在过去的一年里,进攻和红队的交易技巧发生了显着变化。随着反恶意软件系统提高检测和阻止攻击性工具的能力,攻击者正在将注意力转移到 AV 无法观察到的技术上。目前,这意味着完全在内存中操作并避免将文件放到磁盘上。在 Windows 世界中,.NET 框架为此提供了一种方便的机制。但是,它受到严格限制,因为 .NET 程序不能直接注入远程进程。在本文中,我们将通过描述如何通过 shellcode 将 .NET 代码注入进程来解决这个问题。
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
1.vc2008redist_x86,vcredist_x86都已经安装,vs05也已经正确安装
在 WPF 框架开发中,其实很少有开发者有足够的勇气去更改现有的框架逻辑,因为 WPF 的功能十分庞大,很难测试全。更多的开发都是加功能以及开放已有功能。整个 WPF 框架的大体设计是十分好的,可以在框架里面遵循对修改关闭的原则,定制化更多的是做注入,调用 internal 权限成员 本文告诉大家如何给 WPF 框架加入 InternalsVisibleToAttribute 特性让其他程序集可以访问 internal 权限成员
项目github地址:bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star,留言,一起学习进步
近日微软神级人物Raymond Chen最近在个人博客上,发布了一篇关于《如何计算平均值》的博文。这个话题虽然看似平淡无奇,却意外在引爆,并带来无数讨论:
计算平均值最直观的方法,求和除以值的数目。比如求伦敦一个月的气温平均值,你把所有的温度加起来除以一个月的天数即可。下面我们介绍另一种求每一天平均气温的方法,即指数加权平均。
之前的几篇文章对FreeRTOS的部分源码进行了分析,可以发现FreeRTOS对于任务、事件标志组、消息队列等的实现都是通过控制块的方式来操作。
本文作者为纽约市立大学在读博士生 Fahd Alhazmi,专注于神经科学、人工智能和人类行为研究。
学习了Python相关数据类型,函数的知识后,利用字符串的分割实现了输入任意多个数据,并计算其平均值的小程序。思路是接收输入的字符串,以空格为分隔符,将分割的数据存入列表(lst1)中,将lst1中的数据转存入另一个空列表(lst)中,转存时将字符串转化为整型,从而利用函数求出lst中数的和、平均值,是Python基础(5)中结尾程序的升级版。
开始我的数据分析冒险之旅,我发现了解数据描述的主要统计方法是非常必要的。当我深入研究时,我意识到我很难理解为给定的数据选择哪个集中趋势指标有三种:平均值,中位数和众数。
数据集函数包含sum(求和)、average(求平均值)、max(求最大值)、min(求最小值)及基础运算符(+-*/)
7 Kibana可视化和仪表盘 ---- 可视化页面 在Kibana中,所有的可视化组件都是建立在Elasticsearch聚合功能的基础上的。Kibana还支持多级聚合来进行各种有用的数据分析 创建可视化 创建可视化分三步 选择可视化类型 选择数据源(使用新建的搜索或已保存的搜索) 配置编辑页面上的可视化聚合属性(度量和桶) 可视化的类型 区域图 数据图 折线图 Markdown小部件 度量 饼图 切片地图 垂直柱状图 度量和桶聚合 度量和桶的概要来自Elasticsearch的聚合功能,这两个概念在Ki
十一期间在家用期间研读了下Halcon的variation_model模型,基本上全系复现了他的所有技术要求和细节,这里做个记录。
方法需要传入新的图片对象(Bitmap),原图的标准RGB平均值,新图的RGB颜色,新图和原图的RGB相差偏移量。 返回新图的RGB平均值是否在原图的RGB平均值偏移量之内。
为了标准化这些值,我们首先需要计算出批数据中的平均值,如果你仔细看这些代码,你会发现这不是对输入的批数据计算平均值,而是对任意一个特定层的在传入非线性函数之前的输出求平均值。然后将其通过非线性函数后传递给下一层作为输入。
最近看到一个实用的搭建机器算法的模板,与大家分享。只需要两步就能构建起自己的机器学习模型:
本篇文章我们将演示LINQ扩展包的基础语法,以Select查询、Count计数、Average平均值、OrderBy排序函数为例,目前LINQ支持两种语法,我会在每个案例前先用大家熟知的SQL语句表达,再在后面用C#的两种LINQ语法分别实现。LINQ语法第一次接触难免感到陌生,最好的学习方式就是在项目中多去使用,相信会有很多感悟。
这里分析的为Cobalt Strike的Powershell Beacon Payload
因为他们是新装的系统,给他们装的是Win7 32bit的系统,其它什么都没安装,根据网上的说明,估计是两个问题。
解决此优化问题的一个挑战是,有许多“ 好的 ”解决方案,学习算法可能会反弹而无法稳定。
Office软件是一款非常实用的办公软件,它包含了多个工具,比如Word、Excel、PowerPoint等等。这些工具可以帮助你处理各种办公任务,提高工作效率。
本文提供了一个最简的方法,可以用到整个 WPF 框架里面所有 internal 内部权限的成员的方法。这是一个我自己定制的 WPF 框架,可以在此基础上构建属于自己的定制化的 WPF 框架
本文教程操作环境:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。
2、指定单元格求和:输入=sum(),在括号中间按住ctrl连续点击即可选择需要求和的数据
今年的Pwn2Own比赛刚刚结束,在Pwn2Own温哥华站的比赛中,Fluoroacetate团队所使用的一个WebKit漏洞成功吸引了我的注意。这个漏洞是一个价值五万五千美金的漏洞利用链的一部分,在这篇文章中,我将会对这个漏洞进行深入分析,并对漏洞进行验证和研究。
R², RMSE, MAE 如果你像我一样,你可能会在你的回归问题中使用R平方(R平方)、均方根误差(RMSE)和均方根误差(MAE)评估指标,而不用考虑太多。? 尽管它们都是通用的度量标准,但在什
嵌入汇编是指在C和C++的源程序中插入汇编语言指令,也称内嵌汇编、内联汇编或行内汇编。VisualC++中使用“__asm”关键字指示嵌入汇编,不需要独立的汇编系统就可以正常编译和连接。使用“__asm”关键字既可以引导单条回汇编语言指令,也可以用空格在同一行分隔多个“__asm”引导的汇编语言指令,更好的方法是使用花括号书写一个汇编语言程序片段。
3 这个公式的计算方法是先按照行求平均值得到一个向量a,按行求标准差得到一个向量b,最后是按照列来进行abs(x-a)/b
我们在利用Excel表格录入数据的时候,经常会用到一些函数对表格中的数据进行再编辑。那么有哪些函数是我们常用的呢?大家可以学习一下这五个函数的使用方法,大家在录入数据的时候肯定都能用得上的。
如果我们有一个低方差的模型,增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。但是大数据集意味着计算量的加大,以线性回归模型为例,每一次梯度下降迭代,我们都需要计算训练集的误差的平方和,当数据集达到上百万甚至上亿的规模时,就很难一次性使用全部的数据集进行训练了,因为内存中放不下那么多的数据,并且计算性能也达不到要求。
对上述原始数据,按照DEPARTMENT_ID(员工id)分组统计SALARY(薪水)的平均值。
虚拟化技术是指在x86的系统中,一个或以上的客操作系统(Guest Operating System,简称:Guest OS)在一个主操作系统(Host Operating System,简称:Host OS)下运行的一种技术。这种技术只要求对客操作系统有很少的修改或甚至根本没有修改。x86处理器架构起先并不满足波佩克与戈德堡虚拟化需求(Popek and Goldberg virtualization requirements),这使得在x86处理器下对普通虚拟机的操作变得十分复杂。在2005年与2006年,英特尔与AMD分别在它们的x86架构上解决了这个问题以及其他的虚拟化困难。
【导读】近日,机器学习工程师Tarang Shah发布一篇文章,探讨了机器学习中模型的度量指标的相关问题。本文首先介绍了机器学习中两个比较直观和常用的度量指标:精确度和召回率,然后详细讲解了目标检测领
来源:DeepHub IMBA本文约2200字,建议阅读5分钟本文讨论分布式学习和联邦学习的主要原理以及它们是如何工作的。 在这篇文章中,我们将讨论分布式学习和联邦学习的主要原理以及它们是如何工作的。首先,我们从一个简单的单机示例开始,然后将其发展为分布式随机梯度下降(D-SGD),最后是联邦学习(FL)。 集中学习(单机) 一个最简单的例子,我们想学习人的身高和体重之间的线性关系,并且我们拥有100人的体重和身高数据,想训练一种线性模型,该模型使用身高预测人们的体重,线性回归W = [a,b]如下:
从CPU发明到现在,有非常多种架构,从我们熟悉的X86,ARM,到不太熟悉的MIPS,IA64等
在这篇文章中,我们将讨论分布式学习和联邦学习的主要原理以及它们是如何工作的。首先,我们从一个简单的单机示例开始,然后将其发展为分布式随机梯度下降(D-SGD),最后是联邦学习(FL)。
NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy内部解除了Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库! Numpy简单创建数组 import numpy as np # 创建简单的列表 a = [1, 2, 3, 4] # 将列表转换为数组 b = np.array(b) Numpy查看数组属性 数组元素个数 b.size 数组形状 b.shape 数组维度 b.ndim 数组元素类型
今天为大家介绍一款基于.NET Core运行时实现的Windows HOOK库,CoreHook。
AWK 专家必备的12个技巧案例1:字符切割案例2:格式化输出案例3:不显示文件最后一行案例4:不显示最后一列案例5:多列求和案例6:求每行最大值/最小值/平均值案例7:awk的三元表达式案例8:打印第一列相同且第二列最大的行案例9:多列比较求最大值案例10:除第一列外所有值求和案例11:构建不同文件相同列的映射关系案例12:行列调换/矩阵转换案例13:不同文件相同字段匹配至同一个文件,空字段补齐
面试出现频率:从来没人问过。事实上我都不知道怎么问,考背书吗?倒是可以问问知不知道现在.NET最新版本是什么,考察面试者是否对新技术足够敏感。
Visual Studio的编译选项 build下的platform有X64、Any CPU和x86。X86表示只能在32位环境下运行,X64表示只能在64位环境下运行,Any CPU表示你的程序集可以根据环境变化适应32位还是64位,但是如果你的程序集依赖于一个x86选项编译的程序集,哪么你的程序集只能选择X86进行编译,而不能选择Any CPU编译,如果使用Any CPU编译,运行就会出现如下的错误: Unhandled Exception: System.BadImageFormatExcep
使用发现的凭证在环境中横向移动、在时间受限的操作过程中,快速可靠地使用一组新获得的凭据的能力至关重要。这篇博客文章介绍了如何通过MSSQL CLR自动执行横向移动,而无需接触磁盘*或不需要XP_CMDSHELL,以及如何防止和检测到这种情况。
Numpy比Python列表更具优势,其中一个优势便是速度。在对大型数组执行操作时,Numpy的速度比Python列表的速度快了好几百。因为Numpy数组本身能节省内存,并且Numpy在执行算术、统计和线性代数运算时采用了优化算法。
我对几个应用进行严格的启动性能评估,对比了在 .NET Framework 和 dotnet 6 下的应用启动性能,非常符合预期的可以看到,在用户的设备上,经过了 NGen 之后的 .NET Framework 可以提供非常优越的启动性能,再加上 .NET Framework 本身就是属于系统组件的部分,很少存在冷启动的时候,大部分的 DLL 都在系统里预热。启动性能方面,依然是 .NET Framework 比 dotnet 6 快非常多。而在破坏了 .NET Framework 的运行时框架层的 NGen 之后,可以发现 .NET Framework 的启动性能就比不过 dotnet 6 的启动性能。为了在 dotnet 6 下追平和 .NET Framework 的启动性能差异,引入与 NGen 的同等级的 ReadyToRun 用来提升整体的性能。本文将告诉大家如何在 dotnet 6 的应用里面,使用 Crossgen2 工具,给 DLL 生成 AOT 数据,提升应用启动性能
降维,异常检测,推荐系统,大规模机器学习 数据压缩 降维问题 假设我们未知两个的特征: ?1 :长度, 用厘米表示; ?2:是用英寸表示同一物体的长度。 这给了我们高度冗余表示,也许不是两个分开的特征
基于 Sdk 的项目进行编译的时候,会使用 Sdk 中附带的 props 文件和 targets 文件对项目进行编译。Microsoft.NET.Sdk.WindowsDesktop 的 Sdk 包含 WPF 项目的编译过程。
------问对了问题 ,就成功了一半 Tags: 深度学习 CNN 图片风格化 A Neural Algorithm of Artistic Style 一、分析别人做法 支撑我们做图像风格化的方法
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