前言 最近一直在考虑如何结合kill chain检测APT攻击。出发点是因为尽管APT是一种特殊、高级攻击手段，但是它还是会具有攻击的common feature，只要可以把握住共同特征，就能进行检测。而kill chain就是个非常好的common feature描述。 在预研期间看到了一些觉得比较好的工作，这里
内容来自B站 老弓的学习笔记 链接：https://www.bilibili.com/video/BV1x44y1r7Zc?spm_id_from=333.999.0.0 【Adaboost】 【视频一】 集成学习：集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务 优点：可以多个学习器结合，获得比单一学习器更加显著优越的泛化性能。 需要注意的问题： 1个
在制作wordpress主题的时候经常遇到怎么在wordpress分类页显示当前分类下的子分类或者在文章页显示所属分类的子分类这样的问题,尤其在做中文企业主题的时候必须要用到这个技巧的。今天和大家分享之前我做企业主题时调用子分类的函数。 1.现在function.php里面添加下面的代码 func
function getTree($data) { $items = []; foreach ($data as $v){ $items[$v['id']] = $v; // $items[1] = } $tree = array(); //格式化好的树 foreach ($items as $item) if (isset($items[$item['pid']]))
1.面向对象 面向对象编程：oop （object-oriented programming） 面向对象：oo 对于描述复杂的事物，为了从宏观上把握、从整体上合理分析。我们需要使用面向对象的思路来分析整个系统。但是，具体到微观操作，仍然需要面向过程的思路去处理问题（属性+方法=类） 1.0死记 以类的方式组织代码，以对
1.数据查询语言（DQL:Data Query Language）：语句主要包括SELECT，用于从表中检索数据。 2.数据操作语言（DML：Data Manipulation Language）：语句主要包括INSERT，UPDATE和DELETE，用于添加，修改和删除表中的行数据。 在oracle数据表中，删除一个表，那么建立在该表上的索引同时删除。 3.事务处
输入一组用百分制(0-100之间的整数）表示的成绩列表，每个成绩用空格隔开，将其转换为等级制并进行各等级的统计。 0<=分数<60为F 60<=分数<70为D 70<=分数<80为C 80<=分数<90为B 90<=分数<=100为A 先介绍第一种方法： str=list(input().split()) str2={} print(str) a='A:' b='B:' c='C
约束 概念和分类 数据库设计 多表关系
回归：通过数据--最终预测一个值 example：通过借款人工资，年龄--预测借款多少钱给借款人 分类：通过数据--最终得到一个值 example：通过借款人工资，年龄--预测借还是不借：借：0（类别值）
数据库锁 为什么要加锁： 加锁的目的是为了解决在多线程访问数据的情况下保证数据的完整性和一致性。 锁的分类： 按粒度划分：表锁、页锁、行锁 按数据库管理划分：共享锁、排它锁 按程序员角度划分：乐观锁、悲观锁 粒度 数据库管理 共享锁，也叫读锁，或者 S 锁，共享锁锁定的资源可以被其
机器学习笔记（3）-逻辑回归 逻辑回归损失及优化精确率和召回率分类评估报告 逻辑回归 解决二分类问题 什么是逻辑回归：逻辑回归是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归。由于算法的简单和高效性，在实际应用中非常广泛。 逻辑回归是一种分类算法
1.概述 map是键值对的集合接口，根据键得到值，因此不允许键重复，但允许值重复。其键的有序和无序各有优势。 2.分类及区别 类型 key顺序 线程安全性 备注 HashMap 无序 线程不安全 最常用。根据键的HashCode值存储数据，根据键可以直接获取它的值，具有很快的访问速度。最多只允许一
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25583 原文出处：拓端数据部落公众号 多项式逻辑回归 是逻辑回归的扩展，它增加了对多类分类问题的支持。 默认情况下，逻辑回归仅限于两类分类问题。一些扩展，可以允许将逻辑回归用于多类分类问题，尽管它们要求首先将分类问题转换为多个二元分类问题。
数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成 。 常用的数据结构有：数组，栈，链表，队列，树，图，堆，散列表等，如图所示： 每一种数据结构都有着独特的数据存储方式，下面为大家介绍它们的结构和优缺点。 1、数组 数组是可以再内存中连续存储
实体类 @Data @TableName("pms_category") public class CategoryEntity implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 1L; /** * 分类id */ @TableId private Long catId; /** * 分类名称 */ priv
分类问题 分类是有监督的学习过程（是否有监督,就看输入数据是否有标签） 首先要有一批已经有标签结果的数据，如果缺少已知信息（1）考虑使用其他方法，如聚类算法。（2）老驴处理数据，如人工进行标注 二分类---要回答的问题只有是或者否 多分类---在二分类的基础上，将标签可选范围扩大 多标签分
1.非端到端： 典型的自然语言处理（Natural Language Processing）过程： 分词->词性标注->句法分析->语义分析...直至得出结果。 多个独立步骤，每个步骤是一个独立的任务，其结果的好坏会影响到下一步骤，从而影响整个训练的结果，这是非端到端的。 非端到端输入的不是原始数据，而是原始数据中
分享一份 分类任务的 主函数文件，对于新人十分有帮助，对于老人也有一定的帮助 # !/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # @Time : 2022.3 # @Author : 绿色羽毛 # @Email : lvseyumao@foxmail.com # @Blog : https://blog.csdn.net/ViatorSun # @Note :
1.遥感图像处理的一般流程 2.自动分类分为监督分类，非监督分类和决策树分类 3.收费的数据 4.免费的数据 5.数据存储顺序的方式 BSQ方式 BIL：先保存第一波段的第一行，在保存第二波段的第一行，再保存第三波段的第一行，以此类推 BIP：先保存第一波段的第一个点，再
前言：学习了一周的HTML，下面是这一周遇到的基本元素分类 块元素 <p></p> <h1></h1>~<h6></h6> <ul></ul> <ol></ol> <hr> <div></div> <form></f
采用决策树解决多分类问题的代码与解决二分类问题的代码类似，也是构建初始树、后剪枝、输出变量重要性、树形图、预测几个步骤。差别在于，决策树预测多分类问题的具体分类是直接采用predict函数，将type设置为class即可，这样得到的就是各个样本的具体预测类别。当然也可以将type设置
本文介绍机器学习中最基础最简单的决策树分类 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/133838427 https://zhuanlan.zhihu.com/p/30059442 https://www.kaggle.com/prashant111/decision-tree-classifier-tutorial/notebook 一. 理论 1.决策树的介绍 决策树算法是最流行的机器学习算
前言 经验 正文 1. 两数相加 题目 code 答案 /** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int val; * ListNode *next; * ListNode() : val(0), next(nullptr) {} * ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {} * ListNode(in
前言 技巧 前序/后序+中序序列可以唯一确定一棵二叉树。递归建树。 正文 1. 按之字形顺序打印二叉树 code 答案 /* struct TreeNode { int val; struct TreeNode *left; struct TreeNode *right; TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NUL
