一个小型网络的K-shell分解示例如下图所示。图中的网络由K-shell方法分成3层,节点1、 2、 3、 4、 5、 6、 9、 14、 16、 17被分配相同的Ks值,但是难以区分其重要程度。针对此缺陷,本研究利用K-shell分解过程中同层节点的不同综合度,进一步区分不同节点的重要程度。 作者提出的方法:为改进K-shell方法的...
深度k-均值聚类的伪代码如算法1所示。第1行使用公式(1)训练自动编码器。第3行使用编码器生成嵌入空间H=f(X)H=f(X)。然后在嵌入空间中,第4行执行K - 均值算法以找到聚类。第5 - 6行计算类内散度矩阵SwSw并对其进行特征分解以得到正交变换矩阵VV。第7行使用公式(6)优化表示。我们重复这个过程进行IterIter次...
上一步的输出转为这一步的输入。 这一步是调用了微软的crypto api,算法是aes256 cbc,iv=0000000000000000,key是sha256(1_L0V3_BXS_F0REVER!)。 看起来简单,但我是写了个shellcode的,调用比较隐蔽。当然这肯定难不倒师傅们,动调一下就知道了。 动态获...
在Python shell中输入下列命令测试上面的函数: >>>importkNN>>> group, labels = kNN.createDataSet() 1.2 实施kNN算法 k-近邻算法的伪代码 对未知类型属性的数据集中的每个点依次执行以下操作: (1) 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离; (2) 按照距离增序排序; (3) 选取与当前点距离最近的k个点;...
看起来简单,但我是写了个shellcode的,调用比较隐蔽。当然这肯定难不倒师傅们,动调一下就知道了。 动态获取kernel32.dll的基址,通过比较hash获取LoadLibraryA的地址,导入advapi32.dll,然后继续通过比较hash获取CryptAcquireContextA,CryptCreateHash,CryptHashData,CryptDeriveKey,CryptEncrypt的地址,分别push参数后调用。
算法思想: 顾名思义,二分k均值就是每次将数据集一分为二,即k均值算法中的k值为2,第一次是在整个数据集上划分,这里没什么异议,从第二次开始,每次划分的时候就要选取使整个数据集误差平方和最小的一个类进行一分为二了,以此进行下去直到分成我们想要的k类。 二分k均值的伪代码如下: 将所有点看成......
有写过shellcode经验的师傅,可以直接把汇编扣出来,改下hash,使得CryptEncrypt函数改成CryptDecrypt,就能跑,注意CryptEncrypt比CryptDecrypt多个参数,需要删掉最后一个参数。 或者有写过微软crypto api经验的可以直接知道是aes256 cbc, iv=0000000000000000,密钥被sha256了。(可以去msdn上查。但是好像查不到是cbc。我出题...
的输出中查找关键字'ASCII' 那么我们如何将它们组合在一起呢?有多种方法可以做到这一点,但我发现按照伪代码的顺序进行操作最有意义(特别是像我这样的初学者)。 find ./ -exec file {} ";" | grep 'ASCII' 当我们分解时看起来很复杂,但并不坏: ...
从刚刚的分析,我们可以得到一个重要的结论:不仅递归求解的问题可以写成递推公式,递归代码的时间复杂度也可以写成递推公式。 套用这个公式,我们来分析一下归并排序的时间复杂度。 我们假设对n个元素惊醒归并排序需要的时间是T(n),那分解成两个子数组排序的时间都是T(n/2)。我们知道,merge()函数合并两个有序子数...
下面先给出伪代码: 1创建 k 个点作为起始质心 (随机选择):2当任意一个点的簇分配结果发生改变的时候:3对数据集中的每个数据点:4对每个质心:5计算质心与数据点之间的距离6将数据点分配到距其最近的簇7对每一个簇:8求出均值并将其更新为质心 然后是一个具体实现Python程序: ...