import pandas as pd def getEmpDataFrame(num): '''创建一份可复用的数据，有一定的随机性和真实...
如何生成一个随机变量/随机向量的随机样本？连续型随机变量离散型随机变量随机向量Markov 链的一个轨道与其极限分布的关系 如何生成一个随机变量/随机向量的随机样本？...return (lo + hi) / def random_exp(lambda_, size:int =) -> List[float]: """生成长度为size的指数分布随机样本...随机向量 image.png random.normalvariate(mu, sigma) 返回均值为 mu, 标准差为 sigma 的一个随机正态样本 考虑 def random_norm(...res.append(chain[:]) return res sample = np.array(random_norm(, , , , 0.5, size=)) 画出样本的散点图
前言 近年来，Python语言凭借其入门简单、功能强大和开发效率高等特性逐渐成为最受欢迎的开发语言，与此同时，Python在安全领域的应用也渐趋广泛，开始被用在黑客和渗透测试的各个领域。...分析第一步需要判断该样本是由什么工具打包的： 首先，我们可以看到有“_MEIPASS2=”字符串，从这可以看到该样本是由Python打包而来。...其中我们可以看到解包后会生成python27.dll，从这可以看出来该样本是由Python2.7编写的。 ? 我们大致可以看到，解包后的文件有很多。...对于这种常见工具打包的Python样本，我们通常处理的流程： (1) 判断样本是由什么工具打包而来的。这种工具很常见，它们打包出来的程序往往很容易判断出来。...其他Python打包分析 通常情况下，病毒样本不会乖乖的使用以上几种工具进行打包。很多黑客会使用自己定制的程序来对python脚本进行打包。我们以一个样本举例，通过该样本来演示如何分析。
它包含训练集和测试集，训练集包含 60000 个样本，测试集包含 10000 个样本。 ? MNIST 数据集抽取自 NIST 数据库。...然后通过下采样将测试集样本数降低到 10000 个，可能是因为用当时的电脑处理这样一个数据集会非常慢。剩余的 50000 个样本从此就丢失了。...他们重建了含有 60000 个样本的 MNIST 完整测试集。由于多出的 50000 个样本从未被发布过，研究者可以利用这些样本探究 25 年来的 MNIST 实验在已发布的测试集上的影响。...以及丢失的 50000 个测试样本的重建版本 QMNIST50）的结果。...红圈：在 MNIST 上测试。蓝色三角形：在 QMNIST 上进行测试。绿星：在 50000 个新的 QMNIST 测试样本上进行测试。 ?
按分类样本数占比生成并随机获取样本数据 By:授客 开发环境 win 10 python 3.6.5 需求 已知样本分类，每种分类的样本占比数，及样本总数，需要随机获取这些分类的样本。.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'shouke' import random def get_class_instance_by_proportion...: 包含分类及其分类样本数占比的字典：{"分类(id)": 分类样本数比例} amount: 所有分类的样本数量总和 返回一个列表：包含所有分类样本的list """...，则需要增加分类样本数,优先给样本数计算差值较小的分类增加样本数，每种分类样本数+1，直到满足数量为止 for class_id in [l for l, r in sorted(residuals.items...说明 以上方式大致实现思路就是在知道总样本数的情况下，提前为每种分类生成样本，然后随机获取，按这种方式可以实现比较准确的结果，但是得提前知道样本总数及不同分类样本数占比
本章将涵盖以下主题： 人脑概述 机器学习-历史概述 单样本学习-概述 设置环境 编码练习 技术要求 需要使用以下库来学习和执行本章中的项目： Python Anaconda Jupyter 笔记本 PyTorch...与任何深度学习架构相似，连体网络也有两个阶段-训练和测试阶段。 但是，对于单样本学习方法（因为我们没有很多数据点），我们将在一个数据集上训练模型架构，并在另一个数据集上对其进行测试。...； g(S)是将测试图像嵌入带到同一空间的样本集。...使用最新的φ⁺将测试样本向前传递通过基本学习器，并计算损失函数L_task[i]。...学习框架包括四个阶段： 表示学习 概念学习 K 样本学习 K 次测试 下图显示了具有四个阶段的框架。
作者首先讲正确分类的样本集合记做 ? ，误分类的样本集合记做 ? 。统一使用对抗训练进行防御，分别只对 ? 和 ? 进行扰动，以及两者均进行扰动，比较这三者的对抗鲁棒性。...这里的扰动，指的就是生成对应的对抗样本加入到训练集合中 对抗鲁棒性指的是，在对抗样本作为输入时，模型的精度 ?...首先作者改变了扰动的方法，将PGD切换成FGSM，分别单独作用于两个样本集合中，从最终的结果上看，仍然是对误分类样本扰动对鲁棒性的提升比较明显，如下图所示： ?...(反之，如果模型对于对抗样本和正常样本的输出分布类似，鲁棒性越高？)...然后我们看蓝色虚线（BCE[以扰动样本作为输入]+KL散度）和绿色线（BCE[以普通样本作为输入]+KL散度），说明基础的精度那一项的输入还是扰动样本要优。 KL项的系数 ?
K-Way N-Shot支持集：支持集具有K类，每个类都有N样本。N-Shot意味着为每个类提供的样本数。如果每个另类都有更多样本，模型可以学习的更好。...在测试阶段，我们想要为新类指定向量v*。然后使用f(x*)来查找新的分类。这种方法简单且快速，而且还具有类别的可分离性。 在零样本学习中，使用energy函数来判断类别是否匹配。...而在测试阶段: 分类新类实例x*,为一些新类指定v*向量计算每个v*的E(x*， v*),找到最大边际的类别，最大边际可分离性意味着更高的准确性，但与经典的机器学习模型不同，它是复杂和缓慢的。...“监督”来源:(1)类属性的手工标注，(2)分类类层次的矢量编码 “无监督”来源:现有的非结构化数据(Word2Vec就是一个例子) 零样本学习的一些问题 1、领域转移时零样本学习需要重新训练/测试...零样本学习(Zero-shot learning, ZSL)是机器学习中的一个问题解决方案，学习者在测试时从训练中没有观察到的类中观察样本，并预测他们所属的类。
按分类权重(区间)随机获取分类样本 By:授客 开发环境 win 10 python 3.6.5 需求 活动抽奖，参与抽奖产品有iphone, 华为，小米，魅族，vivo，三星手机，要求为这些不同品牌的手机设置被抽奖的概率.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'shouke' import random def get_sample_by_rate...= 1: raise ValueError("样本比例配置错误，样本占比之和必须为1!")...output_dict[award] += 1 percentage_dict = {key: output_dict[key]/n for key in output_dict} # 存放样本数占比...注意 为啥可以用python的randowm函数来实现这个需求？那是因为python的random函数是平均分布函数，产生的随机数是等可能的。
openai clip中自带了零样本图像分类识别，其官网介绍如下所示： Zero-Shot Prediction The code below performs zero-shot prediction...zip(values, indices): print(f"{cifar100.classes[index]:>16s}: {100 * value.item():.2f}%") 因此，进行测试...，其测试结果如下面几张图所示： image.png image.png 上面测试均是基于cifar100的，为了测试更大的图片，其测试结果如下所示： image.png
在看人工智能安全方面的资料，顺手看到cleverhans的资料，就将它在python 3.6的环境下进行编译和测试。 ...这个项目是tensorflow的子项目（https://github.com/tensorflow/cleverhans），原始的代码版本是PYTHON 2.7环境，于代码下载后进行了重构和3.6版本的编译...下面就重点关注的几块进行测试。 （1）FGSM的图像扰动攻击 FGSM，是 Goodfellow等人提出的比较典型的对抗样本生成算法。...测试结果如下，则扰动后的图片，也能被正确识别。...还是对抗样本生成与对抗训练非常好的一个库。 附图为其中第一个example。
无论你采用什么方法来修正开发集标签，记得也将其用于测试集标签，以便开发集和测试集任处于同一分布。开发集和测试集处于同一分布可以解决我们在第六章遇到的问题。...（你的团队优化了开发集的性能，只是到后来他们才发现在根据不同的测试集进行不同的评估）。 如果你决定提升标签的质量，那么请考虑仔细检查系统错误分类的样本的标签。以及正确分类的样本标签。...在一个样本中，原始标签和学习算法可能都是错误的。如果只是修正系统已经错误分类的样本的标签，最后可能会在你的评估中引入误差。...如果有1000个开发集样本，并且分类器的准确率为98%，那么检查错误分类的20个样本比检查正确分类的所有980个样本要容易的多。因为在实际中只检查错误分类的样本比较容易，所以偏差会蔓延到一些开发集中。...但是如果你计划在学术论文中使用这个结果，或者需要一个完全无偏差的测量测试集的准确率，就不是个很好的选择。
metagenomics on a nanopore）为封面，刊登了英国东安格利亚大学 Justin O'Grady 博士及合作者共同发布的首个使用纳米孔技术的快速、经济的宏基因组测序方法，直接从患者呼吸道样本中准确快速地识别细菌病原体...据悉，为了能够准确、快速地识别细菌病原体，研究团队开发了一种能够从临床样本中去除多达 99.99％的宿主核酸的流程，并在便携式 MinION 测序仪上开展了实时的检测和分析。...该团队在 40 个临床呼吸道样品上进行初期测试，在另外 41 个样品上进行了优化和测试。与培养法和 PCR 相比，优化的流程具有较高对病原体鉴定的敏感性（96.6％）和临床特异性（41.7％）。...二、下载数据 https://www.ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJEB30781 三、病原微生物鉴定 3.1单个样本 过滤宿主序列 #数据路径 #/data
1.1 单元测试 1.1.1 单元测试编写 单元测试是用来对一个模块、一个函数或者一个类来进行正确性检验的测试工作。 编写一个Dict类，这个类的行为和dict一致，但是通过属性来访问。...1.1.2 运行单元测试 [root@daidai python]# python mydict_test.py #加上unittest.main()运行语句 ..... --------------...#if __name__ == '__main__': # unittest.main() [root@daidai python]# pythonmydict_test.py #发现这样测试没有作用...并且，Python内置的“文档测试”（doctest）模块可以直接提取注释中的代码并执行测试。 doctest严格按照Python交互式命令行的输入和输出来判断测试结果是否正确。...所以，不必担心doctest会在非测试环境下执行。
：收到RPC接口测试信号后，在命令行终端上写入测试数据配置文件的测试参数，根据测试参数进行测试。...)，以Python语言(面向对象、解释型计算机程序设计语言)为主实现了后端服务器的Socket通信和RPC调用，并结合软件测试中的边界值、等价类、正交试验设计等方法编写接口测试用例。...本发明实施例进行RPC接口测试之前，需要实现与后端服务器的Socket进行通信、以及通过Python语言调用具体的RPC服务(RPC接口承载的是RPC服务)。...通过Python语言调用具体的RPC的流程为： (1)定义具体RPC的调用方法：call_RPC_A(args[])。...测试测试场景恢复模块用于：在RPC接口测试模块测试完成后，根据预先设置的测试场景恢复配置，进行测试场景恢复。
1、单元测试的意义 作用 用来对一个函数、一个类或者一个模块来进行正确性检测的工具 结果 单元测试通过，说明我们测试的这个函数能够正常工作 单元测试不通过，要么有bug，要么测试条件输入不正确...如果不通过，说明此次的修改与原功能不一致，要么修改代码，要么修改测试 确保一个程序模块的行为符合设计测试的用例，在将来修改的时候可以极大的保证该模块依然正确 2、单元测试之函数 calculater.py...): print("结束测试……") # 测试函数名：tset__待测试函数名 # 注意：其实也可以不是待测试函数名 # 本质：只要是以test__开头的函数就都会被执行...test.py import unittest from myDict import MyDict # 定义测试类，一个测试类只能测试一个类 # 类名：Test待测试的类名 class TestMyDict...# 该模块可以直接提取注释中的代码并执行测试 import doctest def mySum(x, y): # doctest严格按照python交互模式命令的输入和输出来判断结果
刚学Python，做的ftp测试 1，简单ftp vim test.py #!.../usr/bin/env python import time from ftplib import FTP local_dir_update="*****" local_dir_download.../usr/bin/env python import time,socket from ftplib import FTP class MyFtp: def __init__(self.../usr/bin/env python import os,time from myftp import MyFtp file_list=['xxxxxx','xxxxxx,'xxxxxx','
最近在写一个简单的配置服务，用私有协议，用python写。用途是给某些局域网的机器提供配置服务。
在 Python 中，不存在编译阶段，只有编辑和运行阶段。测试就是运行程序。 我将告诉你如何养成在编程中进行测试的习惯，并介绍一些可帮助编写测试的工具。 ?...如果在网上使用“Python 测试覆盖率”之类的关键字进行搜索，可找到一些相关的工具，其中之一是 Python 自带的程序 trace.py。...在 Python 中，可通过模块 subprocess 来使用命令行工具。下面的代码在前面的测试脚本示例中添加了两个代码检查测试。...提示 标准库还包含一个名为 timeit 的模块，提供了一种对一小段 Python 代码的运行时间进行测试的简单方式。...模块 doctest 和 unittest：需要在 Python 中进行单元测试时，这些工具必不可少。模块 doctest 设计用于检查文档字符串中的示例，但也可以轻松地使用它来设计测试套件。
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