遭遇 kangyi.exe/Trojan.Win32.Undef.hmf,smss.exe,SERVICES.EXE等1

最新推荐文章于 2025-07-21 20:48:27 发布
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朋友电脑遭遇kangyi.exe等恶意进程攻击，导致系统及网络响应缓慢。通过任务管理器发现异常进程，并利用U盘pe_xscan进行扫描。

遭遇 kangyi.exe/Trojan.Win32.Undef.hmf,smss.exe,SERVICES.EXE等1

endurer 原创 2008-06-11 第1版

一位朋友的电脑在上网过程中突然变得很慢，不仅系统反应速度慢，而且网速也变得很慢，重启电脑后故障依旧，请偶帮忙检修。

打开任务管理器一看，有个名为kangyi.exe的进程占用了80%以上的CPU时间，此外还发现两个services.exe和smss.exe，都是以system帐户来运行的，开始还以为是眼花了，擦了擦眼睛再看，没错~

运行U盘上的 pe_xscan 扫描 log 并分析，发现如下可疑项： 











（未完待续）

                

        




    


  



    

      

        

            

              
                
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机器学习（周志华）——第五章　神经网络

				
			

			

				

					vikiminimomo的博客
				

				

					06-23
					
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神经网络1. 常见的激活函数，将线性函数用作神经元激活函数的缺陷。2. Sigmoid 激活函数的神经元与对数几率回归的联系.3. 对于图 5.7 (102 页) 中的 ，试推导出BP算法中的更新公式 5.13 (103 页).4. 标准BP算法和累计BP算法.5. 如何缓解BP神经网络的过拟合现象6. RBF网络，RNN循环神经网络的概念和特点7. 卷积神经网络的卷积、下采样（池化）过程，卷积神...

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
神经网络

				
			

			

				

					weixin_43205178的博客
				

				

					12-31
					
					367
					
				

			

		

		

			
				
假如如花A、小倩B、小明C，小强要去看电影

如花A
			小倩B
			小明C
			小强D
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		1
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			1
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			?
		
			
			
			
		
			
			
			
		1假设ABC是去看电影，0是假设不去看电影，，那么如果第五次知道ABC的去看电影的情况，我们预测小强是否去看电影？

我们通过观察前四次数...

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
吴恩达 深度学习 deeplearning.ai 学习笔记( 1） 神经网络与深度学习

				
			

			

				

					midori的博客
				

				

					07-21
					
					458
					
				

			

		

		

			
				
1.逻辑回归为什么用对数不用平方？

平方求解的最优化问题可能变成非凸的，得不到全局最优解，对数损失对应于二项分布，解决分类问题更合适。

对LR损失函数的解释：

∵预测值y_hat 表示预测为1的概率，y表示标签值

∴y=0时，p(y|x)=1-y_hat; y=1时，p(y|x) = y_hat

又∵对数函数严格单调递增，优化p(y|x)等价于优化logp(y|x)

∴logp(y|x...

			
		

	





	

		

			

				
					
遭遇 kangyi.exe/Trojan.Win32.Undef.hmf,smss.exe,SERVICES.EXE等2

				
			

			

				

					caobihole
				

				

					06-12
					
					130
					
				

			

		

		

			
				
遭遇 kangyi.exe/Trojan.Win32.Undef.hmf,smss.exe,SERVICES.EXE等2
endurer 原创 2008-06-12 第1版
(继1)
运行U盘上的 FileInfo （可到 http://purpleendurer.ys168.com下载）提取可疑文件信息，只得到：
文件说明符 : C:/WINDOWS/System32/kangyi.ex...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
基于springboot+vue的微信小程序的“康益”健身助手 系统设计开发

				
			

			

				

					
				

				

					07-21
					
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【代码】基于springboot+vue的微信小程序的“康益”健身助手 系统设计开发。

			
		

	





	

		

			

				
					
基于springboot+vue的微信小程序的“康益”健身助手系统设计开发

				
			

			

				

					2501_92691575的博客
				

				

					07-21
					
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【代码】基于springboot+vue的微信小程序的“康益”健身助手系统设计开发。

			
		

	





	

		

			

				
					
logback-spring.xml

				
			

			

				

					weixin_44801572的博客
				

				

					01-09
					
					287
					
				

			

		

		

			
				
Springboot日志配置
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>

    xidian-kangyi-application-log
    
    
<!-- 控制台输出 -->
<appender name="CONSOLE-WITH-COLOR" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
    <encoder class="ch.qos.logback.class

			
		

	





	

		

			

				
					
5.机器学习常用的激活函数

				
			

			

				

					算法攻城狮
				

				

					10-26
					
					1326
					
				

			

		

		

			
				
引言
神经网络很多资料都会提到常用的激活函数，比如Sigmoid函数、tanh函数、Relu函数。那么我们就来详细了解下激活函数方方面面的知识。本文的内容包括几个部分：

1.什么是激活函数？
2.激活函数的用途（为什么需要激活函数）？
3.有哪些激活函数，都有什么性质和特点？
4.应用中如何选择合适的激活函数？什么是激活函数？
首先要了解神经网络的基本模型。单一神经元模型如下图所示。


...

			
		

	





	

		

			

				
					
android  .so文件引入，以及meta-data

				
			

			

				

					yuzhiyun3536的专栏
				

				

					11-18
					
					572
					
				

			

		

		

			
				
今天做一个项目，需要用到百度地图的SDK，下载后一步一步操作了，其中有so文件的导入。
       我记得我以前写代码的时候也导入过so文件，但是从未深入思考过，于是今天突然觉得我应该仔细了解下so文件干嘛的啊！
       导入so文件很简单，有一种方法就是和jar文件一样放在android工程libs目录下，然后在build.gradle里面加如下代码：
       android

			
		

	





	

		

			

				
					
Android Studio常见问题 -- AndroidManifest.xml 覆盖问题

				
			

			

				

					weixin_30875157的博客
				

				

					04-09
					
					1091
					
				

			

		

		

			
				
问题如下
D:\source-code\AndroidStudio\MyApplication\app\src\main\AndroidManifest.xmlError:(14, 9) Attribute application@icon value=(@drawable/ic_launcher) from AndroidManifest.xml:14:9Error:(14, 9) Execu...

			
		

	





	

		

			

				
					
使用UIAutomation实现自动化测试

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
4. Pattern：AutomationElement支持多种模式（Pattern），每种模式代表了一种操作行为，如点击按钮（InvokePattern）、改变文本框内容（ValuePattern）等。通过Pattern，自动化脚本可以执行与这些控件交互的操作。  ...

			
		

	





	

		

			

				
					
解决垂直RecyclerView嵌套水平RecyclerView横向滑问题

				
			

			

				

					tasty
				

				

					10-19
					
					2475
					
				

			

		

		

			
				
如下代码主要解决两个问题：

解决ViewPager嵌套垂直RecyclerView嵌套水平RecyclerView横向滑动到底后不滑动ViewPager


解决思路: 继承RecyclerView，重写dispatchTouchEvent，根据ACTION_MOVE的方向判断是否调用getParent().requestDisallowInterceptTouchEvent去阻止父view拦截...

			
		

	





	

		

			

				
					
DCRec：Debiased Contrastive Learning for Sequential Recommendation

				
			

			

				

					Guozyan的博客
				

				

					06-11
					
					1400
					
				

			

		

		

			
				
目前的顺序推荐系统被提出来解决动态用户偏好学习的各种神经技术，如Transformer和图神经网络（GNNs）。然而，从高度稀疏的用户行为数据的推断可能阻碍顺序模式编码的表示能力。为了解决标签短缺问题，最近提出了对比学习（CL）方法以两种方式执行数据增强：（i）随机破坏序列数据（例如，随机掩蔽、重新排序）;（ii）跨预定义的对比视图对齐表示。在解决流行的偏见和用户的一致性和真实的兴趣时，CL为基础的方法有局限性。本文模型：统一的顺序模式编码与全局协作关系建模，通过自适应一致性感知增强。

			
		

	





	

		

			

				
					
jmeter DSL 2.0支持压力测试和接口测试

				
			

			

				

					12-04
				

			

		

		

			
				
jmeter DSL 2.0支持压力测试和接口测试

			
		

	





	

		

			

				
					
【Egg.js 管理系统】后台全功能 + MySQL 适配 + 直接部署 + 高下载！亲测可用！.zip

				
			

			

				

					12-04
				

			

		

		

			
				
【Egg.js 管理系统】后台全功能 + MySQL 适配 + 直接部署 + 高下载！亲测可用！.zip

			
		

	





	

		

			

				
					
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）

				
			

			

				

					12-04
				

			

		

		

			
				
内容概要：本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法（OCSSA），用于优化变分模态分解（VMD）的参数，进而结合卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型，实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证，通过优化VMD的模态数和惩罚因子，有效提升了信号分解的准确性与稳定性，随后利用CNN提取故障特征，BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系，最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。;  
适合人群：具备一定信号处理、机器学习基础，从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。;  
使用场景及目标：①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题，实现参数自适应优化；②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率；③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。;  
阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现过程，深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑，重点关注参数优化与故障分类的联动关系，并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。

			
		

	





	

		

			

				
					
这是一个基于Vuejs框架构建的现代化前端尺寸测量与响应式设计辅助工具项目_它专注于提供精准的网页元素尺寸测量视口分析CSS像素计算设备模拟与响应式断点调试功能_旨在帮助前.zip

					
最新发布

				
			

			

				

					12-04
				

			

		

		

			
				
这是一个基于Vuejs框架构建的现代化前端尺寸测量与响应式设计辅助工具项目_它专注于提供精准的网页元素尺寸测量视口分析CSS像素计算设备模拟与响应式断点调试功能_旨在帮助前.zip

			
		

	





	

		

			

				
					
基于VSCode跨平台开发环境的Boost多线程库实践项目_通过mutex互斥锁与condition条件变量实现多线程同步控制_创建两个独立运行的读线程与两个并行执行的写线程_确.zip

				
			

			

				

					12-04
				

			

		

		

			
				
基于VSCode跨平台开发环境的Boost多线程库实践项目_通过mutex互斥锁与condition条件变量实现多线程同步控制_创建两个独立运行的读线程与两个并行执行的写线程_确.zip

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
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hope_wisdom
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