构建与优化。性别标...
2024-01-10
MySQL实战学习（三）
有序数组搜索树哈希表哈希表是一种以键 - 值（key-value）存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即 key，就可以找到其对应的值即 Value。优点：做数据新增时，索引的建立会比较快。适用于等值查询的场景。缺点：在进行数据区间查找时，会比较慢。有序数组由数组的特点可以知道，有序...
2024-01-10
myqsl实战学习（一）
mysql 总体分为Server层和存储引擎层Server层连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等存储引擎层负责数据的存储和提取。InnoDB、MyISAM、Memory等 5.5.5后默认为InnoDB连接器当用命令连接到数据库上时，是通过连接器实现的。通过SHOW PROCESSLIST 查看连接到数据库的连接。客户端如果太长时间没...
2024-01-10什么是机器学习 (ML) 及其实际应用？
你知道一个人每秒产生多少数据吗？数字是惊人的。根据 Domo 的说法，在 2020 年，每个人每秒创建 1.7MB 的数据，而且未来也不会放缓。说我们生活在“数据时代”并没有错。企业和组织面临的最大挑战之一是理解所有数据。他们正试图通过使用机器学习 (ML)的概念和方法创建智能系统来解决这个问题，...
2024-01-10
