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Practical Malware Analysis Exercises

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简介：
《Practical Malware Analysis Exercises》是一本针对恶意软件分析的技术练习手册，提供了大量实战案例和技巧，帮助安全专家深入理解并对抗各类威胁。 PracticalMalwareAnalysis-Labs-fanhua为恶意代码学习者提供了实用的学习工具和题库。

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  • Practical Malware Analysis Exercises
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    《Practical Malware Analysis Exercises》是一本针对恶意软件分析的技术练习手册，提供了大量实战案例和技巧，帮助安全专家深入理解并对抗各类威胁。 PracticalMalwareAnalysis-Labs-fanhua为恶意代码学习者提供了实用的学习工具和题库。
     
  • Time-Series Analysis: A Practical Approach (epub)
    优质
    本书《时间序列分析：实用方法》以简洁明了的方式介绍了时间序列分析的基本概念和应用技巧，适合初学者及专业人士阅读参考。电子书格式便于携带与学习。 《Practical Time-Series Analysis》英文epub资源转载自网络，如涉及侵权，请联系上传者删除。
     
  • Practical Manual for Transmission Line Design and Analysis
    优质
    本书为从事输电线路设计与分析的专业人员提供了一本实用手册，涵盖了从初步规划到详细工程实施的关键技术。 Practical Guide to Transmission Line Design and Characterization for Signal Integrity Applications by Bogatin’s provides a comprehensive approach to understanding the design and analysis of transmission lines in signal integrity applications. This guide is essential for engineers looking to enhance their knowledge in this critical area of electronics engineering.
     
  • Practical Data Analysis with Jupyter Notebook: Packt Publishing 发...
    优质
    《Practical Data Analysis with Jupyter Notebook》由Packt Publishing出版，本书通过Jupyter Notebook这一强大工具指导读者进行实用的数据分析。书中涵盖了数据清洗、可视化及模型构建等内容，帮助读者掌握数据分析全流程技术。 《使用Jupyter笔记本进行实用数据分析》是Packt出版社出版的一本关于如何利用Python语言提取有用且可行的见解来讲述数据故事的书籍。这本书将带领读者全面了解数据分析的过程，并以简单易懂的方式解释每个步骤。 在本书中，你将会学习到如何运用各种Python库处理和分析数据，包括筛选、清理不同类型的数据，以及使用NumPy、pandas、Matplotlib 和自然语言工具包（NLTK）等进行数据可视化与分析。此外，书中还详细介绍了如何整理并利用pandas创建DataFrame；通过时间序列数据分析生成图表和可视化结果。 本书还包括了探索性数据分析的方法，例如发现关系，并展示了如何运用SQL将不同的数据库连接起来；使用NLP技术处理非结构化文本信息以构建情感分析模型等实用技巧。读者还将有机会在真实的数据集中寻找模式并从中获取洞察力。
     
  • The BUGS Handbook: A Practical Introduction to Bayesian Analysis
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    《The BUGS Handbook》是一本介绍贝叶斯分析实践的实用指南，通过详尽的例子和教程帮助读者掌握开放源代码软件BUGS。 学习贝叶斯统计的经典教材可以从淘宝购买，大家可以一起学习哦~ 加油！
     
  • Static Malware Analysis Python: Android 静态恶意软件分析
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    《Static Malware Analysis Python: Android静态恶意软件分析》是一本专注于利用Python进行Android应用静态安全评估的专业书籍。通过本书，读者可以学习到如何使用Python脚本来自动化提取和解析APK文件中的元数据、代码逻辑等信息，并以此为基础识别潜在的恶意行为特征。书中不仅涵盖了基础的数据结构与正则表达式知识，还深入探讨了各种分析工具及框架的应用技巧，旨在帮助安全分析师高效地开展Android应用的安全审计 静态恶意软件分析提供了Android的静态恶意软件分析所需的所有必需的Python代码和数据集。请参阅HTML文件以获取完整的文档。
     
  • Practical Time Series Analysis - 实用时间序列分析（由Packt出版）
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    《实用时间序列分析》一书由Packt出版社出版，旨在为读者提供时间序列数据处理和预测的实际技能与知识。本书深入浅出地讲解了时间序列分析的基本概念、常用模型及其应用，帮助读者掌握相关技术和工具，以解决实际问题。 《实用的时间序列分析》附带了一个代码库，其中包含了完成本书所需的全部支持项目文件。时间序列分析使我们能够研究一段时间内的数据，并了解这些数据随时间变化的模式。这本书将帮助您理解时间序列分析背后的逻辑并将其应用于各个领域，包括财务、业务和社交媒体。 所有代码都按照章节组织在不同的文件夹中，每个文件夹均以数字开头，后跟应用名称（例如Chapter02）。 示例代码如下所示： ```python import os import pandas as pd %matplotlib inline from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns ``` 为了运行本书中的示例并编写自己的Python程序进行时间序列分析，您需要安装Anaconda Python发行版。 本书的代码示例如何使用Jupyter Notebook展示和执行。
     
  • Malware Classification 数据
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    Malware Classification数据集包含大量恶意软件样本及其分类标签，用于训练和测试机器学习模型以识别新型威胁。 MalwareClassification数据集包含了各种类型的恶意软件样本及其分类标签，用于训练机器学习模型以识别新的潜在威胁。该数据集旨在帮助安全研究人员开发更有效的检测工具和技术，从而提高网络安全水平。通过分析这些样本，可以深入了解不同种类的恶意软件特征和行为模式，并据此建立精确的预测模型来对抗不断变化的安全挑战。
     
  • Supplementary Exercises for Convex Optimization
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    《补充凸优化练习》旨在为学习凸优化理论与应用的学生及研究人员提供丰富的习题资源，深化对核心概念和技术的理解。 在国内找了很久都没找到，于是去外网下载了一个Stephen Boyd教授的Stanford课程《cvx optimization》附加练习的答案，现在分享给大家。