SharpML 项目使用教程

SharpML 项目使用教程

SharpML Machine Learning Network Share Password Hunting Toolkit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/SharpML

1. 项目目录结构及介绍

SharpML/
├── vs/
│   └── SharpML/
│       ├── v16/
│       │   ├── Properties/
│       │   ├── Resources/
│       │   ├── bin/
│       │   │   └── x86/
│       │   │       └── Debug/
│       │   ├── img/
│       │   ├── obj/
│       │   ├── packages/
│       │   ├── gitattributes
│       │   ├── ADAuth.cs
│       │   ├── FindADObjects.cs
│       │   ├── GetDomain.cs
│       │   ├── LICENSE
│       │   ├── LineReader.cs
│       │   ├── PairUPProcessing.cs
│       │   ├── PerformModelWrapperInterop.cs
│       │   ├── Program.cs
│       │   ├── README.md
│       │   ├── SharpML.csproj
│       │   ├── SharpML.csproj.user
│       │   ├── SharpML.sln
│       │   ├── app.config
│       │   ├── dataMiner.cs
│       │   ├── dropDependencies.cs
│       │   └── packages.config
└── README.md

目录结构介绍

• vs/SharpML/v16/: 项目的主要代码和资源文件存放目录。
  • Properties/: 包含项目的属性文件。
  • Resources/: 包含项目的资源文件。
  • bin/x86/Debug/: 编译后的二进制文件存放目录。
  • img/: 可能包含项目使用的图片资源。
  • obj/: 编译过程中生成的中间文件存放目录。
  • packages/: 项目依赖的NuGet包存放目录。
  • gitattributes: Git属性配置文件。
  • ADAuth.cs: 与Active Directory认证相关的代码文件。
  • FindADObjects.cs: 查找Active Directory对象的代码文件。
  • GetDomain.cs: 获取域信息的代码文件。
  • LICENSE: 项目许可证文件。
  • LineReader.cs: 行读取相关的代码文件。
  • PairUPProcessing.cs: 配对处理相关的代码文件。
  • PerformModelWrapperInterop.cs: 模型包装互操作相关的代码文件。
  • Program.cs: 项目的主入口文件。
  • README.md: 项目的说明文档。
  • SharpML.csproj: 项目的C#项目文件。
  • SharpML.csproj.user: 项目的用户特定配置文件。
  • SharpML.sln: 项目的解决方案文件。
  • app.config: 项目的配置文件。
  • dataMiner.cs: 数据挖掘相关的代码文件。
  • dropDependencies.cs: 依赖项处理相关的代码文件。
  • packages.config: NuGet包配置文件。

2. 项目启动文件介绍

Program.cs

Program.cs 是SharpML项目的主入口文件，负责启动整个应用程序。以下是该文件的主要功能：

• 初始化配置: 读取配置文件中的设置。
• 加载模型: 加载预训练的机器学习模型。
• 执行数据挖掘: 根据配置文件中的设置，执行文件共享数据的挖掘操作。
• 输出结果: 将挖掘结果输出到指定位置。

3. 项目配置文件介绍

app.config

app.config 是SharpML项目的配置文件，用于配置应用程序的各种参数。以下是该文件的主要配置项：

• 文件共享路径: 指定要进行数据挖掘的文件共享路径。
• Active Directory设置: 配置与Active Directory相关的认证和查询参数。
• 模型路径: 指定预训练机器学习模型的路径。
• 输出路径: 指定挖掘结果的输出路径。

通过配置文件，用户可以灵活地调整SharpML的行为，以适应不同的数据挖掘需求。

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