首页 > TAG信息列表 > 特征
驱动开发（内核特征码扫描PE代码段）
code>SearchSpecialCode定位函数，该定位函数其实还不能算的上简单，本章LyShark将对特征码定位进行简化，让定位变得更简单，并运用定位代码实现扫描内核PE的代码段，并从代码段中得到某个特征所在内存位置。 老样子为了后续教程能够继续，先来定义一个lyshark.h头文件，该头文件中包含了我们本Feature Overcorrelation in Deep Graph Neural Networks: A New Perspective
目录概符号说明over-correlation 的现象解决方法代码 Jin W., Liu X., Ma Y., Aggarwal C. and Tang J. Feature overcorrelation in deep graph neural networks: a new perspective. In ACM International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2022. 概您的 TFIDF 功能是垃圾。这是修复它的方法。
您的 TFIDF 功能是垃圾。这是修复它的方法。 摆脱无意义的 TFIDF 功能，让您的模型通过这个简单的步骤呼吸新鲜空气。 介绍 TFIDF 仍然是我最喜欢的词嵌入技术之一，尽管 GPT-3 和其他基于变压器的模型早已风靡一时。它易于掌握，是自然语言处理和信息检索的良好起点。我仍然不时使用它高光谱图像分类简述+《Deep Learning for Hyperspectral Image Classification: An Overview》综述论文笔记
论文题目《Deep Learning for Hyperspectral Image Classification: An Overview》 论文作者：Shutao Li, Weiwei Song, Leyuan Fang，Yushi Chen, Pedram Ghamisi，Jón Atli Benediktsson 论文发表年份：2019 一、高光谱简述 高光谱成像是一项重要的遥感技术，它采可解释机器学习（李宏毅）学习笔记
可解释机器学习（李宏毅） 学习笔记 本文为李宏毅老师机器学习课程中的可解释章节学习总结。 可解释的需求 可解释性目的在于理解模型内部的决策逻辑。 如果我们不去分析模型的决策逻辑，那么我们无法理解模型学到了什么。甚至部分情况下模型并没有学到我们想要的决策逻辑。此处课程举预测华盛顿州金县的房价
预测华盛顿州金县的房价 华盛顿州金县是华盛顿州人口最多的县。它也是美国第 12 大人口大国。华盛顿人口最多的城市是西雅图。我的目标是根据 2014 年 5 月至 2015 年 5 月期间在美国华盛顿州金县售出的房屋来预测房屋价格，并创建一个模型，供购房者、房屋卖家和在线房地产清单用来【读文章】2-特征编码的一些总结-推荐系统、数据挖掘、特征工程
特征处理编码：数据类型：数值 字符是否有顺序类别数量：高低基数1、独热编码 针对无序低基数类离散特征，使之变为哑特征不适合高基数的特征2、标签编码：针对无序低基数类型的离散特征 形式简单且对于低基数特征有效3、woe编码：代表特征对于y标签的预测能力，常用于描述区分好坏客户的衡量标相关方法
相关方法 F 特征工程和特征选择无疑是数据科学的重要方法。如果您希望您的机器学习模型表现良好，您将需要在我们的特征和目标之间执行相关性，以便我们能够对数据集有一个公平的认识。我们可以将许多不同类型的相关性应用于我们的数据集，通过这些相关性我们可以找到我们想要的结果。对成功高级工程师的6个特征
成功高级工程师的6个特征 编码只是软件工程的一个方面。 建立积极的例行公事可以帮助您塑造自己的身份。不良习惯会逐渐把你变成你不想成为的人。 当我开始编程时，我非常幸运。在我的第一份工作中，我周围都是伟大的软件工程师和行业资深人士，他们指导我的开发。 我了解了他们如何安基于密度的聚类如何工作（数据挖掘）
基于密度的聚类如何工作（数据挖掘） Photo by Ganapathy Kumar on 不飞溅 SSDBCODI：集成了异常值检测的半监督密度聚类（ arXiv ) 作者 ： Jiahao Deng , 伊莱·T·布朗 抽象的 ： 聚类分析是机器学习中的关键任务之一。传统上，聚类一直是一项独立的任务，与异常值检测分开。由于异常值会语言发展与特征
高级语言 站在人的角度 人更容易理解 入门门槛变低 效率变低需要有更多转换翻译环节 汇编语言 二进制数对应英文标签 比原来好记 复杂 机器语言 010101控制电信号 二进制语言不好记 复杂 电路雕刻 直接控制电路YOLOV:图像对象检测器在视频对象检测方面表现也很不错
前言 与传统的两段pipeline不同，论文提出了在一段检测之后再进行区域级的选择，避免了处理大量低质量的候选区域。此外，还构建了一个新的模块来评估目标帧与参考帧之间的关系，并指导聚合。作者进行了大量的实验来验证该方法的有效性，并揭示了其在有效性和效率方面优于其他最先进的VID方ECCV 2022 | FPN：You Should Look at All Objects
前言 论文指出，大规模目标的性能下降是由于集成FPN后出现了不正确的反向传播路径。它使得骨干网络的每一层仅具有查看特定尺度范围内的目标的能力。基于这些分析，提出了两种可行的策略，以使主干的每一层都能够查看基于FPN的检测框架中的所有目标。一种是引入辅助目标函数，使每个主干论文笔记 - ToAlign: Task-oriented Alignment for Unsupervised Domain Adaptation
摘要 文章提出了一个 任务导向 的无监督域自适应。认为不是所有的特征都需要对齐，而是根据任务的先验知识，将源域特征分解为与任务相关的要对齐的，和与任务无关的可忽略的。使域对齐主动服务于任务。 1 介绍 以前的 UDA 方法，第一是将源域和目标域整体对齐；第二，是对齐任务和分类任务操作系统的特征
1.并发 同一时间间隔内，执行和调度多个程序的能力。 宏观上，处理机同时执行多道程序 微观上，处理机在多道程序间高速切换（分时交替执行） 关注单个处理机同一时间段内处理任务数量的能力 2.共享 前提是 ：并发 同时访问方式：磁盘 互斥共享方式：打印机 3.虚拟 把一个物理实体，变成逻辑上Attentional Factorization Machines: Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networ
动机 本文是2017年IJCAI上的一篇论文。FM方法通过结合二阶特征交互来增强线性回归模型，它将这些特征交互一视同仁，给予它们一个相同的权重，但是并不是所有特征的交互都是有意义的，更具体的，不同的特征交互之间有不同的重要性。而FM模型忽略了这一点，这可能会带来一些噪声，本文作者提出了AFuzz（持续更新）
1. 什么是Fuzz测试？ 漏洞挖掘有三种方法：白盒代码审计、灰盒逆向工程、黑盒测试。其中黑盒的Fuzz测试是效率最高的一种，能够快速验证大量潜在的安全威胁。 Fuzz测试，也叫做“模糊测试”，是一种挖掘软件安全漏洞、检测软件健壮性的黑盒测试，它通过向软件输入非法的字段，观测被测试几行 Python 代码就可以提取数百个时间序列特征
时间序列数据是随着时间的推移反复捕获的变量值，随着时间的推移可以产生一系列的按时间顺序索引的数据点。在时间序列中，数据具有自然的时间顺序，即一个变量在特定时间的值依赖于过去的值。 传统的机器学习算法不能捕捉时间序列数据的时间顺序。数据科学家需要执行相关的特征工程，将神经网络与深度学习入门必备知识|概论
神经网络与深度学习绪论 人工智能的一个子领域 神经网络：一种以（人工）神经元为基本单元的模型 深度学习：一类机器学习问题，主要解决贡献度分配问题 知识结构 学习路线图 预备知识 线性代数 微积分 数学优化 概率论 信息论 推荐课程 斯坦福大学CS224n: Deep Learning for Natural基于简化的评分卡、Smote采样和随机森林的信贷违约预测
查看全文：http://tecdat.cn/?p=27949 原文出处：拓端数据部落公众号 作者：Youming Zhang 随着互联网经济的迅猛发展，个人信贷规模在近年来呈现了爆炸式增长。信用风险 管控一直是金融机构研究的热点问题。信贷违约预测目标包括两个方面。其一是为了使 债务人通过模型来进行财务方面现代操作系统的特征
1、并发性： 是在计算机系统中同时存在多个程序，宏观上看，这些程序是同时向前推进的。 在单CPU上，这些并发执行的程序是交替在CPU上运行的。 程序并发性体现在两个方面： 用户程序与用户程序之间的并发执行。 用户程序与操作系统程序之间的并发。 2、共享性： 资源共享是操作系统程序和多AMADEUS: 走向自动化安全测试
原文 AMADEUS: Towards the AutoMAteD secUrity teSting 出版 SPLC '20: Proceedings of the 24th ACM Conference on Systems and Software Product Line: Volume A - Volume A October 2020 Article No.: 11 Pages 1–12 https://doi.org/10.1145/3382025.3414952 申明 版权归2022年招行数据赛道公司存款流失预测赛后复盘
公司存款流失预测（2022年招行数据赛道） 这个四月参加了招行的数据赛道比赛，感觉氛围不错学到了很多知识。最后在1800+人中拿到了A榜43名，B榜310名的成绩。虽然最终无缘面试，但还是值得复盘分析。 赛题简介 本次比赛为参赛选手提供了两个数据集，即训练数据集（train）和测试数据集（test_A榜/ tAIWIN企业违约预测
基本情况 目标：本赛题将提供发债企业2019-2020年之间的违约数据用于模型训练，以预测发债企业在2021年发生违约风险的概率，其中发债企业范围为2019-2021年发行过债券的企业。初复赛提供用于预测的发债企业范围不变，在初赛的基础上，复赛将增加发债企业的股东数据、对外投资数据以及相关企Automatic detection of hardhats worn by construction personnel: A deep learning approach and benchma
论文原链接：Automation in Construction 自动检测施工人员佩戴的安全帽：深度学习方法和基准数据集. 文章信息：施工现场安全，安全帽佩戴检测，计算机视觉，卷积神经网络，反向渐进式注意力 摘要： 安全帽在保护建筑人员免受事故影响方面发挥着至关重要的作用。但是，由于各种原因，工人没有严格