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2021_BERT-Based Semantic-Aware Binary Code Representation PPT.pdf

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简介：
本PDF演示文稿探讨了一种基于BERT模型的语义感知二进制代码表示方法，旨在提升软件工程中逆向工程和漏洞检测等任务的效率与准确性。 本段落提出了一种基于BERT语义理解的二进制代码表示方法。作者通过构建数据集并进行归一化处理，建立了用于评估二进制代码相似性的模型，并对其进行了局限性分析。该方法能够显著提升二进制代码的语义表达能力，在二进制代码分析和安全领域具有广泛应用前景。

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  • 2021_BERT-Based Semantic-Aware Binary Code Representation PPT.pdf
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    本PDF演示文稿探讨了一种基于BERT模型的语义感知二进制代码表示方法，旨在提升软件工程中逆向工程和漏洞检测等任务的效率与准确性。 本段落提出了一种基于BERT语义理解的二进制代码表示方法。作者通过构建数据集并进行归一化处理，建立了用于评估二进制代码相似性的模型，并对其进行了局限性分析。该方法能够显著提升二进制代码的语义表达能力，在二进制代码分析和安全领域具有广泛应用前景。
     
  • 2021_BERT-Based Semantic-Aware Binary Code Representation.docx
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    本文档探讨了一种基于BERT模型的语义感知二进制代码表示方法，旨在提升软件工程中二进制代码的理解和分析效率。通过融合自然语言处理技术，研究提出一种新颖的方式来解析和利用二进制代码中的深层语义信息，以促进逆向工程、漏洞挖掘及程序相似性检测等应用领域的进展。 好的，请提供您需要我翻译或重写的文字内容。
     
  • Sparse+and+Repetitive+Representation+Code
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    简介：稀疏且重复表示码（Sparse and Repetitive Representation Code）是一种编码技术，通过利用数据中的稀疏性和重复模式来提高编码效率和压缩率。 《稀疏与冗余表示：代码》是一本深入探讨数据表示和处理技术的书籍，主要关注使用稀疏和冗余表示方法。该书包含了MATLAB代码实现，这对于理解和应用这些理论提供了实践基础。作为一款强大的编程环境，MATLAB广泛应用于科学计算、图像处理及信号处理等领域，因此这些代码是学习与研究的理想工具。 1. **稀疏表示**：在信号处理和机器学习中，稀疏表示是指寻找一种方式使复杂的数据可以用少数几个基向量的线性组合来表达。这有助于数据压缩和降维，并且使得去除噪声更加容易。书中可能涉及到稀疏编码算法，如LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）和OMP（Orthogonal Matching Pursuit）。 2. **迭代收缩**：描述中的第六章可能涉及了迭代收缩算法，这是一种用于信号恢复与去噪的技术。通过多次迭代逐步调整系数以达到最佳的稀疏表示效果。 3. **局部MCA和KSVD**：书中第十五章及十四章的内容分别介绍了局部多成分分析（Local MCA）和K-SVD算法的应用。其中，K-SVD是一种用于构建自适应字典的字典学习方法，而局部MCA则是在特定区域或上下文中进行这种分析以提高表示精确性和针对性。 4. **图论应用**：书中第十章可能介绍了如何将图论概念应用于数据表示中，例如通过图谱信号处理来更好地理解和操作复杂网络结构的数据。 5. **图像修复与去噪**：第十五和十四章的内容涉及了使用KSVD字典学习方法进行图像修复及全局去噪的应用。这种方法通常用于创建高质量的图像恢复结果。 6. **演示与示例**：书中可能包含实际运行的MATLAB示例，帮助读者理解并可视化稀疏和冗余表示的效果。 7. **对比显示差距**：第七章的内容可能展示了不同稀疏表示方法之间的性能差异，以帮助用户评估及选择适合其应用的方法。 这些MATLAB代码不仅涵盖了理论知识还提供了实践案例。对于想要深入学习稀疏与冗余表示的学者或工程师而言，本书是一个宝贵的资源。通过实际操作这些代码，读者能够加深对高级技术的理解，并提升他们在信号处理和图像分析领域的技能。
     
  • A Keyword-Aware Service Recommendation Approach Based on MapReduce
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    本文提出了一种基于MapReduce的关键词感知服务推荐方法，通过分析用户偏好和历史行为数据来提供个性化的服务建议。 在动态且复杂的云计算环境中，面对众多功能相似但服务质量（QoS）各异的服务候选者，用户对服务推荐的可信度提出了更高的要求。为了确保服务推荐既准确又可靠，除了匹配用户的特定需求与服务描述之外，还需要深入了解并利用用户偏好信息来提供符合个人化需要的服务建议。 提高获取用户偏好的准确性是关键步骤之一，可以通过分析和提取来自用户的反馈数据（例如文本评论、评分等）中的有效信息来进行。具体而言，可以寻找具有相似喜好的可信赖历史用户作为目标用户的参考模型。 为了更准确地从文本评论中识别出用户的偏好倾向，我们可以运用自然语言处理技术和本体论知识来解析特定领域的专业词汇和用户的历史评价记录，并构建相应的领域映射词库。这样能够将用户的评论转化为一组代表其偏好的关键词集合及对应的权重向量，进而计算不同用户之间的偏好相似度。 基于上述方法找出的具有相近喜好的历史使用情况以及这些用户的评分数据，可以进一步预测目标用户对特定服务的兴趣程度，并据此为他们推荐个性化的云计算解决方案。
     
  • MPPT-Source-Code-Based-on-FPGA_RAR_FPGA-MPPT_Verilog_
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    该RAR文件包含基于FPGA的MPPT（最大功率点跟踪）算法的Verilog代码。适用于太阳能系统中高效能量采集的研究与开发。 用Verilog HDL语言实现的光伏系统最大功率跟踪的源代码，内包含程序解释说明。
     
  • A Survey of Binary Code Similarity in 2021.pdf
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    本文为二进制代码相似性研究提供了一份全面的综述，涵盖了2021年的最新进展与挑战，探讨了不同度量方法及其应用。 本段落探讨了二进制代码相似性的研究。文章首先定义了二进制代码相似性这一概念，并对现有的相关方法进行了分析。此外，文中还讨论了该领域的实际应用案例，如恶意软件检测与代码克隆识别等。最后，作者总结并评估了几种现有技术的长处和短处，并提出了未来可能的研究方向。
     
  • Laplace Prior-Based Bayesian Compressive Sensing: MATLAB Code
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    本项目提供基于拉普拉斯先验的贝叶斯压缩感知方法的MATLAB实现代码，适用于信号处理与机器学习领域的研究和应用。 Bayesian Compressive Sensing Using Laplace Priors是一篇关于利用拉普拉斯先验进行贝叶斯压缩感知的研究文章。该研究探讨了在信号处理领域中如何通过稀疏表示来实现高效的数据采集与重建，特别关注于采用拉普拉斯分布作为先验模型以改进传统方法的性能。
     
  • Matlab-Based DIC Code - Version 1.130814_EJ.zip Speckle Pattern Analysis
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    本资源为基于Matlab的数字图像相关法（DIC）代码版本1.130814，适用于分析材料力学实验中的散斑图案，用于应变和位移测量。 Digital Image Correlation (DIC) is an optical, non-contact technique for measuring full-field displacements and strains. The only requirement is that the test specimen must have a random speckle pattern on its surface, which can be either artificially created by the experimenter or naturally occurring. DIC has no inherent length scale; through appropriate selection of image magnification and speckle size, it can measure displacements ranging from meter to micron scales.
     
  • Code Obfuscation for C++ Project: A Python-Based Approach to Source Code Obfuscation for C++ Projects
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    本项目提出了一种基于Python的方法，用于C++项目的代码混淆。通过转换源代码以增加逆向工程难度，同时保持程序功能不变，提升软件安全性和版权保护。 C++项目的代码混淆基于Python实现的工具针对C/C++继承工程提供版权保护功能。 0x00 功能介绍：处理C/C++工程下的源码，主要进行变量和函数替换。 0x01 工作原理：利用Clang解析抽象语法树，提取变量和函数名，并生成对应的密文（随机字符串或相近的字符串），然后将这些替换后的名称应用于原始代码中。 0x02 使用方法： - 首先手动删除所有文件中的系统头文件，例如`#include `、`#include`等。 - 在myglobal.py中指定工程根目录。 - 运行 `python main.py` - 最后需要手动在删除的部分原始文件中添加回所需的头文件。 0x03 工作流程：遍历目录下所有临时C类型的文件（如.h, .hpp, .c, .cpp, .cc）；对于每个文件，使用Clang进行解析以获取其中的所有函数和变量名称，并从列表中删除重复项以及白名单中的内容。记录转换前后的对应关系，在此过程中完成代码的重写工作。
     
  • Chapter 4: MATLAB Code for Trajectory Tracking_Controller Based on MPC_for Autonomous Vehicles
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    本章介绍了基于模型预测控制（MPC）的自动驾驶车辆轨迹跟踪控制器的MATLAB代码实现，详细阐述了算法的设计与仿真验证过程。 基于运动学模型的轨迹跟踪控制在无人驾驶车辆中的应用是《无人驾驶车辆模型预测控制第二版》第四章的重点内容之一。该章节深入探讨了如何利用先进的算法和技术实现精确的路径跟随，以确保自动驾驶系统的稳定性和安全性。