该课件为中科院一位仁兄在学习斯坦福大学吴恩达机器学习课程时候所做的学习笔记，非常好，吴老师上课略过的一些内容笔记都详细给出，并且还做了适当补充。强烈推荐。

数据大会2020 DataCon2020大数据安全分析大赛， :trophy: 【方向五】恶意代码分析冠军原始码和方案。 最终排名（部分） 赛题回顾 启发与思路 资格赛中获得的启发 ①〜②：需要关注虚拟机，调试软件，反编译软件，逆向分析工具和杀软名 ③〜⑤：需要关注系统关键路径，位数 ⑥〜⑦：需要关注域名，IP，端口，钱包地址，可见字符串 ⑧ ⑩：同③ ⑤ 逆向工程中得到的思路 通过逆向分析，发现许多样本函数名包含数据货币名，密码学算法名（哈希算法）。 很多带壳样本：UPX，Pelite，VMP…… 白样本含有很多其他类别恶意程序，如病毒，外挂…… 算法与模型 复赛环境建设说明： 复赛预脚本： 复赛测试脚本： 重复赛一键验证测试脚本： 本次初赛，附加赛与复赛我们队使用的五种算法或模型如下（其中在复赛中因为有性能的需求，部分模型未使用）： 灰色图 PE文件二进制每一个字节对应一个变量，最后缩放

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高分三号（GF-3）原始影像数据参数详细说明

先安装原版，再安装破解补丁。破解补丁只限于当前版本使用，无法用于其他版本。 文件版本为：DotNetBar v10.1.0.9

基于压缩感知（CS）的磁共振成像（MRI）是一种利用磁共振（MR）图像的稀疏性的快速成像技术，经典CS-MRI重建数学模型是在包含线性合成非平滑正则约束下的最优化问题。针对重建模型中的线性合成正则项提出利用原始-对偶框架同时求解原始-对偶问题，对原始-对偶问题的增广Lagrangian形式求解其最优解，提出了一种原始-对偶迭代重建算法；对于非平滑正则项的处理，提出使用Moreau包络进行平滑近似，然后利用近似算子得到平滑近似函数的导数形式。用体模图像和真实MR图像，与共轭梯度算法（CG）、算子分离算法（TVCMRI）、变量分离算法（RecPF）和快速混合分离算法（FCSA）进行比较，表明该算法重建效果最好，算法复杂度与最快的FCSA算法相当。

有两个主要文件，“ReadDicomElementList”将把 dicom 文件的所有标签读入一个结构体，“WriteDicomElementList”可以将它们写回新文件。 包含来自 GDCM 的大型 dicom 字典，带有来自 Philips、Siemens 和 Toshiba 的私有标签（请参阅 Dictionary-License.txt）。 这些函数可用于创建解剖函数，或操作 Matlab 默认函数不支持的数据（例如编写一个里面有一个大卷的 dicom 文件） 示例读取输出： >> 元素(4) 名称：'MediaStorageSOPInstanceUID' 数据：'1.2.840.113619.2.1.2.2011002556.2.10.602503127' 组：'0002' 号码：'0003' 类型：'用户界面' 长度：46 信息：'包括类型' 显式：1 地点：19

qmk-hid-rgb 此仓库包含使用qmk的原始HID功能控制键盘上的RGB的PoC。 hid_rgb.py定义了原语，而alt_notification.py是一个简单的CLI实现。 我还包含了dbus_intercept.py ，这是一个更现实的实现，当我使用dbus接收到Telegram消息时，它会自动发送RGB通知。 环境 主持人 这是在Linux系统上使用Drop ALT键盘开发的。 对其进行修改以使其可在您的OS /键盘上正常工作应该很简单。 如果不是ALT，请首先在__init__更改vid ， pid ， usage_page和usage_id变量以匹配您的键盘。 您可以在它的config.h找到前两个，而HID参数应该分别为0xFF60和0x61 ，尽管我必须在config.h覆盖它们，因为Drop不喜欢以标准方式进行操作。 如果您的电路板使用32字节RAW_EPSI

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