特征
常用的webshell管理工具的流量特征 4
一、菜刀流量特征最开始是明文传输，后来采用base64加密： PHP类WebShell链接流量 如下： 第一：“eval”，eval函数用于执行传递的攻击payload，这是必不可少的； 第二：(base64_decode(P O S T [ z 0 ] ) ) ， ( b a s e 6 4 d ......
冰蝎、蚁剑、哥斯拉的流量特征
# 冰蝎、蚁剑、哥斯拉的流量特征 ## 1. 蚁剑流量特征 ### 1.1 蚁剑webshell静态特征 > 蚁剑中php使用assert、eval执行；asp只有eval执行；在jsp使用的是Java类加载（ClassLoader），同时会带有base64编码解码等字符特征。 ### 1.2 蚁剑 ......
对“美国出现的SARS-CoV-2的分子进化特征”一文的简要介绍
对“美国出现的SARS-CoV-2的分子进化特征”一文的简要介绍 冠状病毒（CoV）是一种RNA病毒，可感染人类和其他哺乳动物，可引起多种疾病，例如呼吸道、肠道、肝脏和神经系统疾病。感染人类的冠状病毒有七种类型，包括SARS-CoV、MERS-CoV、HCoV-229E、HCoV-HKU1、HCoV ......
五.特征降维（就是相似的很高的或者无用的特征需要去掉）
# 1.什么是特征降维 >降低的对象为二维数组 此处的降维为**降低特征**的个数 **降维是指在某些限定条件下，降低随机变量（特征）个数，得到一组“不相关”主变量的过程**  # 1、 ......
编解码、加解密常见特征
## 编码 编码：Base 系列、Unicode、Escape、URL、Hex； [https://book.hacktricks.xyz/crypto-and-stego/crypto-ctfs-tricks](https://book.hacktricks.xyz/crypto-and-steg ......
通过实例了解vue3.3更新的特征
#### 开场白 ``` 5月份，vue团队发布了 vue3.3. 这次小版本的发布主要解决了-- Vue 与 TypeScript 一起使用时的许多长期存在的痛点. 下面我们一起来学习一下vue3.3新特征 ``` #### 准备新新特征的环境 ``` 根据官方团队的描述，我们需要准备一下工作。 ......
特征检测
特征点/区域 局部特征点的要求 可重复性和正确性：平面内几何变换不变，平面外几何变化不变，光照鲁邦。 局部性：特征是局部的，对遮挡物不敏感。 数量：要有足够多的特征点/区域来覆盖整个物体 特异性：区域需包含“感兴趣的”结构 有效性：接近实时 特征响应 在任何方向移动窗口，灰度值有较大的改变。 灰度改 ......
m基于HOG特征提取和GRNN网络的人体姿态识别算法matlab仿真,样本为TOF数据库的RGB-D深度图像
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： TOF数据库如下： 2.算法涉及理论知识概要 1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域 ......
关于3B1B特征向量那一节斐波那契用矩阵求解问题
我们知道对于矩阵 $A$，它可以通过特征向量的线性组合来进行相似对角化，即 $A = PDP^{-1}$，其中 $D$ 是一个由特征值组成的对角矩阵，$P = [v_1, v_2]$ 是一个包含线性无关的特征向量的矩阵。 对于矩阵 $A = \begin{bmatrix}0 & 1 \\ 1 & 1 ......
2021国内风控的几大隐藏检测特征大diss
1.传感器 主要入口： Sensor.getVendor() //获取传感器厂商 Sensor.getMaximumRange() //获取传感器最大范围 Sensor.getResolution() //获取传感器精度 Sensor.getMinDelay() //获取传感器最小延迟 原理： 通过 ......
第三课 特征工程
AI领域的大神们Bengio和Lecun等人在《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》论文中划定了AI模型的玩耍范式，如下图所示，无论任何模型，在做分类或回归前，都必须有一个数据特征提取(Feature Extraction) ......
推荐系统中常用的特征选择方法
背景 推荐系统已经迈入了深度学习时代，模型结构比较复杂，下面介绍在深度学习背景下常用的特征选择方法 1. 根据特征在正负样本上分布的差异 直观感觉上一个特征越重要，那么它在正负样本的分布差异应该是越大的，基于此我们可以用KL散度来表示特征重要性，但是KL散度是非对称，我们可以采用JS散度来表达特征重 ......
2. 王道OS-操作系统的特征，发展和分类
1. 并发：宏观上是同时发生的，微观是交替发生的 ；ps：并行：宏观和微观都是同时发生的 ； ps：单核CPU同一时刻只能执行一个程序，各个程序只能并发的执行 ； 多核CPU同一时刻可以同时执行多个程序，多个程序可以并行执行 ； 2. 共享：指系统中的资源可以提供内存中多个并发执行[微观交替使用，e ......
19.sw导入stp文件如何识别特征
1.首先打开SolidWorks-选项-插件-featureworks，并把featureworks勾选上，并点击确定，如下图 2.打开solidworks-文件格式（.stp/.step），设计树下面只有一个输入 3.选中输入也就是选中模型文件，右击，会出现featureworks-识别特征，如下 ......
JS的异步化特征async await
参考： https://segmentfault.com/a/1190000007535316 https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Promise https://devel ......
深度学习模型对图像进行特征提取
深度学习模型可以自动从图像中学习到特征，这些特征可以用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。目前，深度学习模型在图像识别方面取得了非常出色的成果。 深度学习模型通常使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取。CNN中的卷积层、池化层和全连接层可以自动学习到图像中的各种特征，例如边缘、纹理、角点和物体形状 ......
卷积神经网络（CNN）进行特征提取
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。CNN通过卷积层、池化层、全连接层等组成，可以自动地从原始数据中提取特征。 卷积层是CNN的核心组成部分，它通过滑动卷积核对输入数据进行卷积操作，提取出图像的特征。卷积核的大小、步长、填充等参数可以根据任务需求进 ......
WebShell 特征分析
# WebShell 特征分析 **作者：HaiCheng@助安社区**，关注公众号领取学习路线和资料。 `WebShell`是黑客经常使用的一种恶意脚本，其目的是获得服务器的执行操作权限，常见的webshell编写语言为`asp `/`jsp`/`php`。主要用于网站管理，服务器管理，权限管 ......
首个机器学习实时特征平台测试基准论文被 VLDB 2023 录取
首个机器学习实时特征平台测试基准论文 FEBench: A Benchmark for Real-Time Relational Data Feature Extraction 被 VLDB 2023 录取 ......
图像换脸是一种将一个人的面部表情和特征应用到另一个人身上的技术。以下是操作步骤
图像换脸是一种将一个人的面部表情和特征应用到另一个人身上的技术。以下是操作步骤： 下载并安装图像换脸软件，例如 FaceApp。 准备工作： 选取你想要换脸的两个人的照片素材。 确保照片分辨率足够高，以便获得更好的换脸效果。 导入照片： 在软件中打开 FaceApp。 将你要换脸的两个人的照片导入 ......
变量的三个特征
博客随笔皆为学习笔记，有诸多不足，如有错误，请帮我指出，不胜感激 对于每个变量，python都提供了这三个方法分别获取变量的三个特征，其中python的内置功能id()，内存地址不一样，则id()后打印的结果不一样，因为每一个变量值都有其内存地址，而id是用来反映变量值在内存中的位置，内存地址不同则 ......
ASEMI代理长电可控硅MCR100-8特征，MCR100-8应用
编辑-Z 长电可控硅MCR100-8参数： 型号：MCR100-8 VDRM/VRRM：600V IT(RMS)：0.8A 结点温度Tj：-40~125℃ 储存温度Tstg：-55 ~ 150℃ 通态电压VTM：1.7V 栅极触发电压VGT：0.8V 正向或反向阻断电流峰值：10µA 保持电流IH： ......
数据工程系列精讲（第三讲）: Data-centric AI 之特征工程 （转载）
前言： 在 Data-centric AI 之特征工程第二讲中，我们介绍了特征预处理的三个子步骤即样本类别不均衡处理，连续特征离散化和数值型 category 特征编码。今天我们接着介绍特征预处理以及特征工程的其他步骤。 特征预处理之特征缩放 当样本的不同特征的取值幅度范围具有不同量级时，数量级的差 ......
《AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks》特征交叉论文阅读
背景 这是一篇利用多头attention机制来做特征交叉的论文 模型结构 AutoInt的模型结构如上图所示，搞模型包含 Embedding Layer、Interacting Layer、Output Layer三个部分，其中Embedding Layer和Output Layer和普通模型没什么 ......