简介 首先必须要说，这并不是LastPass的exp或者漏洞，这仅仅是通过取证方法提取仍旧保留在内存中数据的方法。...之前我阅读《内存取证的艺术》（The Art of Memory Forensics）时，其中有一章节就有讨论从浏览器提取密码的方法。...本文描述如何找到这些post请求并提取信息，当然如果你捕获到浏览器登录，这些方法就很实用。但是事与愿违，捕获到这类会话的概率很低。在我阅读这本书的时候，我看了看我的浏览器。...方法 一开始还是挺简单的，从寻找限制开始就变得很复杂了。...这些信息依旧在内存中，当然如果你知道其中的值，相对来说要比无头苍蝇乱撞要科学一点点。此时此刻，我有足够的数据可以开始通过使用Volatility插件从内存映像中自动化提取这些凭证。
本文将详细介绍如何从 Debian 系统中的 DEB 包中提取文件，并提供相应的示例。图片使用 dpkg 命令提取文件在 Debian 系统中，可以使用 dpkg 命令来管理软件包。...该命令提供了 -x 选项，可以用于从 DEB 包中提取文件。...以下是几个示例：示例 1: 提取整个 DEB 包的内容dpkg -x package.deb /path/to/extract这条命令将提取 package.deb 中的所有文件，并将其存放在 /path...示例 2: 提取 DEB 包中的特定文件dpkg -x package.deb /path/to/extract/file.txt这条命令将提取 package.deb 中名为 file.txt 的文件...提取文件后，您可以对其进行任何所需的操作，如查看、编辑、移动或复制。结论使用 dpkg 命令可以方便地从 Debian 系统中的 DEB 包中提取文件。
在这些任务中，RL 代理需要从稀疏（只有一些轨迹会产生反馈）和未指定（没有区分有意义的成功和偶然的成功）反馈中学习泛化。重要的是，由于未指定反馈，代理可能会收到虚假的正反馈。...在「从稀疏和不确定的反馈中学习泛化」时，我们通过开发元奖励学习（MeRL）来解决反馈不确定的问题，该方法通过优化辅助奖励函数向代理提供更精细的反馈。...本文研究了弱监督问题的设置，其目的是在没有任何形式的程序监督的情况下，自动从问答对中发现逻辑程序。例如，给定问题「哪个国家获得的银牌最多？」...从稀疏反馈中学习 要从稀疏反馈中学习，有效的探索对于找到一系列成功的轨迹至关重要。本文利用 Kullback–Leibler (KL) 散度的两个方向来解决这一挑战。...在今后的工作中，我们希望从自动学习密集奖励函数的角度来解决 RL 中的信用分配问题。
关于IPGeo IPGeo是一款功能强大的IP地址提取工具，该工具基于Python 3开发，可以帮助广大研究人员从捕捉到的网络流量文件（pcap/pcapng）中提取出IP地址，并生成CSV格式的报告...在生成的报告文件中，将提供每一个数据包中每一个IP地址的地理位置信息详情。 ...报告中包含的内容 该工具生成的CSV格式报告中将包含下列与目标IP地址相关的内容： 1、国家； 2、国家码； 3、地区； 4、地区名称； 5、城市； 6、邮编； 7、经度；...8、纬度； 9、时区、 10、互联网服务提供商； 11、组织机构信息； 12、IP地址； 依赖组件 在使用该工具之前，我们首先需要使用pip3包管理器来安装该工具所需的依赖组件...： pip3 install colorama pip3 install requests pip3 install pyshark 如果你使用的不是Kali或ParrotOS或者其他渗透测试发行版系统的话
我们主要讨论基于稀疏矩阵向量乘积的实现过程，这一过程的运行时间和记忆只依赖于从索引中检索到的跨度K的数量。...接下来，我们首先在第一部分中的框架下描述这一思想，接着，在第二部分，我们描述了如何使用稀疏矩阵乘积和MIPS算法（Johnson等，2017），来有效的执行从实体集到提及的扩展以及对提及的过滤。...我们将针对所有实体和提及的TFIDF项预计算为稀疏矩阵形式，并表示为: 接着，我们就可以使用将稀疏向量与稀疏矩阵相乘，从而将实体扩展为同时出现的提及。...2、高效实现 稀疏TFIDF提及编码 为了计算公式（4）中的实体-提及扩展的稀疏矩阵，研究人员将TFIDF向量和在unigrams和bigrams上进行构造。...计算了来自在m附近整个文章的向量，而只使用了的表面形式(surface form)。 高效实体-提及扩展 针对实体集到附近提及的扩展，可以使用由稀疏向量的乘积得到的稀疏矩阵计算而来。
(1) 提取矩阵的对角线元素 设A为m*n矩阵，diag(A)函数用于提取矩阵A主对角线元素，产生一个具有min(m,n)个元素的列向量。...(2) 下三角矩阵 在MATLAB中，提取矩阵A的下三角矩阵的函数是tril(A)和tril(A,k)，其用法与提取上三角矩阵的函数triu(A)和triu(A,k)完全相同。...(3) 从文件中创建稀疏矩阵 利用load和spconvert函数可以从包含一系列下标和非零元素的文本文件中输入稀疏矩阵。...(4) 稀疏带状矩阵的创建 S=spdiags(B,d,m,n) 其中m 和n 分别是矩阵的行数和列数；d是长度为p的整数向量，它指定矩阵S的对角线位置；B是全元素矩阵，用来给定S对角线位置上的元素，行数为...可以通过命令gf(data,m)将数据限制在有限域中，这样如矩阵求逆、相加、相乘等运算就均是基于有限域GF(m)的运算了。 那么如何将有限域元素转换为double型的呢？
二，矩阵的创建： 1、直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素，输入的方法按照上面的规则。...(1) 提取矩阵的对角线元素设A为m*n矩阵，diag(A)函数用于提取矩阵A主对角线元素，产生一个具有min(m,n)个元素的列向量。...(2) 下三角矩阵在MATLAB中，提取矩阵A的下三角矩阵的函数是tril(A)和tril(A,k)，其用法与提取上三角矩阵的函数triu(A)和triu(A,k)完全相同。...(3) 从文件中创建稀疏矩阵利用load和spconvert函数可以从包含一系列下标和非零元素的文本文件中输入稀疏矩阵。...(4) 稀疏带状矩阵的创建 S=spdiags(B,d,m,n) 其中m 和n 分别是矩阵的行数和列数；d是长度为p的整数向量，它指定矩阵S的对角线位置；B是全元素矩阵，用来给定S对角线位置上的元素，行数为
在数据稀疏性的现实情况下，我们如何去利用这些特征来提升learning performance？...Word2Vec Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型，它最初被大量地用在自然语言处理（NLP）中。那么它是如何帮助我们做自然语言处理呢？...Word2Vec模型中，主要有Skip-Gram和CBOW两种模型，从直观上理解，Skip-Gram是给定input word来预测上下文。而CBOW是给定上下文，来预测input word。...模型训练完后得到的隐藏层参数矩阵为W，它的维度为10000*k（神经元个数，等效于嵌入式的特征空间维数），而由于输入为one-hot编码，隐藏层实现的功能其实类似于一个查找标，每一个向量从矩阵W中查找到其在隐空间中的向量表示...总结 本文详细介绍了冠军方案中涉及到的各个子模型的原理和用途，包括如何提取特征、提取了什么特征以及提取特征的意义。
小批量稀疏 PCA ( MiniBatchSparsePCA ) 是一个 SparsePCA 的变种，它速度更快但准确度有所降低。对于给定的迭代次数，通过迭代该组特征的小块来达到速度的增加。...在许多情况下，真正的基础组件可以更自然地想象为稀疏向量; 例如在面部识别中，每个组件可能自然地映射到面部的某个部分。...当使用词典学习来提取将用于监督学习的特征时，这是有用的，因为它允许学习算法将不同的权重从正加载（loading）分配给相应的负加载的特定原子。...以下图像显示了字典学习是如何从浣熊脸部的部分图像中提取的4x4像素图像补丁中进行词典学习的。 ?...以下示例展示了与 PCA 特征面相比， NMF 从 Olivetti 面部数据集中的图像中发现的16个稀疏组件。
总共生成四个数据集： train_dev_df：从广告日志+广告操作文件+广告静态文件提取出的数据集中减去最后一天的数据 train_df：训练集，从广告日志+广告操作文件+广告静态文件聚合提取出的最全数据集...Word2Vec Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型，它最初被大量地用在自然语言处理（NLP）中。那么它是如何帮助我们做自然语言处理呢？...Word2Vec模型中，主要有Skip-Gram和CBOW两种模型，从直观上理解，Skip-Gram是给定input word来预测上下文。而CBOW是给定上下文，来预测input word。...模型训练完后得到的隐藏层参数矩阵为W，它的维度为10000*k（神经元个数，等效于嵌入式的特征空间维数），而由于输入为one-hot编码，隐藏层实现的功能其实类似于一个查找标，每一个向量从矩阵W中查找到其在隐空间中的向量表示...总结 本文详细介绍了冠军方案中涉及到的各个子模型的原理和用途，包括如何提取特征、提取了什么特征以及提取特征的意义。
在数据稀疏性的现实情况下，我们如何去利用这些特征来提升learning performance？...CIN网络架构如上图所示，从H1−Hk每一层输入都是X0和上一层的输出Xk−1，且每一层都相当于是提取了更高一维的交叉特征，它们层层之间的计算为如下公式： 其中∘表示哈达玛积，即两个矩阵或向量对应元素相乘得到相同大小的矩阵或向量...Word2Vec模型中，主要有Skip-Gram和CBOW两种模型，从直观上理解，Skip-Gram是给定input word来预测上下文。而CBOW是给定上下文，来预测input word。...模型训练完后得到的隐藏层参数矩阵为W，它的维度为10000*k（神经元个数，等效于嵌入式的特征空间维数），而由于输入为one-hot编码，隐藏层实现的功能其实类似于一个查找标，每一个向量从矩阵W中查找到其在隐空间中的向量表示...总结 本文详细介绍了冠军方案中涉及到的各个子模型的原理和用途，包括如何提取特征、提取了什么特征以及提取特征的意义。
二、使用One-Hot和SVD求Word Embedding方法 One-Hot（词——>向量空间1） One-Hot是目前最常见的用于提取文本特征的方法之一。...我们将语料库中的每一个词都作为一个特征列，如果语料库中有V个词，则有V个特征列，例如： 在这一映射过程中，One-Hot存在以下缺点：1）容易产生稀疏特征；2）容易引发维度爆炸；3）使得词间失去语义关系...SVD（向量空间1——>向量空间2） 1、如何表示出词和词间的关系 SVD，即奇异值分解（Singular Value Decomposition），是在机器学习领域广泛应用的算法，它不仅可以用于降维算法中的特征分解...，结果如下： 我们把原亲和矩阵X（左边）分解成了右边的三部分，右边的三个部分从左到右可以这么理解： ✦U矩阵：从旧的高维向量空间到低维向量空间的一种转换关系； ✦ σ矩阵：方差矩阵。...因此，正如前文所说，我们取top k大的方差列，将U，σ和V三个矩阵按照方差从大到小的顺序排列好，这样就能得到最终的降维后的结果了： 3、SVD缺点 1）亲和矩阵的维度可能经常变，因为总有新的单词加进来
在自然语言理解任务中，我们可以通过一系列的层次来提取含义——从单词、句子、段落，再到文档。在文档层面，理解文本最有效的方式之一就是分析其主题。...一旦拥有文档-术语矩阵 A，我们就可以开始思考潜在主题。问题在于：A 极有可能非常稀疏、噪声很大，并且在很多维度上非常冗余。...在矩阵 U 和 V 中，每一列对应于我们 t 个主题当中的一个。在 U 中，行表示按主题表达的文档向量；在 V 中，行代表按主题表达的术语向量。...pLSA 为这些假设增加了概率自旋： 给定文档 d，主题 z 以 P(z|d) 的概率出现在该文档中 给定主题 z，单词 w 以 P(w|z) 的概率从主题 z 中提取出来 ?...深度学习中的 LDA：lda2vec 那么，这些主题模型会将哪些因素纳入更复杂的自然语言处理问题中呢？ 在文章的开头，我们谈到能够从每个级别的文本（单词、段落、文档）中提取其含义是多么重要。
在固定的字典上稀疏分解y后，得到一个稀疏向量. 将所有的样本进行表征一户，可得原始图像的稀疏矩阵....字典矩阵中的各个列向量被称为原子（Atom）. 当字典矩阵中的行数小于甚至远小于列数时，即m \leqslant n，字典\mathrm{D}是冗余的。...匹配追踪 在上面的列子中\rm{A}中的列向量称之为Basis（基）或者Atoms（原子）....匹配追踪算法刚好逆方向进行计算：我们首先从b_1，b_2，b_3中选出对y值贡献最大的，然后从差值（residual）中选出贡献次大的，以此类推....：就是利用原子向量的线性运算去逐渐去逼近信号向量，经过不停地迭代，最后达到给定的稀疏度.
假设L(w)为从二叉树的根结点到词w的叶结点的路径（包括根结点和叶结点）上的结点数。假设n(w,j)为路径上第j个节点，并设该节点的背景词向量un(w,j)。以上图所示L(w3)=4。...如果计算上图中给定词wc生成词w3的条件概率。我们需要将wc的词向量vc和根节点到w3路径上的非叶节点向量一一求内积。...由于二叉树中由根节点到叶节点w3的路径上需要向左、向右再向左遍历，那么可以得到： ? 由于σ(x)+σ(-x)=1，给定中心词wc生成词典V任一词的条件概率之和为1，这一条件也满足： ?...则共现矩阵表示如下：（使用对称的窗函数（左右window length都为1) ） 例如：“I like”出现在第1，2句话中，一共出现2次，所以=2。...但是它存在很多的局限性： 当出现新词的时候，以前旧向量连唯独都得改变 词表表示所需要的维度过高而且很稀疏 针对以上问题，给出的解决方法是采用奇异值分解(SVD)对以上向量进行降维。
---- 3.4 特征选择 定义：从给定的特征集合中选出相关特征子集的过程称为特征选择(feature selection)。...因此，PCA 的解法一般分为以下几个步骤： 对样本数据进行中心化处理； 求样本协方差矩阵； 对协方差矩阵进行特征值分解，将特征值从大到小排列； 取特征值前 n 个最大的对应的特征向量 W1, W2, …...实际应用中，如果直接将该矩阵作为原文本的特征表示输入到模型中训练，通常很难得到满意的结果，一般还需要对该矩阵进行处理，提取和构造更高层的特征。...3.5.4 特征提取和特征选择的区别 特征提取与特征选择都是为了从原始特征中找出最有效的特征。...它们之间的区别是特征提取强调通过特征转换的方式得到一组具有明显物理或统计意义的特征； 而特征选择是从特征集合中挑选一组具有明显物理或统计意义的特征子集。
大量的KGs，如Freebase、DBpedia、YAGO和NELL，已经被创建并成功地应用于许多实际应用中，从语义解析和命名实体消歧到信息提取和问答。...图3 KG2E模型 KG2E模型将实体和关系表示为从多变量高斯分布中抽取的随机向量 其中，μ_h、μ_r、μ_t是均值向量，∑_h、∑_r、∑_t代表协方差矩阵。...这种逻辑规则包含丰富的背景信息，在知识获取和推理中得到了广泛的研究，通常基于马尔可夫逻辑网络。还有一些系统，如WARMR、Aleph和Amie，可以从KGS中自动提取逻辑规则。...Fan等[88]也提出了类似的观点关系提取方法。但在他们的工作中，第一矩阵中的一组列对应于文本特性并采用矩阵补全技术[128]代替矩阵分解技术。...函数S(q,a)，基于向量映射进行,目的是给问题答案之间的相似性进行评分,即 上式中W是一个包含单词、实体和关系嵌入的矩阵;Φ(q)和ψ(a)是两个稀疏向量，前者表示问题中出现的单词，后者表示答案中出现的实体和关系
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