免流必备抓包方法及混淆写法 详细原文转自:https://www.stackcc.com 一、前文提到过，SSR免流靠混淆参数和端口 端口:移动、联通一般是80，电信随意； 混淆参数：就是可以免流量的网址...，就是运营商的白名单网址，就是host，比如酷视卡免优酷，优酷的网址就是混淆参数。...（免流量软件，比如掌厅、咪咕、沃TV等），随便操作软件，尽可能多操作几次 （5）返回packet capture （6）点进去上方日期、时间命名的标题栏 （7）找到Host字样的信息，那就是混淆参数，如下图...二、混淆的正确写法 很多小伙伴还在用最简单的写法，即一个host，大部分情况下的确是够了， 但有时候配合User-Agent和Accept等信息会有奇效，尤其是现在越来越多的定向卡需要验证手机（卡）信息的情况下...，打开SSR软件填到混淆参数的输入框中，让SSR软件保留在后台。
本文深入探讨了机器学习中的混淆矩阵概念，包括其数学原理、Python实现，以及在实际应用中的重要性。我们通过一个肺癌诊断的实例来演示如何使用混淆矩阵进行模型评估，并提出了多个独特的技术洞见。...理论与实践的桥梁：混淆矩阵不仅有助于理论分析，也方便了实际应用。它为我们提供了一种从数据到信息，再到知识转化的有力工具。...无论你是机器学习的新手，还是寻求进一步理解和应用混淆矩阵的专家，这篇文章都将为你提供有价值的 insights。 接下来，让我们深入了解混淆矩阵的各个细节。...条件概率与贝叶斯定理 混淆矩阵和多个评价指标与条件概率有关。在贝叶斯定理的框架下，我们可以更精确地描述这种关系。...在下一部分，我们将总结全文，并讨论一些混淆矩阵的高级主题和应用前景。 六、总结 混淆矩阵不仅是机器学习分类问题中的一个基础概念，而且它是理解和评估模型性能的关键工具。
mach_msg_body_t body; mach_msg_ool_descriptor_t ool1; //supf文件映射 mach_msg_ool_descriptor_t ool2; //unk，正比与加密内容的尺寸...图 3 最后，FairplayIOKit中负责解密的函数定义如下： com_apple_driver_FairPlayIOKit::bvqhJ( rp6S0jzg *hanlde, unsigned...makeOpaque 在编译器中，为了防止一些具体的表达式被优化，我们会将表达式进行等价变化，我们暂时将这样的操作定义为makeOpaque（如Safari的JavascriptCore，其JIT组件B3...多项式MBA表达式的一般定义为：当一个表达式形如 ： 其中，我们将多项式表达式定义在伽罗瓦域（Galois field）中（这是计算机科学中常使用的有限域），是域中的常量，是域中变量的位运算表达式，（...那么，线性MBA表达式是多项式MBA表达式的一种特殊形式： 比如，与等价的线性表达式为： 类似的，在Fairplay混淆中用到的MBA表达式为： //OperationSet(+, -, *, &,
首先建立的表是空表的，就是说，如下这样的表是空的，所有值都为0： ? 在每次行动后，根据奖惩情况，更新该表，完成学习过程。在实现过程中，将奖惩情况也编制成一张表。表格式如上图类似。...其中的 ? 表示当前的Q表，就是上图25行4列的表单。 ? 表示学习率， ? 表示下一次行为会得到的奖惩情况， ?...（这里的表达是和上述公式的贪婪系数大小的作用是相反过来的） def choose_action(state, q_table): state_actions = q_table.iloc[state...在每一代的训练过程中，选择行为（随机或者使用Q表原有），然后根据选择的行为和当前的位置，获得奖惩情况：S_, R 当没有即将发生的行为不会到达最终目的地时候，使用： q_target = R + GAMMA...) 效果-总结 效果其实和开头一样，调整合适的参数，最终输出的q表自然有对应的影响。
（多层感知器）区别QKV的定义与生成QKV的原理与工作流程举例说明Q*K=AttentionAttention*V= V Output多头：将原有嵌入维度进行拆分，之后连接Transformer模型中Projection...QKV的定义与生成在Transformer模型中，Q（Query）查询向量、K（Key）关键向量和V（Value）值向量是自注意力机制（self-attention mechanism）的核心组成部分。...下面通过举例说明QKV的原理： 定义： Q向量：表示当前元素的查询向量，用于在序列中查找相关信息。K向量：表示所有元素的关键字向量，用于存储每个元素的信息，供Q进行查询。...这些变换由三个可训练的权重矩阵WQ、WK、WV实现。QKV的原理与工作流程 计算相似度： 以Q向量为基础，通过计算Q向量与所有K向量之间的点积（或其他相似度度量方法），得到一个相似度矩阵。...综上所述，QKV的原理在于通过计算查询向量Q与关键字向量K之间的相似度来确定注意力权重，并使用这些权重对值向量V进行加权求和，从而得到新的上下文表示。
在前端开发中，为了提高网站的性能和保护代码的知识产权，代码压缩与混淆是十分重要的环节。本文将深入探讨 JavaScript 中前端代码压缩与混淆的概念、作用、常见方法及工具。...前端代码压缩与混淆的概念前端代码压缩指的是通过去除代码中的空格、换行符、注释等不必要的字符，来减小代码文件的大小，从而减少网络传输的时间，提高页面加载速度。...前端代码压缩与混淆的作用提高性能 较小的文件体积能够更快地被加载和执行，减少用户等待时间，提升用户体验。保护知识产权 混淆后的代码难以被轻易解读和抄袭，一定程度上保护了开发者的劳动成果。...;console.log(o)}helloWorld();使用 Webpack 进行代码压缩与混淆Webpack 是一个强大的模块打包工具，可以通过配置插件来实现代码压缩与混淆。...过度的混淆可能会导致代码在某些浏览器或环境中出现兼容性问题，需要进行充分的测试。javaScript 中的前端代码压缩与混淆是优化性能和保护代码的重要手段。
Q-Learning强化学习FrozenLake求解 观察下一步选取哪一个动作会带来最大的奖励, 但是在真正要做决定时, 却不一定会选取到那个带来最大奖励的动作, Q-learning 只是估计了一下接下来的动作值...Sarsa 实践派, 说到做到, 在这一步估算的动作也是接下来要做的动作， 在环境中每走一步, 更新一次自己的行为准则 % 强化学习Sarsa ccc rng('default'); env=two_dimensional_env...强化学习方法对象需要改动的是 function obj=learn(obj,env, A, A_) q_predict_arr = obj.find_line(env.agent...); q_predict = q_predict_arr(A); if env.done ~= 1 line = obj.find_line...- q_predict); obj.q_table(StrHelper.arr2str(env.agent)) = table_line; end 相关工具方法在
学习版本3.5.2 PriorityQueue类和LifoQueue类继承Queue类然后重写了_init、_qsize、_put、_get这四个类的私有方法 Queue：先进先出队列的同步实现，通过双向列表实现的...an item from the queue def _get(self): return self.queue.popleft() PriorityQueue：优先队列的同步实现...empty(self) 返回队列是否为空 full(self) 返回队列是否为满 qsize(self) 返回队列的大小（并不可靠） get(self, block=True, timeout...put_nowait(self, item) ＃return self.put(item, block=False) join(self) 阻塞当前线程直到队列的任务全部完成了 task_done(...self) 通知队列任务的完成情况，当完成时候唤醒被join阻塞的线程 实验代码 #/usr/bin/python3 # -*- utf-8 -*- #学习版本3.5.2 import threading
2.一个源程序文件由一个或多个函数以及其他有关内容(如预处理指令、数据声明与定义等)组成。 一个源程序文件是一个编译单位，在程序编译时是以源程序文件为单位进行编译的，而不是以函数为单位进行编译的。...4.所有函数都是平行的，即在定义函数时是分别进行的，是互相独立的。 一个函数并不从属于另一个函数，即函数不能嵌套定义。 函数间可以互相调用，但不能调用main函数。...main函数是被操作系统调用的 5.从用户使用的角度看，函数有两种。 库函数。它是由系统提供的，用户不必自己定义而直接使用它们。...应该说明，不同的C语言编译系统提供的库函数的数量和功能会有一些不同，当然许多基本的函数是共同的。 用户自己定义的函数。它是用以解决用户专门需要的函数。 6.从函数的形式看，函数分两类。 无参函数。...int max(int a,int b) 函数的定义 无参函数的定义形式： 类型标识符 函数名() { 声明部分 语句 } // 例如 void printf_star()
这篇笔记梳理一下SNR与BER之间的关系。...光学信噪比(optical signal to noise ratio, 简称OSNR), 顾名思义就是信号与噪声的比值，关系如下， OSNR用来表征光学系统中噪声的水平，噪声越小，OSNR越大，如下图所示...， 满足下式， OSNR与BER之间满足一个经验公式， 系统的噪声越大，OSNR越小，BER越大。...具体说来，误码率是指将1识别成0,0识别成1的概率。假设噪声的水平为高斯分布，对应下图中的阴影区域， 定义Q=(x1-x0)/(sigma_1 - sigma_0), 假设信号的分布满足高斯分布。...经过一定的推导，可以得到， 典型的BER与Q的曲线如下图所示， Q值可以从眼图中获得。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...Q学习（Q learning）完成自主路径寻优简单示例，并进行可视化，Q学习部分参考了如上链接中的内容，供大家交流学习使用，请多提宝贵意见 如图为最终路径，红色方框代表机器人，绿色区域代表障碍，中间底部位置...（图示红色方框位置）为目标位置，蓝色为运动轨迹 本程序对训练过程进行了可视化，方便理解学习过程，代码如下： clc; clear all; % define state R=ones(60,60)*-...，示意图里面画训练结束后最终轨迹的程序附在下面，蓝线表示走过的轨迹，如果迭代次数不够多，可能会出现不太合理的轨迹，如果只希望看最终结果而不关心过程，可以把之前 q-learning 训练程序中画图的部分都去掉...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1.W25Q128将16M的内存分为256个块，每个块是64K；又将一个块分为16个扇区，一个扇区是4K；又将一个扇区分为16个页，一个页是256字节地址。...话不多说，上图： 2.在图上右边的红框中可以看到Block0（块0）的地址是000000-00FFFF，再看到左边红框中Block0的16个扇区，地址范围对应的就是Block0的地址范围了，第一个扇区的起始地址就是...0000，终止地址是0FFF；第二个扇区的地址就是1000，终止地址是1FFF；剩余的以此类推。...比如我要对第二块的第二个扇区的第二页的第二个字节的位置写一个十六进制数据，那么地址是不是02、2、2、02（块、扇区、页、字节）。...以上是个人对W25Q128芯片地址的理解，没有真正实践过，这里只是做个抛砖引玉，如有错误还请私聊我改正，感谢阅读这篇博客的朋友们！
主题学习 内置主题 自定义主题 内置主题 ? 默认内置了两套主题 , light dark ? 创建charts对象的时候，多了一个参数，里面的值就可以写默认的2个值 代码是 <!...'30%' } ] }; mCharts.setOption(option) 当参数是dart 的时候...当参数是light 的时候 ? 以上就是默认的两个背景颜色。 自定义主题 ?...在线编辑主题 https://echarts.apache.org/zh/theme-builder.html 从以上的网址里面自定义主题，并且下载主题 以上 的网址打开是这样的 ?...我们自定义完成，点击下载 ? ? 以上就是我们下载的主体 引入到我们的代码里面 ? 就可以使用了 ? 引入之后就和默认的主体的使用方式一样了。
正则的定义 A:正则表达式 * 是指一个用来描述或者匹配一系列符合某个语法规则的字符串的单个字符串。其实就是一种规则。有自己特殊的应用。...* 作用:比如注册邮箱,邮箱有用户名和密码,一般会对其限制长度,这个限制长度的事情就是正则表达式做的 案例分析 B:案例演示 * 需求：校验qq号码....案例源码 package com.ifenx8.regex; public class Demo_Regex { /** A:正则表达式 * 是指一个用来描述或者匹配一系列符合某个语法规则的字符串的单个字符串...有自己特殊的应用。 * 作用:比如注册邮箱,邮箱有用户名和密码,一般会对其限制长度,这个限制长度的事情就是正则表达式做的 * B:案例演示 * 需求：校验qq号码....45454544".matches(regex));//true } //非正则表达式实现 public static boolean qq(String qq){ boolean b = true;//定义一个
深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）是结合深度学习与强化学习的一种方法，用于解决复杂的决策问题。...本文将详细介绍如何使用Python实现DQN，主要包括以下几个方面：强化学习简介DQN算法简介环境搭建DQN模型实现模型训练与评估1....强化学习简介强化学习是一种训练智能体（agent）在环境（environment）中通过试错学习最优行为策略（policy）的机器学习方法。...DQN的核心思想是通过训练神经网络，使其能够预测每个状态-动作对的Q值，然后选择Q值最大的动作作为最优动作。3. 环境搭建我们将使用OpenAI Gym库来搭建训练环境。...通过本文的教程，希望你能够理解DQN的基本原理，并能够将其应用到实际的强化学习任务中。随着对DQN和强化学习的深入理解，你可以尝试实现更复杂的环境和智能体，以解决更具挑战性的任务。
在强化学习系列的前七篇里，我们主要讨论的都是规模比较小的强化学习问题求解算法。今天开始我们步入深度强化学习。这一篇关注于价值函数的近似表示和Deep Q-Learning算法。 ...Deep Q-Learning这一篇对应Sutton书的第11章部分和UCL强化学习课程的第六讲。 1....环境会在每一个时间步内告诉个体当前的水平与垂直坐标、当前的速度在水平和垂直方向上的分量以及目标的水平和垂直坐标共6项数据，奖励值为个体与目标两者中心距离的负数，也就是距离越大奖励值越低且最高奖励值为0。...DQN主要使用的技巧是经验回放（experience replay）,即将每次和环境交互得到的奖励与状态更新情况都保存起来，用于后面目标Q值的更新。为什么需要经验回放呢？...Deep Q-Learning小结 DQN由于对价值函数做了近似表示，因此有了解决大规模强化学习问题的能力。
最后，通过对iOS开发的优势和痛点进行对比分析，为开发者提供了全面的了解和思考。 iOS开发作为移动应用开发的重要领域，吸引着越来越多的开发者投身其中。...苹果公司的iOS操作系统在全球范围内拥有庞大的用户基础，其开发生态系统也日益完善。...iOS开发的优势 高用户体验：iOS设备以简洁、直观、美观的用户界面和流畅的性能而闻名，提供卓越的用户体验。...良好的市场份额：iOS设备拥有庞大的用户基础，尤其在北美、欧洲等地区市场份额较大，有利于应用程序的推广和用户增长。...先进的开发工具和文档支持：丰富的开发工具和文档支持使得iOS开发更加便捷高效，有助于构建高质量的应用程序。
上期我们一起学习了强化学习中的马尔科夫决策过程的相关知识， 深度学习算法(第35期)----强化学习之马尔科夫决策过程 今天我们学习强化学习中的时间差分学习与Q学习的相关知识。...时间差分学习（TD 学习）算法与数值迭代算法非常类似，但考虑到智能体仅具有 MDP 的部分知识。一般来说，我们假设智能体最初只知道可能的状态和动作，没有更多了。...TD 学习与随机梯度下降有许多相似之处，特别是它一次处理一个样本的行为。就像 SGD 一样，只有当你逐渐降低学习率时，它才能真正收敛（否则它将在极值点震荡）。...ε 贪婪策略的优点（与完全随机策略相比）是，它将花费越来越多的时间来探索环境中有趣的部分，因为 Q 值估计越来越好，同时仍花费一些时间访问 MDP 的未知区域。...用于估计 Q 值的 DNN 被称为深度 Q 网络（DQN），并且使用近似 Q 学习的 DQN 被称为深度 Q 学习。
一.函数的定义 Python编程中对于某些需要重复调用的程序，可以使用函数进行定义，基本形式为： def 函数名(参数1, 参数2, ……, 参数N): 其代码形式如下面所示： def function...(parameters): block return vlue 在这里说明几点： （1）在Python中采用def关键字进行函数的定义，不用指定返回值的类型。 ...在定义了函数之后，就可以使用该函数了，但是在Python中要注意一个问题，就是在Python中不允许前向引用，即在函数定义之前，不允许调用该函数。...三.函数的嵌套 1 python支持嵌套函数； 2 内层函数可以访问外层函数中定义的变量，但不能重新赋值（rebind）； 3 内层函数的local namespace不包含外层函数定义的变量...def foo(): #定义函数foo()， m=3 #定义变量m=3; def bar(): #在foo内定义函数bar()
学习：离轨策略下的时序差分控制 6.6 期望 Sarsa 6.7 最大化偏差与双学习 6.8 游戏、后位状态和其他特殊例子 6.9 本章小结 在上一次笔记中，我们讨论了 动态规划（ Dynamic Programming..., DP ）、蒙特卡洛方法（ Monte Carlo Method, MC ）与时序差分学习（ Temporal Difference Learning, TD ）的异同，以及时序差分学习中的预测算法。...6.6: Cliff Walking）对比了基于-贪心方法的 Sarsa 与 Q-learning 的控制效果； 接着，在介绍 期望 Sarsa 时也使用了 Cliff Walking 实例对其效果进行展示...如果 是终止状态，那么则定义为0。这个公式用到了元组，因此该算法命名为 Sarsa 。...最大化偏差与双学习 最大化偏差 上述算法中，通常是基于 贪心 来产生策略的，这其中都用到了“最大化操作”。
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