算法解析

某宝x-sign、x-mini-wua、 x-sgext、 x-umt算法解析

1、环境准备jadx某宝APP9.XXFrida2、进行抓包进行jadx分析追踪到最后结果3、进行unidbg黑盒调用publicvoidcall2(){intret=(Integer)JNICLibrary.callStaticJniMethodObject(emulator,"doCommandNative(I[Ljava/lang/Object;)Ljava/lang/Object;",10
Niko2009·2023-06-17 16:42

深度学习实战——强化学习与王者荣耀（腾讯开悟）

忆如完整项目/代码详见github：https://github.com/yiru1225（转载标明出处勿白嫖starforprojectsthanks）目录系列文章目录一、强化学习综述与PPO算法解析
@李忆如·2023-06-17 04:26

传统机器学习算法解析（opencv实现）

前言文本主要解析在传统机器学习当中一些小的算法与思想，只是传统机器学习算法当中的一小部分，更多传统机器学习算法可参考我的另外几篇博客链接1:PCA主成分分析链接2:Canny边缘检测算法链接3:K-Means聚类算法链接4:SIFT算法分析1.opencvOpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以从http://opencv.org获取。OpenCV库用C语言和C++语言编写，可以在Windows
@kc++·2023-06-15 15:53

Loam_livox关键函数解析

Loam_livox的算法解析可以参考论文和相关资料，这里只对某些关键函数的功能进行说明。
Alpha狗蛋·2023-06-13 07:04

缓存替换策略：LRU-K算法详解及其C++实现 CMU15-445 Project#1

文章目录文章简介算法解析LRU-K替换策略驱逐策略一些重要的概念具体实现数据结构约定伪代码实现C++实现解析源码`LRU-K.h``LRU-K.cpp`测试结语文章简介CMU15-445(FALL2022
love is sour·2023-06-12 19:23

提高数据处理效率的有力工具：TopK算法解析

文章目录TopK是什么TopK算法的实现总结在现实生活中，TopK算法是非常常见的一种应用，你可能已经在电商平台上使用它来搜索最畅销的商品或者在音乐应用中使用它来发现最受欢迎的歌曲。那么，让我们深入了解TopK算法的原理和实现吧！TopK是什么TopK算法是一种常见的统计算法，即求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素，一般情况下数据量都比较大。我们经常需要找出最大的十个销售额最高的商品、最受欢
虾米Life·2023-06-12 11:33

【C语言】算法学习·Dijkstra算法详解

目录Dijkstra算法设计Dijkstra算法简介Dijkstra算法的基本思想Dijkstra贪心策略完美图解伪代码详解完整代码算法解析及优化拓展使用优先队列的完整代码Dijkstra算法设计Dijkstra
迅~·2023-06-12 01:25

百度Apollo视觉算法解析-视觉车道线检测后处理

这里以denselinepostprocessing为例，代码在modules/perception/camera/lib/lane/postprocessor/denseline/denseline_lane_postprocessor.cc文件中模型预测的是每个点的车道线的四种类型的conf（表示车道线4种位置关系属性），后处理首先做softmax，然后过threshold，得到前景点的标签。
今天好好吃饭了吗·2023-06-11 14:28

【mmYOLO】促进视觉项目落地，主打工程经验和实用。从原理配置到属性设置，从模型训练到模型评测

MMYOLO提供了从入门到部署到进阶和算法解析等一系列文档，方便不同用户快速上手和扩展。MM
羞儿·2023-06-11 08:03

ROS：DWA算法解析、move_base导航包DWA源码解析

一.整体思路1.基于速度控制运动模型假设没有噪声，控制时间间隔为内机器人速度v和角速度w保持不变，则机器人围绕半径为r的圆周运动。其中，。根据v和w即可预测出下一次机器人位姿（x、y、），根据此也可以判断机器人是否撞到障碍物。2.构建可行的速度空间其中，坐标系x轴为角速度w，y轴为线速度v。假如给定机器人v和w，那么机器人在运动过程中就有可能碰到障碍物，也就是图中wall。不同的速度指令（v，w）
Charlesffff·2023-06-09 18:28

PyEMD算法解析

算法背景经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，缩写EMD）是由黄锷（N.E.Huang）在美国国家宇航局与其他人于1998年创造性地提出的一种新型自适应信号时频处理方法，特别适用于非线性非平稳信号的分析处理。算法过程分析筛选（Sifting）求极值点通过FindPeaks算法获取信号序列的全部极大值和极小值拟合包络曲线通过信号序列的极大值和极小值组，经过三次样条插值法
月疯·2023-06-09 09:22

矩形的覆盖

算法解析这道题可以用斐波纳数列发现规律n=1,f(1)=1n=2,f(2)=2n=3,f(3)=3f(n)=f(n-1)+f(n-2);在最后一格2*1矩形里只有两种摆法，一种是竖着放，与之相应的竖着放结束的摆法有
克里斯加德纳·2023-06-08 15:40

Java实现AWS S3 V4 Authorization自定义验证

前言最近在开发文件存储服务，需要符合s3的协议标准，可以直接接入aws-sdk，本文针对sdk发出请求的鉴权信息进行重新组合再签名验证有效性，sdk版本如下software.amazon.awssdks32.20.45算法解析首先对
·2023-06-06 22:56

Java实现AWS S3 V4 Authorization自定义验证

前言最近在开发文件存储服务，需要符合s3的协议标准，可以直接接入aws-sdk，本文针对sdk发出请求的鉴权信息进行重新组合再签名验证有效性，sdk版本如下software.amazon.awssdks32.20.45算法解析首先对
·2023-06-06 22:56

【人工智能】蚁群算法(密恐勿入)

蚁群算法（密恐勿入）蚁群算法--给你一个感性认识蚁群算法（密恐勿入）1.算法简介1.1基本原理1.1.1模拟蚂蚁在简单地形，寻找食物1.1.2模拟蚂蚁在复杂地形，找到食物1.2算法应用2.算法解析3.算法应用
烂尾主教·2023-06-06 21:41

强化学习之Grid World的时序差分算法解析【MiniWorld】SYSU_2023SpringRL

强化学习之GridWorld的MonteCarlo算法解析【MiniWorld】SYSU_2023SpringRL题目以及思路代码运行结果算法解析代码算法流程题目以及思路环境在这篇博客强化学习原理及应用作业之动态规划算法
旋转的油纸伞·2023-04-21 14:07

强化学习之Grid World的Monte Carlo算法解析【MiniWorld】SYSU_2023SpringRL

强化学习之GridWorld的MonteCarlo算法解析【MiniWorld】SYSU_2023SpringRL题目以及思路代码结果算法解析代码算法流程题目以及思路环境在这篇博客强化学习原理及应用作业之动态规划算法
旋转的油纸伞·2023-04-21 14:52

ARIMA 算法解析，一个通俗的解释

本系列是时序算法ARIMA的第一部分。ARIMA算法是时序算法的经典算法。网上有很多博客，笔者认为都比较数学化，不是那么让初学者一读就能懂得，换句话说，不是很通俗。本篇博客是基于英文博客来组织的，不是直接翻译，但代码，原始数据都来自这篇英文博客，所以说是翻译而来的。1.背景ARIMA算法的本质就是把数据中带有趋势的(trend)的，带有季节性的(seasonal)的,带有业务场景周期性(domai
juhanishen·2023-04-21 10:02

线性筛（欧拉筛）——算法解析

算法简介：欧拉筛是一个能够做到O(n)O(n)O(n)的时间复杂度，也就是线性的质数筛法，是目前性能最优秀的质数筛法。在很多算法和数据结构题目中都有大量的应用，是一个十分基础的工具。对于一个频繁使用的工具，我们从原理上掌握它是非常有必要的。原理分析：1.核心代码如下所示：for(lli=2;i0)这个合数的最小质因数就不是prime[j+k]而是prime[j]了。所以i*prime[j+k]应该
风中的微尘·2023-04-19 02:50

【蓝桥杯】数组中存在K倍区间的子数组个数

接上次算法解析，今天继续逐一从简到难安排解析各大编程算法题。题目给定
小沈同学呀·2023-04-18 07:27

回文串算法解析

最长回文串(用一个字符串中的字符组成最长的回文串)--409一个字符出现n次，那么它在回文串中res+=n/2*2;unordered_map分割回文串dfsintlen=lenStart++;验证回文串(字符串最多删除一个字符看能否成为回文串)---680找到不对称的字符，检查去除其中之一，剩下的北部字符串是不是回文串。
猿饵块·2023-04-17 13:57

Yolov5目标检测算法解析：模型结构

Yolov5系列是Yolo家族新一代的模型，相比于之前的版本Yolov3和Yolov4，相同的是，它依然采用锚框（anchor）对目标的尺寸进行回归的思想，保持大中小多种尺度特征输出，所不同的是，Yolov5系列在损失函数设计、网络结构方面，以及特征输出后处理方面有所改变。得益于Yolov5在网络结构和数据增强方面的革新，使得其在推理速度和推理精度比起前作都有所提升。目前官方已经把Yolov5更新
shifenglv·2023-04-15 21:31

排序算法解析

选择排序定义：N个数排序，第一次在0~N-1个数中找出最小值，与0位置的数进行交换第二次在1~N-1个数中找出最小值，与0位置的数进行交换，以此类推解析：时间复杂度是O(N2)冒泡排序定义：N个数排序，从第0个数开始依次与下一个数做比较，较大的数放在右边解析：时间复杂度是O(N2)插入排序定义：N个数排序，保证0~0位置上有序，保证0~1位置上有序，以此类推解析：无序部分的数，以此与无序部分的数进
mua码·2023-04-15 00:33

类的结构探究分析

之前我们研究了对象创建流程，对象内存对齐算法解析和对象的本质，今天我们开始对类的本质进行探究。在对象的本质文章中，通过.cpp文件其实已经对一个类所包含的内容有了初步了解。
囤囤fc·2023-04-12 14:46

利用python进行tf-idf算法绘制词云图_TF-IDF算法解析与Python实现方法详解

TF-IDF(termfrequency–inversedocumentfrequency)是一种用于信息检索(informationretrieval)与文本挖掘(textmining)的常用加权技术。比较容易理解的一个应用场景是当我们手头有一些文章时，我们希望计算机能够自动地进行关键词提取。而TF-IDF就是可以帮我们完成这项任务的一种统计方法。它能够用于评估一个词语对于一个文集或一个语料库中
weixin_39644952·2023-04-12 05:58

聪明的探险家是如何探险的——IDA*算法

IDA*算法的前置知识分别是A*算法和迭代加深搜索算法文章目录引子正文探险家的做法IDA*算法解析图示代码引子一位探险家在探险时不慎身陷迷宫。这个迷宫非常复杂，假设你是一名探险家，有很多死路和岔路。
霜_哀·2023-04-11 21:24

python Kmeans算法解析

一.概述首先需要先介绍一下无监督学习，所谓无监督学习，就是训练样本中的标记信息是位置的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质以及规律。通俗得说，就是根据数据的一些内在性质，找出其内在的规律。而这一类算法，应用最为广泛的就是“聚类”。聚类算法可以对数据进行数据归约，即在尽可能保证数据完整的前提下，减少数据的量级，以便后续处理。也可以对聚类数据结果直接应用或分析。而Kmeans算法可以
大数据_zzzzMing·2023-04-10 16:24

币乎糖果空投算法解析(python)-2

小新：神奇，没想到解释器都执行到后面了，还能往前跳。小Co：那是，解释器会主动去寻找这个函数名的定义所在的位置，所以函数定义在文件里的位置不是特别重要。我们接着看到43行，这里是表示把r设为空的字典，字典在上文也提到过，是python里的一种数据结构，这里用来存放奖券号以及对应的分数。44行又调用了通过hash值计算幸运数的函数。小新：诶？函数里又调用了一个新函数，那这下解释器是按照什么顺序来执行
老王钻石五·2023-04-09 17:23

经典CNN算法解析实战-第J6周：ResNeXt-50实战解析

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、模型结构三、分组卷积四、Pytorch复现ResNext-50模型1.分组卷积模块2.定义残差单元3.堆叠残差单元4.搭建ResNext-50网络5.查看模型摘要一、课题背景和开发环境第J6周：ResNeXt-50实战解析语言：Python3、Pytorch本周任务：–1.阅读ResNeXt
Oaix Nay·2023-04-08 01:33

经典CNN算法解析实战-第J3周：DenseNet算法实战与解析

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、设计理念三、网络结构四、与其他算法效果对比五、使用Pytorch/TensorFlow实现DenseNet121六、DenseNet121网络结构图一、课题背景和开发环境第J3周：DenseNet算法实战与解析语言：Python3、Pytorch本周任务：–1.请根据本文Pytorch代码，
Oaix Nay·2023-04-08 01:32

经典CNN算法解析实战-第J5周：DenseNet+SE-Net实战

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、介绍三、SE模块应用分析四、SE模块效果对比五、SE模块代码实现六、SE模块插入到DenseNet代码实现一、课题背景和开发环境第J5周：DenseNet+SE-Net实战语言：Python3、Pytorch本周任务：–1.在DenseNet系列算法中插入SE-Net通道注意力机制，并完成猴
Oaix Nay·2023-04-08 01:32

币乎糖果空投算法解析(python)-1

一.新的开始大家好，我是小Co。和很多人一样，我也是最近才接触区块链，便立即决定投入区块链的研究当中，在币乎的某位大神的引导下，我来到了这个分享的世界。众所周知，区块链的起源，是由08年中本聪发布比特币白皮书为开端的，而区块链革命是他09年发布初代比特币源码才正式开始的。作为程序员，我深刻感受到了softwareredefinetheworld（软件重定义世界）带来的震撼，同时作为一名区块链小白，
老王钻石五·2023-04-07 21:14

高精度肺结节自动检测方案 | 算法解析

随着经济的发展，以及人口老龄化、环境污染的加剧，肺癌已经成为全球发病率和死亡率最高的癌症之一[1]。肺癌没有明显的早期症状。虽然肺癌的早期切除可以有效提高患者的生存率，但多数自然就诊的患者发现肺癌时已属中晚期，错过了最佳治疗时机。因此，肺癌的预防和早期发现成为癌症控制的重点之一。我国的多项研究表明，通过低剂量CT进行肺癌筛查，有助于肺癌的早期发现并提高肺癌检出率，应在健康体检人群中积极开展[2]。
博文视点·2023-04-07 19:55

小迪安全day06基础入门-加密算法

小迪安全day06加密算法#常见加密编码等算法解析MD5，SHA，ASC，进制，时间戳，URL，BASE64，Unescape，AES，DES等#常见加密形式算法解析直接加密，带salt，带密码，带偏移
航航编程很6·2023-04-05 17:01

传输体积下降 85%，融云 HTTP 压缩算法解析

点击报名社交泛娱乐出海赋能会【广州站】在音视频通话，尤其是多人群组通话场景，过大的请求包体会导致客户端频繁报错、连接超时等问题。关注【融云全球互联网通信云】了解更多为解决这一问题，融云引入并优化相关算法，使呼叫和全局双向请求传输体积下降了85%，为用户提供更流畅的使用体验。业界主流压缩算法HTTP（HypertextTransferProtocol，超文本传输协议）是一种请求/响应式的应用层协议。
融云·2023-04-04 23:37

GBDT+LR算法解析及Python实现

1.GBDT+LR是什么本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型，所以可以用来解决二分类问题。。2.GBDT+LR用在哪GBDT+LR使用最广泛的场景是CTR点击率预估，即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击。点击率预估模型涉及的训练样本一般是上亿级别，样本量大，模型常采用速度较快的LR。但LR是线性模型，学习能力有限，此时特征工程尤其重要。现有的特征工程实验，主要集中在
代码输入中...·2023-04-04 14:18

yolov5目标检测算法解析：基础网络模块

Yolov5的模型定义分两个阶段，分别是基础模块设计阶段和完整模型搭建阶段。基础模块设计阶段，是基于pytorch架构的基本神经网络算子，进一步构造成具有特定功能和含义的自定义神经网络模块。完整模型搭建阶段，是通过结构化文件，利用基础模块，以搭积木的形式，构建成一个完整的神经网络模型。其基础模块的设计如下所述：1、标准卷积模块（Conv）标准卷积模块（Standardconvolutionmudu
shifenglv·2023-04-02 21:00

《分布式技术原理与算法解析》学习笔记Day09

非集中式结构什么是非集中式结构？在非集中式结构中，服务的执行和数据的存储被分散到不同的服务器集群，服务器集群之间通过消息传递进行通信和协调，非集中式结构没有中央服务器和节点服务器之分，所有的服务器地位都是平等的。非集中式结构解决了集中式结构中面临的单点瓶颈和单点故障问题，提升了系统的并发度，比较适合大规模集群的管理。本文集中描述三种典型的非集中式架构系统：Akka集群Redis集群Cassandr
技术修行者·2023-04-01 20:09

经典CNN算法解析实战-第J2周：ResNet50V2算法实战与解析

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、论文解读1.ResNetV2结构与ResNet结构对比2.关于残差结构的不同尝试3.关于激活的尝试三、模型复现1.ResidualBlock2.堆叠ResidualBlock3.ResNet50V2架构复现4.ResNet50V2模型结构大图一、课题背景和开发环境第J2周：ResNet50V
Oaix Nay·2023-03-26 07:04

Go：实现经典排序算法

这里的例子都是递减的排序，按时间复杂度分为了三个类别1.O(n^2)1.1冒泡排序冒泡排序原理冒泡算法解析冒泡比较简单，每次选出子序列的最大值，放置最前端。最优时间复
咔叽咔叽_·2023-03-24 22:54

两数之和

示例:给定nums=[2,7,11,15],target=9因为nums[0]+nums[1]=2+7=9所以返回[0,1]算法解析：1、该题通过两次循环是可以比较轻松的解答，但是时间复杂度为O(n2
余馨泠风·2023-03-24 22:07

向量空间：如何实现一个简单的音乐推荐系统？

算法解析要解决这个问题，不需要特别高深的理论。解决思路的核心思想非常简单、直白，用两句话就能总结出来。
花椒人生·2023-03-24 04:35

人脸跟踪开源项目HyperFT代码算法解析及改进

一、简介人脸识别已经成为计算机视觉领域中最热门的应用之一，其中，人脸信息处理的第一个环节便是人脸检测和人脸跟踪。人脸检测是指在输入的图像中确定所有人脸的位置、大小和姿势的过程。人脸跟踪是指在图像序列中确定各帧间人脸的对应关系的过程，即确定每个人脸的运动轨迹及其大小变化的过程。人脸跟踪最初的应用源于人类识别。人脸识别是指将输入的人脸图像与已知人脸库中的模型进行比较，以确定是否存在相匹配的人脸。随着近
新无止竞博客·2023-03-22 02:54

快速排序【算法解析，代码模板】

快排的思想是基于分治思想的一种排序方法，核心思路分为以下几步：①确定左右边界l和r②设置x，值可以是q[l],q[r]或者q[(l+r)/2]③递归排序左右区间我们可能并不清楚x到底在待排数组的哪个位置，但是我们基于一种抽象的思想。我不管x在哪里，我就分成两块左边的一块，全部小于X右边的一块，全部大于X代码模板#includeusingnamespacestd;constintN=1e9+8;in
qq_22841387·2023-03-19 22:59

某生鲜电商mfsig加密算法解析

初入道途抓包分析工具抓包工具-charleshttps://www.charlesproxy.com/前提：手机和电脑均安装好charles证书image-20210706151936444接口调试分析-postmanimage-20210706152105634小程序包导出工具-androidrootexplorer文件浏览器(需要root权限)运行环境华为p9android6.0(7.0以上版
灵风_spirit·2023-03-18 17:54

PPQ库中KLD算法实现代码解析

PPQ量化工具库KLD算法解析前言PPQ算法实现NVIDIA的PPT中KLD算法流程KLD算法PPQ实现版本PPQ与NVIDIA的区别：前言这是对PPQ库中KLD算法实现代码解析，关于PPQ库安装与使用详情见专栏上一篇博客
是江姑娘呀·2023-03-09 10:27

DualPivotQuicksort 排序算法解析

DualPivotQuicksort是JDK1.7开始的采用的快速排序算法。一般的快速排序采用一个枢轴来把一个数组划分成两半，然后递归之。大量经验数据表面，采用两个枢轴来划分成3份的算法更高效，这就是DualPivotQuicksort。算法思想选出两个枢轴P1和P2，需要3个指针L,K,G。3个指针的作用如下图：算法为以下的步骤：1、小于27的数组，使用插入排序(或47)。2、选择枢轴P1和P2
hysen31·2023-03-08 23:34

搞定动态规划----一篇足矣

文章目录前言一、动态规划1.算法解析2.算法要素3.思考步骤二、案例分析1----最长公共子序列1、问题描述2、问题分析3.步骤详述4.代码实现三、案例分析2----最优三角剖分1、问题描述2、问题分析
F & F·2023-03-08 22:36

算法解析：哈夫曼（huffman）压缩算法

前言本篇将介绍哈夫曼压缩算法（Huffmancompression）哈夫曼压缩算法（Huffmancompression）众所周知，计算机存储数据时，实际上存储的是一堆0和1（二进制）。如果我们存储一段字符：ABRACADABRA!那么计算机会把它们逐一翻译成二进制，如A：01000001；B:01000010;!:00001010.每个字符占8个bits,这一整段字符则至少占12*8=96bit
Android技术栈·2023-02-25 07:44

SAC算法解析

上一篇文章介绍了利用确定策略来解决连续控制问题的DDPG，现在再来介绍一种非常牛的用随机策略来做连续控制的方法SoftActorCritic(SAC)。它是一种以off-policy的方式来优化随机策略的算法，它的核心特点是熵正则化，策略的训练在最大化预期回报和最大化熵之间作了个权衡，在这一点上实际也跟exploration还是exploitation有重大关系，增加熵会导致更多探索，这可以加速之
金色暗影·2023-02-07 10:15
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