什么是WebShell客户端？ 答：首先，提供服务的就是服务端，要求被服务的就是客户端。...如果已经种了后门，用于连接后门的程序是要求被服务的，比如执行ps，目的是为了得到后门所在主机的进程列表，是“被服务的”，所以称之为客户端。本文将后续介绍一系列有关WebShell客户端流量检测手法。...WebShell客户端是一种用于服务器上的WebShell后门与攻击客户端之间的通信程序，我们通常可以根据WebShell客户端的流量来判断服务器上是否存在WebShell后门。...常见的WebShell客户端有以下几种： 中国菜刀：使用量最大，适用范围最广的WebShell客户端。 蚁剑：一种常见的WebShell客户端。...冰蝎：流量加密客户端 Cknife：（C刀，适用Java语言编写） Weevely（Kali中的中国菜刀） 接下来聊聊他们的流量特征： 1.中国菜刀(Chopper) 中国菜刀基本支持PHP，JSP，ASP
在今天的博客中，我将向你介绍如何使用额外的客户服务说明，在一个小型的客户流失数据集上提高4%的准确率。...数据集包含17个特征，包括客户ID、一般人口统计信息和服务使用信息。该公司还提供了客户服务人员留下的评论，指出了客户的问题以及他们是如何帮助客户的。标签以3:2的比例分发。...这三种不同的技术帮助我们从文档级、句子级和词汇级提取信息。现在，让我们看看这些特征工程可以对模型产生什么影响，并探讨影响客户保留或退出服务决策的特征。...如果企业想找出模型无法识别这些客户的原因，我认为他们应该手动查看数据，研究这些客户内部的相似性以及这些客户与其他客户之间的差异。...这个项目展示了小数据集如何为小企业实现理想的性能。它还说明了如何使用自然语言处理技术，以促进监督机器学习问题，如分类。分析表明，我创建的特征是模型中最重要的特征之一，它们有助于建立对不同客户群的描述。
一般地，一群人共同决策的结果比团队中每个个体单独做决策带来的结果更优。这通常被视为是群体的智慧。 对于回归和分类的预测建模问题，通过把多个机器学习的预测模型组合起来，也可以达到类似的结果。...通过本文，你可以掌握有关集成学习的入门介绍。你将了解到： 我们做的许多决定都包含了其他人的意见或投票。 群体决策效果比个人更好，这被称为群体的智慧。 集成机器学习把多个成熟的模型预测结果组合起来。...群体的智慧 这种基于群体的低水平决策来进行最终决策的方法通常被称为“群体的智慧”。 它是这样的情况，即相对于群体中单个个体的决定，集合了群体中所有人的意见的结果通常更为准确、有效、以及正确。...这个例子是James Surowiecki’s 2004年出版的名叫 “The Wisdom of Crowds” 的书开头给出的，这本书探讨了人类群体做出的决策和预测往往群体成员更好。...总结 本文帮助你对集成学习建立了初步的了解。 其中，你可以学习到： 我们做的许多决定包含了其他人的意见或投票。 群体的决策优于个体，被叫做群体的智慧。
问题分析 ---- 客户端卡顿日志： 异常的客户端日志： 出现了平均播放时长为0的卡顿日志： 服务器端日志 上述这些日志上报的数据都是异常的，上报量还是挺多的，可以重点打击这些异常客户的播放行为...根据客户端日志统计的弱网ip情况： 内部黑产库，来综合定位黑产信息： 通过cdn的日志，以及其它直播平台的特征分析，黑产的请求特征如下： 1、请求非常频繁。...直播客户端日志 客户端日志： 1、通过播放时长来判断 2、延迟时间 3、错误率 4、异常ip请求频率 客户端用户行为数据 可以通过端上收集客户使用app的行为，进行分析，判断是正常合法的客户，还是机器人...cdn播放日志 虽然客户端能收集到丰富观众的使用信息，但有些异常的请求，不是通过合法的客户端过来的，或者是脚本模拟的请求，这部分信息需要利用服务端信息进行补充。...结论 ---- 整体思路是通过cdn和客户端的异常日志，来建立一个黑产特征库，对黑产的请求进行提前拒绝，避免经济损失。
这一期推文继续和大家分享与群体遗传进化相关的知识。这一期主要讲解基因流和Treemix的使用，读完后希望对大家有帮助且有所收获。 什么是基因流(Gene flow)?...基因流（也称基因迁移）是指一个物体中的一些个体从一个群体迁移到另一个群体，这个过程中某些基因或遗传物质会引入到新的群体中，从而产生基因的流动。这个过程会改变群体“基因库”的组成，改变基因的频率。...下面的图就是一个非常经典的例子，通过基因流改变了两个鸟群体的基因频率。 通过基因交流向群体中引入新的等位基因，是遗传变异中非常重要的来源，影响群体遗传多样性，可以导致新的性状组合的产生。...基因在群体间中流动的水平越大，群体的基因组成相对应的性状就会越均匀或普遍相似，受限制的基因流使群体间发生分化，因为每个群体中都会或多或少的独立发生适应和遗传漂变。...对应的热图标尺中，0SE为最上端的颜色，且热图都没有明显的颜色分化，说明模型对实际群体之间的协方差拟合程度很好。
本文希望通过一种通俗易懂的方式来阐述特征匹配这个过程，以及在过程中遇到的一些问题。 首先我通过几张图片来指出什么是特征匹配，以及特征匹配的过程。 图像一：彩色圆圈为图像的特征点 ? 图像二： ?...对话1： 小白：我的图片里面有五个很明显的特征，分别在图像的上下左右中五个位置。 小黑：我的图片里面也有五个很明显的特征，分别在图像的上下左右中五个位置。...但是只知道有显著特征没用，必须知道两张图像中的特征是不是一致的，如何判断特征是不是一致的，就需要我们对这个特征进行描述（Feature Descriptor），如果描述非常的相似或者说是相同，那么就可以判断为是同一特征...那么什么样的描述是一个好的描述呢，就要提到我们为什么要描述特征了？我们描述特征是为了能够更好的匹配特征，使得我们认为描述相同的特征是同一个特征的是可信的（概率高的）。...特征不变性的理解： 接下来我们将谈一下特征的不变性。
机器学习模型的生命周期可以分为以下步骤： 数据采集 数据预处理 特征工程 特征选择 建筑模型 超参数调整 模型部署 要构建模型就必须要对数据进行预处理。特征转换是这个过程中最重要的任务之一。...什么时候需要特征转换 在 K-Nearest-Neighbors、SVM 和 K-means 等基于距离的算法中，它们会给具有较大值的特征更多的权重，因为距离是用数据点的值计算的。...如果我们提供算法未缩放的特征，预测将受到严重影响。在线性模型和基于梯度下降优化的算法中，特征缩放变得至关重要，因为如果我们输入不同大小的数据，将很难收敛到全局最小值。...使用相同范围的值，算法学习的负担就会减轻。 什么时候不需要特征转换 大多数基于树型模型的集成方法不需要特征缩放，因为即使我们进行特征转换，对于熵的计算也不会发生太大变化。...所以在这样的算法中，除非特别需要，一般情况下不需要缩放。 特征转换的方法 特征转换的方法有很多种，本文中将总结一些有用和流行的方法。
比如基于群体开发的开源软件、基于众筹众智的万众创新、基于众问众答的知识共享、基于群体编辑的维基百科、以及基于众包众享的共享经济等等。...所以，我们必须要依托良性的互联网科技创新生态环境实现跨时空的汇聚群体智能，高效的重组群体智能，更广泛且准确地释放群体智能。...群体智能是新一代AI的重要领域 以互联网为基础的群体智能理论及方法是新一代AI的核心研究领域之一，对于AI的其他研究领域有着基础性以及支撑性的作用。...在群体智能的基础理论部分，《新一代人工智能发展规划》设置了四个方面的研究任务，其中包括：群体智能激励机制与涌现机理、群体智能的结构理论与组织方法、群体智能通用计算范式与模型和群体智能学习理论与方法，用来解决群智涌现的不确定性...建立群体智能平台，推进群体智能应用 现阶段我国虽然拥有丰富的人力资源，但是还未释放出放入丰富并强大的群体智能，充分发挥对国家创新体系的支撑作用。
RemObjects SDK ‘Vinci’ 是成功的跨平台远程框架的第五个版本，它允许用户方便地创建能够在面向对象模式中的跨网络通信的客户端以及服务器应用程序。...RemObjects SDK的特征 以下列表概述了 RemObjects SDK的核心特征，这些特征是目前可用版本中都拥有的。请跟踪连接以获取这些特征的更多信息。...总特征 支持广泛的通信信道，包括HTTP, TCP, Email, Named Pipes,以及 local/single-tier....平台间完整的电报兼容性，允许用户混和使用不同版本的SDK实现的客户端以及服务器，或者在不同操作系统上运行。...自带了安全特征，以防止 DOS攻击以及服务器在 .NET的 Internet Pack中使用。 在 .NET的 Internet Pack中，完全支持 IPv6.
广告主和广告平台都希望能够把全体用户准确地划分成许多个带有不同特点的群体，从而能够根据这些群体各自不同的需求和消费能力，推荐最适合的广告。...如今，网络平台都积累了大量的用户属性和历史行为数据，我们能不能用类似的方法分析用户数据，寻找用户特征中的本质性的、客观存在的、可验证的区别，从而把用户分成不同的类别呢？...其中典型的比如借助自动编码器auto-encoder的深度聚类方法，自动编码器的引入能够学习不同特征之间的交互，提取出数据中最关键的、最有代表性的信息，去除一些无用的信息以及噪声。...在深度聚类方法的帮助下，我们可以将高维且稀疏的用户特征压缩成低维的数据表示，得到不错的结果；能处理的数据量也跟着一起迈上了新的台阶。...如果广告主预期用户分类效果不好，投放到的用户特征模糊、复杂，广告策略就可能会更看重“不出错”，因为需要兼顾不同的口味；但准确、清晰的用户群体分类结果，可以让广告策略偏向于“精确引发一小部分用户的共鸣”，
ChatGPT 最开始上线不久的时候，看到的大部分尝鲜和测试结果都是开发者在做进行敲代码测试，可以说职业危机感非常强的一群人了。所以我们会潜意识的认为，开发者是ChatGPT的主流群体。...而恰好开发者基本上是第一批用户，已经玩的差不多了，说真的我个人来说，认为它现在的成熟度还有挺大的进步空间，现在多玩几次就已经过了瘾，再玩的动力不大。...所以这个机构反馈的用户数据基本上没怎么覆盖第一批开发者用户群体。...而一般来讲，技术型产品开发出来最大的难点就在于找到各式各样的应用场景，让其持续的优化和迭代，继而不断的扩充场景实现商业化目的。...3、客户服务聊天机器人 ChatGPT 可以用于创建能提供信息或娱乐的客户服务聊天机器人，例如回答用户的常见问题、提供产品或服务的介绍、处理用户的投诉或建议等。
GWAS和GS分析中，都有一个假定：「假定至少有一个SNP标记与所控制性状的QTL（基因）处于连锁不平衡状态（LD）」，那怎么满足这个条件呢，就需要覆盖全基因组的标记，需要计算群体LD的衰减距离，进而计算进行...GWAS分析时所需要的最少SNP的个数。...公式 所需最小标记量基因组大小衰减距离 举例 现在求出LD衰减距离为1Mb，猪的基因组大小为2458Mb，那么GWAS所需要标记量是多少？...计算方法：1，因为单位都是Mb，所以可以直接计算 2，2458Mb/1Mb = 2458，注意这个单位是个 所以，该群体做GWAS至少需要2458个SNP标记。...---- 大家好，我是邓飞，一个持续分享的农业数据分析师
最近在做时间序列的项目，所以总结一下构造的特征的方法和一些经验。 先放上大纲： ?...1.时间特征 1.1 连续时间 持续时间： 浏览时长； 间隔时间： 购买/点击距今时长； 距离假期的前后时长（节假日前和节假日后可能会出现明显的数据波动）； 1.2 离散时间 年、季度、季节、月、星期、...：Mon_10（星期一的十点）； 类别特征和连续特征： 连续特征分桶后进行笛卡尔积； 基于类别特征进行 groupby 操作，类似聚合特征的构造； 连续特征和连续特征： 同比和环比（一阶差分）：反应同期或上一个统计时段的变换大小...，特别是在工作的时候，需要自己去设计训练集和测试集，千万不要出现数据泄露的情况（比如说预测明天的数据时，是拿不到今天的特征的）； 针对上面的情况，可以尝试将今天的数据进行补齐； 有些特征加上去效果会变差...，大概率是因为过拟合了； 有些特征加上去效果出奇好，第一时间要想到是不是数据泄露了； 拟合不好的时间（比如说双休日）可以分开建模； ont-hot 对 xgboost 效果的提升很显著； 离散化对 xgboost
选自Medium 作者：David Lee 机器之心编译 编辑：魔王、杜伟 计算机视觉可以学习美式手语，进而帮助听力障碍群体吗？数据科学家 David Lee 用一个项目给出了答案。...当对方无法理解你时，即使像订餐、讨论财务事项，甚至和朋友家人对话这样简单的事情也可能令你气馁。 对普通人而言轻轻松松的事情对于听障群体可能是很困难的，他们甚至还会因此遭到歧视。...为了让更多人听到听障群体的声音，数据科学家 David Lee 尝试利用数据科学项目来解决这一问题： 计算机视觉可以学习美式手语，进而帮助听力障碍群体吗？...如果通过机器学习应用可以精确地翻译美式手语，即使从最基础的字母表开始，我们也能向着为听力障碍群体提供更多的便利和教育资源前进一步。...结论 这个项目表明：计算机视觉可用于帮助听力障碍群体获取更多便利和教育资源！ 该模型在仅使用小型数据集的情况下仍能取得不错的性能。即使对于不同环境中的不同手部，模型也能实现良好的检测结果。
在深度学习中，很多场合需要提取汉字的特征（发音特征、字形特征）。本项目提供了一个通用的字符特征提取框架，并内建了 拼音、字形（四角编码） 和 部首拆解 的特征。...特征提取器 拼音特征提取器：提取汉字的拼音作为特征，发音相似的字在编码上应该相似。示例：胡 -> hú，福 -> fú 字形（四角编码）提取器：提取中文的外形作为特征，相似的汉字在编码上应该相近。...示例：门 -> 37001，闩 -> 37101 部首拆解提取器：提取汉字的偏旁部首拆解作为特征，相似的汉字在编码上应该相近。
特征工程包括特征的提取，特征的预处理，特征的选择和特征的监控等内容。 本文我们聚焦如何使用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择。...即如何从多个特征中选择出若干有效的特征。 二，特征选择概述 当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。...常见的特征选择方法有以下两种： Filter：过滤法，按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，选择特征。...Embedded：嵌入法，先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小选择特征。类似于Filter方法，但是是通过训练来确定特征的优劣。...相关系数，卡方检验，互信息法选择特征的结果常常是类似的。 ? 四，Embedded嵌入法 1，基于惩罚项的特征选择法 使用带惩罚项的基模型，除了筛选出特征外，同时也进行了降维。
KAZE算法主要包括以下步骤： (1)非线性尺度空间的构建； (2)特征点的检测与精确定位； (3)特征点主方向的确定； (4)特征描述子的生成。 下面详细讲述每一步的具体过程。...关键点的尺度参数就是按关键点所在的组和组内的层数，结合上式计算来的（所以在后面特征描述符的生成中，对于对于处在同一组的同一层中的特征点的描述符相同）。...根据一组进化时间，利用AOS算法即可得到非线性尺度空间的所有图像： 2.特征点的检测与精确定位 (1)特征点的检测 KAZE的特征点检测与SIFT类似。...在这个圆形领域内做一个60度的扇形区域，统计这个扇形区域内的haar小波特征总和，然后转动扇形区域，再统计小波特征总和。小波特征总和最大的方向为主方向。...4.特征描述子的生成 对于尺度参数为σi的特征点，在梯度图像上以特征点为中心取一个24σi×24σi的窗口，并将窗口划分为4×4个子区域，每个子区域大小为9σi×9σi，相邻的子区域有宽度为2σi的交叠带
我们考虑这种平均情况跟踪重建问题的概括，我们将其称为\ emph {存在插入和删除时的平均情况人口恢复}。在这个问题中，在未知的源串x1，......，xs∈{0,1} n上存在未知的分布D，并且通过从D绘制一些xi并返回xi的独立轨迹来独立地生成每个样本。...在\ cite {PZ17}和\ cite {HPP18}的基础上，我们为此问题提供了一种有效的算法。对于任何支撑尺寸s≤exp（Θ（n1 / 3）），对于每个分布的所有s元素支撑集{x1，......，xs}⊂{0,1} n的1-o（1）分数在{x1，...，xs}上支持D，我们的算法以高概率有效地恢复D到总变差距离ε，从而获得从D独立绘制的独立轨迹。...，xs可能是{0,1} n中的任何字符串时），其中样本复杂度最高有效的已知算法\ cite {BCFSS19}在s中是双指数的。
因此，我们应该进行特征选择并选择特征子集进行建模。...，则我们可以使用独热编码配合上述chi2方法选择最重要的特征。...但若特征为连续变量，则我们可以使用ANOVA-F值。ANOVA F统计量的零假设是若按目标变量（类别）分组，则连续变量的总体均值是相同的。...1.02 专栏系列： 专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（一） 专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（二） 专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：...数据预处理（三） 专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（四） 专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：特征选择（一） 目前该项目完整中文版正在制作中，请持续关注哦~ 中文版
图 10 函数调用顺序 Yara规则 根据 stager 的特征可以通过清楚标志位以及函数名称的生成 Hash 值来组合。流量以及生成的病毒文件均满足这种特征，以下为部分的 yara 规则： ?...图 18 样本流程 1.3.2 文件及流量特征 Shellcode 中的特征判断： ?...2）原理：基于异或的方式，但是方式不同，而且很多编码格式可以做到任意次多重编码或者多种编码格式混合编码，然而基于其实现的原理，每种编码格式又一定有相应的特征。这些特征就是识别解析的关键。...图 23 stager 编码前后比照(绿色框选的特征) 流量中抓取到的 stage： ? 图 24 stage 编码前后比照(绿色框选的特征) 编码后的 Stager 调试运行如下： ?...，那么其之间的流量特征就会因加密而使识别变得异常困难。
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