https://zhpmatrix.github.io/2017/06/29/custom-xgboost/ https://www.cnblogs.com/silence-gtx/p/5812012.html https://blog.csdn.net/hfzd24/article/details/76903927 如下,自定义评估函数 maxrecall: def maxRecall(preds,dtrain): #preds是结果(概率值),dtrain是个带label的DMatrix l

关于ADMM的研究(一) 最近在研究正则化框架如何应用在大数据平台上.找到了<Distributed Optimization and Statistical Learning via the Alternating Direction Method of Multipliers>这篇文章,感觉很适合现在的研究.下面转载的一篇博客,写的很细致,很有用. 业界一直在谈论大数据,对于统计而言,大数据其实意味着要不是样本量增加n→∞,要不就是维度的增加p→∞,亦或者两者同时增加,并且维度与样本量的增

最近在上最优理论这门课,刚开始是线性规划部分,主要的方法就是单纯形方法,学完之后做了一下大M算法和分段法的仿真,拿出来与大家分享一下.单纯形方法是求解线性规划问题的一种基本方法. 线性规划就是在一系列不等式约束下求目标函数最大值或最小值的问题,要把数学中的线性规划问题用计算机来解决,首先要确定一个标准形式. 将所给的线性规划问题化为标准形式: s.t.是英文subject to 的简写,意思是受约束,也就是说第一个方程受到后面两个方程的约束.对于求最大值问题可以将目标函数加负号转换为最小值问题.

一.SVM概述 支持向量机(support vector machine)是一系列的监督学习算法,能用于分类.回归分析.原本的SVM是个二分类算法,通过引入“OVO”或者“OVR”可以扩展到多分类问题.其学习策略是使间隔最大化,也就是常说的基于结构风险最小化寻找最优的分割超平面.SVM学习问题可以表示为凸优化问题,也可以转变为其对偶问题,使用SMO算法求解.线性SVM与LR有很多相似的地方,分类的准确性能也差不多,当数据量比较少时SVM可能会占据优势,但是SVM不方便应用于软分类(probabi

我们说“训练”支持向量机模型,其实就是确定"最大间隔超平面". 用数学语言来说就是确定一个最优的W.好比训练一个逻辑回归模型的目的是确定最优的W和b. 输入 X,为一个n维向量 输出 y,为-1或1 1.”弱鸡版支持向量机“——硬间隔 线性支持向量机(1962) 我更喜欢叫它 ”弱鸡版支持向量机“,因为它还什么都没有. 判别函数 f(X)  = sign( W*X + b ). 我们要根据训练数据集{(X,y)}来计算出最优的参数W和b. 首先基于训练数据集我们有限制条件:  y(i)

Log-Linear 模型(也叫做最大熵模型)是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之一,其训练常采用最大似然准则,且为防止过拟合,往往在目标函数中加入(可以产生稀疏性的) L1 正则.但对于这种带 L1 正则的最大熵模型,直接采用标准的随机梯度下降法(SGD)会出现效率不高和难以真正产生稀疏性等问题.本文为阅读作者 Yoshimasa Tsuruoka, Jun’chi Tsujii 和 Sophia Ananiadou 的论文 Stochastic Gradient Descent Train

点球大战(penalty) Time Limit: 20 Sec  Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://acm.uestc.edu.cn/#/problem/show/25 Description 在足球比赛中,有不少赛事,例如世界杯淘汰赛和欧洲冠军联赛淘汰赛中,当比赛双方经过正规比赛和加时赛之后仍然不分胜负时,需要进行点球大战来决定谁能够获得最终的胜利.点球大战的规则非常简单,两方轮流派出球员罚点球,每方各罚5个.当5轮点球结束以后如果仍然不分胜负,则进入一轮定胜

  Log-Linear 模型(也叫做最大熵模型)是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之中的一个.其训练常採用最大似然准则.且为防止过拟合,往往在目标函数中增加(能够产生稀疏性的) L1 正则.但对于这样的带 L1 正则的最大熵模型,直接採用标准的随机梯度下降法(SGD)会出现效率不高和难以真正产生稀疏性等问题. 本文为阅读作者 Yoshimasa Tsuruoka, Jun'chi Tsujii 和 Sophia Ananiadou 的论文 Stochastic Gradient Descen

在进行安全研究中,我们需要经常使用ida等工具对app的so进行动态调试.这其中遇到的最大问题可能就是app加了反调试.反root等保护手段对应用运行环境进行检测,而这些手段往往是在我们附加进程之前就已经加载了的,所以不能通过ida等调试工具直接附加进程的方式来调试这些so,因而需要我们自己实现加载器来加载目标so文件. 下面就是我们写的一个简单的加载器代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <dlfcn.h&g

从获得APP的所有类声明,到锁定目标类与函数,现在是时候注入函数了. 所谓"注入函数",小程的意思是让APP执行到小程写的代码中,跟"钩子"的概念一致.小程把个叫作iOS上的hook的技术. 本文介绍iOS注入函数的办法. 在借助框架之前,先介绍一个简单的注入办法,你可以"感性"地认识到"动态绑定"所带来的注入. (一)动态绑定的一个示例 (1)锁定注入点 随便找一个APP,classdump拿到所有类的结构信息. 比如,&q

关于ELF文件的详细介绍,推荐阅读: ELF文件格式分析 —— 滕启明.ELF文件由ELF头部.程序头部表.节区头部表以及节区4部分组成. 通过objdump工具和readelf工具,可以观察ELF文件详细信息. ELF文件加载过程分析 从编译.链接和运行的角度,应用程序和库程序的链接有两种方式.一种是静态链接,库程序的二进制代码链接进应用程序的映像中:一种是动态链接,库函数的代码不放入应用程序映像,而是在启动时,将库程序的映像加载到应用程序进程空间. 在动态链接中,GNU将动态链接ELF文件的

1.前言 目前很多敏感和重要的DLL(Dynamic-link library) 都没有提供静态版本供编译器进行静态连接(.lib文件),即使提供了静态版本也因为兼容性问题导致无法使用,而只提供DLL版本,并且很多专业软件的授权部分的API,都是单独提供一个DLL来完成,而主模块通过调用DLL中的接口来完成授权功能.虽然这些软件一般都采用了加壳和反调试等保护,但是一旦这些功能失去作用,比如脱壳,反反调试,HOOK API或者干脆写一个仿真的授权DLL(模拟授权DLL的所有导出函数接口),然后仿真

https://blog.csdn.net/try_test_python/article/details/80802199 前几天在学装饰器的时候,关于装饰器内层函数调用目标函数时是否return目标函数的调用产生了一点迷惑,事实是当被装饰的目标函数有返回值的时候,装饰器内层函数也必须返回该目标函数的调用. 我们都知道不带括号的函数名指向是函数代码所在的内存地址,加上括号之后就变成了一个执行命令,那么这个‘func( )’到底有什么意义呢? 上面这张图可以大概看出点东西,单独的函数名是 fun

版权声明:若无来源注明,Techie亮博客文章均为原创. 转载请以链接形式标明本文标题和地址: 本文标题:Matlab中TCP通讯-实现外部程序提供优化目标函数解     本文地址:http://techieliang.com/2017/12/551/ 文章目录 1. 介绍 2. TCP使用方法  2.1. 创建tcp  2.2. 开启tcp  2.3. 关闭tcp  2.4. 收发 3. 其他  3.1. matlab发送回车,换行符的方法  3.2. matlab字符串连接  3.3. 接收

Django中的module的加载是通过反射来完成的,借助importlib中的import_module函数来实现的动态加载.import_module的内部通过使用了递归和线程锁,字符串的切割,实现模块的加载. 主要有以下几个步骤: 根据字符串的形式导入模块 去模块中找到相应的类 根据相应的类实例化 执行对象.方法 根据字符串的形式导入模块 假设在有以下的类跟方法: path = "handler.basic.BaseHandler" func_name = "proce

有人说Android程序用Java代码写的,再怎么弄都是不安全的,很容易破解的,现在晚上关于应用加固的技术也很多了,当然这些也可以用于商业发展的,梆梆加密和爱加密就是很好的例子,当然这两家加固的Apk也是被很多geeker拿来练手和研究的主要对象,没有绝对的安全,只有相对的攻防.那么今天就来介绍一下关于Android中的加壳原理,当然这些技术是指大体上的原理介绍,和那些商业加固差距还是很大的,性能优化和加密难度上都是有差别的,开始今天的主题吧: 之前介绍了一篇关于Android中Apk加固的原理

PE解析器与加载器编写指南 最近准备去实习,看公司要求应该开发PE相关的查杀引擎,因此再回头复习一下PE格式,重新写一个PE解析器和PE加载器,再此记录下有关坑. PE解析器部分: 1)如何确定节区表 正确计算方法: pSection =  pNtHeader + sizeof(IMAGE_NT_HEADER) . 错误计算方法:pSection = pFile + sizeof(IMAGE_DOS_HEADER) + sizeof(IMAGE_NT_HEADER). 原因:DOS_HEADER

小结: 1. 小文件存储于一个文件中: 在内部,磁盘缓存(disk cache)实现了它自己的一组数据结构, 它们被存储在一个单独的缓存目录里.其中有索引文件(在浏览器启动时加载到内存中),数据文件(存储着实际数据,以及HTTP头以及其它信息).比较有趣 的是,16KB以下的文件存储于共同的数据块文件中(data block-files,即小文件集中存储于一个大文件中),其它较大的文件才会存储到自己专属的文件中.最后,磁盘缓存的淘汰策略是维护一个LRU,通 过比如访问频率和资源的使用时间(age

目录 概 主要内容 标量情况 向量情况 处于实际(计算量)的考量 应用到生成模型中 代码 Pebbles W., Pebbles J., Zhu J., Efros A., Torralba A. The Hessian Penalty: A Weak Prior for Unsupervised Disentanglement. arXiv preprint arXiv 2008.10599, 2020. 概 disentagle a function 究竟是什么不是很了解, 仅仅关于此方法如

我们在2016年年初推出了MIP,帮助移动页面加速(原理).内测数据表明,MIP页面在1s内加载完成.现在已经有十多家网站加入MIP项目,有更多的网站正在加入中.在我们收到的反馈中,大部分都提到了广告的加载问题. MIP for ads 介绍 MIP 对普通内容已经做得足够好,那么广告是否也可以得到相同加载速度的收益呢? 在阐述之前,先引用一段来自谷歌的数据:如果发行商能够将网页的加载速度从平均的19秒,提升到5秒,广告收入就可以翻倍,同时也能提升用户留存. 当然,广告加载速度提升一直是我们 M

UWP中新加的数据绑定方式x:Bind分析总结 0x00 UWP中的x:Bind 由之前有过WPF开发经验,所以在学习UWP的时候直接省略了XAML.数据绑定等几个看着十分眼熟的主题.学习过程中倒是也没遇到麻烦.直到在园子里看到了这篇文章: http://www.cnblogs.com/gaoshang212/p/4534138.html 原来UWP的绑定中新加了个x:Bind,从文章中可以看到x:Bind的效率是很高的.找到MSDN(数据绑定)看了一下(完整的学习目录可参见: http://w