LPK木马分析-01
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_33528164/article/details/89762986 序言 在吾爱破解上面找的一个, 练习用的, 本篇文章分析第一个线程的作用. WinMain int __stdcall WinMain(HINSTANCE hInstance, HINSTANCE hPrevInstance, LPSTR lpCmdLine, int nShowCmd)
{
struct WSAData
LPK木马分析-02
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_33528164/article/details/89765522 序言 接着上回的分析, 分析另外三个重要函数，这三个函数除了域名不一样, 没什么太大差别, 所以只分析一个即可. StartAddress 获取函数 v0 = LoadLibraryA("kernel32.dll");
GetProcAddress(v0, &ProcName);
v1 = LoadLibrary
RNN和LSTM(介绍视频链接去看，巨仔细，收获很多）
哔哩哔哩视频链接 ＲＮＮ介绍 https://www.bilibili.com/video/av31093481/?p=1 LSTM介绍 https://www.bilibili.com/video/av25389995?from=search&seid=4291900040121173363
python中，(x for y in z for x in y)这个结构怎么理解？
转载：https://blog.csdn.net/weixin_42427638/article/details/85261284 看代码时偶然看到的一个写法： sentences=[y for x in sentences for y in x] 之前没看到过，一头雾水，经过查资料后发现是这样去理解的： def f(z): for y in z: for x in y: yield x 英文描述：[item for sublist in list for item in sublist] 也
tensorflow学习之LSTMCell详解(Class tf.contrib.rnn.LSTMCell与Class tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell的区别)
转载：https://blog.csdn.net/u013230189/article/details/82811066 Class tf.contrib.rnn.LSTMCell 继承自：LayerRNNCell Aliases: Class tf.contrib.rnn.LSTMCell Class tf.nn.rnn_cell.LSTMCell 长短时记忆单元循环网络单元。默认的non-peephole是基于http://www.bioinf.jku.at/publications/ol
tensorflow教程:tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(讲解的不错)
转载：https://blog.csdn.net/abclhq2005/article/details/78683656 tf.contrib.rnn.DropoutWrapper Defined in tensorflow/python/ops/rnn_cell_impl.py. __init__( cell, input_keep_prob=1.0, output_keep_prob=1.0, state_keep_prob=1.0, variational_recurrent=False
tf.contrib.rnn.MultiRNNCell的用法
转载：https://www.jianshu.com/p/b3c7883e3ddf 建立模型 首先利用tf.contrib.rnn.MultiRNNCell将多个BasicLSTMCell单元汇总为一个。值得注意的是，每次添加一个单元需要重新调用一次BasicLSTMCell。因为该函数每次都会声明一次内部变量，如果不这么做则会reuse这些变量，从而产生错误。
# Forward passes
cells = []
for n in range(num_layers):
cells
tf.nn.dynamic_rnn的输出outputs和state含义(看他们给的代码一定要静下心来看，会有所收获）
转载：https://blog.csdn.net/u010960155/article/details/81707498 一、 tf.nn.dynamic_rnn的输出 tf.nn.dynamic_rnn的输入参数如下 tf.nn.dynamic_rnn( cell, inputs, sequence_length=None, initial_state=None, dtype=None, parallel_iterations=None, swap_memory=False, time_ma
TensorFlow张量变换函数：tf.gather
转载：https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-w3uo2err.html
函数：tf.gather
gather(
params,
indices,
validate_indices=None,
name=None,
axis=0
) 定义在：tensorflow/python/ops/array_ops.py. 参见指南：张量变换>切片和连接 根据索引从参数轴上收集切
android反调试之父子调试
普通进程反调试进程源码：#include<unistd.h>#include<stdlib.h>#include<stdio.h>#include<errno.h>#include<sys/prctl.h>#include<sys/types.h>#include<sys/wait.h>#include<sy
2019年数据时代，你了解大数据未来的发展趋势吗？
数据的价值随着大数据的出现，开始展现出巨大的价值，各个行业也开始逐渐的与大数据进行对接，无论是电商行业的“杀熟”，还是工业领域的“提高效率”，都在展现着大数据的影响力。如今，在数据驱动一切的时代，入行大数据的人越来越多，但是，对于大数据未来的发展前景，你了解多少呢？大数据作为一种具有颠覆性特质的新兴技术，正在各个行业创造着巨大的价值。当然，随着大数据在2018年的发展，其落地性也在不断的加强。那么
document常用api
主要是为了记忆和理解而写的博客，自己比较笨，所以必须手打一遍才能记住 备用的资料了 偶尔看到大佬的window对象：https://blog.csdn.net/u012681635/article/details/81194990 属性 首先罗列一些已经不建议使用的属性了，已经被web标准废除的 原来网站： https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/API/Document/body 属性名 用法 作用 备注 body document.body
web浏览器渲染原理
研究浏览器渲染这一块 参考链接：https://www.cnblogs.com/yanglang/p/7090120.html http://assets.en.oreilly.com/1/event/83/How WebKit Renders the Web Presentation.pdf https://blog.csdn.net/greenqingqingws/article/details/19163061 根据博客1大佬的说明，完成了一张图如下 html文件 识别html标签 有l
PATA1065 A+B and C (64bit)
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2017Google开发者大会
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算法笔记4.3递归 神奇的口袋
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