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RSS订阅原创 Windows网络安全——利用kali作为中间人进行攻击
中间人攻击（Kali）一、内容：Kali中间人攻击二、目标使用kali系统模拟攻击者，利用中间人的攻击手段来获取用户登录的用户名与密码主要明确原理与漏洞点（接下来讲的，所有的设备都有这个漏洞）简单描述一下中间人攻击手段，就是两端通信，但是得经过中间人，然后这两个人还不知道数据已经经过了中间人，而他们的数据交互中间人一清二楚，也可以篡改，今天不做篡改，做窃听。三、环境介绍及拓扑图1.虚拟机软件：VMWare2.虚拟机三台：WindowsXP——模拟客户机 Windows se
2020-12-10 21:36:30
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原创 TensorFlow2笔记
第一部分神经网络设计过程与TensorFlow1差不多。只是函数不同。代码p13.张量（Tensor）讲解了创建Tensor的方法：tf.constan（张量内容，dtype=数据类型（可选））方法即可创建。将numpy数据类型转换为Tensor数据类型：tf.convenrt_to_tensor（数据名，dtype=数据类型（可选））生成正态分布的随机数：默认均值为0，标准差为1tf.random.normal（维度，mean=均值，stddev=标准差）生成截断式正态
2020-11-16 21:36:24
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原创 机器学习——回归实践（预测某一时间点在下一时刻的PM2.5）
前言在看完《机器学习实战》这本书的第八章之后，相对之前入门的时候，学习的李宏毅老师的机器学习的回归部分进行总结（那已经是去年的事了…）。当时作业一是预测某一时间点在下一时刻的PM2.5，我怎么着都对代码不熟悉，以至于我去学习了一遍Python基础，回过头还是挺懵，我估计是我不适合从李宏毅老师的视频入门，所以我推荐基础不大好的同类们从《机器学习实战》这本书入门机器学习，里面不会有太多数学推导过程，非常实用，我认为学习机器学习得先理解其运行流程与使用，至于数学推导等细节方面，还是等做项目需要的时候再回头学习
2020-07-30 23:25:42
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原创 机器学习实战——第八章（回归）：回归——预测数值型数据
前言接着上一篇继续学习。首先感谢博主：Jack-Cui主页：http://blog.youkuaiyun.com/c406495762回归博文地址：https://blog.youkuaiyun.com/c406495762/article/details/78760239https://blog.youkuaiyun.com/c406495762/article/details/82967529这篇博文对书上的内容很形象的进行了表达，通俗易懂，用自己的实例来进行讲解，比书上讲的清楚太多，于是我才开始了学习，感激不尽，真心推荐。
2020-07-30 22:17:26
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原创 机器学习——决策树实践（预测隐形眼镜类型）
前言之前把《机器学习实战》这本书的分类部分学完了，想自己动手实践一下，所以从前面的章节开始，慢慢熟悉代码。今天在学习决策树的时候，发现书中并没有直接给出预测隐形眼镜类型的代码，于是想借着这个机会自己实践一下。在这过程中我使用原来的一些函数，比如创建决策树的函数，用来对官方给的文件进行分类，会出现bestFeatLabel = labels[bestFeat]IndexError: list index out of range等错误，于是我就开始从头熟悉代码，print单步调试代码，最终得出了结
2020-07-25 20:50:02
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原创 机器学习实战——第七章（分类）：利用AdaBoost元算法提升分类器性能
前言接着上一篇继续学习。首先感谢博主：Jack-Cui主页：http://blog.youkuaiyun.com/c406495762AdaBoost博文地址：https://blog.youkuaiyun.com/c406495762/article/details/78212124这篇博文对书上的内容很形象的进行了表达，通俗易懂，用自己的实例来进行讲解，比书上讲的清楚太多，于是我才开始了学习，感激不尽，真心推荐。我这篇博文大多从它的博文中摘抄，但也是我一个字一个敲出来的，算法我也是自己算过的，算是学完它的博文的一个
2020-07-19 17:26:42
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原创 机器学习实战——第六章（分类）：支持向量机SVM
前言首先感谢博主：Jack-Cui主页：http://blog.youkuaiyun.com/c406495762支持向量机博文地址：https://blog.youkuaiyun.com/c406495762/article/details/78072313https://blog.youkuaiyun.com/c406495762/article/details/78158354这一章在我看来可以说很难了，数学方面的东西还是有点难理解，代码方面也是，硬着头皮看完了。公式没进行推导了，直接对照着书的结论。具体推导可以参考上面博主
2020-07-18 17:32:56
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原创 机器学习实战——第五章（分类）：Logistic回归
前言首先感谢博主：Jack-Cui主页：http://blog.youkuaiyun.com/c406495762Logistic回归博文地址：https://blog.youkuaiyun.com/c406495762/article/details/77723333https://blog.youkuaiyun.com/c406495762/article/details/77851973#%E4%B8%80-%E5%89%8D%E8%A8%80这篇博文对书上的内容很形象的进行了表达，通俗易懂，用自己的实例来进行讲解，比书上讲
2020-07-15 15:35:15
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原创 机器学习实战——第四章（分类）：朴素贝叶斯
前言首先感谢博主：Jack-Cui主页：http://blog.youkuaiyun.com/c406495762朴素贝叶斯博文地址：https://blog.youkuaiyun.com/c406495762/article/details/77341116https://blog.youkuaiyun.com/c406495762/article/details/77500679这篇博文对书上的内容很形象的进行了表达，通俗易懂，用自己的实例来进行讲解，比书上讲的清楚太多，于是我才开始了学习，感激不尽，真心推荐。我这篇博文大多
2020-07-13 20:25:24
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原创 机器学习实战——第三章（分类）：决策树算法与实例（二）
前言接着上一篇继续学习。首先感谢博主：Jack-Cui主页：http://blog.youkuaiyun.com/c406495762决策树博文地址：https://blog.youkuaiyun.com/c406495762/article/details/76262487这篇博文对书上的内容很形象的进行了表达，通俗易懂，用自己的实例来进行讲解，比书上讲的清楚太多，于是我才开始了学习，感激不尽，真心推荐。我这篇博文大多从它的博文中摘抄，但也是我一个字一个敲出来的，算法我也是自己算过的，算是学完它的博文的一个总结吧，如
2020-07-10 11:44:25
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原创 机器学习实战——第三章（分类）：决策树算法与实例（一）
前言今天看了会《机器学习实战》第三章：决策树，很迷，似懂非懂，专业术语太多了，而且有点混乱，对于一个大一概率论没学好的学渣来说，如今大三的我看到那些概率公式和一些概率论专业术语就头疼，马上就打了退堂鼓，早起看了半个小时没看明白果断又躺回了床上。直到我看到了这篇博文。首先感谢博主：Jack-Cui主页：http://blog.youkuaiyun.com/c406495762决策树博文地址：https://blog.youkuaiyun.com/c406495762/article/details/75663451这篇博文
2020-07-08 21:28:14
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原创 机器学习实战——第二章（分类）：k-近邻算法与实例
前言学了好几节李宏毅老师的机器学习视频，感觉脑袋瓜嗡嗡的，似懂非懂，没有代码实现过，而且听的时候我老被它的英文带跑了，英语确实不大好。。。。。李宏毅老师是把理论通过一些例子例举出来，我能听明白，但不知道干嘛用的，怎么去使用，而且一个这么长的假期搞得我基本忘得差不多了，想去补，但是又有心无力，害，没办法只能找点新的知识让自己先把学习兴趣提上来。《机器学习实战》我觉得讲的非常棒，会给出具体的实例与代码让大家一同实现，建议初学者先看书入门吧，比如像我这样的英语差的孩儿。。。。进入正题吧。。k-近邻算法概念
2020-07-07 16:04:46
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原创 （P4笔记）Classification分类问题——机器学习：李宏毅
Classification（分类）分类也是找一个function，只不过他的输入输出不同，它输出的是用来表明输入是属于那一个类别。应用：银行根据用户信息确定是否贷款、医疗、文字辨识、人脸识别。引例还是以宝可梦为例，需要找到一个function，输入是一个宝可梦的某种数值，输出则是宝可梦属于十八种属性的哪一种。用宝可梦的一些自身属性（数值化）来当做function的输入，如何做？理想做法找一个function，输出为一个类别。在我们找的这个function里，内建一个func
2020-07-04 10:55:59
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原创 Python入门第五天——[小甲鱼]零基础入门学习Python
046 property方法的原理property方法的原理描述符描述符就是将某种特殊类型的类的实例指派给另一个类的属性。MyDecriptor就是x的描述符，所以MyDecriptor类就是一个描述符类（通常带有get，set和delete三种方法）第一个参数是self必须得要的，表示this指针。第二个参数是表示实例的拥有者，也就是当x = MyDecriptor...
2019-12-15 22:30:01
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原创 Python入门第四天——[小甲鱼]零基础入门学习Python
36~040类和对象是数据和函数的一种封装形式，对象 = 属性+方法（对象是某个类的一个实例，创建类的一个实例，用这个实例表示类就叫对象）类的定义：class Turtle: #Python中类名是以大写字母开头 #属性 color = "green" weight = 10 legs = 4 shell = True mouth = ...
2019-12-14 22:34:18
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原创 Python入门第三天——[小甲鱼]零基础入门学习Python
029~030 文件和模块一个任务：record.txt代码如下：注意点：file.writelines方法是写入一个序列到指定的file中，序列之前说过可以是字符串、列表、元组。string.split()方法是返回字符串中的字符串列表，使用第一个参数作为分隔符字符串封装函数后的代码如下文件系统：介绍跟文件有关的模块模块简介：...
2019-12-09 22:23:23
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原创 Python入门第二天——[小甲鱼]零基础入门学习Python
025~026字典Python的字典就是一个键值对，键与值是有映射关系的创建和访问字典用大括号来进行定义，用冒号进行分别示例>>> dict1 = {"李宁":"一切皆有可能","Nike":"Just do it","Adidas":"太长了","小甲鱼":"让编程改变世界"}>>> print("Nike的口号是"+dict1...
2019-12-08 22:20:36
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原创 Python入门第一天——[小甲鱼]零基础入门学习Python
1.优点：跨平台：LinuxWindowsMac OS应用范围操作系统WEB3D动画云计算学到什么Python3的所有常用语法面向对象运用模块进行编程游戏编程计算机仿真安装Pythonhttps://www.python.org/downloads/release/python-380/从IDLE启动Python输出语句 计算： 字...
2019-12-07 21:15:45
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原创 （P3-1笔记）Gradien Descent梯度下降——机器学习：李宏毅
Gradien Descent回顾Loss function是一个function的function，他的input来自一个function，但我们也可以写成关于这个function的参数形式作为Loss function的input。我们要找一组参数θ，让Loss function越小越好。这件事就可以用Gradien Descent来做。假设有两个参数{θ1,θ2}随机取一个起始点θ0...
2019-12-05 22:36:21
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原创 （P2笔记）Where does the error come from？（误差从而来？）——机器学习：李宏毅
where does the error come from？（误差从何而来？）回顾：上节课说选择不同的Model，在Training Data和Testing Data中有不同的error，而且越复杂的Model不一定会有越小的error我们本节课要做的就是知道这个error来自什么地方。其实这个来自两个，一是来自bias偏差，其二是来自variance方差**。Estimat...
2019-12-04 21:26:14
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原创 （P1笔记）Regression回归——机器学习：李宏毅
Regression回归对照学习框架来看他是上一节中的scenario场景中的一个 task任务：Regression回归Regression：output a scalar 回归：输出是一个数值量上节课说机器学习就是为了找到一个function，那回归要做的事情就是我们要找的那个function的output是一个数值，也就是说我们要找的function的output是...
2019-12-03 15:30:53
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原创 （P0-1笔记）机器学习简介——机器学习：李宏毅
什么是机器学习？写程序让Machine（机器）有学习的能力给一段声音告诉他意思，下次再给他就能识别实际机器学习就是在寻找一个Function函数就是根据我们提供的资料去寻找我们想要的Function比如语音识别输入函数Function是一段声音，输出就是这段语音说的意思比如图像识别输入一张图片。识别图片的东西等等Framewo...
2019-12-03 15:10:13
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原创 激光SLAM从理论到实践学习——第六节（基于图优化的激光SLAM方法）
基于图优化的激光SLAM方法（Grid-based栅格地图）之前说的都是基于滤波器的，典型的就是gmapping算法在估计的时候只是估计当前的位置xt，那么一旦x0:t-1中间出现错误的话，那么估计xt出错的可能性就会越来越大。基于滤波器的算法每次估计的是xt，当前时刻的位姿。而图优化估计的是x0:t，估计的是一个轨迹，轨迹上的每一个位姿都会进行估计，假设当你在某点出现一个很大的误差...
2019-11-26 19:55:05
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原创 激光SLAM从理论到实践学习——第五节（基于滤波的激光SLAM方法（Grid-based））
基于滤波的激光SLAM方法（Grid-based）前言：本章介绍第一个SLAM系统。基于滤波的激光SLAM方法相对落后了，滤波是只估计当前时刻的状态，如果前一时刻出现错误，就无法进行修正了。前言：Grid-based栅格地图，一般有两种地图，一个是栅格地图，还有一个是特征地图，视觉内用特征地图。贝叶斯滤波前言：状态估计大部分都是用贝叶斯的。数学概念（概率里面的东西）贝...
2019-11-24 21:16:09
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原创 激光SLAM从理论到实践学习——第四节（激光SLAM的前端配准方法）
激光的前端配准算法（帧间匹配算法）前端配准在视觉内叫做Tracking或者帧间匹配，对激光SLAM是有非常大的影响的帧间匹配不一定说的是前后两帧进行匹配，也可以是任意帧之间进匹配是一个Map—>Scan的过程，一个Scan和一个Map去匹配的过程常用的方法有下面四种ICP匹配方法（对上节ICP算法的证明）PL-ICP匹配方法（与ICP算法相似，只是说误差是之间的...
2019-11-20 21:51:09
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原创 激光SLAM从理论到实践学习——第三节（传感器数据处理2：激光雷达运动畸变的去除）
传感器数据处理2：激光雷达运动畸变的去除激光雷达运动畸变的去除比里程计标定更重要，但也取决于用的雷达型号。我用的思岚A2雷达频率小于10Hz，畸变也是比较明显的。概念介绍激光雷达传感器介绍（分类、原理）分类介绍三角测距（A2，EAI，一般10m左右的都是），双目摄像头也是用的三角测距法，左右各一个摄像头 优点：中近距离精度较高、价格便宜 缺点：远距离精度较差、易受干扰...
2019-11-19 18:59:06
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原创 激光SLAM从理论到实践学习——第二节（传感器数据处理1:里程计运动模型及标定）
传感器数据处理1:里程计运动模型及标定里程计模型一、两轮差分底盘的运动学模型差分模型与运动解算（线速度和角速度的计算过程分析）差分运动底盘它其实是一个欠驱动的模型，他的自由度是三个，x，y，角度C塔。但是他的驱动数和输入数是两个，一个是左轮的速度VL和右轮速度VR，它的运动是耦合的，它只能做圆弧运动。d为左轮或者右轮到车底盘中心的距离，假设左轮与右轮d相等，最左边的点为圆心，现在要让...
2019-11-18 22:03:34
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原创 激光SLAM从理论到实践学习——第一节（激光SLAM的发展与应用）
激光SLAM的发展和应用2D激光SLAMgmapping是一种尺度地图，hector也是静态地图还分混合地图和拓扑地图。一、尺度地图的实现方式主要分为两种有1.基于贝叶斯的，也就是基于滤波器的与图优化不同的是，基于滤波器的SLAM算法只估计机器人当前时刻的位置，所以他计算量小，但他的缺点也是这个，因为当前面上一时刻一旦产生了误差，这个误差就无法进行修复。Gmapping用的就是这...
2019-11-18 21:39:06
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原创 电脑误删文件硬盘U盘内存卡数据修复---EasyRecovery恢复
误删硬盘前几天手误，把自己的G盘给删了0.0… 非常难受，然后花了一天时间，试过了各种方法，但要么就是速度太慢，要么就是要收费，不过收费也挺正常。我是后来在某宝上买的一个EasyRecovery软件的注册码，可以直接使用的，而且也挺快…希望可以帮到大家！使用步骤：首先去下载这个佳佳恢复。www.jjhuifu.com ，用电脑在官方下好软件，最好看一下视频介绍，千万不要安装在要恢复的盘...
2019-11-17 15:49:35
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原创 (Ubuntu)使用Qt进行ROS的图形化编程---工程环境的搭建以及调用ROS下的librviz进行地图显示（二）
在看此篇博文前，请先参考我的上一篇博文https://blog.youkuaiyun.com/qq_42263553/article/details/102491415在按照 我的上篇博文完成之后再进行下面的操作。一.首先需要更改CMakeLists.txt和package.xml文件这是最关键的一步1.更改CMakeLists.txt文件注意看added和deleted，对应自己的CMakeLIs...
2019-11-09 21:19:12
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原创 (Ubuntu)使用Qt进行ROS的图形化编程---基于Ubuntu16.04的ROS-Kinetic版本亲测可用（一）
在Qt进行ROS的图形化编程在此之前，本人发布过一篇博客，也是说在Qt平台上对ROS进行图形化编程，看似可以运行，但在前几天将代码进行移植的时候，就出现了各种各样的问题。尝试过许多博主的方法，一般说要安装插件ros_qtc_plugin的就行不通，也不知道是为什么，好像说是Qt4和Qt5版本的问题，因为一般ROS kinetic版本的都是基于Qt5的，而Indigo版本的是基于Qt4的，然后当我...
2019-10-10 22:05:17
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原创 ROS中gmapping的原理（读后理解）
感谢博主，原创：https://blog.youkuaiyun.com/liuyanpeng12333/article/details/81946841这是我读完这篇博文的理解。首先明确三个概念： 1、Gmapping是基于滤波SLAM框架的常用开源SLAM算法。 2、Gmapping基于RBpf粒子滤波算法，即将定位和建图过程分离，先进行定位再进行建图。 3、Gmapping在RBp...
2019-09-10 21:50:04
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原创 ROS---进行建图或者move_base路径规划时出现打滑现象（雷达匹配不上地图）的解决方法 附gmapping建图配置参数
ROS—进行建图或者move_base路径规划时出现打滑现象（雷达匹配不上地图）的解决方法—本人多次实验的出的结论之前我的车会经常出现打滑现象，图也建不了，就算勉强建好了图，在进行路径规划的时候也是匹配不上，然后不停的进行行为恢复，很是苦恼。但后来我用我学长的车的时候发现他的匹配程度可以说是99%，基本不动，这就给建图和导航提供了很大的帮助，后来在抠他源码和不断实验之后发现他在运行算法之前通过调...
2019-09-06 21:50:01
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原创 （Ubuntu）Qt下的ROS图形化GUI编程---在模板上加功能+注释+源码
（Ubuntu）Qt下的ROS编程—在模板上加功能+注释+源码 在上篇介绍了如何创建Qt下ROS图形化GUI工程，创建好之后他会默认给我们一个模板，就在上篇博客中最后有截图到。 接下来就在工程模板的基础上添加一个订阅者Subscriber，并且画好Ui，实现图形化的Topic发布与订阅。工程目录如下，我会按照工程目录给出源码和注释。main_window.cpp：/**...
2019-08-05 12:09:50
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原创 （Ubuntu）Qt下的ROS图形化GUI编程---实现过程与步骤详解)
（Ubuntu）Qt下的ROS编程---实现过程与步骤详解Qt的下载安装功能包创建带有GUI的ROS工作空间Qt配置如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导...
2019-08-03 22:56:47
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原创 ROS原理学习第二天--ROS通信机制（Service）笔记---继第一天学习笔记
继续昨天内容：3.建立TCPROS/UDPROS连接底层实际还是通过基础的Socket流，在连接的过程中会创建三个层次的类对象，以建立和维护发布者与订阅者之间的连接，分别如下图所示：具体实现过程：分析源码可知，他实际上是发布者和订阅者之间通过互相发送header头，初始化Connection对象和TransportLink对象，从而建立Connection对象层和Tra...
2019-06-23 21:41:03
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原创 ROS原理学习第一天--ROS通信机制（Topic）笔记
ROS通信机制ROS通信机制概述ROS通信机制的概念ROS的核心功能是提供一种软件点对点通信机制。ROS的运行架构是基于Socket网络连接的松耦合架构（后面讲的TCP和UDP包括Http协议还有XMLRPC协议最底层都是基于Socket通信架构的）。这个运行架构中包含一系列进程（也就是后面的节点了），这些进程可以驻留在多个不同的主机上并且在运行过程中通过点对点的拓扑结构实现通信。ROS把...
2019-06-22 22:20:42
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NTU_ML2017_Hung-yi-Lee_HW-master.zip
2020-07-03
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