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如何使用FindFuncIDA Pro寻找包含指定代码模式的函数代码

关于FindFunc  FindFunc是一款功能强大的IDA Pro插件,可以帮助广大研究人员轻松查找包含了特定程序集、代码字节模式、特定命名、字符串或符合其他各种约束条件的代码函数。...简而言之,FindFunc的主要目的就是二进制文件寻找已知函数。  使用规则过滤  FindFunc的主要功能是让用户指定IDA Pro代码函数必须满足的一组“规则”或约束。...FindFunc随后将查找并列出满足所有规则的所有函数。...FindFunc会以智能化的形式对规则进行计划和排序,功能概述如下: 1、目前有六条规则可用; 2、代码匹配考虑寻址大小前缀和操作数大小前缀; 3、函数识别模块; 4、性能规则的智能调度; 5、以简单ASCII...格式将规则存储/加载到文件; 6、提供了用于实验的单独选项页; 7、通过剪贴板选项页之间复制规则(格式与文件格式相同); 8、将整个会话(所有选项页)保存到文件; 9、指令字节的高级复制;  工具要求

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.NETC# 你可以代码写多个 Main 函数,然后按需要随时切换

.NET/C# 程序从 Main 函数开始执行,基本上各种书籍资料都是这么写的。不过,我们可以写多个 Main 函数,然后项目文件设置应该选择哪一个 Main 函数。...你可能会觉得这样没有什么用,不过如果你的应用程序不同的编译条件下有不同的启动代码,或者你需要持续去大范围修改启动代码,那么做一个 Main 函数的选择器是一个不错的选择。 在哪里选择 Main?...带有 Main 函数的项目上 “右键 -> 属性 -> 应用 -> 启动对象”,可以看到我们的 Main 函数,默认值是 “未设置”。...▲ 选择 Main 函数 我们保持这个值没有设置的情况下,如果写两个 Main 函数,那么就会出现编译错误。...Demo", }; window.Show(); base.OnStartup(e); } } } 新的文件

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【Android 逆向】函数拦截原理 ( 通过修改 GOT 全局偏移表拦截函数 | 通过实际被调用的函数添加跳转代码实现函数拦截 )

文章目录 一、通过修改 GOT 全局偏移表拦截函数 二、通过实际被调用的函数添加跳转代码实现函数拦截 一、通过修改 GOT 全局偏移表拦截函数 ---- 使用 GOT 全局偏移表 拦截函数 , 只需要将...替代 被拦截的函数 ; GOT 表的拦截地址就是一个跳转代码 ; 该方法存在弊端 , 如果使用 dlopen 函数打开动态库 , 可以直接拿到函数地址执行该函数 , 此时根本就不会向 GOT 表存放函数地址..., 根据该函数地址 , 可以直接调用函数 , 这样就完美的避开了 GOT 全局偏移表 , 而执行函数 ; 因此 , 使用 GOT 表拦截函数并不能保证 100% 成功 ; 二、通过实际被调用的函数添加跳转代码实现函数拦截...---- 实际的被调用的函数 , 添加 跳转代码 , 跳转到 拦截函数 , 然后 拦截函数 调用 处理函数 , 处理函数调用真正的实际函数 , 返回一个返回值 ; 该跳转代码添加的方式是..., 处理函数 调用 被拦截的 实际函数时 , 这个实际函数 开始的代码 是我们插入的 跳转代码 , 真实调用时 , 一定要将 跳转代码 恢复成原来的状态 然后才能继续调用 ; 该方法 100% 可以执行成功

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我们能从后验分布中学到什么?贝叶斯后验的频率解释

理论:大 N 的渐近情况 等式 1 后验分布的对数可以重新表述为 等式 2 的常数(相对于 θ)仅对后验概率分布的归一化很重要,并不影响它作为 θ 的函数变化。...|θ) 之间的距离。要注意的重要的一点是,仅当 log p(x|θ) 的均值和方差(相对于 q)对于某些参数 θ 是有限的时,近似才有效。我们将在下一节进一步讨论这种情况的重要性。...所以 本节,我们使用模拟并研究如果这些假设不成立,我们的发现也是非常稳健的。 还是使用上一节示例,即具有单位方差的高斯分布族。...高斯分布 第一种情况,q 属于参数族并且满足所有假设,这是我们希望的最佳情况: 从q抽取了10000个样本,发现后验分布p(θ|X=(x1,…,xN))和MAP估计q-MAP-N -,通过N =...模拟表明随着N的增加,p(θ|X)确实集中θ* = 1附近(图2,左)。MAP估计收敛于一个系统上不同于真实分布q的分布(图2,右),这是因为我们高斯分布搜索拉普拉斯分布!

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Linux+Windows: 程序崩溃时, C++ 代码,如何获取函数调用栈信息

一、前言 二、Linux 平台 三、Windwos 平台 一、前言 程序执行过程 crash 是非常严重的问题,一般都应该在测试阶段排除掉这些问题,但是总会有漏网之鱼被带到 release 阶段。...因此,程序的日志系统需要侦测这种情况,代码崩溃的时候获取函数调用栈信息,为 debug 提供有效的信息。...这篇文章的理论知识很少,直接分享 2 段代码 Linux 和 Windows 这 2 个平台上,如何用 C++ 来捕获函数调用栈里的信息。 二、Linux 平台 1....} 三、Windwos 平台 Windows 平台下的代码实现,参考了国外某个老兄的代码,如下: 1....,从地址转换为函数名称。

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结合matlab代码案例解释ICA独立成分分析原理

在下图中,A的值是数据点的横坐标,B的值是它们的纵坐标。(见代码 ica_test2.m) ? 取A和B的两个线性混合物,并绘制这两个新变量 ?...例如,在上面的例子, ? 两个轴上的投影是类似于高斯的(即看起来像一个钟形曲线)。相比之下,投影原A、B空间中远离高斯分布。 ?...Matlab函数峰度(EEGLAB工具箱的kurt();Matlab统计工具箱的kurtosis())指示了分布的高斯性(但是定点ICA算法使用了一个稍微不同的度量,称为负熵)。...脑电图中:影时间过程或大脑中一个紧凑域的时间过程 ? fMRI影地形或统计上最大独立激活模式的地形图 W是从S空间到X空间的权重矩阵。...现在,如果想要从数据删除分量2(例如,如果分量2被证明是迹),可以简单地从原始数据X减去上面的矩阵(XC2)。

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如何在Python和numpy中生成随机数

本教程,你将了解如何在Python中生成和使用随机数。 完成本教程后,你会学到: 可以通过使用随机数生成器程序应用随机性。 如何通过Python标准库生成随机数和使用随机性。...我们机器学习不需要真正的随机性。因此,我们可以使用随机性。随机性是看起来接近随机的数字样本,但是它是使用确定性的过程生成的。 使用随机数生成器可以混洗数据并用随机值初始化系数。...本节,我们将介绍使用标准Python API生成和使用随机数和随机性的一些用例。 播种随机数生成器 随机数生成器是一种生成几乎随机数序列的数学函数。 它需要一个参数来启动序列,称为种子。...可以使用shuffle()函数来洗牌一个列表。shuffle适当的位置执行,这意味着被用作shuffle()函数的参数的列表被洗牌,而不是副本被洗牌。 下面的示例演示了随机混洗一个整数值列表。...此函数使用单个参数来指定结果数组的大小。高斯值是从标准高斯分布抽取的;这是一个平均值为0.0,标准差为1.0的分布。 下面的示例显示了如何生成随机高斯值数组。

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【技术分享】高斯混合模型

1 单高斯模型   多维变量X服从高斯分布时,它的概率密度函数PDF定义如下: 1.png   在上述定义,x是维数为D的样本向量,mu是模型期望,sigma是模型协方差。...每个GMM由K个高斯分布组成,每个高斯分布称为一个组件(Component),这些组件线性加成在一起就组成了GMM的概率密度函数 (1): 3.png    根据上面的式子,如果我们要从GMM分布随机地取一个点...3.2 高斯混合模型的实现 3.2.1 初始化   run方法,程序所做的第一步就是初始化权重(上文中介绍的pi)及其相对应的高斯分布。...调用RDD的aggregate方法,我们可以基于所有给定数据计算上面的值。利用计算的这些新值,我们可以M-步更新mu和sigma。...3.3 多元高斯模型相关方法介绍   在上面的求参代码,我们用到了MultivariateGaussian以及MultivariateGaussian的部分方法,如pdf。

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扩散模型的基本内容介绍

该链逐步向数据添加噪声,以获得近似后验值,其中为与x0具有相同维数的潜变量。在下面的图中,我们可以看到这样一个马尔可夫链。 最后,图像逐渐变为纯高斯噪声。训练扩散模型的目标是学习逆向过程,即训练。...特别地,让 这里: 这可以导出下面的替代损失函数,有学者发现可以带来更稳定的训练和更好的结果: img 该学者还注意到这种扩散模型公式与得分匹配生成模型基于Langevin 动力学的模型上的联系...现在的目标是时刻t=1时,一个给定的像素的概率分布和轻微噪声图中的对应像素的相似程度: 其中t=1 的像素分布源自下面的多元高斯分布,其对角协方差矩阵允许我们将分布拆分为单变量高斯分布的乘积,每个高斯分布对应数据的每个维度...由于我们的马尔可夫假设,目标函数的几乎所有项都可以转换为 KL 散度。鉴于我们使用的是高斯分布,这些值变得可以计算,因此无需执行蒙特卡罗近似。...之后,只需运行代码来训练模型,然后像以前一样进行采样。

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【HMM研究实例】运用HMM模型的择时策略

模型的设定如下: 隐藏状态数目:6 输入变量:当日对数收益率,五日对数收益率,当日对数高低价差(其他备选因素成交量、成交额等大家可以自行尝试) 混合高斯分布成分数目:1(为了简便,假定对数收益率服从单一高斯分布...简单介绍一下函数的各个参数意思。 ? ? ? 以上。我们看到了六个状态的HMM模型输出的市场状态序列。...所以我们从图形做出上述的判断。 四、择时策略 我们根据模拟出来的隐藏状态,来进行择时。 1. 理论版:股指期货可卖空。...策略是这样设计的: 当天处在状态0,3时,买入指数基金; 当天处在状态1,2,4,5时,空仓; 鉴于研究模块自己搭回测算出来的收益曲线很难考虑到滑点、交易规则限制等各方面的要求,所以如下的策略回测只贴上最后的图...代码具体见策略。 我采取的方式是把研究模块得出的状态序列导出,导入到回测模块使用。 回测结果截图贴在这。回撤和收益都看起来很漂亮。

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战斗要同步,又要有随机,怎么办?大佬告诉我这么做

游戏开发,有个需求就是客户端的战斗行为需要在其他的客户端上进行同步播放,但是战斗中一些随机的技能,伤害等没办法同步,遇到这样的问题怎么办?是时候展现随机数的魅力。...代码如下: 百度百科:随机数是用确定性的算法计算出来自[0,1]均匀分布的随机数序列。并不真正的随机,但具有类似于随机数的统计特征,如均匀性、独立性等。...计算随机数时,若使用的初值(种子)不变,那么随机数的数序也不变。随机数可以用计算机大量生成,模拟研究为了提高模拟效率,一般采用随机数代替真正的随机数。...seed.compareAndSet(oldseed, nextseed)); return (int)(nextseed >>> (48 - bits)); } 可以看到上面的代码很简单...上面的代码已经很明显了。

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JavaScript实现随机正态分布

前言 在前端开发,生成随机正态分布的数据对于模拟和实验非常有用。本文将介绍正态分布的基本概念,并探讨如何使用JavaScript实现随机正态分布。 什么是正态分布?...正态分布,也称为高斯分布,是一种常见的概率分布,其特点是呈钟形曲线。正态分布,大部分的值集中均值附近,并且随着离均值的距离增加,概率逐渐减小。...随机数生成算法 计算机的随机数通常是随机数,即通过确定性的算法生成的数列。这些算法使用一个种子值作为起点,并通过一系列的计算生成下一个随机数。...2 使用概率密度函数逆变换法 概率密度函数逆变换法是另一种常用的生成正态分布的方法。它利用了均匀分布的随机数,并通过逆变换函数将其转换为服从正态分布的随机数。...示例代码: 下面是使用JavaScript实现随机正态分布的示例代码: // 使用Box-Muller方法生成随机正态分布 function generateNormalDistribution(mean

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机器学习高斯混合模型:聚类原理分析(前篇)

关于二项分布和离散式随机变量的基础理论知识,请参考: 机器学习储备(11):说说离散型随机变量 机器学习储备(12):二项分布的例子解析 注意在求解烟台或威海的好果概率这个分布参数时,我们每个迭代时步求解了苹果来自于哪里的概率...P_wei= PB/(PA + PB) 上面,如果P_yan > P_wei,则可以说这10个苹果来自于烟台的好果个数多于来自于威海的个数吧。...04 — GMM理论分析 一般地,假设高斯混合模型由 个高斯分布组成,每个高斯分布称为一个component,这些 component 线性组合在一起就构成了高斯混合模型的概率密度函数: ?...上式就是GMM的概率密度函数,可以看到它是K个高斯模型的线性叠加,其中每个高斯分布对GMM整体的概率密度所做的贡献为系数 。...05 — 展望 GMM的概率密度函数模型,我们已经确定了,下一步该确定上面的3个参数了吧。已知的条件:一堆数据。

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【他山之石】3D Gaussian Splatting:实时的神经场渲染

第二个组成部分是优化三维高斯分布的性质-三维位置,不透明度,各向异性协方差,和球谐(SH)系数-与自适应密度控制步骤交错,我们优化过程添加和偶尔删除三维高斯分布。...最近的神经渲染算法极大地减少了这种影,并避免了GPU上存储所有输入图像的巨大成本,大多数方面都优于这些方法。...从这样的估计优化带噪声法线将很难。相反,我们将几何模型建模为一组不需要法线的三维高斯函数。...它创建了一个密集的三维高斯函数集合,精确地表示自由视图合成的场景。优化参数有:位置、和协方差Σ外,我们还优化了代表每个高斯分布的颜色的SH系数,以正确地捕捉场景与视图相关的外观。...我们模型的高斯函数欧几里得空间中始终保持原型;与其他方法不同,我们对遥远或大的高斯分布不需要空间压缩、扭曲或投影策略。

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基本的核方法和径向基函数简介

通过这种映射,简单的模型可以新的特征空间而不是输入空间上训练,从而提高模型的性能。 以上是对核函数的介绍,本篇文章中将重点介绍径向基函数,这是一个非常简单但常见的核。...我们可以通过采用 M 个基函数 (ϕ) 来构造一个设计矩阵 U,每个基函数都由它们自己的均值和标准差参数化。上面等式的平均值的维数为 (dx1)。...因此,对于输入空间中的每个数据点,我们应用 M 个基函数将输入维度 (Nxd) 转换为新的设计矩阵 (NxM)。 RBF 使用高斯基函数。每个基函数代表输入空间中的高斯分布。...我们可以尝试通过使用上面看到的逆解计算最佳权重来拟合该数据的线性模型。正如您在上面看到的那样,它的表现并不好。 下面我们通过高维特征空间中拟合相同的线性模型,更好地近似数据的真实关系。...首先,我将 200 个基函数应用于我的每个数据点。我我的输入空间中采用 200 个高斯分布,并评估我所有基本函数的每个数据点。我的新设计矩阵现在是 (10,000x200) 维的。

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DiffuRec: 如何使用扩散模型进行序列推荐

在后向逆扩散阶段(Reversion),我们首先生成一个标准高斯分布作为输入,然后利用商品序列和逼近器逐步从高斯分布还原预测目标商品的分布表征。...最后基于投影函数,将预测目标商品分布映射至对应的商品索引,实现序列推荐。 研究动机 尽管现有的序列推荐模型取得了不错的效果,但是它们无法同时较好实现如下四个方面: 1....前向扩散过程: 给定目标商品的嵌入表征(embedding),首先基于一步马尔可夫过程建模目标商品的分布表征,然后逐次添加高斯噪声将其退化为高斯分布。我们训练逼近器从高斯分布重构目标商品分布表征。...前向扩散过程及后向逆扩散过程代码 实验分析 整体性能: 我们四个公开数据集上进行了实验,结果表明DiffuRec相比于其他多兴趣建模、VAE及不确定性分布表征建模方法均有一定的性能提升。...扩散过程,DiffuRec将目标商品表征退化为高斯分布,并训练逼近器重构商品表征。逆扩散过程,给定标准高斯分布基于逼近器逐步还原目标商品表征并实现推荐。

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高斯混合模型 GMM 的详细解释

本文中,我们将根据上面的内容来介绍 KMeans 的一个替代方案之一,高斯混合模型。...GMM 数学原理 有了上面的通俗解释,我们开始进入正题,上面的解释可以看到GMM 的核心在于上一节描述的期望最大化 (EM) 算法。 解释之前,我们先演示一下 EM 算法 GMM 的应用。...上面的_是高斯分布c的混合系数(有时称为权重),它在上一阶段被初始化,(|,)描述了高斯分布的概率密度函数(PDF),均值为和 关于数据点 x 的协方差 Σ;所以可以有如下表示。...我们的例子,_1 = _2 = 1/2。 E-step 的结果是混合模型每个数据点和每个高斯分布的一组responsibilities。...使用 Python 从头开始实现 GMM 理解了数学原理,GMM的代码也不复杂,基本上上面的每一个公式使用1-2行就可以完成。

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Python 随机数生成:深入探索 random 模块的功能与应用

通过灵活使用这些函数,可以满足各种随机数生成的需求。实际应用,深入了解这些函数的特性和用法,可以帮助提高程序的随机数生成效率和准确性。...实际应用,根据具体场景选择适当的分布和函数,合理设置参数,能够更好地模拟真实情况,支持科学计算和数据分析。...总结:本文中,我们深入探讨了Python标准库的random模块,介绍了各种随机数生成函数以及它们的应用场景和代码示例。...探讨了种子的设置和随机数生成器的初始化,以及如何应用在实验重现和调试过程。同时,通过深入了解各种分布的生成函数,我们能够更好地模拟和处理不同领域的实际问题。...最后,我们强调了实际应用,根据具体场景选择适当的随机数生成函数是非常关键的。合理设置参数,选择合适的分布,有助于提高模拟的准确性和实验的可重现性。

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史上最全面的正则化技术总结与分析!

(具体见“花书”,会在下一次文章重点分析)。...(2) 正则化等价于带约束的目标函数的约束项 ?...贝叶斯推断分析法 以L1和L2范数为例,所得结论可以推广到P范数,首先需要知道:整个最优化问题从贝叶斯观点来看是一种贝叶斯最大后验估计,其中正则化项对应后验估计的先验信息,损失函数对应后验估计的似然函数...所有人都去问一遍不太靠谱,所以我打算采用抽样方法来估计,假设我已经知道身高分布服从高斯分布,但是我不知道高斯分布的均值和方差参数,现在我打算采用最大似然估计方法来确定这两个参数。...误差符合均值为0的高斯分布,则最大似然估计和最小二乘法等价 (6) 最大后验估计就是最大似然估计函数上面乘上了一项先验分布而已 (7) L2范数相当于给模型参数设置一个零均值高斯先验分布,L1范数相当于给模型参数设置一个拉普拉斯先验分布

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