从0搭建一个线性回归的机器学习模型
线性回归是机器学习中的常见算法，前些日子一直在看相关的数学知识，这次决定在AI的帮助下，用python实现一次线性回归算法。这里用均方误差公式函数配合梯度下降法，试图拿下这个东西。 线性回归你的目的是找到一个形似y=wx+b的公式，w是权重，b是偏置。 第一步，先提供一个基础模板 1234567import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#生成示例数据np.random.seed(1)x=np.random.rand(100,1)#生成目标值，同时加上一些噪声数据y=4*x+3+np.random.randn(100,1) 第二步，我们写一个类，实现线性回归 1234567891011121314151617181920212223242526class LinearRegression: def __init__(self, learning_rate=0.01, iterations=1000): self.learning_rate = learning_rate ...
angr学习
angr符号执行框架，是我一直想要理解学习的，今天就来实际学习体验一下。 根据网上教的，应该是在GitHub - jakespringer/angr_ctf 网站上面下载对应的习题，编写对应的python进行练习。 前置要求：安装angr库，我已经满足，接下来就开始进行捣鼓。 angr的原理我也不太能解释清楚，所以直接开干吧。（默认python代码均引入angr库） 因此，使用 angr 一般分为如下步骤： 创建 Project，预设 state 创建位向量和符号变量，保存在内存/寄存器/文件或其他地方（简单的题目直接可以省略） 将 state 添加到 SM 中 运行，探索满足条件的路径 约束求解获取执行结果 1-angr-find用这个作为入门吧。分析一下代码： 1234567891011121314151617int __cdecl main(int argc, const char **argv, const char **envp){ int i; // [esp+1Ch] [ebp-1Ch] char s1[9]; //...
Hello World
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