堆栈溢出 堆栈溢出通常是所有的缓冲区溢出中最容易进行利用的。了解堆栈溢出之前，先了解以下几个概念： 缓冲区 简单说来是一块连续的计算机内存区域，可以保存相同数据类型的多个实例。 堆栈 ...
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模型搭建 import pickle import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split 读取数据 title_count, title_set, genres2int, features, targets_values, ratings, ...
如果要在python的py文件里面写中文，则必须要添加一行声明文件编码的注释，否则python会默认使用ASCII编码并且在字体前面+u。 #_*_ conding:utf-8 _* 球员能力图 代码 #_*_ conding:utf-8 _*_ import numpy as ...
数据分析实例：MovieLens电影数据分析 数据准备 数据集来源：grouplens.org/datasets/movielens/ 下载 ml-1m.zip，read me 中有电影评分介绍 MovieLens 1M电影分级。 稳定的基准数据集。 6000个用户观看4000部电影...
如图，有绝热等截面棒，长 �=0.5� ，截面 �=10×10−3�2 ，棒左端温度 �� 保持100K...从方程 ����(����)�−����(����)�=0 开始。从方程 ����(����)�−����(����)�=0 开始。
机器学习—数据科学包（二）pandas 所需模块 pandas matplotlib
本文主要内容： 1.k-means解决的问题； 2.k-means原理介绍； 3.k-means的简单实现。 ...1.k-means解决的问题 ...k-means算法属于无监督学习的一种聚类算法，其目的为：在不知数据所属类别及类别数量的前提下，依据数据...
堆栈溢出 堆栈溢出通常是所有的缓冲区溢出中最容易进行利用的。了解堆栈溢出之前，先了解以下几个概念： 缓冲区 ... 简单说来是一块连续的计算机内存区域，可以保存相同数据类型的多个实例。...
Numpy矩阵的创建与运算 标签（空格分隔）： 未分类 '''--------------------numpy矩阵的创建-----------------------''' import numpy as np #numpy矩阵创建的方法 # 1.直接使用分号隔开的字符串 ...clas...
KMeans无监督案例：Kaggle超市客户分类 案例背景 现有超市购物中心客户的一些基本数据，如客户ID，年龄，性别，年收入和消费分数。消费分数是根据客户行为和购买数据等条件分配给客户的分数。 需要解决问题：利用...
简介 如果你的预测模型表现得有些不尽如人意，那就用XGBoost吧。XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器。它是一种十分精致的算法，可以处理各种不规则的数据。 构造一个使用XGBoost的模型十分简单。...
文章目录1 任务2.IMDB数据集下载探索3.THUCNews数据子集探索 1 任务 数据集 数据集：中、英文数据集各一份 中文数据集：THUCNews ...英文数据集：IMDB数据集 Sentiment Analysis IMDB数据集下载和探索 ...
本文内容： 1.神经网络数据表示 2.Numpy线性代数库 3.现实世界中的数据张量（图片、时序数据、视频等文件的张量表示方式） 4.张量运算 （神经网络中线性代数的编程实现） ... 1. 数据表示 前面例子使用的数...
目录楔子Day0Day1WriteUpDay2 楔子 20岁的第一次儿童节，万万没想到，自己竟然真的回到了十年前没有智能机与互联网的时代。 –2019.6.1 ...这场比赛的线上赛，大概是在四月份吧，也就这个学期的起始。...
Perf是Linux kernel自带的系统性能优化工具。虽然它的版本还只是0.0.2，Perf已经显现出它强大的实力，足以与目前Linux流行的OProfile相媲美了。 Perf 的优势在于与Linux Kernel的紧密结合，它可以最先应用到加入...
XGBoost参数调优完全指南（附Python代码） 译注：文内提供的代码和运行结果有一定差异，可以从这里下载完整代码对照参考。另外，我自己跟着教程做的时候，发现我的库无法解析字符串类型的特征，所以只用其中一部分...
2017年湖湘杯复赛 pwn100-writeup 这是本人第一次做出来pwn的题可能有些地方显得比较笨，但尽量把自己所想的每一步都描述清楚。不足之处请批评指正。
正文共：6920字7图预计阅读时间：18分钟学完了Jeremy的深度学习实践 Part1，了解了DL应用的4大领域，计算机视觉，自然语言处理，表格数据，协同过滤，感...
正文共：2919字6图预计阅读时间：8分钟终于把lesson5写完了，这节课太零碎了，把之前的很多例子都穿插进来（SGD、Mnist、Imdb……）而且知识点也非常...
DDCTF-Bin部分wp
标签： DDCTF
之前在栈溢出漏洞的利用和缓解中介绍了栈溢出漏洞和一些常见的漏洞缓解 技术的原理和绕过方法, 不过当时主要针对32位程序(ELF32). 秉承着能用就不改的态度, IPv4还依然是互联网的主导, 更何况应用程序....
0.2.3 python版本 0.2.4 第三方模块 1 数据收集 1.1 51job网站 1.1.1 数据收集目标 1.1.2 代码实现 1.2 智联招聘网站 1.3 猎聘招聘网站 1.3.1 数据收集目标 1.3.2 代码实现 2 51job网站数据清洗及分析 2.....
以斯坦福cs231n课程的python编程任务为主线，展开对该课程主要内容的理解和部分数学推导。该课程的学习资料和代码如下：视频和PPT笔记assignment1初始代码 Part 1： 线性分类器（Linear classifier） 分值函数，将...
可以参考这个博客：http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/52152766#comments http://blog.csdn.net/data8866/article/details/60960889 tensorflow学习经历...
一、机器学习：问题设定 通常，一个学习问题是通过分析一些数据样本来尝试预测未知数据的属性。如果每一个样本不仅仅是一个单独的数字，比如一个多维的实例（multivariate data），也就是说有着多个属性特征 ...
1. 背景FFmpeg是一个著名的处理音视频的开源项目，非常多的播放器、转码器以及视频网站都用到了 FFmpeg 作为内核或者是处理流媒体的工具。2016年末 paulcher 发现FFmpeg三个堆溢出漏洞分别为CVE-2016-10190、CVE-...
1 使用caffeNet训练自己的数据集 主要参考： 官方网址： http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/imagenet.html 数据集及第一部分参考网址：http://www.lxway.com/4010652262.htm ...4. 计
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