博客园 - 于乐乐
uuid:24b78886-0ed1-41c2-8670-e3f31dcf42c4;id=176762
2016-01-03T08:32:40Z
于乐乐
https://www.cnblogs.com/yulele/
feed.cnblogs.com
https://www.cnblogs.com/yulele/p/4546615.html
Google IO 2015 "Material Now" - 于乐乐
Google IO 2015上介绍了Material design发布一年来的市场情况。区别于传统设计风格, Material Design赋予界面三维坐标,可以自由伸缩,移动。40%的新Apps已经采用了Material design的设计风格。PPT Download
2015-06-02T07:32:00Z
2015-06-02T07:32:00Z
于乐乐
https://www.cnblogs.com/yulele/
【摘要】Google IO 2015上介绍了Material design发布一年来的市场情况。区别于传统设计风格, Material Design赋予界面三维坐标,可以自由伸缩,移动。40%的新Apps已经采用了Material design的设计风格。PPT Download <a href="https://www.cnblogs.com/yulele/p/4546615.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/yulele/p/4436483.html
机器学习(2) 自动生成图片描述 - 于乐乐
近年来很多机器学习研究者开始尝试从图片中挖掘信息,自动生成该图片的描述:Google Research 在2011年发布正在开发的新技术,声称能侦察图片,再为图片作出文字描述:该新技术结合了计算机视觉技术(computer vision)和自然语言处理(natural language proces...
2015-04-17T17:32:00Z
2015-04-17T17:32:00Z
于乐乐
https://www.cnblogs.com/yulele/
【摘要】近年来很多机器学习研究者开始尝试从图片中挖掘信息,自动生成该图片的描述:Google Research 在2011年发布正在开发的新技术,声称能侦察图片,再为图片作出文字描述:该新技术结合了计算机视觉技术(computer vision)和自然语言处理(natural language proces... <a href="https://www.cnblogs.com/yulele/p/4436483.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/yulele/p/4358087.html
Android App 静态分析工具比较(1) AAAL - 于乐乐
NDSS 15:AAAL: Detecting Privacy Leakages via Enhanced Data-flow Analysis and Peer VotingAAAL是检测Android App信息泄露的工具,相比其他工具,主要不同体现在:在查找Source到sink路径的基础上,...
2015-03-22T13:35:00Z
2015-03-22T13:35:00Z
于乐乐
https://www.cnblogs.com/yulele/
【摘要】NDSS 15:AAAL: Detecting Privacy Leakages via Enhanced Data-flow Analysis and Peer VotingAAAL是检测Android App信息泄露的工具,相比其他工具,主要不同体现在:在查找Source到sink路径的基础上,... <a href="https://www.cnblogs.com/yulele/p/4358087.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/yulele/p/4355037.html
Android 动态类加载 - 于乐乐
Android程序可以通过动态类加载方法,在运行时动态生成对象,调用方法。在Android中可以动态加载,但无法像Java中那样方便动态加载jar.原因:Android的虚拟机(Dalvik VM)是不认识Java打出jar的byte code,需要通过dx工具来优化转换成Dalvik byte c...
2015-03-20T17:00:00Z
2015-03-20T17:00:00Z
于乐乐
https://www.cnblogs.com/yulele/
【摘要】Android程序可以通过动态类加载方法,在运行时动态生成对象,调用方法。在Android中可以动态加载,但无法像Java中那样方便动态加载jar.原因:Android的虚拟机(Dalvik VM)是不认识Java打出jar的byte code,需要通过dx工具来优化转换成Dalvik byte c... <a href="https://www.cnblogs.com/yulele/p/4355037.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/yulele/p/4353835.html
机器学习算法优秀性:衡量指标 - 于乐乐
评价算法优秀程序的时候,常用一系列指标来衡量,主要包括:Precision,Recall,F-1 Score,为什么要设计这些值?单单用Precision不行吗?1, 什么是Precision ?Precison,准确度,主要表示检测出的Alert中有多少是正确的判断(True Positive,T...
2015-03-20T07:52:00Z
2015-03-20T07:52:00Z
于乐乐
https://www.cnblogs.com/yulele/
【摘要】评价算法优秀程序的时候,常用一系列指标来衡量,主要包括:Precision,Recall,F-1 Score,为什么要设计这些值?单单用Precision不行吗?1, 什么是Precision ?Precison,准确度,主要表示检测出的Alert中有多少是正确的判断(True Positive,T... <a href="https://www.cnblogs.com/yulele/p/4353835.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/yulele/p/4353740.html
MapReduce and Pregel - 于乐乐
PageRank:搜索引擎在使用PageRank的时候,需要计算每个节点的PageRank的值:上图给出了这个值的计算公式,每个节点的PageRank值由2部分构成,一个是节点初始的PageRank值,另一个是它连接的所有邻居节点的PageRank值。前者意味着邻居节点多则PageRank值高,后者...
2015-03-20T07:27:00Z
2015-03-20T07:27:00Z
于乐乐
https://www.cnblogs.com/yulele/
【摘要】PageRank:搜索引擎在使用PageRank的时候,需要计算每个节点的PageRank的值:上图给出了这个值的计算公式,每个节点的PageRank值由2部分构成,一个是节点初始的PageRank值,另一个是它连接的所有邻居节点的PageRank值。前者意味着邻居节点多则PageRank值高,后者... <a href="https://www.cnblogs.com/yulele/p/4353740.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/yulele/p/4350971.html
K-d 树对聚类算法进行预处理 - 于乐乐
在用聚类算法如k-means对数据进行聚类处理的时候,按照一般的处理方法,需要将每个数据跟其他所有的元素进行比较,计算相似度,然后才能聚类。假定有N个元素,则需计算N*(N-1)/2 次,当N非常大的时候,则非常消耗时间,这种时候,可以使用K-d树数据结构,对所有数据进行重新组织,构成一棵而叉树。k...
2015-03-19T09:03:00Z
2015-03-19T09:03:00Z
于乐乐
https://www.cnblogs.com/yulele/
【摘要】在用聚类算法如k-means对数据进行聚类处理的时候,按照一般的处理方法,需要将每个数据跟其他所有的元素进行比较,计算相似度,然后才能聚类。假定有N个元素,则需计算N*(N-1)/2 次,当N非常大的时候,则非常消耗时间,这种时候,可以使用K-d树数据结构,对所有数据进行重新组织,构成一棵而叉树。k... <a href="https://www.cnblogs.com/yulele/p/4350971.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/yulele/p/4280633.html
论文中的算法描述 By 薛磊 - 于乐乐
在写论文的过程中,我们经常需要描述一些算法,如何描述才能清晰、美观、易读、无歧义?薛磊从《Writing for computer science》中整理了一份PPT,介绍几种常见的算法描述方法。下面是下载链接:Algorithms_writing.pdf
2015-02-08T15:02:00Z
2015-02-08T15:02:00Z
于乐乐
https://www.cnblogs.com/yulele/
【摘要】在写论文的过程中,我们经常需要描述一些算法,如何描述才能清晰、美观、易读、无歧义?薛磊从《Writing for computer science》中整理了一份PPT,介绍几种常见的算法描述方法。下面是下载链接:Algorithms_writing.pdf <a href="https://www.cnblogs.com/yulele/p/4280633.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/yulele/p/4280629.html
批判性思维《描述性假设》 - 于乐乐
在证明某个论断的过程中,作者需要使用一些假设,常见的假设包括:价值观假设和描述性假设。价值观假设用来描述世界应该是什么样的。描述性假设用来描述世界实际是什么样的。关于如何发现描述性假设,我从《学会提问:批判性思维》一书中整理了一个PPT,下面是分享链接:描述性假设.pdf
2015-02-08T14:56:00Z
2015-02-08T14:56:00Z
于乐乐
https://www.cnblogs.com/yulele/
【摘要】在证明某个论断的过程中,作者需要使用一些假设,常见的假设包括:价值观假设和描述性假设。价值观假设用来描述世界应该是什么样的。描述性假设用来描述世界实际是什么样的。关于如何发现描述性假设,我从《学会提问:批判性思维》一书中整理了一个PPT,下面是分享链接:描述性假设.pdf <a href="https://www.cnblogs.com/yulele/p/4280629.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/yulele/p/4280626.html
论文中的数学符号使用 - 于乐乐
在写论文的时候,我们经常需要使用各种数学变量、符号、公式,这些都需要保持适当的规范,才能使论文更加准确、美观、易读。我从《Writing for computer science》中整理了20个小Tips,做成了一张PPT,分享给大家。下面是下载链接:Writing_for_computer_Mat...
2015-02-08T14:52:00Z
2015-02-08T14:52:00Z
于乐乐
https://www.cnblogs.com/yulele/
【摘要】在写论文的时候,我们经常需要使用各种数学变量、符号、公式,这些都需要保持适当的规范,才能使论文更加准确、美观、易读。我从《Writing for computer science》中整理了20个小Tips,做成了一张PPT,分享给大家。下面是下载链接:Writing_for_computer_Mat... <a href="https://www.cnblogs.com/yulele/p/4280626.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/yulele/p/4266668.html
Android常见漏洞介绍(1):Intent Scheme URL 攻击 - 于乐乐
Android 为了增强用户体验,允许网页通过浏览器启动其他App。Intent scheme URL可以被web page用来启动某些组件,从而导致安全威胁。例如在网页中嵌入下面的intent scheme URL: Take a QR code 可以调用设备上的com.google.zxing....
2015-02-01T17:08:00Z
2015-02-01T17:08:00Z
于乐乐
https://www.cnblogs.com/yulele/
【摘要】Android 为了增强用户体验,允许网页通过浏览器启动其他App。Intent scheme URL可以被web page用来启动某些组件,从而导致安全威胁。例如在网页中嵌入下面的intent scheme URL: Take a QR code 可以调用设备上的com.google.zxing.... <a href="https://www.cnblogs.com/yulele/p/4266668.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/yulele/p/4207759.html
利用Mallet工具自动挖掘文本Topic - 于乐乐
LDA算法(Latent Dirichlet allocation)是Blei,Andrew NG,Jordan等在2003年左右发表的算法,主要是以一系列单词为输入,以一系列Topic单词作为输出。该算法不考虑单词之间的顺序关系,衍生出了很多以LDA为基础的算法。对于小的单独的文本,可以使用在线工...
2015-01-08T12:44:00Z
2015-01-08T12:44:00Z
于乐乐
https://www.cnblogs.com/yulele/
【摘要】LDA算法(Latent Dirichlet allocation)是Blei,Andrew NG,Jordan等在2003年左右发表的算法,主要是以一系列单词为输入,以一系列Topic单词作为输出。该算法不考虑单词之间的顺序关系,衍生出了很多以LDA为基础的算法。对于小的单独的文本,可以使用在线工... <a href="https://www.cnblogs.com/yulele/p/4207759.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/yulele/p/4199268.html
Xie Tao的几个小建议PPT:关于读Paper,如何与他人交流,赶Deadline - 于乐乐
Xie Tao 给出了一些建议:关于读Paper: 做一个5行的小笔记备查关于与他人交流:保证逻辑性: 自上而下,不要过于关注技术细节; 提供背景知识和上下文,方便对方理解; 回答问题时需要有逻辑。关于赶Dean line: 学生独立完成论文草稿及早发给合作者,收集反馈意见; 保证邮件...
2015-01-03T02:53:00Z
2015-01-03T02:53:00Z
于乐乐
https://www.cnblogs.com/yulele/
【摘要】Xie Tao 给出了一些建议:关于读Paper: 做一个5行的小笔记备查关于与他人交流:保证逻辑性: 自上而下,不要过于关注技术细节; 提供背景知识和上下文,方便对方理解; 回答问题时需要有逻辑。关于赶Dean line: 学生独立完成论文草稿及早发给合作者,收集反馈意见; 保证邮件... <a href="https://www.cnblogs.com/yulele/p/4199268.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/yulele/p/3721305.html
Python解析DNS数据包 - 于乐乐
工作中有时需要对DNS数据包进行解析,抽取出其中的Qurey Name和Answer中的IP地址,今天写了一个简单的脚本分析PCAP包中的DNS,用到了dpkt模块。我只抽取了关键的Query Name和Answer中的IP地址,没有解析授权和额外信息。如果不想写脚本,可以使用tshark工具(wi...
2014-05-10T17:58:00Z
2014-05-10T17:58:00Z
于乐乐
https://www.cnblogs.com/yulele/
【摘要】工作中有时需要对DNS数据包进行解析,抽取出其中的Qurey Name和Answer中的IP地址,今天写了一个简单的脚本分析PCAP包中的DNS,用到了dpkt模块。我只抽取了关键的Query Name和Answer中的IP地址,没有解析授权和额外信息。如果不想写脚本,可以使用tshark工具(wi... <a href="https://www.cnblogs.com/yulele/p/3721305.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/yulele/archive/2013/04/16/3023815.html
移动互联网PS流程 - 于乐乐
这几天被要求了解3G、4G网络的架构信令,实在是太复杂,只好先从PS(packet switching)开始了解,其实就是看手机上网的整个流程。总结了一下,整个过程中需要用到这几个东西:MS(mobile station,移动台,就是手机)SGSN(service gprs support node,服务gprs支持节点,主要是进行移动管理等)GGSN(gateway gprs support node,网关gprs支持节点,充当网关,手机上网的关键跳板)手机接入到通信网络中后,如果要上网,需要通过以下几步:1、附着,即建立无线链路连接到某个基站,并实现手机与某个sgsn连接。2、PDP上下文
2013-04-16T04:27:00Z
2013-04-16T04:27:00Z
于乐乐
https://www.cnblogs.com/yulele/
【摘要】这几天被要求了解3G、4G网络的架构信令,实在是太复杂,只好先从PS(packet switching)开始了解,其实就是看手机上网的整个流程。总结了一下,整个过程中需要用到这几个东西:MS(mobile station,移动台,就是手机)SGSN(service gprs support node,服务gprs支持节点,主要是进行移动管理等)GGSN(gateway gprs support node,网关gprs支持节点,充当网关,手机上网的关键跳板)手机接入到通信网络中后,如果要上网,需要通过以下几步:1、附着,即建立无线链路连接到某个基站,并实现手机与某个sgsn连接。2、PDP上下文 <a href="https://www.cnblogs.com/yulele/archive/2013/04/16/3023815.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/yulele/archive/2013/04/16/3023785.html
python分析pcap包 - 于乐乐
前两天需要分析一个pcap包,写了一段python脚本,将每个包的基本信息(源/目的MAC、源/目的IP、源/目的端口)提取出来。在实现过程中为了省事用了dpkt开发包,不过只用了几个简单的函数,具体的信息提取部分都是自己实现的。值得注意的是用到了binascii包中的b2a_hex函数,可以将一段...
2013-04-16T04:03:00Z
2013-04-16T04:03:00Z
于乐乐
https://www.cnblogs.com/yulele/
【摘要】前两天需要分析一个pcap包,写了一段python脚本,将每个包的基本信息(源/目的MAC、源/目的IP、源/目的端口)提取出来。在实现过程中为了省事用了dpkt开发包,不过只用了几个简单的函数,具体的信息提取部分都是自己实现的。值得注意的是用到了binascii包中的b2a_hex函数,可以将一段... <a href="https://www.cnblogs.com/yulele/archive/2013/04/16/3023785.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/yulele/archive/2013/04/04/2999924.html
《暗时间》 - 于乐乐
以前看过一点刘未鹏的文章,去年买了刘未鹏的《暗时间》,但是一直没看,最近睡觉前没什么可供催眠的闲书,就把它拿出来翻翻,恩,虽然基本都是以前博客上发表过的东西,但是看了还是有些启发的。1、这本书讲了什么?因为都是来自他的博客的文章,他说写博客的一个很重要的目的是帮自己进行总结,用文字记录当时的想法,反复提炼,以期获得新的东西。因此本书主要是介绍他自己看到的,想到的东西。2、印象较深的东西。有三点:(1)他在多篇文章中提到自己多年来养成的习惯,即“走路、吃饭也在想某个问题”,充分利用点滴时间。(看来他很看重这一点,所以书的名字才叫《暗时间》。)(2)关于好的论文的评价标准。次一点的论文只是告诉你.
2013-04-04T14:01:00Z
2013-04-04T14:01:00Z
于乐乐
https://www.cnblogs.com/yulele/
【摘要】以前看过一点刘未鹏的文章,去年买了刘未鹏的《暗时间》,但是一直没看,最近睡觉前没什么可供催眠的闲书,就把它拿出来翻翻,恩,虽然基本都是以前博客上发表过的东西,但是看了还是有些启发的。1、这本书讲了什么?因为都是来自他的博客的文章,他说写博客的一个很重要的目的是帮自己进行总结,用文字记录当时的想法,反复提炼,以期获得新的东西。因此本书主要是介绍他自己看到的,想到的东西。2、印象较深的东西。有三点:(1)他在多篇文章中提到自己多年来养成的习惯,即“走路、吃饭也在想某个问题”,充分利用点滴时间。(看来他很看重这一点,所以书的名字才叫《暗时间》。)(2)关于好的论文的评价标准。次一点的论文只是告诉你. <a href="https://www.cnblogs.com/yulele/archive/2013/04/04/2999924.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/yulele/archive/2013/04/01/2994365.html
图灵夜读1--《无线网络攻击原理与检测》及《速变网络的衡量与检测》 - 于乐乐
1、《Understanding Wireless Attacks and Detection》URL: http://www.sans.org/reading_room/whitepapers/detection/understanding-wireless-attacks-detection_1633本文从无线网络中数据包的捕获、解析出发,主要介绍了无线网络中针对物理层和链路层的攻击的原理,包括探测、窃听、Dos、伪装、中间人攻击。最后介绍了几种Wireless IDS软件。2、《Measuring and Detecting Fast-Flux Service Networks》URL:
2013-04-01T13:43:00Z
2013-04-01T13:43:00Z
于乐乐
https://www.cnblogs.com/yulele/
【摘要】1、《Understanding Wireless Attacks and Detection》URL: http://www.sans.org/reading_room/whitepapers/detection/understanding-wireless-attacks-detection_1633本文从无线网络中数据包的捕获、解析出发,主要介绍了无线网络中针对物理层和链路层的攻击的原理,包括探测、窃听、Dos、伪装、中间人攻击。最后介绍了几种Wireless IDS软件。2、《Measuring and Detecting Fast-Flux Service Networks》URL: <a href="https://www.cnblogs.com/yulele/archive/2013/04/01/2994365.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/yulele/archive/2013/03/09/2951957.html
TOSSIM仿真之网络配置 - 于乐乐
无线传感器网络时用到仿真软件TOSSIM,仿真时遇到一个核心问题就是网络的配置。如某论文里这样写到:"本文采用TOSSIM软件对xx算法和xx算法进行仿真,具体的网络配置为:600个节点随机分布于400m×400m区域中,无线信道对称,标准室内环境,背景噪声为-105.0dBm,高斯白噪声为4dB,节点传输速率为1Mbps,节点灵敏度为-108.0dBm,传输距离为50m"。一直不是很明白这些参数在仿真中是如何实现的,今天看了三份英文文档,稍微了解了一些。 原来,TinyOS1.x中,传输过程中发生的错误是以概率的方式实现的。TOSSIM默认会查看“lossy.n
2013-03-09T13:08:00Z
2013-03-09T13:08:00Z
于乐乐
https://www.cnblogs.com/yulele/
【摘要】无线传感器网络时用到仿真软件TOSSIM,仿真时遇到一个核心问题就是网络的配置。如某论文里这样写到:"本文采用TOSSIM软件对xx算法和xx算法进行仿真,具体的网络配置为:600个节点随机分布于400m×400m区域中,无线信道对称,标准室内环境,背景噪声为-105.0dBm,高斯白噪声为4dB,节点传输速率为1Mbps,节点灵敏度为-108.0dBm,传输距离为50m"。一直不是很明白这些参数在仿真中是如何实现的,今天看了三份英文文档,稍微了解了一些。 原来,TinyOS1.x中,传输过程中发生的错误是以概率的方式实现的。TOSSIM默认会查看“lossy.n <a href="https://www.cnblogs.com/yulele/archive/2013/03/09/2951957.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/yulele/archive/2012/11/29/2795388.html
机器学习(1)朴素贝叶斯分类器 - 于乐乐
机器学习算法在学习很生活中有很多使用,比如对网页进行分类、模式识别等等,有些算法使用的范围比较广,需要有基本的认识和掌握。 首先介绍一个基本概念:监督学习和无监督学习。区别就在于是否先王机器中输入一定数量的训练集,对机器进行训练。然后将未知数据输入机器,得到输出结果。监督学习(supervised learning)是需要的,而无监督学习(unsupervised learning)是不需要的。 朴素贝叶斯分类器(native bayes classifier)属于监督学习算法。本质上是一种最大似然估计(maximum likelihood estimation)。(最大似然估计简单来说就是.
2012-11-29T14:20:00Z
2012-11-29T14:20:00Z
于乐乐
https://www.cnblogs.com/yulele/
【摘要】机器学习算法在学习很生活中有很多使用,比如对网页进行分类、模式识别等等,有些算法使用的范围比较广,需要有基本的认识和掌握。 首先介绍一个基本概念:监督学习和无监督学习。区别就在于是否先王机器中输入一定数量的训练集,对机器进行训练。然后将未知数据输入机器,得到输出结果。监督学习(supervised learning)是需要的,而无监督学习(unsupervised learning)是不需要的。 朴素贝叶斯分类器(native bayes classifier)属于监督学习算法。本质上是一种最大似然估计(maximum likelihood estimation)。(最大似然估计简单来说就是. <a href="https://www.cnblogs.com/yulele/archive/2012/11/29/2795388.html" target="_blank">阅读全文</a>