基于LLVM Pass实现控制流平坦化 文章目录基于LLVM Pass实现控制流平坦化0x00. 什么是LLVM和LLVM Pass0x01. 首先写一个能跑起来的LLVM Pass0x02. 控制流平坦化的基本思想和实现思路0x03. 基于LLVM Pass实现控制流平坦化0x04. 混淆效果测试 提到代码混淆时，我首先想到的是著名的代码混淆工具OLLVM。OLLVM(Obfuscator-LL
简介：https://github.com/obfuscator-llvm/obfuscator/wiki/Control-
原创
2022-07-09 00:27:11
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多体会这些前人总结的表现手法，做设计时才能做到游刃有余、方案多变，希望对大家有所帮助：）平面构成三要素是 点、线、面（对于色彩构成来说就是色相、明度、彩度），所有平面的构成最终归纳都是点、线、面的问题。一。先讲讲形态。对于做平面设计来说，接触的多是抽象形态，其他形态就不讲了，偶然形是什么？就是偶然形成的形态，比如泼墨，碎玻璃。。。偶然抽象形用的好可以可以制作出极具个性的作品，推荐。几何抽象形容易给
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2023-11-13 22:25:04
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1、Python中的三种控制流 程序中代码的执行是有顺序的，有的代码会从上到下按顺序执行，有的程序代码会跳转着执行，有的程序代码会选择不同的分支执行，有的代码会循环着执行，什么样的程序应该选择分支执行，什么样的代码应该循环着执行，在Python中是有相应的控制语句控制的，控制语句能控制某段代码的执行方式，我们把这些不同的控制语句称之为控制流 #encoding:utf-8
#实现目标：重复执行
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2024-01-30 21:27:33
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控制流平坦化是一种JavaScript代码混淆技术，其目的是增加代码的复杂度以防止恶意代码分析和反编译。该技术通过重新组织代码中的控制流语句（如if、for、while语句等）来增加代码的复杂性。具体而言，它会将这些语句拆分成多个小的、相互嵌套的语句，使得代码中的控制流路径更加复杂、难以理解。以下是一个简单的控制流平坦化示例代码：function foo(x, y) {
var a = x +
原创
2023-04-03 16:37:46
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万能地图下载器除了有强大的谷歌卫星影像下载、历史影像下载、高程等高线下载、瓦片导出和各种坐标系的投影转换等专业功能之外，还可以下载矢量电子地图数据功能。矢量电子地图数据来源主要包括两种，一种是水经注自有数据，一种是OpenStreetMap数据，这里主要以下载OpenStreetMap数据为例。一、矢量电子地图数据来源OpenStreetMap数据从OpenStreetMap服务器下载，包括图层主
一般的初始化就是用zeros这种去初始化，但你想测试一些函数的时候，如果是全0其实不好测试 可以先用python本身初始化一个list，然后转换成numpy的array 这样就能测试一个floor函数代表什么意思了
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2018-09-05 11:25:00
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目录什么是设计模式概览开闭原则依赖倒置原则单一职责原则接口隔离原则迪米特原则里氏替换原则合成复用原则设计原则总结什么是设计模式设计模式（Design Pattern）是一套被反复使用，多数人知晓的，经过分类编目的，代码设计经验的总结。使用设计模式是为了可重用性代码，让代码更容易被他人理解，保证代码可靠性。 概览开闭原则：是指一个软件实体如类、模块和函数应该对扩展开放， 对修改关闭依赖倒置
文章目录能量分辨率探测效率影响因素定义因子 ( ！)峰总比R峰康比 ( ！)峰形因子刻度能量刻度效率刻度脉冲型探测器工作方式：把不断进入探测器的粒子产生的脉冲信号彼此分开，就可以把他们当作单个粒子处理。优点：1. 灵敏度高，可以测本底；2. 可以给出更多的信息，eg 时间、能量电流型：测量大量粒子产生的平均电流。剂量的测量、反应堆的控制等。探测效率==形成信号的概率。 输出脉冲信号的幅度、前沿、宽
在该网络结构中，存在一个最大池化层和一个全局平均池化层，而在其他的CNN网络中，也会时而看到池化层的出现。那么，什么是池化层呢？在CNN网络中，池化层又能起到什么作用？池化 池化一般接在卷积过程后。池化，也叫Pooling，其本质其实就是采样，池化对于输入的图片，选择某种方式对其进行压缩，以加快神经网络的运算速度。这里说的某种方式，其实就是池化的算法，比如最大池化或平均池化。池化过程类似于卷积过程
Numpy入门之数组操作Numpy入门之数组操作更改形状数组转置更改维度数组组合数组拆分 Numpy入门之数组操作更改形状在对数组进行操作时，为了满足格式和计算的要求我们通常要改变其形状。 通过直接修改ndarray的shape属性来改变形状： 另外一个就是最常用的内置函数reshape()函数：numpy.reshape(ndarray,newshape)。通过reshape函数我们可以将nu
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2023-12-09 11:25:46
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目录1：随机数模块1.1：random.random(size)方法演示运行效果1.2：random.randint(start,end,size)方法演示运行效果1.3：random.randn(size)方法演示运行效果1.4：random.normal(loc,scale,size)方法演示运行效果1.5：random.seed(1)方法演示运行效果1.6：random.shuffle(a
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2024-02-04 06:54:26
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# Python中使用Numpy库进行归一化处理
在数据处理和机器学习中，经常需要对数据进行归一化处理，以便将不同特征的取值范围统一，有利于模型的训练和提高模型的准确性。在Python中，我们可以使用Numpy库来进行数据的归一化处理。
## 为什么要进行归一化
在实际的数据处理中，不同特征之间的取值范围可能差异很大，这样容易导致某些特征对模型的影响过大，而其他特征的影响过小。因此，通过归一
原创
2024-05-13 04:45:04
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前言 卷积神经网络（ConvNets或CNNs）作为一类神经网络，托起cv的发展，本文主要介绍卷积神经网络的另外一个操作——池化操作，其原理，并以小白视角，完成池化从0到1的numpy实现。1 作为小白入坑篇系列，开始今天的算子池化，错过其他算子的请关注公众号所向披靡的张大刀后台领取。 池化一词开始视觉机制，指的是资源的合并、整合，英文为pooling，中文直译过来即
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2023-12-09 14:14:56
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数据科学三分天下，Python占其一。Python数据科学 NumPy是基础，不管pandas还是tensorflow， NumPy都是基础库，学习NumPy基础类型和操作必不可少。本文我们就介绍NumPy基础，并以图形方式展现，以方便初学者理解。
原创
2021-04-22 21:38:08
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数据科学三分天下，Python占其一。Python数据科
原创
2022-02-19 11:53:21
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# Python NumPy 归一化详解
在数据处理与机器学习中，数据的归一化是非常关键的一步。归一化旨在将数据缩放到一个特定的范围（通常是0到1或-1到1），以便不同特征具有相似的尺度。这可以提高学习算法的准确性和收敛速度。本篇文章将为你介绍如何在Python中使用NumPy库实现数据的归一化过程。
## 整体流程
实现数据归一化的流程可以分为几个步骤，以下是一个简单的流程展示：
| 步
原创
2024-08-29 09:17:10
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1. 小试牛刀
前面已经说过，广播和矢量化是 NumPy 的精髓所在。所谓广播，就是将对数组的操作映射到每个数组元素上；矢量化可以理解为代码中没有显式的循环、索引等。如果用循环结构遍历 NumPy 数组，显然不符合 NumPy 的思想。可以说，使用 Numpy 的最高境界就是避免使用循环。如果代码中存在遍历 NumPy 数组的结构，就不是好的代码，就一定有优化
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2023-11-10 02:20:26
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若心污浊，则行为就污秽，行为污秽，就不能避免其痛苦。
佛家认为，众生与佛在佛性上是平等的，人人皆具佛性，人人皆可成佛。一切众生皆有如来智慧德相，只因妄想执著不能证得。所以，修心成佛，成佛当先修心。
《佛说四十二章经》上说：“譬如磨镜，垢去明存。”三界唯心造，修心可了道。欲生净土，当净其心，随其心净，则佛土净。清净为心即弥陀，慈悲济物皆观音。
云水僧文道久仰慧薰禅师的道风，跋山涉水不远千里
翻译
2008-11-29 11:45:47
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通向山顶的路, 没有平坦的
原创
2020-09-25 17:41:27
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