摘要：
误差分析 Error Analysis 如果你的机器学习算法表现得还不够好，那么通过手工去检查算法所犯的错误，这个过程称为错误分析（Error Analysis）。 举例如下，团队开发的识别猫咪的分类器，在dev set上准确率为90%。此时我们希望提升算法的性能，通过分析算法的错误样本，发现其中有 阅读全文
摘要：
Introduction to ML strategy 为什么要选用机器学习策略？ 比如下面这个识别猫的分类器，目前的训练结果可能达到了90%的准确率。但是如果像进一步提高性能，有很多待选的方法。但是该如何去选择呢？ 下面的课程就是主要介绍Machine Learning Strategy。需要注意 阅读全文
摘要：
优化算法 机器学习是一个高度依赖经验的过程，需要在成千上万的数据上迭代多次来得到最小化损失函数的目的。所以对于如此大规模的数据，需要通过对算法进行优化来提高训练模型的效率。 mini-batch梯度下降法 此前，我们通过向量化，一次迭代就可以在所有的训练样本上进行梯度下降的运算，对此我们称之为bat 阅读全文
摘要：
深度学习的实用层面 数据集：Train/Dev/Test sets 深度学习是一个典型的高度迭代的过程，需要不断地进行循环测试，来找到最适合当前网络的超参。一方面可以提升迭代的效率，另一方面可以避免过度拟合等问题。 在实践中，（合理的）高质量训练集、验证集和测试集，有助于提升迭代的效率。 Train 阅读全文
摘要：
深层神经网络 什么是深层神经网络？ 深层的神经网络（Deep L-layer neural network）就是包含了更多隐藏层的神经网络。 从某种意义上来说，logistic regression可以称为一层的神经网络“1 layer NN”。当计算神经网络的层数，通常将输出层计算在内，而输出层不 阅读全文
摘要：
概述 项目地址 https://github.com/newbe3three/gotoexec 构建一个简单的远控木马需要编写三个独立的部分：植入程序、服务端程序和管理程序。 植入程序是运行在目标机器上的远控木马的一部分。植入程序会定期轮询服务器以查找新的命令，然后将命令输出发回给服务器。 管理程序 阅读全文
摘要： 
最近也是学习了一下有关shellcode加载器和进程注入的相关内容，简单分享一下通过golang实现shellcode加载器的免杀思路。 阅读全文
最近也是学习了一下有关shellcode加载器和进程注入的相关内容，简单分享一下通过golang实现shellcode加载器的免杀思路。 阅读全文
摘要：
Golang 盲注脚本 payload部分 其中脚本最重要的环节就是payload部分了，需要如何去闭合，如何构造SQL语句来达到判断的效果。（还有如何绕过waf等等。。。） bool盲注 下面是最基础的布尔型盲注的payload ' and length(database()=n)--+ ' an 阅读全文
摘要：
gotoscan 前言 项目地址 https://github.com/newbe3three/gotoscan 结合自己学习到的Go相关知识，通过实现这个简易的CMS指纹识别工具来锻炼一下自己写代码的能力。 常见的指纹识别的方式： 特定文件的MD5值：一些CMS的特定的静态资源：图片、js文件、c 阅读全文
摘要：
结构体 结构体是一个由用户定义的复合类型，它由一系列属性组成，每个属性都有自己的类型和值。Go语言中数组可以存储同一类型的数据，但在结构体中用户可以为不同项定义不同（或相同）的数据类型。结构体是值类型，因此可以通过new()函数来创建。 定义结构体 结构体的定义需要使用type和struct语句。s 阅读全文