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Level3 — PART 3 — 自然语言处理与文本分析
目录 自然语言处理概要 分词与词性标注 N-Gram 分词 分词及词性标注的难点 法则式分词法 全切分 FMM和BMM Bi-direction MM 优缺点 统计式分词法 N-Gram概率模型 HMM概率模型 词性标注(Part-of-Speech Tagging) HMM 文本挖掘概要 信息检索(Information Retrieval) 全文扫描 关键词
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Level3 — PART 4 机器学习算法 — 集成学习
目录 模型融合 多数法(Max Voting) 平均法(Averaging) 加权平均法(Weighted Averaging) 堆叠法(Stacking)编辑 混合法(Blending) 机器学习元算法 袋装法(Bagging) 通用袋装法 随机森林 提升法(Boosting) AdaBoost GBDT 案例 Python中实现GBDT XGBoost
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Level3 — PART 4 — 机器学习算法 — 模型评估
目录 模拟题 CDA LEVEL III 模拟题(一) CDA LEVEL III 模拟题(二) 关于模型评估,读者可以阅读如下几篇文章: 分类模型评估: 第7章-使用统计方法进行变量有效性测试-7.5.4-模型评估-CSDN博客 聚类模型评估: 第9章-用户分群方法-聚类评估指标-CSDN博客 回归模型评估: 第7章-使用统计方法进行变量有效性测试-7.
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Level3 — PART 4 机器学习算法 — 朴素贝叶斯
目录 贝叶斯定理 朴素贝叶斯模型(Naive Bayes Model) 估计 离散估计 极大似然估计 案例 朴素贝叶斯扩展 高斯贝叶斯分类器 原理 应用 源码分析 伯努利贝叶斯分类器 原理 源码分析 多项朴素贝叶斯分类器 半朴素贝叶斯分类器 模拟题 CDA LEVEL III 模拟题(一) CDA LEVEL III 模拟题(二) 贝叶斯定理
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[WUSTCTF2020]level3
base64换表 但是这的表有一个引用 模拟执行 #DRKCTF{}a='ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789+/'flag=[ord(i) for i in a]for i in range(0,10):flag[i],flag[19-i]=flag[19-i],flag[i]
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MFC逆向之CrackMe Level3 过反调试 + 写注册机
今天我来分享一下,过反调试的方法以及使用IDA还原代码 + 写注册机的过程 由于内容太多,我准备分为两个帖子写,这个帖子主要是写IDA还原代码,下一个帖子是写反调试的分析以及过反调试和异常 这个CrackMe Level3是一个朋友发我的,我也不知道他在哪里弄的,我感觉挺好玩的,对反调试 异常 以及代码还原的学习有一些帮助 调试器:X64和OD 反编译工具:IDA PE工具:Dete
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level3
level 3 在终端中输入file level3 查看为32位, checksec level3命令,发现栈是不受保护, 在IDA中查看伪代码, 很明显的栈溢出漏洞,但是没有system函数和/bin/sh字符串,只有一个write函数,泄露函数got表中的地址获取到库中某个函数的真正加载地址,通过偏移找出函数的库,通过然后找出其他函数的真正加载地址,包括system函数也包括
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