strings 提取 features

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#features #linux

本文探讨了Linux命令strings的功能，如何提取可执行文件中的字符串，并着重介绍了附近出现的其他特征以及.src文件的生成过程。
strings 是 Linux 命令，提取可执行文件中的字符串，你找到一个 Feature 名字，其他 Feature 名字就在附近，许多 .src 是这样生成的
特征提取，转换和选择
吴建明wujianming_110117
03-31 1304
特征提取，转换和选择 Extracting, transforming and selecting features This section covers algorithms for working with features, roughly divided into these groups: • Extraction: Extracting features from “raw” data • Transformation: Scaling, converting, or modifying fe
图谱三元组信息提取-Open IE
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02-21 476
Open Information Extraction (Open IE) 是一种自然语言处理技术，旨在从文本中自动提取结构化的事实或信息，而不依赖于特定的领域或预定义的关系。它的核心目标是从非结构化的文本中提取出简洁、易于理解的事实三元组（如：subject-predicate-object 结构）。这种方法通常用于从大规模文本中自动抽取信息，并为数据分析、知识图谱构建、问答系统等任务提供支持。
strings命令
luosimuer
08-04 721
strings命令用于提取二进制文件（可执行程序）
String类常用的方法 （详解）
xiaoxixiaomimi的博客
12-28 293
public class TestString { public static void main(String[] args) { String s1 = "pang Xi"; String s2 = "Pang Xi?"; //方法： char charAt(int index),返回字符串中第index个字符 System.out.println(s1.charAt(3));//提取下标为3的字符 Syst.
Linux | Bash 子字符串提取
u013669912的博客
07-18 1288
……
影像组学pyradiomics教程----自定义特征提取
万丈高楼平地起
07-16 1万+
3.1 Types of Customization个性化特征抽取的方法有三种：指定哪种图像类别（原始图像/衍生图像）用于提取特征；指定抽取哪种特征（特征类别）；指定设置。设置可以用于进行预处理，定制特定的滤波器（对图像进行滤波）和特征类别提示：在对特征提取器和某个特征类别进行初始化的时候，我们可以使用关键字参数来提供第三类参数（即指定设置）；第一类参数（图像类别）和第二类参数（特征类别或特征）只...
Examination of effective features for CRF-based bibliography extraction from reference strings
June0805的博客
09-18 247
来源：IEEE 2016 Eleventh International Conference on Digital Information Management (ICDIM)（国际数字信息管理会议） 题目：基于crf的参考字串书目抽取有效特征检验 摘要：诸如文档的书目信息之类的元数据对于有效使用数字图书馆是必不可少的。 特别是，学术论文的参考领域包含许多书目信息，如作者姓名和文件标...
Rasa特征提取之CountVectorsFeaturizer
发呆的比目鱼的博客
11-29 1146
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from androguard.misc import AnalyzeAPK from click import pause import os import sys import json # a,d,dx=AnalyzeAPK("C:/Users/Lenovo/Desktop/A/lszz_jx_202412251645_1_0.2.0001_hardening.apk") # permissions=a.get_permissions() # for permission in permissions: # print(permission) # pause() def extract_features(apk_path):# try: out = AnalyzeAPK(apk_path) a, d, dx = out # dx.show_Permissions() # 提取权限 permissions = a.get_permissions() # 提取活动 activities = a.get_activities() # 提取服务 services = a.get_services() # 提取接收器 receivers = a.get_receivers() # 提取提供者 providers = a.get_providers() # 判断 APK 是否有效 valid = a.is_valid_APK() # 获取 APK 文件名，只保留文件名称部分 filename = os.path.basename(a.get_filename()) # 获取 APP 名 appname = a.get_app_name() # 获取 package 名 package = a.get_package() # 获取 android 版本名 version = a.get_androidversion_code() # 获取 APK 文件列表 filelist = a.get_files() # 提取 API 调用信息 api_calls = set() for method in dx.get_methods(): for _, calls, _ in method.get_xref_to(): class_name = calls.class_name[1:] method_name = calls.name descriptor = calls.descriptor api_call = f"{class_name}->{method_name}{descriptor}" api_calls.add(api_call) features = { "File": filename, "Permissions": permissions, "Activities": activities, "Services": services, "Receivers": receivers, "Providers": providers, "Valid": valid, "Filename": filename, "Appname": appname, "Package": package, "Version": version, "Filelist": filelist, "API_calls": list(api_calls) } return features except Exception as e: print(f"Error processing {apk_path}: {e}") return None def main(): apk_folder = "C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\yinsi\\mfm" output_file = "C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\yinsi\\mfm\\yanwu812.txt" all_features = [] for root, dirs, files in os.walk(apk_folder): for file in files: if file.endswith(".apk"): apk_path = os.path.join(root, file) features = extract_features(apk_path) if features: all_features.append(features) with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(all_features, f, indent=4) print("APK features have been saved to:", output_file) if __name__ == '__main__': main()
08-14
我们使用Androguard来提取APK的以下特征并保存为JSON文件： ...features["strings"] = strings ``` 3. 添加证书信息： ```python # 提取签名证书 features["certificates"] = list(a.get_certificates()) ```
imageType: image type to calculate features on.< value > is custom kwarg settings(dictionary). if is an empty dictionary (‘{}’), no customsettings are added for this input image.featureClass: Feature class to enable, is list of strings representing enabledfeatures. If no is specified or is an empty list(‘[]’), all features for this class are enabled.setting: Setting to use for pre processing and class specific settings. if no is specified, the value for this setting is set to None.
09-16
features = extract_features(image, 'corners') ``` ### setting setting参数通常用于传递各种设置选项，它可以是一个包含多个配置信息的字典或对象。这些设置可以影响函数或算法的行为，例如图像处理的阈值、机器...
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### 如何从DeepSeek学术论文中提取数据 #### 工具和方法概述 为了有效地从DeepSeek学术论文中提取有价值的数据，可以采用多种工具和技术组合来实现自动化处理和高效的信息挖掘。具体来说，可以通过编程接口(APIs)获取文献资源，并利用自然语言处理(NLP)技术解析文档内容。 #### 利用API访问文献数据库 许多在线平台提供了开放的API接口用于检索科学出版物全文或元数据记录。通过调用这些服务端口并设置查询参数(如关键词、作者名)，能够快速定位目标文章集合[^1]。 ```python import requests def fetch_papers(api_key, query_terms): url = "https://api.example.com/paper_search" params = { 'q': query_terms, 'key': api_key } response = requests.get(url, params=params) papers_data = response.json() return papers_data['results'] ``` #### 应用NLP技术进行文本分析 对于已下载的文章PDF文件或其他格式电子档，则需借助专门软件将其转换成可编辑纯文本形式；之后再运用Python库比如spaCy或者NLTK来进行分词、命名实体识别以及依存句法树构建等工作流操作，从而抽取出特定领域术语表征的知识片段[^2]。 ```python import spacy nlp = spacy.load('en_core_web_sm') def extract_entities(text): doc = nlp(text) entities = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents] return entities ``` #### 构建定制化的爬虫程序 当面对某些封闭型网站时，可能无法直接依赖官方提供的API接口。此时就需要开发自己的网络爬取脚本，在遵循robots协议前提下合法合规地抓取网页上的公开资料作为研究素材来源之一[^3]。 ```python from bs4 import BeautifulSoup import urllib.request def scrape_website(url): page = urllib.request.urlopen(url).read().decode('utf8') soup = BeautifulSoup(page, features="html.parser") # Remove any unwanted elements from the HTML structure. for script_or_style in soup(["script", "style"]): script_or_style.decompose() text = soup.stripped_strings joined_text = "\n".join(line.strip() for line in list(text)) return joined_text ```
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