AiTechYun 编辑：nanan 学习识别和分类对象是一种基本的认知技能，可以让动物在世界上发挥作用。例如，将另一种动物识别为朋友或敌人，可以决定如何与之互动。...然而，如果动物与环境分离，那么动物通常无法获得理想的物体。同样的物体通常会以不同的视角，如部分的阻碍，或在不理想的光照条件下，都有可能受到影响。因此，在噪声和退化条件下进行分类研究是必要的。 ?...大脑是如何在退化的条件下处理分类刺激物的?...为了解开这两个可能性，研究人员在Purdue MRI设施中进行扫描，同时对具有不同透明度水平的面具覆盖的新颖抽象刺激物进行分类。...全脑分析的结果表明, SVM可以区分最恶化的视觉条件和其他两个(退化)查看条件。 通过对SVM学习模式的分析，发现后视区V1、V2、V3和V4在不同的观测条件下是最重要的。
Data Frame一般被翻译为数据框，感觉就像是R中的表，由行和列组成，与Matrix不同的是，每个列可以是不同的数据类型，而Matrix是必须相同的。...使用行和列的Index来获取子集是最简单的方法，前面已经提到过。如果我们使用布尔向量，配合which函数，可以实现对行的过滤。...比如我们要查询所有Gender为F的数据，那么我们首先对student$Gender==“F”，得到一个布尔向量:FALSE FALSE TRUE,然后使用which函数可以将布尔向量中TRUE的Index...<30") 连接/合并 对于数据库来说，对多表进行join查询是一个很正常的事情，那么在R中也可以对多个Data Frame进行连接，这就需要使用merge函数。...除了join，另外一个操作就是union，这也是数据库常用操作，那么在R中如何将两个列一样的Data Frame Union联接在一起呢？
本文将详细讲解熊猫烧香的行为机理，并通过软件对其功能行为进行分析，这将有助于我们学习逆向分析和反病毒工作。后续作者还将对其进行逆向调试，以及WannaCry勒索蠕虫、各种恶意样本及木马的分析。...PE病毒数量非常之多，包括早期的CIH病毒，全球第一个可以破坏计算机硬件的病毒，它会破坏主板的BIOS，对其数据进行擦写修改。再比如熊猫烧香、机器狗等等，其危害非常之大。 什么叫感染？...Process Monitor可以帮助使用者对系统中的任何文件、注册表操作进行监视和记录，通过注册表和文件读写的变化，有效帮助诊断系统故障或发现恶意软件、病毒及木马。...接着在过滤器中仅显示对注册表修改的值，如下图所示。 Operation is RegSetValue 主要修改的是Seed项，就是随机数种子的生成。...如何编写程序迅速扫描出恶意样本需要实现的操作及行为。 熊猫烧香病毒传播时的图标问题，是作者故意为之？！ 病毒在什么情况下需要进行图标替换？图标替换过程中可能会遇到哪些问题，如何解决？
data.table为了加快速度，会直接在对象地址修改，因此如果需要就要在修改前copy，直接修改的命令有:=添加一列，set系列命令比如下面提到的setattr,setnames,setorder等；...)直接修改某个位置的值，rownum行号，colnum，列号，行号列号推荐使用整型，保证最快速度，方法是在数字后面加L，比如1L，value是需要赋予的值。...比如此例取出DT 中 X 列为"a"的行，和"a"进行merge。on参数的第一列必须是DT的第一列 DT[....(sv=sum(v))] #对y列求和，输出sv列，列中的内容就是sum(v) DT[, ...., by=x][order(x)] #和上面一样，采取data.table的链接符合表达式 DT[v>1, sum(y), by=v] #对v列进行分组后,取各组中v>1的行出来，各组分别对定义的行中的
01 模型简介 最优子集回归是多元线性回归方程的自变量选择的一类方法。从全部自变量所有可能的自变量组合的子集回归方程中挑选最优者。...如m个自变量会拟合2m-1个子集回归方程,然后用回归方程的统计量作准则(如交叉验证误差、Cp、BIC、调整R2等指标)从中挑选。 采用的R包是leaps，函数是regsubsets()。...调整R2 which.min(best.summary$bic) #贝叶斯信息准则 执行最优子集回归后返回的是自变量组合的子集回归方程，以及每个回归方程对应的评价指标,采用which函数选取最优的回归方程...可做图观察，图横坐标为自变量，纵坐标是调整R2，且最上面的变量搭建的回归方程的调整R2是最大的，同时利用coef()可以查看最优回归方程的回归系数，结合来看变量APSLAKE、OPRC和OPSLAKE是筛选出来的变量...对这两个强相关的变量，我们分别做模型，挑选调整R2大的模型。最终我们保留f3模型。
AI+网络安全是当前网络攻击与防御方向比较热门和前沿的领域。同时网络安全中的漏洞挖掘、入侵检测、异常流量等传统任务也已经出现了大量基于深度学习的实现方法。...然而当以深度学习为主流的人工智能应用越来越广泛之后，陆续又出现了对于人工智能应用的攻击，主要分为两种：一是白盒测试，即深度学习的模型架构和参数都已经的情况下，这种场景的攻击一般可以进行参数的修改来达到攻击的效果...；二是黑盒测试，即上述情况未知的情况下进行攻击，这时候采用的攻击手段主要是对抗样本，对抗样本（adversarial examples）这一概念在Szegedy et al. (2014b)中被提出：对输入样本故意添加一些人无法察觉的细微的干扰...论文中，其原理首先从二分类推导，再进一步推广到多分类中。...= np.argmax(fs.data.cpu().numpy().flatten()) loop_i += 1 代码测试： （1） 输入熊猫的照片，得到的结果indri(
并且，当时市面上的杀毒软件对“熊猫烧香”都束手无策，据说，“熊猫烧香”的作者李俊在被捕后，还参与了杀毒软件的制作。 “熊猫烧香”强悍的杀伤力可以说是直接推动了中国网民对于计算机安全认知。...在遍历过程中，病毒还会删除扩展名为.gho的备份文件，更让人无奈的是“熊猫烧香”还会自动从指定服务器中下载更多病毒。...这一步需要打开文件夹的隐藏选项，显然，狡猾的“熊猫烧香”已经篡改了注册表，通过常规方式是不能显示系统的隐藏文件的，因此还需要修改注册表将隐藏文件显示。...然后，博主就进入C盘，发现有一个“熊猫烧香”的程序，还有一个自动运行的文件（只要打开磁盘就会自动运行），那接下来就是在磁盘、注册表中全面搜索这些文件和程序，然后将它们一一删除。...比如2017年WannaCry的爆发，就再次给全球提了个醒，至少有99个国家的其他目标在同一时间遭到WanaCrypt0r 2.0的攻击（截至2018年，已有大约150个国家遭到攻击），一些国家的政府部门和企业还被勒索了比特币
比如我们需要对两个超参数进行调节，可能会想到用 “网格法”： ? 这种方法有个很大的缺陷，主要是由 “不同的超参数的重要性/作用效果有区别”导致的。...比如，假设在某个问题中，上面的Hyper1的作用其实微乎其微，而Hyper2的改变对模型的效果很明显。那么，由网格法可知，H1和H2的组合有25种，我们需要试验25次。...---- 三、用合适的尺度（scale）来选择超参数 上面我们解决了如何选择组合的方法问题，但是具体 对于每一个超参数，应该在怎样的一个尺度上进行划分呢？...比如下面这种对学习率的在0~1上以0.1为尺度来采样： ? 实际上效果是极差的。也许你会发现，对所有的点，试验的效果都是类似的。 为什么呢？...具体来说，我们先初始化一组超参数，然后每训练一段时间，比如一天，就赶紧去看看进展如何，是否按照我们预想的方向发展，然后做一定的微调，接着训练，保持观察；如果发现偏离了方向，赶紧对超参数进行调整。
熊猫烧香病毒机理分析 （1）自启动方式 熊猫烧香病毒将自身拷贝至系统目录，同时修改注册表将自身设置为开机启动项 这种方式也是绝大部分病毒自启动所采用的方式。...b、感染网页 熊猫烧香病毒会查找系统以 .html 和 .asp 为后缀的文件，在里面插入网页标记，这个帧iframe会将另外一个URL嵌入到当前网页，并且宽度和高度设置为0（看不到）。...(3) 自我隐藏 a、禁用安全软件 熊猫烧香病毒会尝试关闭安全软件（杀毒软件、防火墙、安全工具）的窗口、进程，比如包含360的名称等；删除注册表中安全软件的启动项；禁用安全软件的服务等操作。...(4)破坏情况 a、熊猫烧香病毒同时会开另一个线程连接某网站下载DDOS程序进行发动恶意攻击 具有破坏功能，可开启附件攻击行为，熊猫烧香感染计算机台数非常多，它就能发动多台电脑发起DDOS攻击。...） 首先要进入spoclsv所在的文件夹，其余指令如图所示 发现文件夹中的文件以及被删除 第十步 删除隐藏的文件 其中：attrib -s -r -h setup.exe：消除隐藏、系统、只读属性
选择join的类型 默认情况下，Spark只会对两个RDD的key的值进行join。在有多个相同key值的情况下，会生成所有的K/V对。...如果我们容易得到RDD的可以的有用的子集合，那么我们可以先用filter或者reduce，如何在再用join。...利用key相同必然分区相同的这个原理，Spark将较大表的join分而治之，先将表划分成n个分区，再对两个表中相对应分区的数据分别进行Hash Join。其原理如下图： ?...分区后对每个分区内的数据进行排序，排序后再对相应的分区内的记录进行连接。...对RDD_A_1和RDD_B_1进行标准的join，得到结果RDD_C_0，并unoin上RDD_C_1，得到最终的结果。 这种方法虽然有点复杂，但是在对高度倾斜的数据进行处理时的效果很好。
我们讨论的重点在：FIT研发方向、对底层数据分析平台的需求、技术困难和实现路径、为何没有选择R、未来在国内野生动物保护（东北虎和大熊猫等）方面的应用等。...如何辨识其中的区别模式？来确保能够准确地将两组看起来很相似的脚印中辨别出这是两只不同的犀牛。这需要找到一套简单的统计方法来建立模型。事实上，正常人眼中一样的脚印，在统计学中是有显著差异的。...FIT中东北虎脚印对比分析图 这其中，在底层分析系统中针对Jewell和Alibhai的需求进行开发必不可少。...对于其他的一些物种来说，就要开发出一些完全不同的新的工具包或模块来做，比如大熊猫，大熊猫和猫科动物不一样的地方在于，大熊猫的前面有五个脚趾，在侧面还有一个专门用于抓握东西的另外的小趾头，在底下还有一块类似于小脚掌的东西...Jewell：没有选择R的一个关键原因是R没有办法像JMP一样对图形进行强大的量化和处理的能力。
学习目标 演示如何从现有的数据结构中取子集，合并及创建新数据集。 导出数据表和图以供在R环境以外使用。...重复2和3的索引： idx which(metadata$replicate > 1) metadata[idx, ] 将此输出保存到变量： sub_meta <- metadata[idx,...---- 注意：有更简单的方法可以使用逻辑表达式对数据帧进行子集化，包括filter()和subset()函数。这些函数将返回逻辑表达式为TRUE的数据帧的行，允许我们在一个步骤中对数据进行子集化。...从random列表中提取向量 age的第三个元素。 从random列表中的数据框 metadata中提取基因型信息。 ---- 3.导出文件 到目前为止只修改了R中的数据; 文件保持不变。...R函数进行数据处理。
大恐龙、小脑斧、大熊猫、小猫咪、大鲨鱼…… 文 | 丰木 还记得P君曾在猫咪这种可爱的生物，当然要用AR/VR看才最过瘾！中，介绍过谷歌搜索AR程序中的那只猫吗？...除了猫咪之外，谷歌AR程序中已新增了不少动物，如鲨鱼、棕熊、大熊猫、鳄鱼、企鹅、老虎，设得兰群岛小马、哈巴狗、浣熊和金刚鹦鹉……（AR动物园石锤！）...甚至还有来自远古时代的恐龙，而且不止1只，是10只：霸王龙、迅猛龙、三角龙、棘龙、剑龙、腕龙、甲龙、双脊龙、无齿翼龙和副栉龙！...一下子集齐远古时代的恐龙、设得兰群岛的小马、深海的鲨鱼、腾讯南极的企鹅等世界各地珍稀动物的动物园，目前大概仅有谷歌AR一家。...若家中有小孩，还可作为孩童的启蒙游戏，操作简单还能顺便学英语，培养其对世界的认识和感知力，增加亲子时光~ 但是不要突然打开恐龙，真滴害怕！ 本文属VRPinea原创稿件
译文： 概率估计 1引言 假设在一次实验中，我们进行了n次独立试验，其中有r次成功。其余的试验（n-r）失败。...在这份报告中，我们将讨论以下问题：如何估计下次（第n +1次）试验成功的概率。此外，我们将特别关注样例大小足够小的情况。...所以，我们基本上要处理的情况是失败的数目或者成功的数目是很小的（如，0,1，2）。注意在这种情况下也常发生在样本大小很大时，但我们将分割试验集成子集以满足一定条件来估计这些子集上的条件概率。...2估计下次试验成功的概率 2.1相对频率 有时也称相对概率为极大似然估计。下次试验成功的概率按照以下公式计算： P=r/n 当样本数量足够大的概率估计，可以看作是一个相对简单的任务。...2.2拉普拉斯平滑定理 为了缓解这种零概率估计，修改该后的方案是： P = (r+1)/(n+2) 在此公式中，假定了统一先验概率（Good，1965）。
这里主要介绍基本的机器学习术语和概念，我想这样比较利于初学者的理解。 监督学习和非监督学习 在使用机器学习来解决问题之前，有一个很重要的事情，就是要问对问题。...正确的描述问题可以指导你去选择合适的算法和模型。 监督学习是指存在先验知识的情况下进行训练，比如上面的例子，大量的已知癌症病人的病历和体检报告就是已知的经验，我们也称为样本数据，或者带标签的数据。...因为我们知道熊猫是什么样子、哪些图片是熊猫。所以需要准备一些带标签的熊猫图片来进行训练。 训练集和测试集 准备好带标签的数据以后，我们还需要从这些数据中划分出训练集和测试集。...训练集和测试集的划分有很多方法，最简单的是将数据顺序打乱以后，按照一定比例进行切分，比如 70% 的数据划分到训练集，剩下 30% 的划分到测试集。...在本课程中，我们也会使用上一门课中事先训练好的物体识别模型进行转移学习，来训练新的模型。 知识准备的差不多了，接下来撸起袖子开始干活吧！
介绍一种按照日期范围——例如按照周、月、季度或者年——对其进行分组的超简便处理方式：R语言的cut()函数。...：对每个小片断独立进行操作； combine：把片断重新组合。...在base包里和split功能接近的函数有cut(对属性数据分划)，strsplit(对字符串分划)以及subset（对向量，矩阵或数据框按给定条件取子集）等。...tapply 只对单字段分组适用，在进行双字段联合分组时其结果为二维矩阵，用户还需要进行复杂的处理才行，比如 tapply(orders$AMOUNT, orders[,c("SELLERID","CLIENT...")],function(x) sum(x)) 4、subset()函数 利用subset()函数进行访问和选取数据框的数据更为灵活，subset函数将满足条件的向量、矩阵和数据框按子集的方式返回。
如果有同学对熊猫烧香的来源感兴趣的话，可以看看中科大写的关于熊猫烧香的案件分析：由“熊猫烧香”谈起 病毒结构分析 ?...\Run 中创建 svcshare ，用于在开机时启动位于 C:\WINDOWS\system32\drivers\spcolsv.exe 的病毒程序 接下来我们可以看到，病毒程序对注册表的这个位置进行设置...这里我使用 MFC 进行“熊猫烧香”病毒专杀工具的开发，绘制界面如下图所示： ? 那么我们该如何编写这个专杀工具呢？...Desktop_.ini 的文件，虽说这个文件看似并不会对系统产生什么危害，但是为了实现对“熊猫烧香”的彻底查杀，还是应当将其删除的。...、只读和隐藏这三个属性，若不对其进行更改，是无法删除病毒文件的。
直接把某一类别的分数作为优化值可以得到关于该类别更直观的可视化结果，比如下图是这个工具包对几个类别的可视化： 每个类别学到的视觉上的特征一目了然。...一种造对抗样本的方法就是从一个类别的样本出发，做一些小修改，让模型将修改后的样本判断为另一个类别，而实际上（或是人的，显然的判断）该样本仍为原来类别，这就是图中从蓝色原点到白色小方块的方法。...具体到CNN，下边这个例子可能不少人见过： 熊猫的图片上加上一个人眼难以察觉的噪音，对于人眼而言看上去还是熊猫，可是对于一个CNN而言，右边的图片以99%高概率被判断为了长臂猿。...这个看上去有些显然的结论的一种佐证方式又是对输入图像进行优化： 其中 Φ(x) 是神经元激活值对应的向量，v是一个随机向量。另外这和前边的优化有些许不同，x的取值范围限定在已有的图片集里。...比如一个对花朵一样图案敏感的channel，对应的梦境里画面中就会开满了花： 其实那些隐藏在白云里和墙上的图案，长大后也是能看到的，只不过大多数人不看了。
redo log 是物理日志，记录的是“在某个数据页上做了什么修改”；binlog 是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如“给 ID=1 这一行的 c 字段加 1 ”。...（数据修改）执行器拿到引擎给的行数据，把 money 这字段的值加上 500，比如原来是 N，现在就是 N+500，得到新的一行数据，再调用引擎接口写入这行新数据。...---- 面试官：那为啥必须要分成prepare和commit两个阶段进行提交呢？一块儿提交他不爽么。...熊猫：我举个现实生活中的栗子吧，一个完整的交易过程我认为应该这样： 比如你来我的小超市里买一瓶可乐： 小马哥：老板给我来瓶可乐！透心凉心飞扬的那个。 我：？？...binlog和redolog的不同点有哪些? 物理一致性和逻辑一致性各应该怎么理解? 执行器和innoDB在执行update语句时候的流程是什么样的? 如果数据库误操作, 如何执行数据恢复?
一个负责熊猫数据采集，一个负责识别技术。通力合作，才有如今结果。 ? 如何实现？ 跟许多深度学习技术的模式一样，这项工作主要分为三个步骤：数据收集——模型训练——模型验证。...第二步呢，对模型的训练 本研究使用的识别网络是VGGNet，它是一种卷积神经网络。 VGGNet由5个卷积模块，3个全连接层和一个软-max连接层组成。...比如： 1、 基于经验的人工视觉识别 其实就是靠你的脚力，眼力以及各大感觉支撑。这对于一般人比如我来说，仅仅是眼力就是不可能实现滴。...但是这个粪便一定要是新鲜的，才有效，那么在野外就很难实现这一方法。同时也会消耗很多的人力和物力。 ? 4、 GPS定位项圈跟踪 顾名思义，就是对需要监测的个体麻醉并佩戴GPS项圈。...另一方面，也是我们所更加重视的方面，即野生大熊猫的保护工作，我们下一步工作将考虑结合目前在野外监测中应用广泛的红外相机，收集更多的野生大熊猫个体照片，对这些数据进行识别，从而建立野生大熊猫种群身份库，并实现及时监测和大数据分析
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