首先恢复 系统回调 SSDT Shadow SSDT 其他一些内核函数 也就是 内核钩子 Object钩子 系统中断表(IDT) _EPROCESS 里的DirBase目录（物理地址） 双机调试 除过一些调试变量 kcom.dll的变量 hal.dll的变量 ...
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2017-07-13 17:42:15
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系统调用： 用户在编程是可以调用的操作系统功能（使CPU可以从用户态陷入内核态） 应用程序，C函数，API，和内核函数关系 系统调用机制的设计 ①中断/异常机制 支持系统调用服务的实现：选择一条陷入指令（访管指令）即可 ②选择一条特殊指令：陷入指令(亦称访管指令) 引发异常完成用户态到内核态的切换 ...
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2017-07-10 23:50:08
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源码分析：动态分析 Linux 内核函数调用关系 时间 2015-04-22 23:56:07 泰晓科技 原文 http://www.tinylab.org/source-code-analysis-dynamic-analysis-of-linux-kernel-function-calls/ 主 ...
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2017-07-04 09:46:00
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SVMtrain的参数c和g的优化在svm训练过程中，需要对惩罚参数c和核函数的参数g进行优化，选取最好的参数知道测试集标签的情况下是让两个参数c和g在某一范围内取离散值，然后，取测试集分类准确率最佳的参数不知道测试集标签的情况下 （1）利用交叉验证的方法：(k-fold cross validat... ...
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2017-06-26 22:46:23
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一、SVM原问题及要变成对偶问题的解决办法 对于SVM的，我们知道其终于目的是求取一分类超平面，然后将新的数据带入这一分类超平面的方程中，推断输出结果的符号，从而推断新的数据的正负。而求解svm分类器模型。终于能够化成例如以下的最优化问题： minw,bs.t.12∥w∥21?yi(w?xi+b)≤ ...
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2017-06-24 10:11:17
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我们先新建个NVCC的编译器。 使用复制GCC编译器的方式进行新建，然后我们进行下面的路径配置 先来看看链接库，将我们常常使用的cuda库链接进来。 然后链接cuda的头文件： 接着配置调试工具以及编译链接的工具： 然后最重要的就是编辑以下的内容。这样可以确保你可以编译过。 面对这种警告。我们选择y ...
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2017-06-18 19:25:42
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支持向量机（SVM）是当前非常流行的监督学习方法，其核心主要有两个： 极大边距分离器 假设我们想构造一个线性分类器，如下图所示： 我们有无数的选择，那么哪个选择才是最优的呢？直观上观察，我们希望选择距离样例最远的分类器，因为分类器距离样例越近，那么当与该样例相近的真实样例很有可能就落在了直线的另一边 ...
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2017-06-15 14:13:58
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#coding:utf-8 from numpy import * import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt def loadData(filename): fr=open(filename) dataset=[] datalabel=[] ... ...
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2017-06-10 20:32:41
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支持向量机中使用不同的功能集和核函数，一个技巧，你可以使用来调整其性能调整伽玛和成本配置的参数。一种可能的方法来测试不同的伽玛和成本的组合值的性能是写一个循环产生伽玛和所有的组合成本投入不同的支持向量机训练。幸运的是，SVM提供调谐功能，使调整更加容易 ...
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2017-05-30 19:48:41
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