Goertzel算法 Goertzel算法由Gerald Goertzel在1958年提出,用于数字信号处理,是属于离散傅里叶变换的范畴,目的是从给定的采样中求出某一特定频率信号的能量,用于有效性的评价. 这个算法有几个关键的参数: 采样率R,指的是需要分析的数据每秒钟有多少个采样 目标频率f,指的是需要检测并评价的这个频率的值 检测区段采样值数量N,也就是每N个采样这个算法会对频率f给出评价 检测区段包含目标频率的完整周期个数K 很显然,上述参数应该有这样的关系: 这个K值应该是一个整数,而且…

背景与目标 Youzan 是一家SAAS公司,服务于数百万商家,帮助互联网时代的生意人私有化顾客资产.拓展互联网客群.提高经营效率.现在,该公司希望能够从商家的交易数据中,挖掘出有强烈续费倾向的商家,并提供更优质更有针对性的服务. 目标: 从商家交易数据中识别有强烈续费倾向的商家. 思路与建模 kNN是一种思路简单清晰的有点近似蛮力的机器学习算法.它将待分类数据的特征值集与已分类数据集的每个样本的特征值集进行比较,计算出距离值,然后根据距离最小原则,选择k个距离最小的已分类实例,从这k个已分类实…

一.背景 用户是运营商手机,拨打的是运营商的固话号码进入的FreeSWITCH的IVR,进入IVR语音播报后,按指定的分机号呼相关人员. 二.现象 用户反映拨打124870找不到指定人员,以前是正常的. 三.排查 跟踪日志. daadbfe3-1cbf-47b3-a2eb-f97d0ad38911 -- :: DTMF DETECTED: [][] daadbfe3-1cbf-47b3-a2eb-f97d0ad38911 -- :: RECV DTMF : daadbfe3-1cbf-47b3-…

在CTF的逆向中我们需要的是找到加密的主函数,结合了yara的识别原理,通过对常量数组的引用的查找,一步步递归构建调用树.调用树根部就是可能的密码算法主函数. 由于这种办法需要常量分布于算法的各个步骤中,所以尝试选取DES算法 一.DES算法识别的主要流程 1.1 背景介绍 密码学算法识别在很早之前就已经有成熟的实现.我遇到过的实现有如下几种: 对于内嵌的代码,典型的有PEiD的KryptoAnalyzer插件.原理很简单,一般的密码学算法都有特定的常量数组,例如MD5的state(012345…

本文主要是用kNN算法对字母图片进行特征提取,分类识别.内容如下: kNN算法及相关Python模块介绍 对字母图片进行特征提取 kNN算法实现 kNN算法分析 一.kNN算法介绍 K近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是机器学习算法中最简单的方法之一.所谓K近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.我们将样本分为训练样本和测试样本.对一个测试样本 t  进行分类,kNN的做法是先计算样本 t  到所有训练样本的欧氏距离,然后从中找出k…

公司有个需求,简单点说需要从一张图片中识别出中文,通过python来实现,当然其他程序也行,只要能实现,而小编主要学习python,所以就提了python.一个小白在网上遨游了一天,终于找到一丝丝思绪,特意在此分享,希望大神提出宝贵的意见. 今天还是在学习OCR算法中,但是好像自己摸索确实比较难一点,而且python实现图片中文识别的方法还是不多,所以我打算记录一下自己学习的过程.今天看到一个菜鸟都可以用的开源项目,那就是OCR开源项目tesseract,可能对于还是菜鸟的我来说,最好不过了,可…

题目描述 请解析IP地址和对应的掩码,进行分类识别.要求按照A/B/C/D/E类地址归类,不合法的地址和掩码单独归类. 所有的IP地址划分为 A,B,C,D,E五类 A类地址1.0.0.0~126.255.255.255; B类地址128.0.0.0~191.255.255.255; C类地址192.0.0.0~223.255.255.255; D类地址224.0.0.0~239.255.255.255: E类地址240.0.0.0~255.255.255.255 私网IP范围是: 10.0.0…

KNN项目实战——手写数字识别 1. 介绍 k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法.它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是…

Amazon验证码识别 在破解Amazon的验证码的时候,利用机器学习得到验证码破解精度超过70%,主要是训练样本不够,如果在足够的样本下达到90%是非常有可能的. update后,样本数为2800多,破解精度达到90%以上,perfect! 文档结构为 -- iconset1 -- ... -- jpg -- img -- jpg -- ... -- error.txt -- py -- crack.py 需要的库 pip3 install pillow or easy_install Pil…

需求: 利用一个手写数字“先验数据”集,使用knn算法来实现对手写数字的自动识别: 先验数据(训练数据)集: ♦数据维度比较大,样本数比较多. ♦ 数据集包括数字0-9的手写体. ♦每个数字大约有200个样本. ♦每个样本保持在一个txt文件中. ♦手写体图像本身的大小是32x32的二值图,转换到txt文件保存后,内容也是32x32个数字,0或者1,如下: ♦目录trainingDigits存放的是大约2000个训练数据 ♦目录testDigits存放大约900个测试数据. trainingDi…