前言:4C法对于单纯的本地验证的话应该比较好使,但是基于网络验证可能就不是很好用了,尽管到了第二个窗口,功能应该还是不能用 逆向过程: 1.直接载入OD,发现第一条汇编指令如下 0040120C > $ 68 6C434000 push killme.0040436C 2.我们直接在数据窗口中跟随0040120C+4C来到如下 3.然后继续跟随该地址中以机器码的地址0040440C,来到如下 4.注意其中的红标 5.当标记为00的机器码则是运行程序时候加载的第一个窗体,01机器码则加载的第二个窗…

转自: https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270    ycszen 另可参考: https://blog.csdn.net/llx1990rl/article/details/44001921   深度学习最全优化方法总结比较(SGD,Adagrad,Adadelta,Adam,Adamax,Nadam)   前言 (标题不能再中二了)本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较,各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了,在此我就不赘述了. SGD…

对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的\(k\)个实例,这\(k\)个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分给这个类. \(k\) 近邻法(\(k\)-nearest neighbor, \(k\)-NN)是一种基本分类与回归方法,这里只讨论分类问题中的\(k\)-NN. 三要素: \(k\)值的选择 距离度量 分类决策规则 \(k\)近邻算法 输入:训练数据集\(T = \{ (x_1,y_1), (x_2,y_2), \cdot \cdot \cdot , (x_N,y_N) \…

1.什么是对象和属性,他们之间的联系是? 对象:将对象看做一个实物或者事物的一种概念.比如说窗体和控件都是对象. 属性:属性阐明了与对象相关的或是控制对象行为的信息,例如,对象的名字.颜色.尺寸或者位置.也可以认为属性是描述对象的一些形容词 一般来说,“对象.属性” 2.规划和创建VB项目3个步骤是? Step 1,设计用户界面 Step 2,设置属性 Step 3,编写代码 3.VB.net中.sln .suo .vb分别代表什么文件? .sln 解决方案文件,包含解决方案及项目信息,是解决方…

前言 这里讨论的优化问题指的是,给定目标函数f(x),我们需要找到一组参数x(权重),使得f(x)的值最小. 本文以下内容假设读者已经了解机器学习基本知识,和梯度下降的原理. SGD SGD指stochastic gradient descent,即随机梯度下降.是梯度下降的batch版本. 对于训练数据集,我们首先将其分成n个batch,每个batch包含m个样本.我们每次更新都利用一个batch的数据,而非整个训练集.即: 其中,η为学习率,gt为x在t时刻的梯度. 这么做的好处在于: 当训…

VB:顶点缓冲 IB: 顶点索引缓冲 三角形的顶点顺序决定了三角形是顺时针还是逆时针,从而决定了三角形在背面剔除的过程中是否会被剔除掉. 相关理论知识可以在前面的文章中找到更多的说明. 实现效果 sfw下载 主要代码 package { import com.adobe.utils.AGALMiniAssembler; import com.adobe.utils.PerspectiveMatrix3D; import flash.display.Sprite; import flash.dis…

异常法停止线程: public class RealInterruptThread extends Thread { @Override public void run() { try { for (int i = 0; i < 5000000; i++) { if (Thread.interrupted()) { System.out.println("Thread is interrupted status, I need exit."); throw new Interru…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u010899985/article/details/81836299 梯度下降算法针对凸优化问题原则上是可以收敛到全局最优的,因为此时只有唯一的局部最优点.而实际上深度学习模型是一个复杂的非线性结构,一般属于非凸问题,这意味着存在很多局部最优点(鞍点),采用梯度下降算法可能会陷入局部最优,这应该是最头疼的问题.这点和进化算法如遗传算法很…

题目: 第一次提交; class Solution: def searchInsert(self, nums: List[int], target: int) -> int: for i in range(len(nums)): if nums[i] >= target : return i if i == (len(nums)-1) and nums[i]<target: return i+1 法二: class Solution: def searchInsert(self, num…

SGD 此处的SGD指mini-batch gradient descent,关于batch gradient descent, stochastic gradient descent, 以及 mini-batch gradient descent的具体区别就不细说了.现在的SGD一般都指mini-batch gradient descent. SGD就是每一次迭代计算mini-batch的梯度,然后对参数进行更新,是最常见的优化方法了.即: gt=∇θt−1f(θt−1) Δθt=−η∗gt…