Ljung-Box Q检验（左下方）未显示出明显的自相关。自相关函数（右上）和部分自相关函数（右下）（红色虚线为95％置信区间），表示没有相关性。 但是，我们可以确定具有较大绝对收益的周期的群集。...图4和5中的ACF，PACF和Ljung-Box Q检验未显示出残差中的显着序列相关性，图4左上方的残差项比原始返回序列更像白噪声。...因此，给定固定的迭代总数 ，具有高相关性的马尔可夫链的独立样本的总数小于具有低相关性的马尔可夫链的独立样本的总数 。 我们可以通过计算 有效样本量 （ESS）表示单个马尔可夫链的参数。...图10. 4000次测试后随机波动率的后验均值。随机波动率的95％的分位数之间用红色表示置信区间。 SV模型的随机波动总体上与GARCH模型非常相似，但参差不齐。...这是自然的，因为SV模型中假设了额外的随机项。与其他模型相比，使用随机波动率模型的主要优点是，波动率被建模为随机过程而不是确定性过程。这使我们可以获得序列中每次的波动率的近似分布。
参数C的引入是为了权衡目标第一项和第二项的关系，即权衡large margin和noise tolerance的关系。...我们再对上述的条件做修正，将两个条件合并，得到： 这个式子存在两个不足的地方。首先，最小化目标中第二项是非线性的，不满足QP的条件，所以无法使用dual或者kernel SVM来计算。...通过使用error值的大小代替是否有error，让问题变得易于求解，满足QP形式要求。这种方法类似于我们在机器学习基石笔记中介绍的0/1 error和squared error。...如果没有free SV，所有\alpha_s大于零的点都满足\alpha_s=C怎么办？一般情况下，至少存在一组SV使\alpha_s的概率是很大的。...然后，我们增加了ξn作为分类错误的惩罚项，根据之前介绍的Dual SVM，推导出了Soft-Margin SVM的QP形式。得到的\alpha_n除了要满足大于零，还有一个上界C。
这篇文章主要说明如何遍历某台机器上所有的数据库服务，遍历某个服务中所有的数据库，遍历数据库中的所有表以及表中所有字段字段，最后再说明如何通过ADO操作数据库中的表。...一、遍历所有数据库服务： 遍历数据库服务我们通过函数NetServerEnum来实现，该函数可以 遍历局域网中所有的服务可以通过指定服务类型来有筛选的进行枚举，以达到遍历所有数据库服务的目的，该函数的原型如下...：由函数返回，表示当前机器上所有的服务的总数 servertype：获取的服务的类型；（具体类型请参阅MSDN，我们这里主要用的是SV_TYPE_SQLSERVER获取数据库服务） domain：一个常量字符串...item结构体数组中，利用GetItem可以获取该结构体数组中的某一项，利用GetName函数可以获取结构体中存储的字段名 bstr_t bstrName = (fields->GetItem(_variant_t...<< endl; } 利用以上所有代码,用户可以根据获取到局域网中所有SQL SERVER数据库服务器，遍历其中的所有数据库，根据获取到的数据库获取数据库中所有表，进到某一个表中遍历所有字段，有了字段用户就可以通过
通过改变不同的系数，得到不同的SVM margin和SV，如何选择正确的kernel，非常重要。...归纳一下，引入ζ≥0和γ>0，对于Q次多项式一般的kernel形式可表示为： 所以，使用高阶的多项式kernel有两个优点： 得到最大SVM margin，SV数量不会太多，分类面不会太复杂...，防止过拟合，减少复杂度 计算过程避免了对\hat d的依赖，大大简化了计算量。...||x-x_n||^2)}+b) 通过上式可以看出，g_{SVM}有n个高斯函数线性组合而成，其中n是SV的个数。...所以，只要我们构造的K同时满足这两个条件，那它就是一个有效的kernel。这被称为Mercer 定理。事实上，构造一个有效的kernel是比较困难的。
对于默认的端口范围，不能满足日常需要。...Closed/UnFilterd 表示端口处于关闭或者是未过滤状态 0x01 Nmap发现局域网中存活主机 主机发现 ping ip 手工探测，但是很费劲 CIDR（无类别域间路由）...通过分析目标往Nmap发送的数据包中某些协议标记、选项和数据，我们可以推断发送这些数据包的操作系统等。 nmap通过向目标主机发送多个UDP与TCP数据包冰分析其响应来进行操作系统指纹识别工作。...其中-sC表示使用Nmap脚本探测，-sV表示探测目标服务器上的服务信息，-O表示探测目标服务器的操作系统信息。...通过NSE可以不断拓展Nmap扫描策略，加强Nmap的功能。
首先，最小化目标中第二项是非线性的，不满足QP的条件，所以无法使用dual或者kernel SVM来计算。...通过使用error值的大小代替是否有error，让问题变得易于求解，满足QP形式要求。这种方法类似于我们在机器学习基石笔记中介绍的0/1 error和squared error。...如果没有free SV，所有αs大于零的点都满足αs=C怎么办？一般情况下，至少存在一组SV使αs的概率是很大的。...对于SVM问题，它的验证集Error满足： 也就是说留一法验证集Error大小不超过支持向量SV占所有样本的比例。下面做简单的证明。...一般来说，SV越多，表示模型可能越复杂，越有可能会造成过拟合。所以，通常选择SV数量较少的模型，然后在剩下的模型中使用cross-validation，比较选择最佳模型。
regression可以写成矩阵的形式，其中第一项可以看成是\beta_n的正则项，而第二项可以看成是\beta_n的error function。...答案是肯定的。因为我们之前介绍过，核函数K满足Mercer’s condition，它是半正定的，而且λ>0，所以(λI+K)一定是可逆的。...但是如果看Support Vector的话（图中方框标注的点），左边soft-margin Gaussian SVM的SV不多，而右边Gaussian LSSVM中基本上每个点都是SV。...error，蓝色的线表示tube error。...而且，虽然满足representer theorem，有可能通过引入kernel来求解，但是也并不能保证得到sparsity β。
初始化流程 在命令行参数中指定脚本（–script/-sC）或指定-A选项或指定-sV选项，都会触发Nmap启动脚本引擎。...其中-A选项表示全面扫描，会调用default类别的脚本扫描；而-sV选项表示应用与版本侦测，会调用Version类别的脚本，辅助侦测服务详细信息。...在脚本执行时，如果脚本之间存在依赖关系，那么会将基础的无依赖的脚本统一执行完毕，再执行依赖性的脚本。 脚本扫描流程 执行脚本扫描时，从nmap_main()中调用script_scan()函数。...NSE脚本结构 NSE的使用Lua脚本，并且配置固定格式，以减轻用户编程负担，通常的一个脚本氛围几个部分： Description 字段：描述脚本功能的字符串，使用双层方括号表示。...当脚本通过rule字段检查被触发执行时，就会调用action字段定义的函数 下面以broadcast-db2-discover.nse脚本为例说明（源代码请点击下方“阅读原文”查看） 参考文献 官网地址
Header名称和值同样也可以通过这种方式实现递归搜索。 功能介绍 使用递归选项在目标站点上搜索名为“username”或“password”的输入字段，快速定位登录页面。...快速检查Header以了解特定技术的使用情况。 通过搜索响应Header快速定位Cookie和JWT令牌。 与代理工具一起使用可通过一组链接快速自动执行递归。...通过搜索输入字段和参数处理符号，找到页面（或站点）上的所有输入接收器。 在页面上找到所有开发人员注释，以识别注释掉的代码（或待办事项）。 快速查找网页中存在的易受攻击的JavaScript代码。...-sf --hidden 在隐藏字段中搜索与搜索规范的特定匹配项 -sh --header-name 搜索响应Header以查找与搜索规范的特定匹配项 -sv --header-value...搜索响应Header值以查找与搜索规范的特定匹配项 工具使用样例 递归查找站点上名为login的所有输入字段，匹配不区分大小写： wwwgrep.py -t https://www.target.com
= new ScrollView(this); sv.addView(tv); setContentView(sv); } public String getSmsInPhone(...如1256539465022 protocol => 协议 0 SMS_RPOTO, 1 MMS_PROTO read => 是否阅读 0未读， 1已读 status => 状态 -1接收.../telephony/MmsSmsDatabaseHelper.java sms数据库中的字段如下： _id 一个自增字段，从1开始 thread_id 序号，同一发信人的...reply_path_present TP-Reply-Path locked sms数据库表字段类型的源码： private void createSmsTables(SQLiteDatabase...null，如果你是先添加联系人再发短信的话，短信数据库里面的person字段就不为空了，所以你要是想通过短信数据库里的字段取得联系人的其他信息的话，只能通过地址来取。
相反，它通常被衡量为证券或市场指数的收益率历史的统计波动。这种类型的度量称为已实现波动率或历史波动率。衡量波动性的另一种方法是通过期权市场，其中期权价格可用于通过某些期权定价模型得出标的证券的波动性。...图 4 和图 5 中的 ACF、PACF 和 Ljung-Box Q 检验未显示残差及其平方值的显着序列相关性。图 4 左上图中的残差项在视觉上更像白噪声，而不是原始收益序列。...波动率创新是 SV 和 GARCH 模型之间的主要区别。在 GARCH 模型中，时变波动率遵循确定性过程（波动率方程中没有随机项），而在 SV 模型中它是随机的。...预烧burin-in后参数序列的自相关。红线表示 5% 的显着性水平。 结果与讨论 去除burin-in后，我们从参数的真实高维联合分布中得到可以近似随机抽取的样本的参数样本集合。...对于置信带，随机波动率的 95% 分位数间以红色显示。 SV 模型的随机波动性总体上与 GARCH 模型非常相似，但更加参差不齐。这是很自然的，因为 SV 模型中假设了额外的随机项。
SVM的目标，第二项是SVM的条件和拉格朗日因子\alpha_n的乘积。...值得注意的是，计算b值，\alpha_n>0时，有y_n(w^Tz_n+b)=1成立。y_n(w^Tz_n+b)=1正好表示的是该点在SVM分类线上，即fat boundary。...SV只由\alpha_n>0的点决定，根据上一部分推导的w和b的计算公式，我们发现，w和b仅由SV即\alpha_n>0的点决定，简化了计算量。...这节课提出的Dual SVM的目的是为了避免计算过程中对\hat d的依赖，而只与N有关。但是，Dual SVM是否真的消除了对\hat d的依赖呢？其实并没有。...Dual SVM的推导过程是通过引入拉格朗日因子\alpha，将SVM转化为新的非条件形式。然后，利用QP，得到最佳解的拉格朗日因子\alpha。再通过KKT条件，计算得到对应的w和b。
p=5312 在本文中，我们通过一个名为WinBUGS的免费贝叶斯软件，可以很容易地完成基于似然的多变量随机波动率（SV）模型的估计和比较 通过拟合每周汇率的双变量时间序列数据，多变量SV模型，包括波动率中的格兰杰因果关系...然而，波动率的交叉依赖性是通过格兰杰因果关系和波动率聚类共同实现的。此外，当两个φ 12和φ 21是非零，在两种资产之间波动双向Granger因果关系是允许的。...据我们所知，该模型是SV文献的新增内容。 使用WinBUGS进行贝叶斯估计 模型通过对所有未知参数a =（_a 1，...，_a __p_）的先验分布的设置来完成。...例如，在模型1（MSV）中，_p = 6和未知参数的矢量a。贝叶斯推断基于模型中所有未观察量θ的联合后验分布。矢量θ包括未知参数和潜在对数波动率的矢量，即θ =（a，h 1，......结论 在本文中，我们提出通过WinBUGS使用贝叶斯MCMC技术估计和比较多变量SV模型。MCMC是一种功能强大的方法，与其他方法相比具有许多优势。
相反，它通常被衡量为证券或市场指数的收益率历史的统计波动。这种类型的度量称为已实现波动率或历史波动率。衡量波动性的另一种方法是通过期权市场，其中期权价格可用于通过某些期权定价模型得出标的证券的波动性。...图 4 和图 5 中的 ACF、PACF 和 Ljung-Box Q 检验未显示残差及其平方值的显着序列相关性。图 4 左上图中的残差项在视觉上更像白噪声，而不是原始收益序列。...波动率创新是 SV 和 GARCH 模型之间的主要区别。在 GARCH 模型中，时变波动率遵循确定性过程（波动率方程中没有随机项），而在 SV 模型中它是随机的。...预烧burin-in后参数序列的自相关。红线表示 5% 的显着性水平。结果与讨论去除burin-in后，我们从参数的真实高维联合分布中得到可以近似随机抽取的样本的参数样本集合。...对于置信带，随机波动率的 95% 分位数间以红色显示。SV 模型的随机波动性总体上与 GARCH 模型非常相似，但更加参差不齐。这是很自然的，因为 SV 模型中假设了额外的随机项。
p=5312 通过拟合每周汇率的双变量时间序列数据，多变量SV模型，包括波动率中的格兰杰因果关系，时变相关性，重尾误差分布，加性因子结构和乘法因子结构来说明想法。...然而，波动率的交叉依赖性是通过格兰杰因果关系和波动率聚类共同实现的。此外，当两个φ 12和φ 21是非零，在两种资产之间波动双向Granger因果关系是允许的。...据我们所知，该模型是SV文献的新增内容。 使用WinBUGS进行贝叶斯估计 模型通过对所有未知参数a =（_a 1，...，_a __p_）的先验分布的设置来完成。...例如，在模型1（MSV）中，_p = 6和未知参数的矢量a。贝叶斯推断基于模型中所有未观察量θ的联合后验分布。矢量θ包括未知参数和潜在对数波动率的矢量，即θ =（a，h 1，......结论 在本文中，我们提出通过WinBUGS使用贝叶斯MCMC技术估计和比较多变量SV模型。MCMC是一种功能强大的方法，与其他方法相比具有许多优势。
小T 不想费时间去检验另一批矿产，所以他想通过调整参数 W 的值，让检验结果尽可能的靠近标准值 s，即使得 ∣s−y∣最小。请你帮忙求出这个最小值。...输入格式 第一行包含三个整数 n,m,s，分别表示矿石的个数、区间的个数和标准值。 接下来的 n 行，每行两个整数，中间用空格隔开，第 i+1 行表示 i 号矿石的重量 图片 和价值 图片 。...接下来的 m 行，表示区间，每行两个整数，中间用空格隔开，第 i+n+1 行表示区间 图片 的两个端点 图片 。注意：不同区间可能重合或相互重叠。...求 yiy_iyi 的值 y[i]=(sw[r[i]]-sw[l[i]-1]) * (sv[r[i]]-sv[l[i]-1]); 通过观察，可发现，参数W定的越小，满足条件的石头就越多，y也就越大，W...为0时，y最大；而参数W定的越大，满足条件的是否就越少，y也就越小， 图片 时，y最小。
除了地图数据，秒表应用还有一些其他希望保存的数据，例如上次定位的位置，地图画面的缩放比例等。本文介绍通过对象关系映射数据库技术保存这些信息的方法。...通用的设定信息表 下面的代码定义了用于保存设定信息的通用的表结构： @Entity(tableName = "setting", ignoredColumns = {"LABEL"...，除了自增长的id之外，字段segment，item和value用于保存设定值信息。...; } else { Setting sv = new Setting(); sv.segment = seg; sv.item = i;...; } db.flush(); } 如果第一次向数据库增加设定项，则调用数据库插入功能；如果相同数据项已经存在，则调用数据库更新功能。
，并且是除服务器外的其他任何终端 (root,localhost)， 表示可以本地登录，即可以在服务器上登陆 (root,127.0.0.1 )，表示可以本机登陆，即可以在服务器上登陆 (root,sv01...)，表示主机名为sv1可以登陆，sv01具体指的哪台机器，可以在cat /etc/hostname查看 (root,::1) ， 表示本机可以登陆， 看密码都是相同嘛，具体::1代表意义，待查 权限列...权限列决定了用户的权限，描述了用户在全局范围内允许对数据库和数据库表进行的操作，字段类型都是枚举Enum，值只能是Y或N，Y表示有权限，N表示没有权限。...权限字段名称 备注说明 Select_priv 确定用户是否可以通过SELECT命令选择数据 Insert_priv 确定用户是否可以通过INSERT命令插入数据 Delete_priv 确定用户是否可以通过...通过authentication_string可以控制两者的映射关系,(PAM plugin等,PAM可以支持多个服务名) 资源控制列 控制字段名称 字段类型 是否为空 默认值 备注说明 max_questions
通过消除非最大抑制（NMS）和优化各种模型组件，YOLOv10在降低计算像素数的同时实现了相当的性能。大量实验证明，YOLOv10在多个模型上实现了卓越的精度-延迟权衡。...概述 实时目标检测旨在优先延迟准确的预测图像中的物体类别和位置。YOLO 系列在性能和效率之间取得了平衡，因此一直处于较低水平。然而，对 NMS 的依赖和架构的低效阻碍了性能的实现。...YOLOv10 通过为无 NMS 训练引入了一致的双重分配并以提高准确性为导向的核心模型设计策略，解决了答案。...增强的模型功能：应对大数据和部分自觉模块，在不增加大量计算成本的情况下提高性能。 模型支持： YOLOv10有多种模型，可满足不同的应用需求： YOLOv10-N：用于资源极其有限的环境的纳米版本。...① 下载yoloV10项目： git clone https://github.com/THU-MIG/yolov10.git ② 解压后切换到yoloV10目录下，安装依赖项： cd yolov10
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