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LBE安全大师：大家首选还是因为这个软件的优化和安全功能，功能比较强大，这个软件也被大家成为游戏神器，这也不是完全虚构的，很多游戏的付费通道就在这里终结了。但还是要慎用，因为有的游戏不是这么简单的就被…
网络安全主动防御技术原理与应用
入侵阻断技术与应用
入侵阻断：网络安全主动防御的技术方法
基本原理：对目标网络攻击行为进行阻断
入侵防御系统（IPS）
基本原理：根据网络包特性及上下文进行攻击行为判断老控制包转发
工作机制：类似路由…
网络安全策略是什么_主动防御：将战争策略应用于网络安全领域_入门漏洞笔记
网络安全策略是什么_主动防御：将战争策略应用于网络安全领域_入门漏洞笔记 主动防御是针对特定威胁采取的直接行动
关于主动防御的定义，不同的人有不同的理解，甚至很多人每次使用主动防御的意思都不一样。毛主席曾说过，真正的防御…
360安全卫士核心改名ZhuDongFangYu.exe
今天升级了360安全卫士的主程序,版本号到了6.0.1.中午偶然打开了任务管理器,发现一个叫做ZhuDongFangYu.exe的进程.看似中文 全拼,却一时想不出是什么,还以为是新的***.上网查了一下才知道,原来是新版360的“主动防御”服务进程,原来叫krnl360svc.360官方论 坛上,有工作人员发帖…
记一次PowerShell配合Metersploit的艰难提权
0x01 环境准备 kali(模拟公网攻击机) Windows2008(靶机，装有360、火绒、安全狗、D盾) Powersploit(PowerShell攻击框架) https://github.com/PowerShellMafia/PowerSploit 0x02 尝试落地payload 首先msfvenom生成exe后门程序 msfvenom -p windows/x64/meterpreter/…
K-Means 算法详解
K-Means 是一种常用的无监督学习算法，广泛应用于数据聚类分析。本文将详细讲解 K-Means 算法的原理、步骤、公式以及 Python 实现，帮助你深入理解这一经典算法。
什么是 K-Means 算法？
K-Means 算法是一种基于原型的聚类算法，其…
K-means聚类模型（超详细，含案例代码）
什么是K-means ? K-means是一种常用的聚类算法，用于将数据集中的观测点分为不同的群组或簇。聚类是一种无监督学习方法，其目标是发现数据中隐藏的结构，将相似的数据点划分为同一组，同时将不相似的数据点划分为不同的组。 K-means…
K-means原理、优化及应用
K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体，本文就从最传统的K-Means算法讲起，在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化优化K-Means, 距离计…
k-means聚类算法详解
K-means聚类算法
零. 说在前面：
什么是特征向量？ 用来描述样本点的一组数据，要和我们数学中的向量区别一下，本质来说就是个数组，数组中的每个元素代表从不同角度描述样本点的值。
K-means 是我们最常用的基于欧式距…
K-means聚类模型
K-means聚类模型 K-means聚类模型一、引言二、算法原理三、优缺点分析四、应用案例五、挑战与展望总结与展望 K-means聚类模型
一、引言
K-means聚类模型是一种无监督学习的算法，旨在将数据集中的样本划分为K个不同的簇或群组，使得同一簇内的样本尽可能…
K均值（K-means）聚类算法（Python3实现代码）
本文的代码与数据地址已上传至github：https://github.com/helloWorldchn/MachineLearning
一、K-means算法基本思想
1、K-means简介
K-means标准算法是1957 年史都华劳埃德（Stuart Lloyd）作为一种脉冲码调制的技术所提出，但直到…
聚类算法：K-Means 聚类
K-Means 聚类是一种广泛使用的无监督学习算法，旨在将数据集分成 K 个簇，使得同一簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。它简单、高效，特别适合大规模数据集。下面将详细讨论 K-Means 的原理、实施步骤、优缺点…
K-means聚类算法详细介绍
目录 🍉简介
🍈K-means聚类模型详解
🍈K-means聚类的基本原理
🍈K-means聚类的算法步骤
🍈K-means聚类的优缺点
🍍优点
🍍缺点
🍈K-means聚类的应用场景
🍈K-mea…
K-means和DBSCAN
目录
一、K-means和DBSCAN之间的主要区别
二、DBSCAN聚类算法
2.1DBSCAN聚类算法实现点集数据的聚类
2.2DBSCAN聚类算法实现鸢尾花数据集的聚类
三、K-means聚类算法
3.1K-means聚类算法实现随机数据的聚类
3.2K-means聚类算法实现鸢尾花数据集的聚类 一、K-means和DBSC…
K-means算法（知识点梳理）
目录 一.K-means算法的原理和工作流程
1.算法原理
2.工作流程
二.K-means中常用的距离度量方法
1.欧几里得距离（欧氏距离）
2.曼哈顿距离
3.切比雪夫距离
三.K-means算法中K值的选择
1.手肘法
2. 轮廓系数 手肘法和轮廓系数的实现
四.初始点的选择
1.随机选择
2.最…
K-Means（K-均值）聚类算法
聚类
聚类，简单来说，就是将一个庞杂数据集中具有相似特征的数据自动归类到一起，称为一个簇，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。它是一种无监督的学习(Unsupervised Learning)方法,不需要预先标注好的训练集。聚类与分…
聚类分析算法——K-means聚类 详解
K-means 聚类是一种常用的基于距离的聚类算法，旨在将数据集划分为 个簇。算法的目标是最小化簇内的点到簇中心的距离总和。下面，我们将从 K-means 的底层原理、算法步骤、数学基础、距离度量方法、参数选择、优缺点 和 源代码实现 等角度进行详细解析。…