np.argmax(y_pred1, axis=1)

时间: 2024-05-31 09:10:49 浏览: 10
这是一个numpy库中的函数，用于从给定的数组中沿着指定的轴返回最大值的索引。具体来说，它返回一个1D数组，其中每个元素是沿着指定轴中最大元素的索引。在这里，y_pred1是一个二维数组，axis=1表示沿着第二个维度（即列）计算最大值的索引。因此，返回的是一个1D数组，其中每个元素是y_pred1中对应列中最大元素的索引。
相关问题

y_pred = np.argmax(y_pred_proba, axis=1)是什么意思

这行代码使用了NumPy库中的`argmax()`函数，用于沿着指定的轴返回数组中具有最大值的索引。在这里，`y_pred_proba`是一个二维数组，每一行表示一个样本在各个类别上的概率分布，因此`axis=1`表示沿着第2个轴（即行）进行操作，返回每个样本在概率分布中概率最大的类别的索引，将结果存储在`y_pred`中。 通俗地说，这行代码的作用是根据每个样本在各个类别上的概率分布，预测出每个样本最有可能属于哪个类别。

rf_pred = rf.predict(fuzzy_inputs) dnn_pred = dnn.predict(fuzzy_inputs) y_pred += (rf_pred + np.argmax(dnn_pred, axis=1)) / 2是什么意思

这段代码的作用是对输入数据进行模型预测，其中： - `rf` 是一个随机森林模型对象，`rf.predict(fuzzy_inputs)` 将模型应用到 `fuzzy_inputs` 中，返回预测结果； - `dnn` 是一个深度神经网络模型对象，`dnn.predict(fuzzy_inputs)` 将模型应用到 `fuzzy_inputs` 中，返回预测结果； - `np.argmax(dnn_pred, axis=1)` 计算 `dnn_pred` 中每个样本预测结果的最大值所在的索引，即对每个样本选择概率最大的类别； - `y_pred = (rf_pred + np.argmax(dnn_pred, axis=1)) / 2` 将随机森林模型和深度神经网络模型的预测结果进行融合。具体来说，对于每个样本，它们的预测值由两个模型的预测结果加权平均得到，其中随机森林模型的预测结果占权重一半，深度神经网络模型的预测结果占权重一半。这种融合方式被称为模型集成，旨在提高预测的准确性和鲁棒性。

相关推荐

rar

pred_text.rar_pred编程_text pred

pred-text 刚好与t9相反，当你打hello, 就会有数字“43556”出来
npy

y_pred_2.npy

y_pred_2.npy
jpg

val_batch1_pred.jpg

val_batch1_pred

y_train_pred = np.argmax(X_train.dot(w.T), axis=1) y_test_pred = np.argmax(X_test.dot(w.T), axis=1)加注释

y_train_pred = np.argmax(X_train.dot(w.T), axis=1) # 对测试集进行预测，得到预测结果向量 y_test_pred # 预测过程同上 y_test_pred = np.argmax(X_test.dot(w.T), axis=1) 这段代码对训练集和测试集进行了...

def on_epoch_end(self, epoch, logs=None): x_val, y_val = self.validation_data y_pred = self.model.predict(x_val) y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1) cm = confusion_matrix(np.argmax(y_val, axis=1), y_pred) print('Confusion matrix:') print(cm)输出的只有第一行有数值，其余数据都是0

y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1) cm = confusion_matrix(np.argmax(y_val, axis=1), y_pred) print('Confusion matrix:') print('\n'.join([''.join(['{:4}'.format(item) for item in row]) for row in cm]...

fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred) fuzzy_pred = np.argmax(fuzzy_pred, axis=1) report = classification_report(y_test, fuzzy_pred) print(report)该成四分类

如果你要将该代码从三分类改为四分类，你需要相应地修改以下几个部分： ...fuzzy_pred = np.argmax(fuzzy_pred, axis=1) report = classification_report(y_test, fuzzy_pred, labels=[0, 1, 2, 3]) print(report)

y_pred = model.predict_classes(X_valtest) acc = np.sum(y_pred==np.argmax(y_valtest, axis=1))/np.size(y_pred) 详细的解释这段代码

具体来说，代码首先使用 np.argmax(y_valtest, axis=1) 函数获取实际标签值的类别，然后将其与预测结果进行比较，得到一个布尔类型的数组。该数组中每个元素表示对应的预测结果是否正确。 最后，代码计算预测正确...

total_pred = np.array([y_pred0, y_pred1, y_pred2]) # take the max from each probability obtained from each classifier, and create an array with their indices: multi_pred = np.argmax(total_pred,axis=0) print(multi_pred) # compare the indices with the value of the target variable to get accuracy: acc = accuracy(multi_pred, Y_test_all) print(acc)请解释代码

multi_pred = np.argmax(total_pred,axis=0) 这行代码中，np.argmax 函数用来取出每个样本的最大概率的类别所对应的索引，并生成一个新的数组 multi_pred。其中 axis=0 表示沿着数组的第一个维度（即行）...

class KNearestNeighbor(object): def __init__(self): pass def train(self, X, y): self.X_train = X self.y_train = y def predict(self, X, k=1): num_test = X.shape[0] num_train = self.X_train.shape[0] dists = np.zeros((num_test, num_train)) d1 = -2 * np.dot(X, self.X_train.T) d2 = np.sum(np.square(X), axis=1, keepdims=True) d3 = np.sum(np.square(self.X_train), axis=1) dist = np.sqrt(d1 + d2 + d3) y_pred = np.zeros(num_test) for i in range(num_test): dist_k_min = np.argsort(dist[i])[:k] y_kclose = self.y_train[dist_k_min] y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(y_kclose.tolist())) return y_pred注释每一行代码

y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(y_kclose.tolist())) return y_pred KNN算法是一种比较简单的分类算法，主要步骤包括以下几点： 1. 计算测试数据集与训练数据集之间的距离（通常使用欧氏距离）； 2. ...

from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import datetime # 导入数据集 start = datetime.datetime.now() #计算程序运行时间 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) X_train = mnist.train.images y_train = mnist.train.labels X_test = mnist.test.images y_test = mnist.test.labels #PCA降维 pca = PCA(n_components=10) X_train_pca = pca.fit_transform(X_train) X_test_pca = pca.fit_transform(X_test) # 可视化 plt.scatter(X_train_pca[:, 0], X_train_pca[:, 1], c=np.argmax(y_train, axis=1)) plt.show() # K-means聚类 kmeans_centers = [] # 用于存储初始类中心 for i in range(10): idx = np.where(np.argmax(y_train, axis=1) == i)[0] # 获取第i类数字的索引列表 sample_idx = np.random.choice(idx) # 随机指定一个样本作为初始类中心 kmeans_centers.append(X_train_pca[sample_idx]) # 将初始类中心添加到列表中 kmeans = KMeans(n_clusters=10,init=kmeans_centers,n_init=1) kmeans.fit(X_train_pca) # 计算分类错误率 y_pred = kmeans.predict(X_test_pca) acc = accuracy_score(np.argmax(y_test, axis=1), y_pred) print("分类错误率：{:.2%}".format(1-acc)) # 计算程序运行时间 end = datetime.datetime.now() print("程序运行时间为:"+str((end-start).seconds)+"秒")优化这段代码，输出其中pca降维的因子负荷量

acc = accuracy_score(np.argmax(y_test, axis=1), y_pred) print("分类错误率：{:.2%}".format(1-acc)) # 计算程序运行时间 end = datetime.datetime.now() print("程序运行时间为:"+str((end-start).seconds)+"秒...

修改和补充下列代码得到十折交叉验证的平均auc值和平均aoc曲线，平均分类报告以及平均混淆矩阵 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1) y_pred11 = tree.predict(X_test1) y_pred1.append(y_pred11 X_train.append(X_train1) X_test.append(X_test1) y_test.append(y_test1) y_train.append(y_train1) X_train_fuzzy1, X_test_fuzzy1 = X_fuzzy[train_id], X_fuzzy[test_id] y_train_fuzzy1, y_test_fuzzy1 = y_sampled[train_id], y_sampled[test_id] X_train_fuzzy1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = min_max_scaler.transform(X_test_fuzzy1) X_train_fuzzy1 = np.array(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = np.array(X_test_fuzzy1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train_fuzzy1, y_train_fuzzy1) y_predd = tree.predict(X_test_fuzzy1) y_pred.append(y_predd) X_test_fuzzy.append(X_test_fuzzy1) y_test_fuzzy.append(y_test_fuzzy1)y_pred = to_categorical(np.concatenate(y_pred), num_classes=3) y_pred1 = to_categorical(np.concatenate(y_pred1), num_classes=3) y_test = to_categorical(np.concatenate(y_test), num_classes=3) y_test_fuzzy = to_categorical(np.concatenate(y_test_fuzzy), num_classes=3) print(y_pred.shape) print(y_pred1.shape) print(y_test.shape) print(y_test_fuzzy.shape) # 深度森林 report1 = classification_report(y_test, y_prprint("DF",report1) report = classification_report(y_test_fuzzy, y_pred) print("DF-F",report) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('深度森林RMSE:', rmse) print('深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_test_fuzzy, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F深度森林RMSE:', rmse) print('F深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test_fuzzy, y_pred)) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F?深度森林RMSE:', rmse) print('F?深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

cm1 = confusion_matrix(y_test.argmax(axis=1), y_pred1.argmax(axis=1)) cm = confusion_matrix(y_test_fuzzy.argmax(axis=1), y_pred.argmax(axis=1)) print('DF Confusion Matrix:') print(cm1) print('DF-F ...

y_scores = y_pred # 将多分类标签转换为二分类标签 y_true = np.argmax(y_test, axis=0) # 计算FPR和TPR fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores) # 计算AUC roc_auc = auc(fpr, tpr)

y_true 变量是通过 np.argmax(y_test, axis=0) 计算得到的，用于计算 FPR 和 TPR。roc_curve 函数用于计算二分类问题的 ROC 曲线，需要传入真实标签和预测得分。在这段代码中，y_true 和 y_scores 应该都...

y_pred = np.zeros(y_train.shape) for tree in forest: a = [] for j in range(X_train.shape[1]): if np.median(X_train[:, j]) > np.mean(X_train[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) a.append(fuzzy_vals) fuzzy_vals = np.array(a).T y_pred += tree.predict_proba(fuzzy_vals)[:, 1] y_pred /= n_trees怎么改成分类数据的输出

y_tree = np.argmax(y_proba, axis=1) y_pred += y_tree # 将所有决策树的输出取平均值作为最终的预测结果 y_pred /= n_trees 注意，这里假设分类数据的类别标签是从0开始的整数。如果标签不是这种形式，...

import jieba import pynlpir import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取文本文件 with open('1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() # 对文本进行分词 word_list = list(jieba.cut(text, cut_all=False)) # 打开pynlpir分词器 pynlpir.open() # 对分词后的词语进行词性标注 pos_list = pynlpir.segment(text, pos_tagging=True) # 将词汇表映射成整数编号 vocab = set(word_list) vocab_size = len(vocab) word_to_int = {word: i for i, word in enumerate(vocab)} int_to_word = {i: word for i, word in enumerate(vocab)} # 将词语和词性标记映射成整数编号 pos_tags = set(pos for word, pos in pos_list) num_tags = len(pos_tags) tag_to_int = {tag: i for i, tag in enumerate(pos_tags)} int_to_tag = {i: tag for i, tag in enumerate(pos_tags)} # 将文本和标签转换成整数序列 X = np.array([word_to_int[word] for word in word_list]) y = np.array([tag_to_int[pos] for word, pos in pos_list]) # 将数据划分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 定义模型参数 embedding_size = 128 rnn_size = 256 batch_size = 128 epochs = 10 # 定义RNN模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_size), tf.keras.layers.SimpleRNN(rnn_size), tf.keras.layers.Dense(num_tags, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_test, y_test)) # 对测试集进行预测 y_pred = model.predict(X_test) y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1) # 计算模型准确率 accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100)) # 将模型保存到文件中 model.save('model.h5')出现下述问题：ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples:

y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1) # 计算模型准确率 accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100)) # 将模型保存到文件中 model.save('model.h5') 希望这可以...

predicted = clf.predict(X_new_tfidf) print(predicted) y_prob=clf.predict_proba(X_new_tfidf) y_pred_class = np.argmax(y_prob, axis=1) # y_pred = [1 if prob > 0.5 else 0 for prob in y_prob] y_pred = np.where(y_prob > 0.5, 1, 0)[:,0] print(y_pred) total_cnt = 0 correct_cnt = 0 for test_label, predicte in zip(test_labels, predicted): total_cnt += 1 if test_label == predicte: correct_cnt += 1 print('%r => %s' % (test_label, predicte)) # 将预测值和真实标签存储在一个数组中 y_true = np.array(test_labels) # 按照预测概率值排序 order = y_prob.argsort() # 计算每个点的两个指标 fp = np.cumsum((y_true[order] == 0) & (y_pred[order] == 1)) tp = np.cumsum((y_true[order] == 1) & (y_pred[order] == 1)) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_pred_class)用SciPy计算ks

在代码中已经计算了y_pred_class，因此可以直接使用y_pred_class计算KS值。 具体使用方法如下： 1. 导入需要的库： python from scipy.stats import ks_2samp 2. 准备真实标签数据y_true和预测概率值...

def plot_confuse(model, x_val, y_val): predictions = model.predict_classes(x_val) truelabel = y_val.argmax(axis=-1) # 将one-hot转化为label conf_mat = confusion_matrix(y_true=truelabel, y_pred=predictions) plt.figure() plot_confusion_matrix(conf_mat, range(np.max(truelabel) + 1))

truelabel = np.argmax(y_val, axis=1) # 将one-hot编码转化为标签形式 conf_mat = confusion_matrix(y_true=truelabel, y_pred=predicted_classes) plt.figure() plot_confusion_matrix(conf_mat, classes=range(np...

详细分析下述代码：import jieba import pynlpir import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取文本文件with open('1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read()# 对文本进行分词word_list = list(jieba.cut(text, cut_all=False))# 打开pynlpir分词器pynlpir.open()# 对分词后的词语进行词性标注pos_list = pynlpir.segment(text, pos_tagging=True)# 将词汇表映射成整数编号vocab = set(word_list)vocab_size = len(vocab)word_to_int = {word: i for i, word in enumerate(vocab)}int_to_word = {i: word for i, word in enumerate(vocab)}# 将词语和词性标记映射成整数编号pos_tags = set(pos for word, pos in pos_list)num_tags = len(pos_tags)tag_to_int = {tag: i for i, tag in enumerate(pos_tags)}int_to_tag = {i: tag for i, tag in enumerate(pos_tags)}# 将文本和标签转换成整数序列X = np.array([word_to_int[word] for word in word_list])y = np.array([tag_to_int[pos] for word, pos in pos_list])# 将数据划分成训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 定义模型参数embedding_size = 128rnn_size = 256batch_size = 128epochs = 10# 定义RNN模型model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_size), tf.keras.layers.SimpleRNN(rnn_size), tf.keras.layers.Dense(num_tags, activation='softmax')])# 编译模型model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])# 训练模型model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_test, y_test))# 对测试集进行预测y_pred = model.predict(X_test)y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1)# 计算模型准确率accuracy = np.mean(y_pred == y_test)print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))# 将模型保存到文件中model.save('model.h5')

y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1) 这里使用predict方法对测试集进行预测，得到了每个标签的概率分布。然后使用argmax函数取出概率最大的标签作为预测结果。 10. 计算模型准确率并保存模型： ...

最新推荐

recommend-type

服务器虚拟化部署方案.doc

服务器、电脑、
recommend-type

VMP技术解析：Handle块优化与壳模板初始化

"这篇学习笔记主要探讨了VMP（Virtual Machine Protect，虚拟机保护）技术在Handle块优化和壳模板初始化方面的应用。作者参考了看雪论坛上的多个资源，包括关于VMP还原、汇编指令的OpCode快速入门以及X86指令编码内幕的相关文章，深入理解VMP的工作原理和技巧。" 在VMP技术中，Handle块是虚拟机执行的关键部分，它包含了用于执行被保护程序的指令序列。在本篇笔记中，作者详细介绍了Handle块的优化过程，包括如何删除不使用的代码段以及如何通过指令变形和等价替换来提高壳模板的安全性。例如，常见的指令优化可能将`jmp`指令替换为`push+retn`或者`lea+jmp`，或者将`lodsbyteptrds:[esi]`优化为`moval,[esi]+addesi,1`等，这些变换旨在混淆原始代码，增加反逆向工程的难度。 在壳模板初始化阶段，作者提到了1.10和1.21两个版本的区别，其中1.21版本增加了`Encodingofap-code`保护，增强了加密效果。在未加密时，代码可能呈现出特定的模式，而加密后，这些模式会被混淆，使分析更加困难。 笔记中还提到，VMP会使用一个名为`ESIResults`的数组来标记Handle块中的指令是否被使用，值为0表示未使用，1表示使用。这为删除不必要的代码提供了依据。此外，通过循环遍历特定的Handle块，并依据某种规律（如`v227&0xFFFFFF00==0xFACE0000`）进行匹配，可以找到需要处理的指令，如`push0xFACE0002`和`movedi,0xFACE0003`，然后将其替换为安全的重定位值或虚拟机上下文。 在结构体使用方面，笔记指出壳模板和用户代码都会通过`Vmp_AllDisassembly`函数进行解析，而且0x8和0x10字段通常都指向相同的结构体。作者还提到了根据`pNtHeader_OptionalHeader.Magic`筛选`ESI_Matching_Array`数组的步骤，这可能是为了进一步确定虚拟机上下文的设置。 这篇笔记深入解析了VMP技术在代码保护中的应用，涉及汇编指令的优化、Handle块的处理以及壳模板的初始化，对于理解反逆向工程技术以及软件保护策略有着重要的参考价值。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【进阶】音频处理基础：使用Librosa

![【进阶】音频处理基础：使用Librosa](https://picx.zhimg.com/80/v2-a39e5c9bff1d920097341591ca8a2dfe_1440w.webp?source=1def8aca) # 2.1 Librosa库的安装和导入 Librosa库是一个用于音频处理的Python库。要安装Librosa库，请在命令行中输入以下命令： ``` pip install librosa ``` 安装完成后，可以通过以下方式导入Librosa库： ```python import librosa ``` 导入Librosa库后，就可以使用其提供的各种函数
recommend-type

python中字典转换成json

在Python中，你可以使用`json`模块将字典转换为JSON格式的字符串。下面是一个简单的示例： ```python import json # 假设我们有一个字典 dict_data = { "name": "John", "age": 30, "city": "New York" } # 使用json.dumps()函数将字典转换为JSON json_string = json.dumps(dict_data) print(json_string) # 输出：{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}
recommend-type

C++ Primer 第四版更新：现代编程风格与标准库

"Cpp Primer第四版中文版(电子版)1" 本书《Cpp Primer》第四版是一本深入浅出介绍C++编程语言的教程，旨在帮助初学者和有经验的程序员掌握现代C++编程技巧。作者在这一版中进行了重大更新，以适应C++语言的发展趋势，特别是强调使用标准库来提高编程效率。书中不再过于关注底层编程技术，而是将重点放在了标准库的运用上。 第四版的主要改动包括： 1. 内容重组：为了反映现代C++编程的最佳实践，书中对语言主题的顺序进行了调整，使得学习路径更加顺畅。 2. 添加辅助学习工具：每章增设了“小结”和“术语”部分，帮助读者回顾和巩固关键概念。此外，重要术语以黑体突出，已熟悉的术语以楷体呈现，以便读者识别。 3. 特殊标注：用特定版式标注关键信息，提醒读者注意语言特性，避免常见错误，强调良好编程习惯，同时提供通用的使用技巧。 4. 前后交叉引用：增加引用以帮助读者理解概念之间的联系。 5. 额外讨论和解释：针对复杂概念和初学者常遇到的问题，进行深入解析。 6. 大量示例：提供丰富的代码示例，所有源代码都可以在线获取，便于读者实践和学习。 本书保留了前几版的核心特色，即以实例教学，通过解释和展示语言特性来帮助读者掌握C++。作者的目标是创作一本清晰、全面、准确的教程，让读者在编写程序的过程中学习C++，同时也展示了如何有效地利用这门语言。 《Cpp Primer》第四版不仅适合C++初学者，也适合想要更新C++知识的老手，它全面覆盖了C++语言的各个方面，包括基础语法、类、模板、STL（Standard Template Library）等，同时引入了现代C++的特性，如智能指针、RAII（Resource Acquisition Is Initialization）、lambda表达式等，使读者能够跟上C++语言的发展步伐，提升编程技能。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【基础】网络编程入门：使用HTTP协议

![【基础】网络编程入门：使用HTTP协议](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/4fbc6b5a6d744a519429654f56ea988e.png) # 1. 网络编程基础** **1.1 网络基础知识** 网络是连接计算机和设备的系统，允许它们交换数据和资源。它由节点（计算机、服务器、路由器等）和连接它们的数据链路组成。网络可以是局域网（LAN）、广域网（WAN）或互联网。 **1.2 TCP/IP协议栈** TCP/IP协议栈是一组通信协议，用于在网络上传输数据。它分为四层： * **链路层：**处理物理连接和数据传输。 * **网络层：
recommend-type

matlab画矢量分布图

在MATLAB中，绘制矢量分布图通常用于可视化二维或三维空间中的向量场，这有助于理解力场、风速、磁场等现象的分布情况。以下是使用MATLAB创建矢量分布图的基本步骤： 1. 准备数据：首先，你需要有一个表示向量场的矩阵，其中每个元素代表一个点的x、y坐标及其对应的矢量分量。 2. 使用`quiver`函数：MATLAB提供了一个内置函数`quiver(x, y, U, V)`，其中`x`和`y`是网格的行和列坐标，`U`和`V`是对应于每个网格点的x和y分量的向量值。 ```matlab [X, Y] = meshgrid(x, y); % 创建网格 quiver(X,
recommend-type

计算机系统基础实验：缓冲区溢出攻击(Lab3)

"计算机系统基础实验-Lab3-20191主要关注缓冲区溢出攻击，旨在通过实验加深学生对IA-32函数调用规则和栈结构的理解。实验涉及一个名为`bufbomb`的可执行程序，学生需要进行一系列缓冲区溢出尝试，以改变程序的内存映像，执行非预期操作。实验分为5个难度级别，从Smoke到Nitro，逐步提升挑战性。实验要求学生熟悉C语言和Linux环境，并能熟练使用gdb、objdump和gcc等工具。实验数据包括`lab3.tar`压缩包，内含`bufbomb`、`bufbomb.c`源代码、`makecookie`（用于生成唯一cookie）、`hex2raw`（字符串格式转换工具）以及bufbomb的反汇编源程序。运行bufbomb时需提供学号作为命令行参数，以生成特定的cookie。" 在这个实验中，核心知识点主要包括： 1. **缓冲区溢出攻击**：缓冲区溢出是由于编程错误导致程序在向缓冲区写入数据时超过其实际大小，溢出的数据会覆盖相邻内存区域，可能篡改栈上的重要数据，如返回地址，从而控制程序执行流程。实验要求学生了解并实践这种攻击方式。 2. **IA-32函数调用规则**：IA-32架构下的函数调用约定，包括参数传递、栈帧建立、返回值存储等，这些规则对于理解缓冲区溢出如何影响栈结构至关重要。 3. **栈结构**：理解栈的工作原理，包括局部变量、返回地址、保存的寄存器等如何在栈上组织，是成功实施溢出攻击的基础。 4. **Linux环境**：实验在Linux环境下进行，学生需要掌握基本的Linux命令行操作，以及如何在该环境下编译、调试和运行程序。 5. **GDB**：GNU Debugger（GDB）是调试C程序的主要工具，学生需要学会使用它来设置断点、查看内存、单步执行等，以分析溢出过程。 6. **Objdump**：这是一个反汇编工具，用于查看二进制文件的汇编代码，帮助理解程序的内存布局和执行逻辑。 7. **C语言编程**：实验涉及修改C源代码和理解已有的C程序，因此扎实的C语言基础是必不可少的。 8. **安全性与学术诚信**：实验强调了学术诚信的重要性，抄袭将受到严厉的处罚，这提示学生必须独立完成实验，尊重他人的工作。 9. **编程技巧**：实验要求学生能够熟练运用编程技巧，如缓冲区填充、跳转指令构造等，以实现对bufbomb的溢出攻击。 10. **实验等级与挑战**：不同级别的实验难度递增，鼓励学生逐步提升自己的技能和理解，从基础的缓冲区溢出到更复杂的攻击技术。 通过这个实验，学生不仅可以学习到安全相关的概念和技术，还能锻炼实际操作和问题解决能力，这对于理解和预防现实世界中的安全威胁具有重要意义。