Windows 10源代码泄露风波(中)

博客详细介绍了最近一起Windows10源代码泄露事件,包括泄露的代码量、泄露的具体内容,如PnP代码、USB和Wi-Fi设备栈等,并深入分析了minkernel目录下的boot和ntos子目录内容。

    昨日在从合肥回上海的高铁上,写了《Windows 10源代码泄露风波》的第一部分,晚上发布后,伏在书桌上竟睡着了,朦朦胧胧间,有人轻拍我肩膀,回头一看,竟是多年未见的一位好友,我赶紧请他坐下,倒一杯刚从庐山带回来的云雾茶给他喝。

    一番寒暄后,我问他可否知道近日的源代码泄露风波,他点头称是。我接着追问:“仁兄可知泄露代码到底几何?”他先伸出两根手指,又把整个手掌张开。我说:“250M?”他轻轻点头。

    我给他加了茶水后继续询问他可否见过泄露的文件,他从背包中掏出一本小册子,放到桌面,然后推到我面前,我见封面上写着两行字,第一行是Windows 10 Shared Source Kit(SSK),第二行是Microsoft Confidential。

    我如获至宝,赶紧翻开,第一页是SSK子目录列表,分别是:

    Audio

    avcore

    base

    drivers

    minkernel

    nethlk

    network

    Tests

    wlanouterloop

    在The Register的报道中,作者Chris用下面这段文字描述泄露源文件的内容:    

    “T

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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