13 白马负金羁

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专注图像处理、数据挖掘与机器学习。语言擅长C/C++、Java、Prolog、Haskell,少量Python和VB。喜欢用R进行数据挖掘与分析,用Matlab来研究图像算法。

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安全性分析之“面向全场景的鸿蒙系统”

数据的跨设备调用和流转在鸿蒙设备间非常普遍。调用数据的设备越多,自然面临的安全风险就越大。在提供优质服务与绝佳用户体验的同时,安全与隐私保护问题也就成了用户无法忽视的焦点。面向全场景的鸿蒙系统在现实中都存在哪些挑战呢?面对这些挑战,采用分布式安全技术的鸿蒙系统又是如何应对的呢?本文将从数据和系统等方面来剖析鸿蒙系统的安全机制

2020-10-19 13:24:02

逆向工具angr的快捷教程(2):符号执行实战

Angr是一个基于Python开发的二进制程序分析(Binary analysis)框架,可以用于开展动态符号执行(Symbolic Execution)和多种静态分析。本文将通过一个实例来讨论如何利用angr对程序进行基于Symbolic Execution的分析

2016-06-12 16:24:30

从牛顿法到拟牛顿法(SR1、DFP、BFGS)【2】

牛顿法(Newton method)和拟牛顿法(Quasi-Newton method)是求解无约束最优化问题的常用方法,有收敛速度快的优点。牛顿法是迭代算法,每一步都需求解目标函数的海塞矩阵(Hessian Matrix),计算比较复杂。拟牛顿法通过正定矩阵近似海塞矩阵的逆矩阵或海塞矩阵,简化了这一计算过程

2020-10-05 15:47:25

从牛顿法到拟牛顿法(SR1、DFP、BFGS)【1】

牛顿法(Newton method)和拟牛顿法(Quasi-Newton method)是求解无约束最优化问题的常用方法,有收敛速度快的优点。牛顿法是迭代算法,每一步都需求解目标函数的海塞矩阵(Hessian Matrix),计算比较复杂。拟牛顿法通过正定矩阵近似海塞矩阵的逆矩阵或海塞矩阵,简化了这一计算过程

2020-10-05 08:39:12

Ghidra逆向工具入门与应用

逆向工程中涉及到多种多样的工具(例如IDA Pro,Angr等),Ghidra是由美国国家安全局(NSA,National Security Agency)的研究理事会为 NSA 的网络安全任务开发的软件逆向工程(SRE)框架,它有助于分析恶意代码和病毒等恶意软件,并可以让网络安全专业人员更好地了解其网络和系统中的潜在漏洞

2016-02-18 13:38:06

主定理(Master theorem)与Akra–Bazzi定理

主定理是算法分析中的一个重要结论,它主要用于求解基于分治思想设计的递归算法的渐进复杂度。经典教材《算法导论》中也介绍过这个结论。尽管主定理应用起来十分方便,但并非所有的递归关系都可以用它来求得最终的渐进表示的复杂度。一个更加泛化的结论是由数学家Mohamad Akra 和 Louay Bazzi在1998年给出的后来以他们名字命名的定理——Akra-Bazzi定理

2009-07-26 16:00:00

博主已出版的全部译作汇总

从纸牌、21点等博弈游戏的角度轻松阐释概率论与统计学中的重要概念;永不褪色的计算机科学经典著作,Windows编程界大师Charles Petzold传世之作,两位算法领域的传奇大师联手创作,D. E. Knuth亲自做序推荐,Sedgewick是ACM Fellow、普林斯顿大学计算机系创始人、红黑树发明者,Flajolet是法国科学院院士,渐进分析领域的拓荒者,Knuth是历史上最年轻的图灵奖得主,与Dijkstra并称为我们这个时代最伟大的两位计算机科学家

2015-08-28 20:41:40

机器学习中的数学修炼

数学是机器学习和数据科学的基础,任何期望涉足相关领域并切实领悟具体技术与方法的人都无法绕过数学这一关。机器学习中的数学修炼——为你打开一道通往机器学习世界的数学之门:笔者系统地整理并介绍了机器学习中所涉及的必备数学基础,这些都是笔者从浩如烟海的数学知识中精心萃取的,在学习和研究机器学习技术时所必须的内容...

2016-06-06 15:59:59

句向量(句嵌入)模型sent2vec的训练及应用

本文讨论NLP中的句向量模型(sent2vec),也就是将一个完整的句子映射成一个实数向量的技术。这方面已经发表的成果也是比较多的,本文中所涉及的技术主要源自NAACL 2018的一篇论文,其中提出的sent2vec模型可以理解为词嵌入技术中经典的CBOW方法的扩展,该所谓的扩展中一个重要改进就是引入了n-gram

2016-02-22 12:10:33

Python中的list(列表)、tuple(元组)、dict(字典)和set(集合)

列表(list)、元组(tuple)、字典(dict)和集合(set)是Python中内置的四种结构化数据类型。list和tuple都是有序表,但tuple中的内容是不能修改的。字典类型dict存储的内容是键-值(key-value)对。集合则具有无序、不重复的特点

2016-02-25 10:58:25

代码共享与Linux动态链接:探究PLT、GOT与ld-linux.so.2

Shared Library是现代操作系统中不可或缺的一部分,但其背后的实现机制却并不容易理解。本文将就此话题展开讨论,并试图对程序的动态链接机制一探究竟。很多现代应用都是通过动态编译链接的,当一个需要动态链接的应用被操作系统加载时,系统必须要定位,然后加载它所需要的所有动态库文件。 在Linux环境下,这项工作是由ld-linux.so.2来负责完成的,为了支持动态链接机制,还需要深入理解一下GOT和PLT

2014-12-16 22:54:15

树(或有向无环图)中根结点到所有叶子的路径

假设现在有一棵树,注意这里的树不一定是二叉树(也即可以是多叉树),我们希望枚举出从根结点到每一个叶子结点的路径,这个算法该如何实现?本文中的例子主要采用Python来实现。为了方便构建一棵树(还有后面的有向图),这里直接使用Python中NetworkX包,NetworkX是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具

2015-12-21 18:07:05

逆向工具angr的快捷教程(1):安装、排雷、CFG范例

Angr是一个基于Python开发的二进制程序分析(Binary analysis)框架,可以用于开展动态符号执行(Symbolic Execution)和多种静态分析。作为系列文章的第一篇,本文将介绍安装angr的基本步骤,尤其是其中可能遇到的各种坑。然后,我们会利用angr对程序进行静态分析,生成相应的CFG,并以此演示angr的基本用法

2016-03-18 19:47:08

在LLVM中编写Backend Pass的详细教程(2)

本质上,LLVM毕竟是围绕编译器展开的一个工具集,或者说编译器本身就是它的核心。因此,在编译原理课程上学到的很多知识在了解或研究LLVM时都能派上用场。在这篇文章中,我们就来演示如何对基本块(Basic Block)的边际加标注。我们还会调用LLVM中的函数来对每个基本块产生一个描述名

2009-12-02 21:24:00

Linux系统监控与分析工具Sysdig:安装与使用

Sysdig是一个超级有用的系统工具,运行在Linux环境上,比 strace、tcpdump、lsof 加起来还强大。Sysdig可用来捕获系统状态信息,保存数据并进行过滤和分析。本文主要介绍在Linux上安装Sysdig的基本步骤,然后以监控某个特定程序的系统调用(system call)为例来简单演示一下它的使用

2015-12-21 18:02:30

在Python中使用贝叶斯网络的实例

我们在之前的文章中已经介绍了贝叶斯网络的基本原理,以及基于贝叶斯网络进行概率推断(Exact Inference)的消去法。本文将结合一个具体的例子来演示在Python中构建贝叶斯网络和概率推断的步骤与方法,最后还会介绍一个带有图形用户界面的贝叶斯网络分析工具

2015-12-26 21:39:01

欢迎订阅我的专栏,好文章一网打尽

博主当前围绕人工智能这个主题开设了三个专栏:【机器学习之术】、【机器学习之道】、【自然语言处理】,这些文章皆为以往博客中精华内容的汇总,已经收录的文章超过70篇(日后笔者还会适时更新),总计有近160万次点阅。希望这些内容可以帮助读者解开学习过程中的一些疑惑,使得订阅者能最大程度地从中收获新知

2020-04-15 05:55:17

图像处理中的数学修炼(第2版)上市:新旧版同时在售

自《图像处理中的数学修炼》原书第一版于2017年2月上市以来,加印重印多次,在京东和当当等主流在线购书网站上已经累计有超过3200个有效购买评论,并且在这两个网站上的好评度都超过99%。结合第一版书籍读者给出的反馈,同时为了适应相关技术的快速发展,在首版发行三年之后的2020年,笔者再度与清华大学出版社合作,乘势推出全新的《图像处理中的数学修炼》(第2版),现第一、二版同时在售

2020-04-06 08:38:37

梯度提升树(GBDT)详解之三:原理推导

本文是GBDT系列文章的最后一弹,它将侧重梯度提升树的原理及其中的数学推导。梯度提升是一种用于回归和分类问题的机器学习技术,其产生的预测模型是弱预测模型的集成,如采用典型的决策树作为弱预测模型,这时则得到了所谓的梯度提升树(GBDT)。GBDT是在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一,它也是集成学习里的经典算法

2020-04-02 03:48:57

梯度提升树(GBDT)详解之二:分类举例

梯度提升是一种用于回归和分类问题的机器学习技术,其产生的预测模型是弱预测模型的集成,如采用典型的决策树作为弱预测模型,这时则得到了所谓的梯度提升树(GBDT)。GBDT是在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一,它与AdaBoost一起都是提升算法的代表,也是集成学习里的经典算法

2020-03-24 08:57:58

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