开门见山，直奔主题 首先要了解拓展欧几里得，先要了解几个概念： 一、裴蜀定理 重要推论是：a,b互质的充分必要条件是存在整数x,y使ax+by=1，也就是 ax+by=gcd(a,b)=1 二、乘法逆元 在中国剩余定理的计算里，需要求一个数字在一个模下的逆元，也就是对于给定的 a，b，找到方程 的一个整数解 a*
从线性回归(Linear regression)开始学习回归分析，线性回归是最早的也是最基本的模型——把数据拟合成一条直线。数据集使用scikit-learn里的数据集boston,boston数据集很适合用来演示线性回归。boston数据集包含了波士顿地区的房屋价格中位数。还有一些可能会影响房价的因素，比如犯
import datetime from matplotlib import dates import matplotlib.dates as mdates import matplotlib.pyplot as plt dateList=['2022-01-01','2022-01-02','2022-01-04','2022-01-05','2022-01-08','2022-01-11&#
编译：ml 1.asm调试：debug 1.exe调试命令： r 查看当前位置代码；p 单步步过；t 单步步入；u 查看附近代码 d 0b3b 查看0b3b位置内存；g 运行程序16位汇编代码基本结构 assume cs:code,ds:data data segment buffer db 'xxxx$' data ends code segment rkmain proc mov ax,data mov ds
需要字典序较小 比较前后两端的字符：如果出现两个字符相同，那么就要顺移一位去比较附近的一位字符。 #include <iostream> #include<cstdlib> #include<cstdio> #include<stack> #include<algorithm> #include<cstring> #include<queue> #include<cmath> #include<vecto
声明：本文为转载。原文作者：小宝马的爸爸 （https://www.cnblogs.com/BoyXiao/）原文地址为：https://www.cnblogs.com/BoyXiao/archive/2010/11/20/1882716.html 8086 CPU 寄存器简介 引子 打算写几篇稍近底层或者说是基础的博文，浅要介绍或者说是回顾一些基础知识，
裴蜀定理 描述 对于任何整数 \(a\)、\(b\) 和 \(c\)，关于未知数 \(x\)、\(y\) 的不定方程 \(ax + by = c\) 有整数解时当且仅当 \(c\) 是 \(a\) 及 \(b\) 的最大公约数 \(d\) 的倍数。 即：不定方程 \(ax + by = c\) 有整数解的充分必要条件是 \(d \mid c\)。 裴蜀定理的一个重要推
基于resnet训练flower图像分类模型（p31-p37）上一篇，我改成别的笔记本跑完了。按照老师的步骤，进行加载模型及测试数据预测。 我们之前是冻住了，只训练一层，也可以全部训练，我的显卡太低跑时间太长了，这部分没跑。 1加载训练好的模型 model_ft, input_size = initialize_model(model_name
（1） assume cs:code,ds:data,ss:stack data segment dw 0123h,0456h,0789h,0abch,0defh,0fedh,0cbah,0789h data ends stack segment dw 0,0,0,0,0,0,0,0 stack ends code segment start:mov ax,stack mov ss,ax mov sp,16
easyasm 16位的汇编，最后看里面的逻辑 附件在这里：链接：https://pan.baidu.com/s/12Sk92AvtXV0rzaRmiBoKFA 提取码：h0r1 ida pro打开 通过分析这张图，我们可以知道在1处进行对比后若正确则走3处直接输出，若没有比对成功就走2处，由此循环直到si==1Ch，所以我们只需要分析2处是怎么处理
转载自我的个人网站 https://wzw21.cn/2022/02/04/tempo-baseline/ 目录 使用Librosa库对音乐速度、节拍进行估计的基本方法基本设置时频特征（Mel-Spectrogram）中层特征（Spectral Flux）速度估计（Autocorrelation）节拍跟踪（Dynamic Programming） 使用Librosa库对音乐速度、节拍进
本小节通过使用隐式马尔可夫来识别XSS攻击，通过xss白名训练马尔可夫模型，然后用马尔可夫模型测试xss攻击黑名单，这样。单示例隐式马尔可夫在网络安全中的使用。 1、参数建模 对于XSS攻击，首先我们需要对数据进行泛化,比如： [a-zA-Z]泛化为A[0-9]泛化为N[-_]泛化为C其他字符泛化为T
在这部分的练习中，你将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否能进入大学。假设你是一所大学的行政管理人员，你想根据两门考试的结果，来决定每个申请人是否被录取。你有以前申请人的历史数据，可以将其用作逻辑回归训练集。对于每一个训练样本，你有申请人两次测评的分数以及录取的结
实验目的： 进一步学习汇编语言基本指令使用方法；学习DEBUG调试工具的基本使用方法；掌握debug调试命令a、u、r、d、t、g等逐条观察程序指令的执行过程，理解指令的功能，理解程序自动、顺序地执行的概念，实践其过程(重点)。 实验题目： 编写、输入一个32位二进制数相加程序，逐条执行指令，
文章目录 判断字符串中是否有数字找出数组中第一个负数小写转大写比较数组对应位并分大小存放排序冒泡排序 判断字符串中是否有数字 题目描述 在STR到STR+99单元中存放着一个字符串，试编写程序测试该字符串中是否有数字，若有将CL置1，否则CL置0。 代码及注释 DATA SEGMENT ST
筆記： 屏幕的内容就是显存中的数据 其中B8000H~BFFFFH 共32k 是80列*25行彩色字符模式第零页的显示缓冲区 每一行有160个字节，每二个为一组 地位地址放acii字符 高位放显示字符的属性: BL：闪烁 R: 背景 G : 背景 B: 背景 I: 高亮 R：前景 G: 前景 B
DGA（域名生成算法（Domain Generation Algorithm）是一种僵尸网络利用随机字符来生成C&C域名，从而逃避安全设备域名黑名单检测的技术手段。 1.白样本 使用alexa前1000域名（679个样本）作为白样本，标记为0，由于域名长度设置最低长度10，所以
不会，中断整体是由 处理器 与 8259A中断控制器 共同管理的，虽然8259A可以不停的将中断请求发送给处理器，但是处理器有屏蔽中断的开关，只要当前中断处理还没有完成，就可以将IF置0 即不接受其他中断请求。 处理器没有中断优先级的概念，它只有响应与不响应的概念，当在执行中断处理时
本篇是第5章的实验——[bx]和loop的使用 （1）编程，向内存0:200~0:23F依次传送数据0~63（3FH）。 解答： assume cs:codesg codesg segment mov ax,0020h mov ds,ax ;(ds)=0020h mov ax,0 ;(ax)=0h 数据初始化0 mov bx,0 ;(bx)=0，此时ds:bx指向0020:0 mov cx,64 ;(cx)=
某样本中提取 ; =============== S U B R O U T I N E ======================================= start_7C03 proc far ; CODE XREF: j_start_7C03↑j ; start_7C03+B8↓j mov ax, cs
Bomblab 针对自学材料的bomblab解题过程。 phase_1 disas phase_1查看对应函数的汇编代码，发现其将0x402400作为第二个参数传入strings_not_equal 函数，如果该函数返回值为0,函数结束，否则引爆炸弹。 因此，合理推测其是在比较输入的字符串和0x402400处的字符串，通过在gdb中输入x/s 0x40
上一节，我们已经初步认识了系统开机引导过程，并编写了一个简单的MBR引导程序（仅样例，不带分区表）。下面，我们将在实模式下继续认识计算机的IO接口、硬盘操作等知识，并真正实现一个内核加载器。 （本系列所有文章均参考郑刚所著《操作系统真象还原》，真诚感谢前辈的指导。） I/O
安装一个新的int 9中断例程，功能：在dos下，按下"A"键，松开后显示满屏幕的“A”，其他键位照常处理。 分析： 1.保存原中断例程的地址到0:200 2.编写新的中断例程 3.安装中断例程到内存的0:204 4.修改中断向量表 assume cs:code stack segment db 128 dup (0) stack ends code segment
主要参考以下注释网站 1 #encoding:utf-8 2 #https://blog.csdn.net/weixin_39949473/article/details/111337230 3 #https://blog.csdn.net/weixin_35756373/article/details/112713361 4 from numpy.fft import fft 5 6 import pylab 7 import matplotlib.pyp
文章目录 扩展欧几里得算法裴蜀定理欧几里得算法扩展欧几里得算法证明与实现线性同余方程 扩展欧几里得算法 裴蜀定理 ax + by能够凑出来的最小的值一定是a和b的最大公约数（d的一倍）。 应用：扩展欧几里得算法求系数x和y。 欧几里得算法 【代码模板】 LL gcd(LL a, LL b)
