样本层面第2页

[系统安全] 五十七.恶意软件分析 (9)利用MS Defender实现恶意样本家族批量标注（含学术探讨）

您可能之前看到过我写的类似文章，为什么还要重复撰写呢？只是想更好地帮助初学者了解病毒逆向分析和系统安全，更加成体系且不破坏之前的系列。因此，我重新开设了这个专栏，准备系统整理和深入学习系统安全、逆向分析和恶意代码检测，“系统安全”系列文章会更加聚焦，更加系统，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，逆向分析也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向

Eastmount·2025-03-07 12:02

Linux内核笔记（驱动篇）之【u-boot移植--基于正点原子iMX6ull开发板】

内核笔记汇总【持续更新】更好的阅读体验请见：u-boot移植–基于正点原子iMX6ull开发板文章目录添加自己的开发板添加开发板对应的头文件添加开发板对应的板级文件夹编译测试烧写屏幕&网络驱动移植软件层面的修改修改

哆哆jarvis·2025-03-07 11:21

多独立样本秩检验：Kruskal-Wallis检验

多独立样本秩检验：Kruskal-Wallis检验的理论与实践一、引言在统计学中，当数据不满足正态分布或方差齐性假设时，传统的参数检验（如方差分析ANOVA）可能失效。

木子算法·2025-03-07 11:12

大模型最新面试题系列：训练篇之模型监控与调试

准确率：分类任务中的预测正确样本占总样本的比例，评估模型的预测能力。召回率和F1值：在二分类或多分类任务中，用于更全面地评估模型性能，特别是在正负样本不均衡的情况下。

人肉推土机·2025-03-07 10:21

AdaBoost算法

其核心思想是通过迭代优化残差（错误）和动态调整样本权重，逐步提升模型性能。以下是对AdaBoost的简明总结和关键要点：一、核心原理：提升法：通过顺序训练多个弱分类器，每轮专注修正前一个模

Mr终游·2025-03-07 09:07

企业信息查询系统的技术实现路径探析——以某大数据平台为例

本文将以某企业信息查询系统为研究样本，解析其技术架构与实现路径，探讨大数据技术在企业服务场景中的落地应用。

探熵科技·2025-03-07 07:17

——四色定理的解析与证明（完整版）

1976年，Appel与Haken通过计算机穷举约1500种不可约构形，首次给出确定性证明，却因依赖机器验证引发了数学哲学层面的长期争议。此后，数学家们不断寻求更直观、更具构造性的证明

2301_81062744·2025-03-07 07:46

浅析scipy.signal.find_peaks()

如何选择不同的峰值查找函数由于需要监测波形的峰值，因此找到该函数该函数通过与周围位置的比较找到峰值输入：x:带有峰值的信号序列height:低于指定height的信号都不考虑threshold:其与相邻样本的垂直距离

weixin_44249131·2025-03-07 07:13

那么我们今天的讨论是否构成了对可控核聚变技术的真实提升

关于今日讨论对可控核聚变技术真实提升的结论**通过今日的深入探讨，我们基于《源始经》理论提出的创新方案，结合现代物理学与工程学，确实为可控核聚变技术提供了以下实质性提升路径：---####**一、理论层面的创新

太翌修仙笔录·2025-03-07 03:57

深度剖析 JavaScript 变量提升与暂时性死区：原理、实战与避坑指南

这一过程并非物理层面挪动代码，

·2025-03-06 23:43

如何优化多表查询情况下的查询性能问题

多步可以是在SQL层面也可以是在程序层面。有些业务情况是允许通过多条

·2025-03-06 23:13

深度学习_第二轮

每一对((x_i),(y_i))代表了数据集中的一个样本。在计算损失函数的梯度（即关于权重的偏导数）时，需要考虑整个数据集中的所有样本。

Humingway·2025-03-06 22:16

对深度学习中的基本概念—梯度的理解

已知：有一个正确的数据对（或者叫样本），(

Humingway·2025-03-06 22:15

同样是模拟高清，谁才是真正的AHD？汽车OEM选型应慎重

所谓的AHD从某些层面上来讲他就是一个模拟高清的缩写。格式分为多种，其中CVI就是大华的专利，现在

IC15110264988·2025-03-06 22:14

如何从零开始训练大模型？（附AGI大模型路线图）

但还有一个很直观的情况，随着预训练样本的质量不断提升，训练手段的优化。新的模型，往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。例如，最新出的minicpm，微信内部评测效果也是非常棒的。

脱泥不tony·2025-03-06 21:13

低空经济中，多台机器空域信息管理调度策略

这需要从技术、运营和管理三个层面进行综合设计和实施。以下是详细的解决方案：一、技术层面1.空域感知与定位高精度定位：使用GNSS（如GPS、北斗）结合RTK（实时动态定位）技术，实现厘米级定位。

小赖同学啊·2025-03-06 14:07

区块链交易所开发：痛点与解决方案深度剖析

二、痛点分析技术层面底层技术选择困难：区块链技术不断发展，多种区块链平台各有优劣。比特币区块链以其高度安全和稳定著称，以太坊则在智能合约方面表现出色。

·2025-03-06 14:51

智能驾驶：驶向未来的变革之路

从最初的驾驶辅助系统到如今的高度自动驾驶，智能驾驶技术的演进不仅改变了人们的出行方式，也对社会经济、法律法规等多个层面产生了深远影响。

测试者家园·2025-03-06 08:15

《深入理解java虚拟机 JVM高级特性与最佳实践》读后日志

深入理解Java虚拟机JVM高级特性与最佳实践读后日志走进javaJava技术的一个重要优点是：在虚拟机层面隐藏了底层技术的复杂性以及机器与操作系统的差异性。

max90·2025-03-06 05:51

机器学习校招面经二

见【搜广推校招面经四】AUC是评估分类模型性能的重要指标，用于衡量模型在不同阈值下区分正负样本的能力。

Y1nhl·2025-03-06 01:46

华为面试题及答案——机器学习(二)

（1）模型性能指标准确率（Accuracy）：定义：正确分类的样本数与总样本数之比。适用：当各类样本的数量相对均衡时。精确率（Precision）：定义：预测为正类的样本中实际为正类的比例。

麦当当MDD·2025-03-06 01:15

关于redis同步的简单理解

其实像一般的情况，直接从数据库层面去删除和修改，然后清空缓存。但是像视频播放需要频繁提交记录，就需要合并写操作，这个时候往往会在缓存中去修改或者删除，然后用异步延迟任务去修改数据库。

m0_71908411·2025-03-05 18:30

低功耗设计的影响、概述、LPMM

文章目录0-低功率芯片技术或影响整个芯片设计流程设计挑战2-更高抽象层1.数字IC设计中的低功耗处理方式概述1.1系统层面低功耗1.2处理器层面低功耗1.3单元层面低功耗1.4寄存器层面低功耗1.5锁存器层面低功耗

TrustZone_·2025-03-05 14:18

XGBoost系列文章（四）：参数调优与模型训练

XGBoost参数分为三大类，控制不同层面的行为：参数类型作用范围常用参数

什么都想学的阿超·2025-03-05 14:13

火语言 RPA 设置代理相关说明

一、设置代理的可行性火语言RPA从设计层面考虑到网络多样性需求，预留了代理设置接口。无论是企业为突破特定区域网络限制，获取海外电商平台数据，还是出于网络安全与隐私保护目的，使用代理服务器都具备可行性。

IDFaucet·2025-03-05 12:28

探秘Mixup：数据增强的新利器

这个项目的目标是通过混合不同样本的数据点生成新的训练样本，从而帮助模型更好地学习数

荣正青·2025-03-05 10:42

智能推送系统的全链路统计功能：数据闭环下的运营增效革命

本文将从技术实现、业务价值等层面，解析这一功能为

MobTech袤博科技·2025-03-05 10:12

词向量Word Embedding

3.维度灾难：高维情形下将导致数据样本稀疏，距离计算困难，这

m0_60217276·2025-03-05 09:01

二维随机变量

本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文1.二维随机变量基础1.1基本定义二维随机变量(X,Y)(X,Y)(X,Y)是由两个定义在同一概率空间上的随机变量XXX和YYY组成的向量样本空间

Shockang·2025-03-05 05:31

密码学在区块链技术中的应用

1.2密码学的重要性1.3面临的安全挑战1.4密码学解决方案的需求2.密码学在区块链中的具体应用2.1哈希函数在区块链中的应用2.2数字签名和公钥基础设施（PKI）在区块链中的作用3.问题分析3.1技术层面的分析

2401_85754355·2025-03-05 05:30

运行时候的导包搜索路径虽然pycharm中标红但不影响程序的执行

在pycharm中报如下包找不到frommodels.yolo_layerimportYoloLayer，但是该行的前面已经导入了搜包的路径，运行时并不报错，只是pycharm在分析静态代码结构层面会标红提示找不到包

火星种萝卜·2025-03-05 04:25

HarmonyOS NEXT 创新能力解读

IDE工具层面DevEcoStudio作为专门用于开发鸿蒙操作系统（HarmonyOS）的应用程序的集成开发环境（IDE），提供一个清晰、直观的用户界面，使得开发人员可以更容易地进行编码、调试和测试我们的应用

码牛程序猿·2025-03-05 02:05

DeepSeek：大模型领域的创新力量

一、技术优势剖析DeepSeek在技术层面展现出了诸多亮点。其核心的语言模型架构经过精心设计与优化，能够高效处理海量文本数据，实现精准的语义理解和生成。

Kurbaneli·2025-03-04 22:35

网络安全与认知安全的区别网络和安全的关系

三、侧重点不同网络安全更注重在网络层面，例如通过部署防火墙、入侵检测等硬件设备来实现链路层面的安全防护，而信息安全的层面要比

黑客-秋凌·2025-03-04 19:15

自动驾驶FSD技术的核心算法与软件实现

本文将从软件层面

python算法(魔法师版)·2025-03-04 19:12

大模型学习笔记-基于《Deep Dive into LLMs like ChatGPT》

模型是什么从逻辑层面理解，模型类似于函数。给定模型一个输入，它会产生一个输出。例如，垃圾邮件识别器就是一种模型。当输入一封电子邮件时，它会输出该邮件是否为垃圾邮件的判断结果。

XiyouLinux_Kangyijie·2025-03-04 18:33

< 鸿蒙生态学堂线上培训第12期 > 应用安全与隐私优化常见实践案例

应用安全和隐私保护是赢得用户信任的基础，据统计超过80%的数据泄露源自代码层面的安全疏忽，而每一次数据泄露事件平均给企业带来的损失高达数百万美元。

·2025-03-04 14:00

SFT与RLHF的关系

以下是关键要点：1.核心关系SFT：基于标注的高质量样本（如问答对、指令-回答数据），以监督学习方式直接调整模型参数，使模型初步掌握特定任务（如对话生成）的基础能力。

一只积极向上的小咸鱼·2025-03-04 11:12

稠密架构和稀疏架构

也就是说，对于输入的每一个样本，模型的所有或大部分参数都会参与到计算过程中。计算特点：计算密集，需要对大量的参数进行乘法和加法运算，通常会消耗较多的计算资源和内存。

二分掌柜的·2025-03-04 09:53

python统计分析电子版_用Python做统计分析（Scipy.stats的文档）

随机变量样本抽取84

烧辣椒·2025-03-04 06:03

AI提示词终极奥秘：三招破解Zero-Shot/Few-Shot/COT魔法

提示词工程师必备的"超能力"：无需数据、少样本也能指挥AI一、为什么你的提示词总是不够聪明？当别人能用一句话生成专业级代码，而你的查询却得到敷衍回答时，问题可能出在提示词工程的三重境界。

曦紫沐·2025-03-03 22:05

DeepSeek“服务器繁忙”解决方法

一、形成原因1、用户层面流量高峰：随着DeepSeek的知名度提升，用户量不断增长。工作日白天上班族借助它辅助办公，晚上学生用它完成作业，不同群体使用时段重合形成流量高峰。

AI学无止境·2025-03-03 18:30

生产制造中人、机、料、法、环对应的系统服务拆分

MES系统：在车间层面实时分配任务、监控操作员作业状态，并通过技能认证模块确保人员资质与岗位匹配。例如

大丈夫在世当日食一鲲·2025-03-03 18:56

国际化与本地化架构支持LLM应用的全球化

国际化（Internationalization，简称I18N）和本地化（Localization，简称L10N）不仅仅是语言转换的过程，更涉及到文化、技术、市场等多个层面的深入融合。

AI天才研究院·2025-03-03 15:36

数学建模：MATLAB极限学习机解决回归问题

基本原理：输入层接受传入的样本数据。在训练过程中随机生成从输入层到隐藏层的所有连接权重以及每个隐藏层神经元的偏置值，这些参数在整个训练过程中不会被修改。

DesolateGIS·2025-03-03 15:05

RabbitMQ 高级配置与优化：从入门到精通

然而，很多开发者和运维人员在使用RabbitMQ时，仅仅停留在"能用"的层面，而忽略了RabbitMQ的高级配置与优化技巧，导致消息积压、延迟过高，甚至是服务器崩溃等问题。

Echo_Wish·2025-03-03 05:49

Java并发编程：深入理解volatile、线程安全陷阱与复合操作

2.底层原理JMM层面：插入内存屏障（如StoreLoad屏障），强制缓存同步。硬件层面：依赖CPU的MESI协议实现缓存行失效。3.正确使用场景状态标志：单次写入

有诺千金·2025-03-03 04:08

强化学习的数学原理-六、随机近似与随机梯度下降

代码来自up主【强化学习的数学原理-作业】GridWorld示例代码（已更新至DQN、REINFORCE、A2C）_哔哩哔哩_bilibiliSGD、GD、MGD举例：#先初始化一个列表，未来要在这100个样本里面再

儒雅芝士·2025-03-02 15:24

CentOS vs Ubuntu - 常用命令深度对比及最佳实践指南20250302

本文深入剖析CentOS与Ubuntu在常用命令层面的异同，并结合实践案例，帮助读者理解两者的特性，从而根据业务需求做出精准选型。

Narutolxy·2025-03-02 14:49

2.28 图像分类全解析：从境界到评估，再到模型与样本处理

图像分类将不同的图像，划分到不同的类别标签，实现最小的分类误差。图像分类的三层境界：通用的多类别图像分类子类细粒度图像分类实例级图片分类图像分类评估指标之混淆矩阵：TP（Truepositive,真正例）——将正类预测为正类数。FP（Falsepostive,假正例）——将反类预测为正类数。TN（Truenegative,真反例）——将反类预测为反类数。FN（Falsenegative,假反例）—

不要天天开心·2025-03-02 14:45

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