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woswod
这个作者很懒,什么都没留下…
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kNN处理iris数据集-使用交叉验证方法确定最优 k 值
基本流程: 1、计算测试实例到所有训练集实例的距离; 2、对所有的距离进行排序,找到k个最近的邻居; 3、对k个近邻对应的结果进行合并,再排序,返回出现次数最多的那个结果。 交叉验证: 对每一个k,使用验证集计算,记录k对应的错误次数,取错误数最小的k # -*- coding: utf-8 -*- import os import pandas as pd import ma...原创 2018-04-10 15:00:14 · 9138 阅读 · 11 评论 -
Django中的Q查询
class Poll(models.Model): slug = models.SlugField(unique_for_month='pub_date') question = models.CharField(maxlength=255) pub_date = models.DateTimeField() expire_date = models.DateTimeField()转载 2017-03-18 13:28:29 · 1057 阅读 · 0 评论 -
渗透测试常用Python工具全集
如果你从事漏洞研究、逆向工程或者渗透测试,应该绝对试试 Python ! 网络 Scapy , Scapy3k : 发送、嗅探、解析和伪造网络数据包,可交互使用或作为一个库使用。 pypcap , Pcapy 和 pylibpcap : 一些不同的libpcap的Python绑定 libdnet : 底层的网络程序,包括查询网络接口,发送以太网帧 dpkt : 快速而简转载 2018-01-24 16:43:41 · 2932 阅读 · 0 评论 -
Visual Stdio调试IDAPython脚本
1、安装VS插件PTVS , 这一步与第2步中安装版本应该一致,否则最后调试时会连不上 https://github.com/Microsoft/PTVS/ 2、安装python模块PTVSD pip install ptvsd 3、写如下代码ptvsd_enable.py # filename: ptvsd_enable.py import ptvsd try: ptvsd....原创 2018-02-13 12:21:20 · 1541 阅读 · 0 评论 -
利用机器学习进行恶意代码分类-冠军队方法分析
本文转自https://bindog.github.io/blog/2015/08/20/microsoft-malware-classification/ 原作者:宾狗 1. 前言 最近在Kaggle上微软发起了一个恶意代码分类的比赛,并提供了超过500G的数据(解压后)。有意思的是,取得第一名的队伍三个人都不是搞安全出身的,所采用的方法与我们常见的方法存在很大不同,展现了机器学习在安全领域的巨...转载 2018-11-21 10:08:10 · 1880 阅读 · 3 评论 -
逻辑回归(梯度上升、交叉验证)Python实现
目录1. 算法实现2. 代码3. 实验结果 1. 算法实现 分别采用标准化、Log、Binary 3种预处理,进行下面操作 1、数据预处理; 2、梯度上升法训练参数权重,采用十折交叉验证,选择规格化强度参数; 3、对错误数据分类,计算错误率。 程序中主要实现了如下函数: 函数 说明 def LoadData(file_path): 加载mat文件 def StndTrainDa...原创 2019-04-22 23:01:55 · 2282 阅读 · 0 评论 -
VSCode中Python代码自动提示
自己写的的模块,VSCode中无法自动提示。可以按下面步骤试试: 1. 添加模块路径 文件 – 设置 – 首选项,搜索autoComplete,点击"在settings.json中编辑",添加模块路径 "python.autoComplete.extraPaths": [ "C:\\Module\\Lib\\site-packages", "C:\\Module\\Sc...原创 2019-06-18 16:36:22 · 52047 阅读 · 2 评论 -
python3中编码转化
这里写自定义目录标题1. 编码解码概念2. UNICODE、UTF-8、UTF-16...3. 代码测试 1. 编码解码概念 首先要明白一些概念,调用函数的时候就不会出错了 编码:把数据变为01比特。网络通信中的编码也是这个意思。 解码:从01比特恢复为有意义的表示形式 在python3中,字符串是str类型,而bytes类型表示的是一个字节串。从str到bytes就叫编码,从bytes到st...原创 2019-09-20 23:09:05 · 644 阅读 · 0 评论
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