二进制分析实战

Java的类加载过程

类加载就是把类（通常是.class文件的形式）通过类加载器加载到JVM中，经过一系列的解析成可用的class类二进制流的来源可能有：编译后的.class文件使用ASM、ByteBuddy等字节码生成工具创建的字节码甚至可以从网络传输得到

何似在人间575·2025-02-02 18:48

python多线程怎么写日志_Python日志记录在多进程下的使用

2、分析日志文件过小，猜测是代码有问题，或者是文件内容有丢失；日志写入时间接近猜测是同时写入的问题。经检查，代码没有问题，排除此原因。考虑当前使用gunico

可以不是真名·2025-02-02 18:48

智能风控/数据分析聚合分组连接

目录data。head（）查看前几行配环境添加环境变量聚合groupby方法基本用法分组示例聚合操作示例转换操作示例过滤操作示例实例方法示例总结apply方法结合使用groupby和applymerge聚合基本语法参数说明【连接键】DataFrame示例内连接（INNERJOIN）左连接（LEFTJOIN）右连接（RIGHTJOIN）真实全外连接（FULLOUTERJOIN）示例内连接（INNER

やっはろ·2025-02-02 18:47

[HOT 100] 0167. 两数之和 ||

文章目录1.题目链接2.题目描述3.题目示例4.解题思路5.题解代码6.复杂度分析1.题目链接167.两数之和II-输入有序数组-力扣（LeetCode）2.题目描述给你一个下标从1开始的整数数组numbers

水蓝烟雨·2025-02-02 18:46

python eml解析_【Python】CDO分析eml文件、发送mail（outlook Express COM对象）

importwin32com.clientobjEmail=win32com.client.Dispatch('CDO.Message')#objEmail.Configuration.Fields.Item("http://schemas.microsoft.com/cdo/configuration/smtpserverport")=25#objEmail.Configuration.Fiel

weixin_39640265·2025-02-02 17:14

软件工程导论期末试题

软件工程导论期末考试试题一．选择（20分）1、瀑布模型把软件生命周期划分为八个阶段：问题的定义、可行性研究、软件需求分析、系统总体设计、详细设计、编码、测试和运行、维护。

答案资料·2025-02-02 17:13

软件工程导论期末考试试题

软件工程导论期末考试试题一．选择1、瀑布模型把软件生命周期划分为八个阶段：问题的定义、可行性研究、软件需求分析、系统总体设计、详细设计、编码、测试和运行、维护。

答案资料·2025-02-02 17:13

鸿蒙OH实战开发：基于webview拉起自定义键盘

往期学习笔录：鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景？嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发？看完这篇你就了解了~鸿蒙岗位需求突增！移动端、PC端、IoT到底该怎么选？记录一场鸿蒙开发岗位面试经历~持续更新中……场景描述在特殊的H5场景下需要应用拉起自定义键盘进行输入。场景一：使用jsBridge拉起自定义弹窗写自定义键盘，再通过jsBridge传参实现输入。场景二：使用web的同层渲染将原生textI

彭家大少·2025-02-02 17:12

用Python把2024年的豆瓣广播生成词云图

突发奇想想对自己的2024进行分析。

NuageL·2025-02-02 17:42

华为OD2024机试最新E卷题库-(A+B+C+D+E)

这里不仅有精选的实战题目，还有详尽的解题思路与代码实现，帮助你掌握核心算法，理解数据结构，提升编程技巧。

蜗牛快快快快跑·2025-02-02 17:11

软件工程概论试题四

A.不能适应需求的动态变更B.过于灵活C.各个阶段需要进行评审D.过于简单正答：A2.具有风险分析的软件生存周期模型是()。

minaMoonGirl·2025-02-02 17:11

软件测试-等价类划分法测试用例设计二

针对上述需求分析，先编写一个对报表日期合法性检查的C程序，然后按照等价类划分法设计测试用例（弱健壮覆盖标准），最后运行设计的测试用例。

minaMoonGirl·2025-02-02 17:41

洛谷 P8721 [蓝桥杯 2020 省 AB3] 填空问题(缺少 inc.txt, E 题数据) 题解

题目分析A数青蛙根据青蛙的个数分类计算：青蛙数小于等于222：此时青蛙数、眼睛数、嘴巴数和腿数读出来只读111个字，故此时一句话141414个字。

xzz_0611·2025-02-02 17:09

AI：180-如何利用Python进行图像处理和计算机视觉任务

本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。

一键难忘·2025-02-02 16:09

如何分析HCI的Command Packet和Event Packet包

HCIPacket包括四种，即Command，Event，ACL和SCO/eSCO，对应到MS-Stack中的定义，即为COMMAND_PACKET，EVENT_PACKET，DATA_PACKET_ACL和DATA_PACKET_SCO。如下（详细参照bt_hcip.h）：enumHCI_TYPE{COMMAND_PACKET=1,DATA_PACKET_ACL=2,DATA_PACKET_SC

haokaihaohe110·2025-02-02 16:34

【数据库】MongoDB深度解析与Python操作指南：从安装到实战操作全覆盖

目录前言一、MongoDB的特点二、Mongo的核心概念三、MongoDB的优劣势四、使用场景五、MongoDB与其他数据库的对比六、如何安装MongoDB七、数据库指令操作（一）基本数据库操作（1）连接MongoDB（2）显示所有数据库（3）选择数据库（4）显示当前数据库（二）集合操作（1）显示集合列表（2）创建集合（3）删除集合（三）文档（数据）操作（1）插入文档（2）查询文档（3）更新文档（

易辰君·2025-02-02 15:31

Android 绘图工具与实战（具体例子）

绘图工具与实战参考链接：https://www.runoob.com/w3cnote/android-tutorial-drawable-tool.html三大绘图工具：1)Paint(画笔):就是画笔

Chasing stars·2025-02-02 15:58

《解锁AI黑科技：数据分类聚类与可视化》

其中，能够实现数据分类与聚类，并以可视化形式展现的AI技术，正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。

程序猿阿伟·2025-02-02 14:26

《数据可视化新高度：Graphy的AI协作变革》

智能角色分配，适配专长促协作Graphy利用AI算法，根据团队成员过往在数据项目中的表现、技能标签以及参与任务的类型，分析出每个成员在数据可视化流程中的优势。比如，

程序猿阿伟·2025-02-02 14:26

性能测试网络风险诊断有哪些？

目录一、网络定位分析手段二、sar命令三、netstat命令以下是几种常见的网络风险诊断方法网络连通性检查带宽与延迟测量丢包率分析网络拓扑结构审查安全设备影响评估协议层面上的优化负载均衡器效能检验云化服务架构下的特殊考量系统应用之间的交换

Feng.Lee·2025-02-02 14:55

【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】

文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇

是阿牛啊·2025-02-02 14:54

LSTM 网络在强化学习中的应用

文章重点分析了LSTM在强化学习中的多种应用场景，包括深度Q网络、策略梯度方法和Actor-Critic架构

AI天才研究院·2025-02-02 14:23

数据挖掘常用算法优缺点分析

领取机器学习视频教程：http://www.admin444.com/P-c8129a48常用的机器学习、数据挖掘方法有分类，回归，聚类，推荐，图像识别等。在实际应用中，一般都是采用启发式学习方式来实验。偏差&方差偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距，偏差越大，越偏离真实数据。偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差：描述的是预测值的变化范围、离散程度

天波烟客00·2025-02-02 14:52

【机器学习与数据挖掘实战】案例11：基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。

Francek Chen·2025-02-02 14:20

Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估

Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn（通常简称为sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法

Java资深爱好者·2025-02-02 14:20

数据挖掘常用算法

文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率

kaiyuanheshang·2025-02-02 13:49

数据结构：时间复杂度和空间复杂度

这就涉及到了我们算法效率的分析了。一、算法效率所谓算法效率的分析分为两种：第一种时间效率，又称时间复杂度。第二种空间效率，又称空间复杂度。

星迹日·2025-02-02 13:18

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之并行训练方案

本文将深入Llama的训练代码，分析其并行训练方案，主要关注参数并行和部分结构参数共享。2.并行训练策略概述常见的并行训练策略包括：数据并行(DataParallelism,DP

kakaZhui·2025-02-02 13:14

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 LoRA 微调

本文将深入分析LoRA的原理，并结合Llama源码解读其实现逻辑，最后探讨LoRA的优势。2

kakaZhui·2025-02-02 13:14

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 Flash Attention

1.写在前面近年来，基于Transformer架构的大型语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功。Transformer的核心组件是自注意力(Self-Attention)机制，它允许模型捕捉输入序列中不同位置之间的关系。然而，标准的自注意力机制的计算复杂度与序列长度的平方成正比，这使得它在处理长序列时效率低下。为了解决这个问题，FlashAttention被提出，它是一种高

kakaZhui·2025-02-02 13:43

使用Elasticsearch和SelfQueryRetriever实现智能电影检索

Elasticsearch是一个强大的分布式搜索和分析引擎，能够高效地处理大量数据。

hgSdaegva·2025-02-02 13:43

【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践数学建模_问题根因分析机器学习

现阶段深度学习有三大特征：数据驱动：即数据训练，将数据输入到模型中进行训练；关联学习：模型基于给定训练数据集，进行关联学习；概率输出：即最后的输出，判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢？以一个简单的图片识别问题为例：识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中，我们拿到的数据集往往都是有偏的，比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上，这

2401_84239830·2025-02-02 13:41

Python 批量下载 ERA-5 Reanalysis 数据

ECMWF大气再分析数据集ERA-interim已被ERA-5数据集取代，ERA-5详细信息看这里下面介绍下载的具体步骤：1.要下载ERA-5数据集，需要先注册一个CDS账号。

zhe是我呀·2025-02-02 12:40

深入理解 ThreadLocal 原理及其在 Java 多线程上下文管理中的应用

专栏导航：码农阿豪系列专栏导航面试专栏：收集了java相关高频面试题，面试实战总结️Spring5系列专栏：整理了Spring5重要知识点与

码农阿豪@新空间代码工作室·2025-02-02 12:09

99.20 金融难点通俗解释：中药配方比喻马科维茨资产组合模型(MPT)

目录0.承前1.核心知识点拆解2.中药搭配比喻方案分析2.1比喻的合理性3.通俗易懂的解释3.1以中药房为例3.2配方原理4.实际应用举例4.1基础配方示例4.2效果说明5.注意事项5.1个性化配置5.2

AI量金术师·2025-02-02 12:38

PythonOCC-Core 使用教程

PythonOCC-Core使用教程pythonocc-coretpaviot/pythonocc-core:是一个基于Python的OpenCASCADE(OCCT)几何内核库，提供了三维几何形状的创建、分析和渲染等功能

陆骊咪Durwin·2025-02-02 12:07

PythonOCC-Core 安装和配置指南

PythonOCC-Core安装和配置指南pythonocc-coretpaviot/pythonocc-core:是一个基于Python的OpenCASCADE(OCCT)几何内核库，提供了三维几何形状的创建、分析和渲染等功能

邹稳潜Willard·2025-02-02 12:35

深入理解动态代理：JDK动态代理与CGLIB动态代理

本篇文章将详细介绍这两种动态代理的概念、实现方式、应用场景，并进行对比分析。1.什么是动态代理？

捕风捉你·2025-02-02 11:33

Python中将实体类列表数据导出到Excel文件

本文将通过一个实战案例，展示如何使用这两个库将实体类列

傻啦嘿哟·2025-02-02 11:59

东方-教育技术博主·2025-02-02 11:28

ARINC429协议分析

描述本章内容主要说明ARINC429协议分析方法，包含429数据模型，以及各模型的含义协议模型定义如下表所示，ARINC429在发送一帧过程中，首先发送以START开始，以END结束，共发送32bits

Eidolon_li·2025-02-02 10:56

22章2节：如何在 R Markdown 和 R Notebook 中创建使用

它结合了R语言的强大数据处理和分析能力，以及Markdown的简洁易用的文本格式，使得创建专业和美观的报告变得更加简单和高效。

DAT｜R科学·2025-02-02 10:24

Java与Kafka：消息队列使用指南

无论是构建实时数据分析系统还是简单的消息队列应用，Kafka都能胜任。那么，我们就开始吧！什么是Kafka？

墨瑾轩·2025-02-02 10:53

【产品经理修炼之道】-美国支付清算体系介绍

通过对比中国支付清算体系，文章还将分析美国体系的优势和创新之处，为跨境支付和国际金融合作提供参考。前段时间分别介绍了“中国支付清算体

xiaoli8748_软件开发·2025-02-02 10:53

AI真的能理解我们这个现实物理世界吗？深度剖析原理、实证及未来走向

继而列举AI在物理场景识别、实验数据分析中显露的“理解”迹象，也点明常识性错误、极端场景失效这类反例。

AI_DL_CODE·2025-02-02 10:51

人工智能在药物研发中的应用 - 从靶点发现和化合物筛选：利用AI深度学习技术加速药物研发流程

通过一个实操案例，展示了如何利用AI技术对化合物数据进行分析，预测潜在的药物候选物。案例包括数据预处理、模型训练、评估和优化等步骤，证明了AI在提高药物研发效率和准确性方面的潜力

AI_DL_CODE·2025-02-02 10:50

PCB行业龙头企业*IoTDB | 利用 IoTDB 替换HBase，打破查询功能局限性

在原有解决方案存在局限性的情况下，基于IoTDB时序数据库的特点和优势，该公司选择使用IoTDB作为其生产与质量分析系统的时序数据处理方案。使用此方案将有效提高存储与查询维度的性能。

Apache IoTDB·2025-02-02 09:48

jetpack compose 开发架构选择探讨（一），这是一份用心整理的Android面试总结

然后我们分析下这个例子只有一个count状态和add操作，因此这样来实现viewModel,这里基于jetpackviewmodel和livedata组件来实现classMvvmViewModel:ViewModel

m0_66264630·2025-02-02 09:18

手机直连低轨卫星通信：架构、关键技术和未来展望

通过分析手机直连低轨卫星网络场景下高移动性与大传输时延等带来的接入与传输问题，提出对地面移动通信体制进行适应性改进的关键技术方案。最后，探讨了

罗思付之技术屋·2025-02-02 09:46

CF 371A.K-Periodic Array(Java实现)

题目分析这里的意思是一共n个值每k个一组循环，最少改变多少个值就能让循环相同思路分析我在这里首先想的是二维数组方便观察循环，依据题目即为每一竖列比较，哪一个值出现的最少那么那就是需要更改的次数，(此题在这儿不考虑需要更改多类值

Dr_Si·2025-02-02 09:15

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