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李志宽
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2年前
让人头疼的吃鸡外挂,一起来逆向分析一波
前言:最近在浏览某网络论坛,看到一款刺激战场的吃鸡外挂软件下载量很高,出于对游戏外挂样本的敏感及逆向的专注,就从论坛上下载一个样本,并进行对该游戏外挂样本,深度功能分析及还原破解的逆向实践,主要从外挂样本的功能表现,样本的基础属性、样本的实现功能、样本的验证功能破解进行实践。基本属性(分析这些未知的软件切记得在虚拟机环境下进行)启动游戏辅助样本后,从表面上
CuterCorley
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3年前
Python数据分析实战(1)数据分析概述
一、入门数据分析1.大数据时代的基本面大数据产业发展现状:现在数据已经呈现出了爆炸式的增长,每一分钟可能就会有:13000个iPhone应用下载Twitter上发布98000新微博发出1.68亿条Email淘宝双十一10680个新订单12306出票1840张在大数据时代,出现了三大变革:从随机样本到全量数据
李志宽
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2年前
重拳出击!我是这样对灰产外挂下手的
分析外挂样本一般的步骤1.对外挂样本进行简单的信息分析。2.分析还原外挂样本具体功能实现方式。3.分析外挂样本的反检测功能。1.对外挂样本进行简单的信息分析查看文件属性,灰产及外挂的标配语言“易语言”通过ExeinfoPe查壳工具进行对外挂样本查壳,看看发现是没加壳的应用程序。(心里突然咯噔了下,收费的外挂竟然都不做点保护,不对自己的程序负
Stella981
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3年前
Kibana加载样本数据
kibana6.2加载样本数据kibanaloadingsampledata下载样本数据莎士比亚经典作品wgethttps://download.elastic.co/demos/kibana/gettings
Wesley13
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3年前
KNN分类算法原理分析及代码实现
1、分类与聚类的概念与区别分类:是从一组已知的训练样本中发现分类模型,并且使用这个分类模型来预测待分类样本。目前常用的分类算法主要有:朴素贝叶斯分类算法(NaïveBayes)、支持向量机分类算法(SupportVectorMachines)、KNN最近邻算法(kNearestNeighbors)、神经网络算法(NNet)以及决策树(De
Wesley13
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3年前
KNN算法详解
简单的说,K近邻算法是采用不同特征值之间的距离方法进行分类。 该方法优点:精确值高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高 适用范围:数据型和标称型 现在我们来讲KNN算法的工作原理:存在一个样本数据集,也称作训练样本集,并且样本中每条数据都存在标签。将新输入的没有标签的数据与训练样本数据集中
helloworld_01824035
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2年前
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天翼云开发者社区
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1年前
ChatGPT风口下的技术“狂飙”,天翼云荣登ZeroCLUE榜首
最近ChatGPT火了!写代码、写情书、写文章、做题……它啥都会。在ChatGPT强大的功能背后,离不开业内不断精进的人工智能技术的支撑。零样本学习就是ChatGPT的核心技术之一。近日,智能边缘事业部AI团队在中文语言理解零样本学习权威榜单ZeroCLU
四儿
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1年前
语音合成数据的收集与处理:挑战与技术
语音合成数据的质量和多样性对于开发高性能语音合成模型至关重要。本文将深入探讨语音合成数据的收集和处理过程中面临的挑战以及应对这些挑战的技术。数据收集的挑战●数据量问题:大规模语音数据的收集需要大量时间和资源。为了训练高质量的模型,需要海量的数据样本。●多样
铁扇公主
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spssstatistics27增强功能比例和差异的Z检验和置信区间:对于单样本、配对样本、独立样本分析。在分析比较均值菜单下找到,新的比例程序允许用户测试总体比例的差异,并针对每种类型的分析使用各种方法构建观察到的差异的置信区间。可靠性分析增强:麦当劳O
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