OpCode 操作码(Operation Code, OPCode):描述机器语言指令中,指令要执行某种操作的机器码 OPCode在不同的场合中通常具有不同的含义,例如PHP虚拟机(Zend VM).java虚拟机(JVM)以及一些软件保护虚拟机中的最小操作单元都可以称之为OPCode. 常用字节 常用单字节OPCode概览A -- 40~4F opcode asm using 0x40 inc eax emit(0x40) 0x41 inc ecx emit(0x41) 0x42 inc ed

使用图聚类方法:Malware Classification using Graph Clustering 见 https://github.com/rahulp0491/Malware-Classifier 代码参考:https://github.com/bindog/ToyMalwareClassification,https://github.com/xiaozhouwang/kaggle_Microsoft_Malware #微软恶意代码分类 比赛说明和数据下载 https://www.

基于深度学习的安卓恶意应用检测 from:http://www.xml-data.org/JSJYY/2017-6-1650.htm 苏志达, 祝跃飞, 刘龙     摘要: 针对传统安卓恶意程序检测技术检测准确率低,对采用了重打包和代码混淆等技术的安卓恶意程序无法成功识别等问题,设计并实现了DeepDroid算法.首先,提取安卓应用程序的静态特征和动态特征,结合静态特征和动态特征生成应用程序的特征向量:然后,使用深度学习算法中的深度置信网络(DBN)对收集到的训练集进行训练,生成深度学习网络:

这里阅读的php版本为PHP-7.1.0 RC3,阅读代码的平台为linux 查看opcode php是先把源码解析成opcode,然后再把opcode传递给zend_vm进行执行的. // 一个opcode的结构 struct _zend_op { const void *handler; // opcode对应的执行函数,每个opcode都有一个对应的执行函数 znode_op op1; // 执行参数的第一个元素 znode_op op2; // 执行参数的第二个元素 znode_op r

模式识别课程的一次作业.其目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个.图片大小为16x16.要求必须使用SVM作为二分类的分类器. 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征,主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右,只要对tensorflow有一点了解就可以看懂.在最后会有完整的源代码.处理后数据的分享链接.转载请保留原文链接,谢谢. UCI手写数字的数据集 源数据下载:http://oddmqitza.bkt.clouddn.com/ar

[占位-未完成]scikit-learn一般实例之十一:异构数据源的特征联合 Datasets can often contain components of that require different feature extraction and processing pipelines. This scenario might occur when: 1.Your dataset consists of heterogeneous data types (e.g. raster image

Erlang源代码编译为beam文件,代码要经过一系列的过程(见下面的简图),Core Erlang之前已经简单介绍过了Core Erlang,代码转换为Core Erlang,就容易拨开一些语法糖的真面目了.下一阶段就是将Core Erlang转换为opcode,使用c(m,'S')生成的是.S文件可以看到反编译的代码.编译器最终输出的是Virtual Beam Code 但这还不是最终VM执行的代码,在erts\emulator\beam\beam_load.c执行的过程中会完成指令优化,优

提到不确定性,可能很多从事项目管理相关工作的人都会感同身受,一系列临时性问题,比如:变更.延期.调整.计划赶不上变化.团队调整等的出现,都是项目中再正常不过的内容.但正常不等于合理,我们还是要去思考一个问题,怎样减少不确定性的出现,或者说怎样避免不必要的风险呢.         首先,我们要正视风险.项目有创新,肯定就有风险,肯定就有不确定的因素.前面我们也说过,项目是唯一的,那越是独特越是对公司有价值的项目,公司也越是重视的,但是同时也会出现越是这样的项目,风险就会越大.但我们也要知道,风险虽

英国体系环境下项目有什么特征(二) 今天又要和大家分享了,这个时间也是自己很喜欢的时刻.上次给大家分享的是英国体系下项目的特征之一:临时性.不知道大家还有没有印象,英国体系下项目的特征有五个,今天来给大家说说第二个.           项目具有唯一性.在一提到这个特点的时候,只要做项目的人都会很有感触,大家也都知道就算给一家企业做一样的项目也有它不同的地方.那今天小编就从这个感触上和大家来谈谈.                     项目之所以称之为项目(而不是运营),就肯定有他自己的独特之

很多人在提到项目的特征,肯定能说出来很多的内容,但是在英国体系下,项目的特点有哪些呢?这些特点引深的内容又有什么深度的含义.         项目具有临时性:很多人都知道项目是临时的,结束了就团队成员就随之回归到原有的部门.那么临时性又代表着什么.首先我们要知道:临时性就要具有明确的开始时间和明确的结束时间.对于明确的开始时间大家有没有进行思考呢.最基本的明确的开始时间要给大家一个明确的启动会,告诉大家现在这个项目正式的开始啦,往往这个启动会不是给项目组成员看的,也不仅仅是个流程,启动会是要给大

已经有很多博客已经将sift特征提取算法解释的很清楚了,我只是记录一些我不明白的地方,并且记录几个理解sift特征比较好的博客. 1. http://aishack.in/tutorials/sift-scale-invariant-feature-transform-introduction/ 2. http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681/ 3.http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/artic

先贴上我对Opencv3.1中sift源码的注释吧,虽然还有很多没看懂.先从detectAndCompute看起 void SIFT_Impl::detectAndCompute(InputArray _image, InputArray _mask, std::vector<KeyPoint>& keypoints, OutputArray _descriptors, bool useProvidedKeypoints) { , actualNOctaves = , actualNL

1:改进我们的特征 在上一个任务中,我们完成了我们在Kaggle上一个机器学习比赛的第一个比赛提交泰坦尼克号:灾难中的机器学习. 可是我们提交的分数并不是非常高.有三种主要的方法可以让我们能够提高他: 用一个更好的机器学习算法: 生成更好的特征: 合并多重机器学习算法. 在这节的任务总,我们将会完成这三个.首先,我们将找到一个不同的算法来使用逻辑回归--随记森林(randaom forests). 2:随机森林简介 正如我们在上一节任务中顺便提到的,决策树能从数据中学会非线性趋势.一个例子如下:

OpenCV特征点检测------ORB特征 ORB是是ORiented Brief的简称.ORB的描述在下面文章中: Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient alternative to SIFT or SURF, ICCV 2011 没有加上链接是因为作者确实还没有放出论文,不过OpenCV2.3RC中已经有了实现,WillowGarage有一个talk也提到了这个

opencv中的SIFT,SURF,ORB,FAST 特征描叙算子比较 参考: http://wenku.baidu.com/link?url=1aDYAJBCrrK-uk2w3sSNai7h52x_eWeRu9p9GhZd49WJ1bEOB7VluQdBdRKeehAO2Q3B7RatTXDruq-M9cR-W2yqATerDlIU1T3whYoyQfi http://www.cvchina.info/2011/07/04/whats-orb/ http://www.bubuko.com/in

特征描述算子-sift http://boche.github.io/download/sift/Introduction%20to%20SIFT.pdf

目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Embedded 3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 3.3.2 基于树

1.SIFT概述 SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换,由加拿大教授David G.Lowe提出的.SIFT特征对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性,是一种非常稳定的局部特征. 1.1 SIFT算法具的特点 图像的局部特征,对旋转.尺度缩放.亮度变化保持不变,对视角变化.仿射变换.噪声也保持一定程度的稳定性. 独特性好,信息量丰富,适用于海量特征库进行快速.准确的匹配. 多量性,即使是很少几个物体也可以产生大量的SIFT特征 高速

在OpenCV2简单的特征匹配中对使用OpenCV2进行特征匹配的步骤做了一个简单的介绍,其匹配出的结果是非常粗糙的,在这篇文章中对使用OpenCV2进行匹配的细化做一个简单的总结.主要包括以下几个内容: DescriptorMatcher DMatcher KNN匹配 计算两视图的基础矩阵F,并细化匹配结果 计算两视图的单应矩阵H,并细化匹配结果 DescriptorMatcher 和 DMatcher DescriptorMatcher是匹配特征向量的抽象类,在OpenCV2中的特征匹配方法

特征的匹配大致可以分为3个步骤: 特征的提取 计算特征向量 特征匹配 对于3个步骤,在OpenCV2中都进行了封装.所有的特征提取方法都实现FeatureDetector接口,DescriptorExtractor接口则封装了对特征向量(特征描述符)的提取,而所有特征向量的匹配都继承了DescriptorMatcher接口. 简单的特征匹配 int main() { const string imgName1 = "x://image//01.jpg"; const string im

引言: 之前一篇文章梳理了String的不变性原则,还提到了一段源码中注释"avoid getfield opcode",当时通过查阅资料发现,这是为了防止 getfield(获取指定类的实例域,并将其值压入到栈顶)这个操作码的执行,这篇文章想从字节码的角度去分析一下. 先看一段代码吧 /** * Created by chenqimiao on 16/11/29. */ public class Main { public char[] chars = new char[10]; p