UPS.AsPack压缩壳介绍: UPX .AsPack是一款先进的可执行程序文件压缩器.压缩过的可执行文件体积缩小50%-70% ,这样减少了磁盘占用空间.网络上传下载的时间和其它分布以及存储费用. 通过压缩过的程序和程序库完全没有功能损失,和压缩之前一样可正常地运行.对于支持的大多数格式没有运行时间或内存的不利后果.     压缩的原理是什么呢? 压缩就好像把 可执行文件中的 123456 用字母%A代替,789ABC用字母%C代替,这样程序代码的体积不久变小了很多.(要是可以这样压缩,这不

CobaltStrike去除流量特征 ​普通CS没有做流量混淆会被防火墙拦住流量,所以偶尔会看到CS上线了机器但是进行任何操作都没有反应.这里尝试一下做流量混淆.参考网上的文章,大部分是两种方法,一种更改teamserver 里面与CS流量相关的内容,一种是利用Keytool工具生成新的store证书.而我们需要做的修改大概为3个地方: 1. 修改默认端口 2. 去除store证书特征 3. 修改profile 0x00 关闭后台运行的CS ps -aux 找到CS相关的进程 kill -9 p

出品|MS08067实验室(www.ms08067.com) 本文作者:BlackCat(Ms08067实验室内网小组成员) 前言: 红蓝对抗的时候,如果未修改CS特征.容易被蓝队溯源. 去特征的几种方法: 1.更改默认端口 方法一.直接编辑teamserver进行启动项修改. vi teamserver 方法二.启动时候指定server_port java -XX:ParallelGCThreads=4 -Duser.language=en -Dcobaltstrike.server_port

绘制了一张导图,有不对的地方欢迎指正: 下载地址 机器学习中,特征是很关键的.其中包括,特征的提取和特征的选择.他们是降维的两种方法,但又有所不同: 特征抽取(Feature Extraction):Creatting a subset of new features by combinations of the exsiting features.也就是说,特征抽取后的新特征是原来特征的一个映射. 特征选择(Feature Selection):choosing a subset of all

最近微博上有人发起投票那篇论文是自己最受益匪浅的论文,不少人说是lowe的这篇介绍SIFT的论文.确实,在图像特征识别领域,SIFT的出现是具有重大意义的,SIFT特征以其稳定的存在,较高的区分度推进了诸多领域的发展,比如识别和配准.上一篇文章,解析了SIFT特征提取的第一步高斯金字塔的构建,并详细分析了高斯金字塔以及差分高斯金字塔如何完成一个连续的尺度空间的构建.构建高斯金字塔不是目的,目的是如何利用高斯金字塔找到极值点. lowe在论文中阐述了为什么使用差分高斯金字塔: 1)差分高斯图像可以

相关: KD树+BBF算法解析 SURF原理与源代码解析 SIFT的原理已经有非常多大牛的博客上做了解析,本文重点将以Rob Hess等人用C实现的代码做解析,结合代码SIFT原理会更easy理解.一些难理解点的用了☆标注. 欢迎大家批评指正. 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/47377611 SIFT(Scale-invariant feature transform)即尺度不变特征转换,提取的局部特征点具有

1. 从朴素贝叶斯在医疗诊断中的迷思说起 这个模型最早被应用于医疗诊断,其中,类变量的不同值用于表示患者可能患的不同疾病.证据变量用于表示不同症状.化验结果等.在简单的疾病诊断上,朴素贝叶斯模型确实发挥了很好的作用,甚至比人类专家的诊断结果都要好.但是在更深度的应用中,医生发现,对于更复杂(由多种致病原因和症状共同表现)的疾病,模型表现的并不好. 数据科学家经过分析认为,出现这种现象的原因在于:模型做了集中通常并不真实的强假设,例如: 一个患者至多可能患一种疾病 在已知患者的疾病条件下,不同症状

前言 首先红蓝对抗的时候,如果未修改CS特征.容易被蓝队溯源. 前段时间360公布了cobalt strike stage uri的特征,并且紧接着nmap扫描插件也发布了.虽说这个特征很早就被发现了,但最近正好我的ip被卡巴斯基拉黑了/(ㄒoㄒ)/~~,所以来折腾一下. 关于隐藏cobalt strike的特征,网上有很多方法.例如nginx反代.域前置.修改源码等方法.本此主要从nginx反代.cloudflare cdn.cloudflare worker 这三个方面说一下如何隐藏coba

数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准.以决定预期结果,

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

iDT算法是行为识别领域中非常经典的一种算法,在深度学习应用于该领域前也是效果最好的算法.由INRIA的IEAR实验室于2013年发表于ICCV.目前基于深度学习的行为识别算法效果已经超过了iDT算法,但与iDT的结果做ensemble总还是能获得一些提升.所以这几年好多论文的最优效果都是"Our method+iDT"的形式. 此前由于项目原因,对iDT算法进行了很多研究和实验,故此处对其核心思路与一些实施的细节进行总结,方便后续回顾,也希望能够在此过程中获得一些新的启发. 介绍的内

各大公司广泛使用的在线学习算法FTRL详解 现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归( Logistic Regression),而传统的批量(batch)算法无法有效地处理超大规模的数据集和在线数据流,google先后三年时间(2010年-2013年)从理论研究到实际工程化实现的FTRL(Follow-the-regularized-Leader)算法,在处理诸如逻辑回归之类的带非光滑正则化项(例如1范数,做模型复杂度控制和稀疏化)的凸优化问题上性能非常出色,据闻国内各大互联网公司都第一时间应

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关于Java代码的性能优化,是每个javaer都渴望掌握的本领,进而晋升为大牛的必经之路,但是对java的调优需要了解整个java的运行 机制及底层调用细节,需要多看多读多写多试,并非一朝一夕之功.本文是近期笔者给公司员工内部做的一个培训,主要讲述在系统压测过程中出现的性能问题,以 及如何在编码过程中提升代码的运行效率,需要掌握哪些实战技巧.片子里干货较多,也很具有实操性,因此发文出来,共享给大家(部分数据做了去除公司特征信 息,见谅).(PS:由于原文是ppt,因此做了导出图片处理,不影响阅读

前段时间在做三维測量方面的研究.须要得到物体表面三维数据.sift算法是立体匹配中的经典算法.以下是对RobHess的SIFT源码的凝视.部分内容參考网上,在这里向各位大神表示感谢. http://blog.csdn.net/lsh_2013/article/details/46826141 头文件及函数声明 #include "sift.h" #include "imgfeatures.h" #include "utils.h" #includ

---恢复内容开始--- 本文件对应logistic.py amazonaccess介绍: 根据入职员工的定位(员工角色代码.角色所属家族代码等特征)判断员工是否有访问某资源的权限 logistic.py(python)的关键: 1.通过组合组合几个特征来获取新的特征 例如:组合MGR_ID ROLE_FAMILY得到新特征 hash((85475,290919))=1071656665 2.greedy feature selection i.  首先从候选特征中选择1个在训练集上表现最好的特

基于ReliefF和K-means算法的医学应用实例 数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必

PCA: Principal Components Analysis,主成分分析. 1.引入 在对任何训练集进行分类和回归处理之前,我们首先都需要提取原始数据的特征,然后将提取出的特征数据输入到相应的模型中.但是当原始数据的维数特别高时,这时我们需要先对数据进行降维处理,然后将降维后的数据输入到模型中. PCA算法是专门用来对高维数据进行降维而设计,通过将高维数据降维后得到的低维数能加快模型的训练速度,并且低维度的特征具有更好的可视化性质.另外,数据的降维会导致一定的信息损失,通常我们可以设置一

一. 背景 1) 问题 在机器学习的实际应用中,特征数量可能较多,其中可能存在不相关的特征,特征之间也可能存在相关性,容易导致如下的后果: 1.     特征个数越多,分析特征.训练模型所需的时间就越长,模型也会越复杂. 2.     特征个数越多,容易引起“维度灾难”,其推广能力会下降. 3.     特征个数越多,容易导致机器学习中经常出现的特征稀疏的问题,导致模型效果下降. 4.     对于模型来说,可能会导致不适定的情况,即是解出的参数会因为样本的微小变化而出现大的波动. 特征选择,能

声明:本篇博文是学习<机器学习实战>一书的方式路程,系原创,若转载请标明来源. 1 决策树的基础概念 决策树分为分类树和回归树两种,分类树对离散变量做决策树 ,回归树对连续变量做决策树.决策树算法主要围绕两大核心问题展开:第一, 决策树的生长问题 , 即利用训练样本集 , 完成决策树的建立过程 .第二, 决策树的剪枝问题,即利用检验样本集 , 对形成的决策树进行优化处理.这里主要介绍分类树的两个经典算法:ID3算法和C4.5算法,他们都是以信息熵作为分类依据,ID3 是用信息增益,而C4.5

一.关于spark ml pipeline与机器学习 一个典型的机器学习构建包含若干个过程 1.源数据ETL 2.数据预处理 3.特征选取 4.模型训练与验证 以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作,从数据收集开始至输出我们需要的最终结果.因此,对以上多个步骤.进行抽象建模,简化为流水线式工作流程则存在着可行性,对利用spark进行机器学习的用户来说,流水线式机器学习比单个步骤独立建模更加高效.易用. 受 scikit-learn 项目的启发,并且总结了MLlib在处理复杂机器学习