用 Python 实现 n-gram 语言模型进行新闻文本内容预测

概述语言模型与新闻的内容预测，分为 4 个阶段：从主流新闻网站科技频道抓取新闻内容；数据预处理；实现 n-gram 语言模型；在测试集上检验模型。

【CTF】PWN 格式化字符串漏洞的利用示例

格式化字符串漏洞是 PWN 中一定要掌握的一种基本漏洞。它比栈溢出漏洞稍稍复杂一点，需要对函数的调用过程有着更全面的理解，尤其是调用栈的变化情况。格式化字符串的构造需要一定的技巧，本文通过两个简...

本文通过两个基本实例来演示 PWN 中栈溢出漏洞的利用。在开始之前，请准备好需要的工具：Linux 系统（配好 32 位程序运行环境）、Python 2、pwntools、gdb-peda、ID...

本文按照树莓派官方文档推荐的方式——使用 SD 卡烧写工具 Raspberry Pi Imager 为树莓派安装操作系统。同时介绍在没有显示器的情况下开启 SSH 功能。

用 OpenMP、MPI、CUDA 实现蒙特卡洛算法（Monte Carlo method）计算圆周率 $\pi$，并探索算法参数与运算性能以及精度之间的关系。

本文是我对 MIT 6.0002 课程（Introduction to Computational Thinking and Data Science）配套作业 Problem Set 4 的解...

用 Python 求解经典手写数字 MNIST 数据集上的多项逻辑回归问题，以 Softmax 作为损失函数，分别使用梯度下降法和随机梯度法训练模型，并探讨 Mini Batch 对计算结果的影响。未用到任何机器学习框架，完全手动实现。

本文是我对 MIT 6.0002 课程（Introduction to Computational Thinking and Data Science）配套作业 Problem Set 3 的解答。

考虑线性测量 b=Ax+e，利用一范数规范化最小二乘模型，分别使用邻近点梯度下降法、交替方向乘子法、次梯度法从 b 与 A 中恢复 x。此外，讨论 L1 正则化参数对计算结果的影响。

本文是我对 MIT 6.0002 课程（Introduction to Computational Thinking and Data Science）配套作业 Problem Set 2 的解...