协方差公式： 𝐶𝑜𝑣(𝑋,𝑌)=𝐸{[𝑋−𝐸𝑋][𝑌−𝐸𝑌]}=𝐸(𝑋𝑌)−𝐸𝑋∙𝐸𝑌推导     如下是协方差公式的详细推导： 首先，协方差的定义是： Cov(X,Y) = E{[X−EX][Y−EY]} 将期望的定义（期望值是随机变量所有可能取值的概率加权平均）带入，我们可以得到： Cov(X,Y) = ∑∑(x−EX)(y−EY)P(X=x,Y=y) 这个公式可以拆分为： Cov(X,Y) = ∑∑xyP(X=x,Y=y) - ∑∑xEXP(X=x,...

维纳过程的定义是什么？再举一个通俗的例子说明呢维纳过程，也被称为布朗运动，是一种连续时间随机过程。它的定义如下： 1.W(0)=0，即在时间0时，过程的值为0。2.对于任意的0<=t1<t2，W(t2)W(t1)服从均值为0，方差为t2-t1的正态分布。3.对于任意的0<=t1<t2<t3<t4，W(t2)W(t1)和W(t4)W(t3)是独立的，即过程具有独立增量。4.对于任意的0<=t1<t2，过程在t1,t2]上的样本路径是连续的。 通俗的例子：想象一个醉汉在一条直线上行走，他每一步向前或向后的选择是完全随机的，而且与他之前的步骤无关。这就...

RAG是一种检索增强生成模型，由信息检索系统和seq2seq生成器组成。它的内部知识可以轻松地随时更改或补充，而无需浪费时间或算力重新训练整个模型。 举个例子，假设你正在写一篇关于猫的文章，但你不确定如何描述猫的行为。你可以使用RAG来检索与猫行为相关的文档，然后将这些文档作为上下文与原始输入拼接起来，再输入到seq2seq模型中。这样，RAG就可以生成关于猫行为的描述了.   RAG将检索模型与生成模型相结合，检索模型充当“图书馆员”，扫描大型数据库以获取相关信息，生成模型充当“作家”，将这些信息合成为与任务更相关的文本。它用途广泛，适用于实时新闻摘要、自动化客户服务和复杂研究任务...

示例： include<stdio.h> include<stdlib.h> //定义一个包含柔性数组的结构体 structflex_array{ intsize; intdata[0]; }; intmain(){ inti; intsize=10; //动态分配内存 structflex_arrayarr=malloc(sizeof(structflex_array)+sizeof(int)size); if(arrNULL){ printf("Memoryallocationfailed\n"); return-1; } //设...

【NSP机制是什么？】 NSP（Name Service Provider）是Windows网络编程中的一个重要概念，它是Winsock2的一部分，主要用于解析网络服务的名称和地址。在Windows 7中，NSP机制提供了一种插件式的架构，允许第三方开发者为特定的网络服务或协议提供自定义的名称解析服务。例如，一个公司可能有自己的内部网络协议，他们可以通过实现自己的NSP，使得Winsock2能够识别和解析这种协议的服务名称和地址。NSP机制的工作流程大致如下：1.当应用程序需要解析一个网络服务的名称或地址时，它会调用Winsock2的API，例如 get...

假设检验是统计学中的一种方法，用于判断观察到的数据是否支持我们对某个假设的看法。以下是一个实际的生活中的例子：假设你是一家药品公司的研究员，你正在研发一种新的药物，希望它能比现有的药物更有效地治疗某种疾病。你的零假设H0可能是：“新药的效果和旧药一样”，对立假设H1可能是：“新药的效果比旧药好”。为了进行假设检验，你可能会设计一个实验，随机地将一部分病人分配到新药组，另一部分病人分配到旧药组，然后观察他们的治疗效果。你会计算出新药组和旧药组的治疗效果的平均值和标准差，然后使用适当的统计方法（例如t检验）来计算p值。如果p值小于预设的显著性水平（例如0.05），那么你就可以拒绝零假设，接受对立假...

1、shellcode提取 https://github.com/hasherezade/pe-sieveshellcode扫描和内存可疑hook扫描工具虽有误报但是对于调查取证还是够用的 2、shellcode模拟speakeasy-tpayload.bin-r-ax64exec:shellcode0x1044:'kernel32.WinExec("cmd/ccalc",0x5)'->0x20Finishedemulating还有这个shellcode的模拟器非常好用   3、shellcode反编译 https://defuse.ca/online-x86-assemble...

pca降维的通俗理解 PCA降维可以被通俗地理解为一个“信息压缩”的过程。假设你有一个多维的数据集，每个维度都包含一些信息。但是，这些维度之间可能存在一些关联，这就意味着一些信息是被重复的。PCA就是要找出这些重复的信息，并尽可能地去除它们，从而降低数据的维度。举个例子，假设你在一个水果店里，你有苹果的重量和大小两个维度的数据。这两个维度可能高度相关，因为一般来说，苹果越大，重量也越重。在这种情况下，你其实可以只用一个维度（比如重量）来表示这个苹果，而不需要两个维度。这就是PCA降维的基本思想。在实际操作中，PCA通过计算数据的协方差矩阵和该矩阵的特征值和特征向量来实现降维。特征值大的特征向量...

效果：注入代码到“注册表编辑器”（当然，必须是要有listview这种列表显示才可以执行）     ProcessInjection: ListPlanting  Othersub-techniquesofProcessInjection(12)看看官方的介绍 Adversariesmayabuselist-viewcontrolstoinjectmaliciouscodeintohijackedprocessesinordertoevadeprocess-baseddefensesaswellaspossiblyelevateprivileges.L...

线程劫持：运行方法 C:\Users\l00379637\source\repos\thread_hijack\x64\Release\thread_hijack.exe18132C:\Users\l00379637\source\repos\injected_dll\x64\Release\injected_dll.dll ProcessID:18132 Injected! 　　 劫持效果：   劫持代码如下： include<iostream> include<Windows.h> include<TlHelp32.h> include...

adaboost算法的基本原理是什么？举一个简单的例子说明呢   AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种集成学习方法，其基本原理是结合多个弱学习器来构建一个强学习器。AdaBoost的工作方式如下： 权重初始化：给定一个训练数据集，首先为每个训练样本分配一个权重，开始时这些权重都是相等的。 训练弱学习器：在每个迭代中，使用权重调整的数据集来训练一个弱学习器。 计算错误率：使用当前的弱学习器对数据集进行预测，然后计算加权的错误率。 计算学习器权重：基于当前弱学习器的错误率计算其权重，误差率较低的弱学习器获得较大的权重。 更新样本权重：增加那些被错误分类的样本的权重...

在图像处理和计算机视觉领域，Diffusion技术也有广泛的应用。以下是一些具体的应用示例：1. 图像去噪：Diffusion技术可以用于图像去噪。原理是通过模拟扩散过程，平滑图像中的噪声，同时保留图像的主要特征。这种方法通常被称为非线性扩散滤波或各向异性扩散滤波。2. 图像分割：Diffusion技术也可以用于图像分割。通过模拟扩散过程，我们可以得到图像的区域信息，然后根据这些信息将图像分割成不同的区域。3. 特征提取：在一些复杂的图像处理任务中，如纹理分析和目标识别，Diffusion技术可以用于提取图像的特征。通过模拟扩散过程，我们可以得到描述图像局部结构的...

【提示学习】 提示学习（Prompting）是一种自然语言处理（NLP）中的训练技术，它利用预训练的语言模型（如BERT、GPT等）来解决各种下游任务，如文本分类、命名实体识别、问答等。这种方法的关键思想是通过设计合适的提示（Prompt），将下游任务转化为一个填空任务，然后利用预训练的语言模型来预测填空。例如，对于情感分类任务，我们可以设计一个提示如“这段文本的情感是{mask}”，其中{mask}是需要预测的部分。然后，我们将这个提示和实际的文本一起输入到预训练的语言模型中，模型的任务就是预测{mask}的内容，即文本的情感。提示学习的优点是可以充分利用预训练语言模型的强大表示能力，而且不...

生成图片： https://clipdrop.co/stable-diffusion?output=true 效果比百度文心的好 比如我让他生成美女坐在月亮上（beautysittingonthemoon）效果如下：     生成视频 https://app.runwayml.com/video-tools/t 画质差点待成熟  

ChatGPTBook/LLMFTProj Name Lastcommitmessage Lastcommitdate parentdirectory.. ChatGLM-6B(Directory) updatecode 3monthsago data(Directory) updatecode 3monthsago images(Directory) updatecode 3monthsago README.md(File) updatecode 3monthsago configuration_chatglm.py(File) updatecode ...

代码来自《python深度学习》第二章： fromtensorflow.keras.datasetsimportmnist fromtensorflowimportkeras fromtensorflow.kerasimportlayers (train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=mnist.load_data() print(train_images.shape) print(len(train_labels)) print(len(test_labels)) model=keras.Sequential([ lay...

【写在前面】 在sklearn库中，没有直接称为"最大熵模型"的类，但是有一个与之非常相似的模型，那就是LogisticRegression。逻辑回归模型可以被视为最大熵模型的一个特例，当问题是二分类问题，且特征函数是输入和输出的线性函数时，最大熵模型就等价于逻辑回归模型。 【最大熵模型的原理】 最大熵模型是一种概率模型，它的基本思想是在满足给定约束条件下，使模型的熵最大。熵是一个衡量不确定性的量，熵越大，不确定性越大，模型越平滑，对未知数据的适应性越强。最大熵模型的基本原理可以从以下几个方面来理解：1. 特征函数：最大熵模型通过特征函数来描述输入和输出之间的关系。特征函数是一个二元...

代码来自：https://weread.qq.com/web/reader/33f32c90813ab71c6g018fffkd3d322001ad3d9446802347《python深度学习》 fromtensorflow.keras.datasetsimportmnist fromtensorflow.kerasimportoptimizers importtensorflowastf importnumpyasnp classNaiveDense: def__init__(self,input_size,output_size,activation): self.activat...

在深度学习中，梯度消失和梯度爆炸是两个常见的问题。梯度消失是指在进行反向传播时，梯度会随着层数的增加而指数级地减小，直到几乎消失，导致深层的神经网络参数无法有效更新。这主要是因为使用了像sigmoid和tanh这样的激活函数，它们在输入值较大或较小的情况下，梯度值接近于0。         梯度爆炸与梯度消失相反，是指梯度随着层数的增加而指数级地增大，导致网络参数更新过大，使得网络模型无法收敛。这通常在深度神经网络中更常见。解决这两个问题的方法包括：1. 改变激活函数：ReLU及其变种（如Leaky ReLU、Parametric...

欠拟合： fromtensorflow.kerasimportregularizers importnumpyasnp fromtensorflowimportkeras fromtensorflow.kerasimportlayers fromtensorflow.keras.datasetsimportimdb fromtensorflow.keras.datasetsimportmnist defplot_val_loss_and_acc(model): importmatplotlib.pyplotasplt val_loss=model.history["val_loss"] ...