（转自：http://wenku.baidu.com/view/5d41fdbec77da26925c5b08d.html） Windows系统是建立在事件驱动的机制上的，说穿了就是整个系统都是通过消息的传递来实现的。而钩子是Windows系统中非常重要的系统接口，用它可以截获并处理送给其他应用程序的消息，来完成普通应用程序难以实现的功能。钩子可以监视系统或进程中的各种事件消息，截获发往目标窗口
钩子程序钩子(Hook)，是Windows消息处理机制的一个平台，应用程序可以在上面设置子程序以监视指定窗口的某种消息，而且所监视的窗口可以是其他进程所创建的。当消息到达后，在目标窗口处理函数之前处理它。钩子机制允许应用程序截获处理window消息或特定事件。中文名钩子程序外文名Hook类 型处理消息的程序段平 &nb
（一）SVM的背景简单介绍支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出很多特有的优势，并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和...
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2015-06-07 21:18:00
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以前做钩子的时候没写记录的习惯。昨天马力叫我重新做一个。这次补上。钩子(Hook)，是Windows消息处理机制的一个平台，应用程序可以在上面设置子程以监视指定窗口的某种消息，而且所监视的窗口可以是其他进程所创建的。当消息到达后，在目标窗口处理函数之前处理它。钩子机制允许应用程序截获处理window消息或特定事件。至于是否需要把钩子写在DLL里面取决于需求，如果只HOOK本进程得消息，可以把消息回
一、钩子接口介绍Spring 提供了非常多的扩展接口，官方将这些接口称之为钩子，这些钩子会在特定的时间被回调，以此来增强 Spring 功能，众多优秀的框架也是通过扩展这些接口，来实现自身特定的功能，如 SpringBoot、mybatis 等。二、Aware接口Aware从字面的意思理解就是"知道"、“感知”的意思，是用来获取Spring内部对象的接口。Aware自身是一个顶级接口，它有一系列子
可由conftest.py文件来引用我们实现的所有Hook方法。 一、引导时的Hook方法引导时的Hook方法要求尽早注册插件(内部和setuptools插件)。1.pytest_load_initial_conftests(early_config,parser,args): 在命令行选项解析之前实现初始conftest文件的加载。参数：early_config(_pytest.con
生命周期介绍1：理解生命周期简单的说，所谓生命周期就是从生到死的过程，也就是vue实例的创建到销毁的过程。 每个 Vue 实例在被创建时都要经过一系列的初始化过程——例如，需要设置数据监听、编译模板、将实例挂载到 DOM 并在数据变化时更新 DOM 等。同时在这个过程中也会运行一些叫做生命周期钩子的函数，这给了用户在不同阶段添加自己的代码的机会。下图展示了实例的生命周期。你不需要立马弄明
vue2的Mounted和vue3的onMounted，这两个钩子有何不同？vue2的Mountvue3的onMounted两个钩子的区别`<script setup>` 中，onMounted的执行时机vue3的`<script setup>` 中，onMounted的用法 vue2的Mountmounted 是 Vue 2 中的一个生命周期钩子函数，它在组件挂载到 D
svm的故事https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5ODUxOTA5Mg==&mid=2652554096&idx=1&sn=46783e6ace661a3ccbd8a6e00fb17bf9&chksm=8b7e322bbc09bb3d73dc240f2280bddf2ef8b7824a459a24bd7f6eeadd60edb...
原创
2021-08-18 11:24:17
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1 优化目标 左下是正样本情况下逻辑回归的代价函数与假设函数的图像，右下为负样本的情况 在逻辑回归中如果有一个 $y=1$的样本，训练的目标则是希望 \({{h}_{\theta }}\left( x \right)\) 趋近1，对应的 \(\theta^Tx\) 应当远大于0。 相反地，另一个样本 ...
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2021-08-24 01:11:00
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前言： 又有很长的一段时间没有更新博客了，距离上次更新已经有两个月的时间了。其中一个很大的原因是，不知道写什么好-_-，最近一段时间看了看关于SVM(Support Vector Machine)的文章，觉得SVM是一个非常有趣，而且自成一派的方向，所以今天准备写一篇关于关于SVM的文章。 关于SV...
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2015-05-04 15:53:00
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"SVM Support Vector Machines Reviews"
原创
2021-08-27 09:51:11
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1 优化目标 左下是正样本情况下逻辑回归的代价函数与假设函数的图像，右下为负样本的情况 在逻辑回归中如果有一个 $y=1$的样本，训练的目标则是希望 \({{h}_{\theta }}\left( x \right)\) 趋近1，对应的 \(\theta^Tx\) 应当远大于0。 相反地，另一个样本 ...
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2021-08-24 01:11:00
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# 全局钩子 def validate(self, attrs): res=re.match(r'^1[35678]\d{9}$',attrs.get('user_name')) if not res: raise ValidationError({"user_name":'名字必须合法手机号'})
原创
2022-09-20 11:27:42
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先将代码写上，后期有时间在写上文字注释：
代码展示：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
支持向量机代码实现
SMO(Sequential Minimal Optimization)最小序列优化
by tangjunjun
"""
import numpy as np
# 核转换函数（一个特征空间映射到另一个特征空间，低维空间映射到高维空间）
# 高维空间解决线性问题，
SVM 原理推导 机器学习就是找决策边界1.have u ? if w * u + b 〉= 0 them is + 正样本（W*u =U的图影，b原点到边界的值） if w * u >=c if w * u +b <0 them is - 样本 2.yi(w * x +b) -1 >=0 yi(w
原创
2021-07-23 14:13:36
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(测试通过)监控程序的实现 我们发现一些木马或其他病毒程序常常会将我们的键盘或鼠标的操作消息记录下来然后再将它发到他们指定的地方以实现监听.这种功能其他是利用了全局钩子将鼠标或键盘消息进行了截取,从而获得了操作的消息.要得到鼠标和键盘的控制权,我们要用SetWindowsHookEx这个函数: HHOOK SetWindowsH
