上一小节介绍了 Bagging 这种集成学习方式，我们不再使用不同的机器学习算法进行集成，而是使用同一种机器学习算法，让这个算法在不同的样本上进行训练，而这些不同的样本是通过对全部样本数据有放回取样得到的，这些在不同样本上训练的子模型有一定的差异性。
在学习XXE漏洞之前，我们先了解下XML。传送门——> XML和JSON数据格式
作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（Random Forest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。最初，我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的。最近几年的国内外大赛，包括2013年百度校园电影推荐系统大赛、2014年阿里巴巴天池大数据竞赛以及Kaggle数据科学竞赛，参赛者对随机森林的使用占有相当高的比例。此外，据我的个人了解来看，一大部分成功进入答辩的队伍也都选择了Random Forest 或者 GBDT 算法。所以可以看出，Random Forest在准确率方面还是相当有优势的。
两则需要知道的RCE实战trick RCE-trick1 前言 想必大家遇到RCE的题目不算少数，那么如果题目可以命令执行，却没有回显，那么我们应该如何有效打击呢？ 盲打RCE 先看这样一段函数: 对
前面几个小节介绍了 Bagging 集成学习方法。简单来说，Bagging 方式是通过在样本以及特征空间上随机选取样本以及特征的方式来创建诸多差异性的子模型，然后将这些子模型集成在一起。使用 sklearn 实现 Bagging 这种集成学习，使用的基本分类器都是决策树，这种基本分类器使用决策树的集成学习通常被称为随机森林。 随机森林中的每一棵树都是通过随机的方式来训练生成的，因此具有随机性，这么多树放在一起，就形成了一个森林。前面实现的 Bagging Classifier，无论是 random subspaces classifier 还是 random patches classifier，指定的 base_estimator 参数都是 DecisionTreeClassifier（sklearn 封装的决策树类），因此都可以叫做随机森林。
在上大学的时候，我就听说了 OOB 这个概念（Out Of Band 带外数据，又称紧急数据）。当时老师给的解释就是在当前处理的数据流之外的数据，用于紧急的情况。然后就没有然后了……
在上一章,裁剪uboot以及分区后,本章主要使uboot支持yaffs以及制作补丁
通过对比烧写的fs_mini_mdev_yaffs2文件内容和nand dump 260000显示的内容，发现OOB区的内容不同。
语法格式：字符串变量名[头下标:尾下标] 获取的结果含头不含尾。//下标从0开始，依次往后增大，但也可以是负数，意为从后往前走。
本文介绍了在随机森林算法中，oob_score的含义和其作用，以及它在评估模型性能时的准确性和可靠性。同时，本文还介绍了随机森林算法的训练和测试过程，以及oob_score在其中的作用。
摘要：当你读到这篇博客，如果你是大佬你可以选择跳过去，免得耽误时间，如果你和我一样刚刚入门算法调参不久，那么你肯定知道手动调参是多么的低效。那么现在我来整理一下近几日学习的笔记，和大家一起分享学习这个知识点。对于scikit-learn这个库我们应该都知道，可以从中导出随机森林分类器（RandomForestClassifier），当然也能导出其他分类器模块，在此不多赘述。在我们大致搭建好训练模型之后，我们需要确定RF分类器中的重要参数，从而可以得到具有最佳参数的最终模型。这次调参的内容主要分为三块：1.参数含义；2.网格搜索法内容；3.实战案例。
使用方差选择法，先要计算各个特征的方差，然后根据阈值，选择方差大于阈值的特征。使用feature_selection库的VarianceThreshold类来选择特征的代码如下：
上节课我们主要介绍了Decision Tree模型。Decision Tree算法的核心是通过递归的方式，将数据集不断进行切割，得到子分支，最终形成数的结构。C&RT算法是决策树比较简单和常用的一种
蓝牙的安全管理分为control端也就是LL层的安全管理和host端的安全管理， LL层的安全机制主要包括白名单管理，私有可解析地址管理，以及SM管理中的链路加解密等。host端的安全管理主要是SM层的管理，包括配对、绑定、鉴权、加密等流程的管理。本章主要介绍host端的SM管理
从 0 开始学 V8 漏洞利用之环境搭建（一） 从 0 开始学 V8 漏洞利用之 V8 通用利用链（二）
首先我们都知道，从 SDI(serial digital interface) 到 IP 的迁移可以带来很多好处，诸如：
https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/1608_tengr_kasan/index.html
上一章介绍了配对流程的第一阶段，剖析了配对第一阶段的配对请求包和配对响应包的各个字段的含义和使用。接下来就进入了ble配对的阶段二，在该阶段双方会根据阶段一中的配对信息选择合适的配对和认证方式，并且生成会后续链接加密的密钥。
最近开始学习浏览器相关的知识了，虽说看了一些基础知识，但是对于漏洞利用的手法仍然不是很明确，询问队里的大佬后，给我推荐了一道入门题，在做完之后写出了这篇文章。
1.ECC可以纠正一个256字节的页数据的单个位错误，因此，这样的两个ECC块上纠正512字节的NAND页。 2.生成column_parity_table表（http://bbs.chinaunix
如前所述，服务器管理员可以创建具有任意数量自定义的服务器，包括自定义地图和声音。每当玩家加入具有此类自定义设置的服务器时，需要传输自定义设置背后的文件。服务器管理员可以为服务器播放列表中的每个地图创建需要下载的文件列表。
来源：机器学习研习院本文约2000字，建议阅读8分钟本文对随机森林如何用在特征选择上做一个简单的介绍。 随机森林是以决策树为基学习器的集成学习算法。随机森林非常简单，易于实现，计算开销也很小，更令人惊奇的是它在分类和回归上表现出了十分惊人的性能，因此，随机森林也被誉为“代表集成学习技术水平的方法”。 一、随机森林RF简介 只要了解决策树的算法，那么随机森林是相当容易理解的。随机森林的算法可以用如下几个步骤概括： 用有抽样放回的方法（bootstrap）从样本集中选取n个样本作为一个训练集。 用抽样得到的
先安装python环境 sudo apt-get install python-pip python-dev build-essential sudo pip install requests 然后下载客户端 传送门 百度网盘：bypy 解压，运行 ./bypy list 首先他会要求你访问一个网址，需要你授权，授权后复制code给程序，如果没有报错，就可以看到你的同步目录了，你可以在网盘的我的应用数据文件夹里找到bypy文件夹，他就是应用目录了。 Please vis
随机森林（RandomForest,简称RF）是集成学习bagging的一种代表模型，随机森林模型正如他表面意思，是由若干颗树随机组成一片森林，这里的树就是决策树。
平时burp 抓包 可以在请求头添加 Content-type:application/xml 并添加 xml语句如果报错 或执行则有可能存在xxe漏洞，不断根据response fuzz即可
本文档描述了一种超文本传输协议（HTTP）的内容编码，其可用于描述包含有效负载的辅助资源的位置。
RF、GBDT、XGboost都可以做特征选择，属于特征选择中的嵌入式方法。比如在sklearn中，可以用属性feature_importances_去查看特征的重要度, 比如：
tures=False, oob_score=False, warm_start=False, n_jobs=None, random_state=None, verbose=0)
Python允许你同时为多个变量赋值。例如：a=b=c=1 a, b, c = 1, 2, "runoob"
这里执行了之后 person就被序列化到了E:/serializable.txt
数据科学 ≠ 软件工程 [08:43]。你会看到一些不符合 PEP 8 的代码和import *之类的东西，但暂时跟着走一段时间。我们现在正在做的是原型模型，原型模型有一套完全不同的最佳实践，这些实践在任何地方都没有教授。关键是能够非常互动和迭代地进行操作。Jupyter 笔记本使这变得容易。如果你曾经想知道display是什么，你可以做以下三件事之一：
GR（Graceful Restart，平滑重启）是一种在主备切换或协议重启时保证转发业务不中断的机制。其核心在于：设备进行协议重启时，能够通知其周边设备，使到该设备的邻居关系和路由在一定时 间内保持稳定。在协议重启完毕后，周边设备协助其进行信息（包括支持GR的相关协议所维护的 各种拓扑、路由和会话信息）同步，在尽量短的时间内恢复到重启前的状态。在协议重启过程中不 会产生路由振荡，报文转发路径也没有任何改变，整个系统可以实现不间断运行。
学Linux网络编程这么久，还真没注意到 read/write 和 recv/send之间有什么区别，于是就去研究了一下。
介绍 Sunxi SPINand mtd/ubi 驱动设计, 方便相关驱动和应用开发人员
要点： 1. Silverlight必须启用OOB模式，以及 Require elevated trust when running in-browser.参考下图设置 注：OOB模式，并不意味着必须
10.1.3 随机森林回归法 类参数、属性和方法 类 class sklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=100, *, criterion='mse', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='auto', max_leaf_nodes=None, min_impurity_dec
利用了Chromium v8引擎整数溢出漏洞（是V8优化编译器Turbofan在SimplifiedLowering阶段产生的一个整数溢出漏洞），V8是Chromium内核中的JavaScript引擎，负责对JavaScript代码进行解释优化与执行。
Bagging是bootstrap aggregating。思想就是从总体样本当中随机取一部分样本进行训练，通过多次这样的结果，进行投票获取平均值作为结果输出，这就极大可能的避免了不好的样本数据，从而提高准确度。因为有些是不好的样本，相当于噪声，模型学入噪声后会使准确度不高。
在机器学习或者深度学习模型训练完成后，通常我们需要对输入特征进行重要度排序及筛选，好去找到一些重要度没这么高的特征，将其排除以提高模型收敛速度及准确率。
顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决 策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每 一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一 类被选择最多，就预测这个样本为那一类。 我们可以这样⽐比喻随机森林算法：每一棵决策树就是一个精通于某一个窄领域的专家（因为我们 从M个特征中选择m个让每一棵决策树进行行学习），这样在随机森林中就有了了很多个精通不不同领 域的专家，对一个新的问题（新的输⼊入数据），可以用不不同的角度去看待它，最终由各个专家， 投票得到结果。 随机森林算法有很多优点：
随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基 本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习 （Ensemble Learning）方法。
首先，我们可以思考如下一个问题，如果要获取一个数组的最后一个元素(这是很常用的操作)，我们应该怎么做？ 相信大部分人能够想到的代码是这样的：
随机森林还是没有脱离聚合模型这块，之前学过两个aggregation model，bagging和decision tree，一个是边learning边uniform。首先是boostrap方式得到数据D1，之后训练做平均；另一个也是边learning但是做的是condition，直接用数据D做conditional切分。
Bagging算法 (英语：Bootstrap aggregating，引导聚集算法)，又称装袋算法，是机器学习领域的一种团体学习算法。最初由Leo Breiman于1994年提出。Bagging算法可与其他分类、回归算法结合，提高其准确率、稳定性的同时，通过降低结果的方差，避免过拟合的发生。m个样本原始数据进行n次抽样(n<=m)
前文对随机森林的概念、工作原理、使用方法做了简单介绍，并提供了分类和回归的实例。本期我们重点讲一下：
1.什么是随机森林 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。
GR(Graceful Restart，平滑重启)是一种在主备切换或协议重启时保证转发业务不中断的机制。其核心在于：设备进行协议重启时，能够通知其周边设备，使到该设备的邻居关系和路由在一定时 间内保持稳定。在协议重启完毕后，周边设备协助其进行信息(包括支持GR的相关协议所维护的 各种拓扑、路由和会话信息)同步，在尽量短的时间内恢复到重启前的状态。在协议重启过程中不 会产生路由振荡，报文转发路径也没有任何改变，整个系统可以实现不间断运行。
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