近打了2场CTF线下赛,把AWD模式中的一些小套路做一些总结,本人web狗,二进制部分就不班门弄斧了. 一. AWD模式简介 AWD:Attack With Defence,比赛中每个队伍维护多台服务器,服务器中存在多个漏洞,利用漏洞攻击其他队伍可以进行得分,修复漏洞可以避免被其他队伍攻击失分. 一般分配Web服务器,服务器(多数为Linux)某处存在flag(一般在根目录下): 可能会提供一台流量分析虚拟机,可以下载流量文件进行数据分析: flag在主办方的设定下每隔一定时间刷新一轮: 各队一

今天进入数学建模经验谈第六天:组队建议和比赛流程建议 数学模型的组队非常重要,三个人的团队一定要有分工明确而且互有合作,三个人都有其各自的特长,这样在某方面的问题的处理上才会保持高效率. 三个人的分工可以分为这几个方面: 数学员:学习过很多数模相关的方法.知识,无论是对实际问题还是数学理论都有着比较敏感的思维能力,知道一个问题该怎样一步步经过化简而变为数学问题,而在数学上又有哪些相关的方法能够求解,他可以不会编程,但是要精通算法,能够一定程度上帮助程序员想算法,总之,数学员要做到的是能够把一个问

1 /* 2 比赛规则: 3 学校举行一演讲比赛,共12个人参加,比赛两轮,第一轮为淘汰赛 第二轮为决赛 4 每名选手都有对应的编号:如10001~10012 5 比赛方式:分组比赛 每组6人 6 第一轮分为两小组,整体按照选手编号进行抽签后顺序演讲 7 十个评委分别个每名选手打分,去除最高分和最低分 求的平均分为本轮选手的成绩 8 当小组演讲完后 淘汰组内排名最后的三个选手 前三名晋级,进入下一轮的比赛 9 第二轮为决赛 前三名胜出 10 每轮比赛过后需要显示晋级选手的信息 11 */ 12

一.比赛概述 不同比赛有不同的任务,分类.回归.推荐.排序等.比赛开始后训练集和测试集就会开放下载. 比赛通常持续 2 ~ 3 个月,每个队伍每天可以提交的次数有限,通常为 5 次. 比赛结束前一周是一个 Deadline,在这之后不能再组队,也不能再新加入比赛.所以想要参加比赛请务必在这一 Deadline 之前有过至少一次有效的提交. 一般情况下在提交后会立刻得到得分的反馈.不同比赛会采取不同的评分基准,可以在分数栏最上方看到使用的评分方法. 反馈的分数是基于测试集的一部分计算的,剩下的另一

ROS(indigo) 安装和使用更新版本的Gazebo,本文以7为例. Gazebo7支持更多新的功能,如果使用下面命令安装ROS(indigo): ~$ sudo apt-get install ros-indigo-desktop-full 那么配套安装的是Gazebo2,如何在ROS(indigo)中使用更新版本的Gazebo呢? 首先,需要卸载ros-indigo-desktop-full等,如下: sudo apt-get remove ros-indigo-desktop-full

简介 Kaggle 于 2010 年创立,专注数据科学,机器学习竞赛的举办,是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台.笔者从 2013 年开始,陆续参加了多场 Kaggle上面举办的比赛,相继获得了 CrowdFlower 搜索相关性比赛第一名(1326支队伍)和 HomeDepot 商品搜索相关性比赛第三名(2125支队伍),曾在 Kaggle 数据科学家排行榜排名全球第十,国内第一.笔者目前在腾讯社交与效果广告部任职数据挖掘工程师,负责 Lookalike 相似人群扩展相关工作.此文分享笔者在

 原作者:陈成龙 简介 Kaggle 于 2010 年创立,专注数据科学,机器学习竞赛的举办,是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台.笔者从 2013 年开始,陆续参加了多场 Kaggle上面举办的比赛,相继获得了 CrowdFlower 搜索相关性比赛第一名(1326支队伍)和 HomeDepot 商品搜索相关性比赛第三名(2125支队伍),曾在 Kaggle 数据科学家排行榜排名全球第十,国内第一.笔者目前在腾讯社交与效果广告部任职数据挖掘工程师,负责 Lookalike 相似人群扩展相关工

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 来源 | 腾讯广告算法大赛 作者 | 陈成龙 Kaggle 于 2010 年创立,专注数据科学,机器学习竞赛的举办,是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台.作者从 2013 年开始,陆续参加了多场 Kaggle上面举办的比赛,相继获得了 CrowdFlower 搜索相关性比赛第一名(1326支队伍)和 HomeDepot 商品搜索相关性比赛第三名(2125支队伍),曾在 Kaggle 数据科学家排行

Java多线程编程中经常会碰到这样一种场景:某个线程需要等待一个或多个线程操作结束(或达到某种状态)才开始执行.比如裁判员需要等待运动员准备好后才发送开始指令,运动员要等裁判员发送开始指令后才开始比赛. public class Player implements Runnable { private int id; private CountDownLatch begin; private CountDownLatch end; public Player(int i, CountDownLa

转载:https://www.toutiao.com/i6435866304363627010/ 笔者参加了由Quora举办的Quora Question Pairs比赛,并且获得了前1%的成绩.这是笔者Kaggle首战,所以写下此文来系统化地梳理比赛的思路,并且和大家分享我们参赛的一些心得. Quora Question Pairs是一个自然语言(NLP)比赛,比赛的题目可以简单地概括为“预测两个问句的语义相似的概率”.其中的样本如下: 打Kaggle比赛的大致套路(比赛篇) 我们队伍和其他出

Kaggle大数据竞赛平台入门 大数据竞赛平台,国内主要是天池大数据竞赛和DataCastle,国外主要就是Kaggle.Kaggle是一个数据挖掘的竞赛平台,网站为:https://www.kaggle.com/.很多的机构,企业将问题,描述,期望发布在Kaggle上,以竞赛的方式向广大的数据科学家征集解决方案,体现了集体智慧这一思想.每个人在网站上注册后,都可以下载感兴趣项目的数据集,分析数据,构造模型,解决问题提交结果.按照结果的好坏会有一个排名,成绩优异者还可能获得奖金/面试机会等. 图

http://blog.163.com/kingmax_res/blog/static/77282442201031712216508/ 先介绍一些基本函数(具体用法自己查文档):--------------------------------------------------------1.场景切换:Application.LoadLevel("Level1")2.读取场景时不移除物体:DontDestroyOnLoad(object)  //会保留该物体的任何数据,包括坐标,可以

需求及环境确定: 主题标语 选手人数 评委人数 打分方式 合计算法 名次算法 大屏数量 大屏分辨率 电脑配置 切换设备 评委人员配备 技术人员配备 现场网速情况 评委移动端配备 场次数量 场次时间 选手资源 比赛流程 应用定制服务: 主题及标语定制 展示界面定制

题目 Mice and Rice is the name of a programming contest in which each programmer must write a piece of code to control the movements of a mouse in a given map. The goal of each mouse is to eat as much rice as possible in order to become a FatMouse. Fir

目录 引言 数据认识 总结 特征处理 建模预测 logistic分类模型 随机森林 SVM xgboost 模型验证 交叉验证 学习曲线 高偏差: 高方差 模型融合 总结 后记 引言 一直久闻kaggle大名,自己也陆陆续续学了一些机器学习方面的知识,想在kaggle上面尝试一下,但是因为各种烦杂的事情和课业拖累,一直没时间参加一次kaggle的比赛.这次我将用kaggle的入门赛:Titanic: Machine Learning from Disaster来让我熟悉比赛流程和各种数据处理技巧

炎炎夏日,总是感觉很疲劳,提不起一点精神怎么办?是时候参加一场比赛来唤醒你的激情了!阿里云超级码力在线编程大赛震撼携手全国数百所高校震撼来袭. 它来了,它来了,它带着60000现金和1200件T恤向你跑来了, 7月20日-9月5日 报名参加比赛,就有机会赢取上述超值大礼啦~ 大赛简介: 超级码力在线编程大赛由阿里云举办,合作伙伴九章算法出题,共同面向学生和广大开发者们呈现的在线编程竞赛,从初赛到复赛到决赛均在线上举行.旨在提高开发者算法编程能力,并以丰厚的奖金和礼品鼓励开发者参与编程.热爱编程.

  A. Fair Playoff 题目大意:有4个人进行比赛,第一个和第二个比,第三个和第四个比,之后各自的胜者再比,最开始每个人持有一个数字,每场比赛持有数字较大的选手会胜出,问最开始持有数字最大的两个选手能否会师决赛. 思路:如果持有数字最大的两个选手第一轮不能相遇就可以,否则不行.简单判断一下即可. 代码如下: #include< bits/stdc++.h > using namespace std; #define IOS ios::sync_with_stdio(0),cin.t

这一篇博客的内容是在上一篇博客Scikit中的特征选择,XGboost进行回归预测,模型优化的实战的基础上进行调参优化的,所以在阅读本篇博客之前,请先移步看一下上一篇文章. 我前面所做的工作基本都是关于特征选择的,这里我想写的是关于XGBoost参数调整的一些小经验.之前我在网站上也看到很多相关的内容,基本是翻译自一篇英文的博客,更坑的是很多文章步骤讲的不完整,新人看了很容易一头雾水.由于本人也是一个新手,在这过程中也踩了很多大坑,希望这篇博客能够帮助到大家!下面,就进入正题吧. 首先,很幸运的

一.EDA(Exploratory Data Analysis) EDA:也就是探索性的分析数据 目的: 理解每个特征的意义: 知道哪些特征是有用的,这些特征哪些是直接可以用的,哪些需要经过变换才能用,为之后的特征工程做准备: 1)每个特征的意义.特征的类型: df.describe() df['Category'].unique() 2)看是否存在 missing value(特征数据是否缺失) df.loc[df.Dates.isnull(),'Dates'] 3)看每个特征下的数据分布,用

离去年“马尔可夫链进行彩票预测”已经一年了,同时我也计划了一个彩票数据框架的搭建,分析和预测的框架,会在今年逐步发表,拟定了一个目录,大家有什么样的意见和和问题,可以看看,留言我会在后面的文章中逐步改善:彩票数据框架与分析预测总目录.同时这篇文章也是“[彩票]彩票预测算法(一):离散型马尔可夫链模型C#实现”的兄弟篇.所以这篇文章还有一个标题,应该是:[彩票]彩票预测算法(二):朴素贝叶斯分类器在足球胜平负预测中的应用及C#实现. 以前了解比较多的是SVM,RF,特征选择和聚类分析,实际也做过一

英语PDF下载链接http://download.csdn.net/detail/tsingheng/7480427 Swift提供了类C语言类似的控制流结构.包含for循环和while循环来多次运行任务,if和switch语句依据不同的条件运行不同的分支代码,break和continue语句将运行流程跳转到其它语句. 除了C里面传统的for-条件-递增循环.Swift还添加了for-in循环使得遍历数组.字典,范围,字符串或者其它序列都非常easy. Swift的switch语句也要比C语言的