1.cci指标公式源码
2.带你了解几种二进制代码相似度比较技术
3.怎么卖源码 你知道吗？
4.exe文件查看源代码用什么工具
5.Linux 调试秘籍深入探索 C++运行时获取堆栈信息和源代码行数的信息息网终极指南
6.指标权重建模系列三：白话改进CRITIC法赋权（附Python源码）
cci指标公式源码
CCI指标的公式源码为：CCI指标公式源码：
CCI = ÷ 基准周期价格变化率的标准差。其中，差源价格典型周期通常为最近的码信一段时间，如过去的源码一个月或一年等。移动平均值用于计算价格的信息息网平均水平，标准差则用于衡量价格变化的差源奇迹1.03h源码波动幅度。这些数据的码信获取和分析将帮助我们得到更准确的指标值。实际编写公式时还需要用到不同的源码计算方法如求平均价和求标准差等具体的程序代码，需要结合具体平台和编程环境编写实现。信息息网这是差源一个非常基础的计算公式源码示例，具体情况可能需要对此公式进行相应的码信调整和定制化处理以适应具体的需要和分析情况。需要根据使用者的源码理解进一步改进和发展应用在实际的数据分析中。以上是信息息网简单的示例描述和数据抽象展示而非真实可直接应用的程序代码片段。如果您使用的差源是具体的技术平台和编程工具，需要根据平台的码信特性和编程语言的语法规则进行具体的代码编写和调试。对于实际开发过程可能涉及复杂的算法和数据结构，需要根据具体需求进行相应的设计和实现。希望以上信息能对您有所帮助。如果有更多问题，欢迎继续提问交流学习进步。如有条件可以参考一些开发平台的相关教程进行编写和实践了解更多内容并灵活运用在实际工作中解决问题提高效率水平等效果改善目的等等详细可继续向我请教请教再说明白您有什么具体问题我们可以更好的进行讨论学习提升互相促进。最后我会再次强调重要的一点是在编写程序时要保证逻辑清晰准确并注意检查调试以避免潜在错误影响数据准确性和结果有效性是非常重要的！希望我们共同提升能力解决您的问题，更好地利用技术助力实际工作与生活的发展进步。
带你了解几种二进制代码相似度比较技术
摘要：二进制代码相似度比较技术在安全分析中扮演着关键角色，它用于追踪恶意代码变种、检测已知漏洞和确认补丁的存在。该技术的ava语言源码分析核心理念是比较编译生成的二进制代码，尽管它们可能因CPU架构、操作系统、编译选项等因素而存在差异。本文总结了二进制代码相似度比较的技术挑战、研究方向以及学术界和工业界的进展，旨在为研究人员提供参考。
1. 二进制代码生成的复杂性：源代码通过不同编译选项、CPU架构和操作系统等组合，可以生成多种二进制程序。这些因素增加了二进制代码相似度比较的难度。
2. 源代码信息丢失：在编译过程中，有助于理解代码意图的信息（如函数名、变量名等）通常会被丢失，这增加了二进制代码语义理解的难度。
3. 二进制代码混淆：为了保护知识产权或增加理解难度，二进制代码可能会被混淆，进一步增加了比较的难度。
4. 学术界的研究进展：过去年中，学术界开发了多种二进制代码相似度比较方法，并在顶级会议上发表了相关研究成果。
5. 相似度比较的方法和粒度：研究涵盖了多种比较方法（如相似性、等效性、相同性）和不同的分析粒度（如指令级、基本块、函数级等）。
6. 结构相似度计算：这种方法在二进制代码的图表示上计算相似性，介于句法相似性和语义相似性之间。词典源码模板PHP
7. 基于特征的相似度：通过将二进制代码表示为向量或特征集，计算其相似性。机器学习在此领域有广泛应用。
8. Hash匹配相似度：使用局部敏感哈希算法快速匹配多维向量数据的相似性。
9. 跨架构比较：针对不同CPU架构的二进制代码，通过计算语义相似性进行比较。
. 分析类型和归一化方法：包括静态分析、动态分析和数据流分析，以及指令规范化技术。
. 技术评估和比较：对不同的二进制代码相似度比较方法进行了鲁棒性、准确度和性能指标的评估。
总结：尽管二进制代码相似度比较技术在学术界和工业界都有所进展，但仍面临诸多挑战，如小片段代码比较、源代码与二进制的比较、数据相似度比较、语义关系、可扩展性、混淆问题等。这些方向需要进一步的研究和探索。
怎么卖源码 你知道吗？
1、在一些网络项目当中，需要小程序源码，网站源码，公众号源码，而一些程序员在开发出来源码之后自己并不知道怎么去运营，他们只能把源码拿去卖，千锋web源码几千块，在被用过之后就会泛滥了，变得不值钱了。
2、源码也存在信息差，而且利润空间非常的大，看一下下面这两个一模一样的功能，差价在两千多，而且他还卖出了三份，那么利润就是六千多，完全就是中介的玩法。
3、源码的市场非常的大，而且随着以后越来越信息化，也会需要各种各样的软件，网站，小程序源码，所以完全不必担心。
4、首先需要准备三样东西：电脑、手机、坚信这个项目能赚钱的雄心
5、准备好了之后需要找产品了，这根所有创业项目一样，产品就是源码，而源码获取就比较简单了，直接从交易平台里找。json完整获取源码
exe文件查看源代码用什么工具
答案：exe文件查看源代码可使用反编译工具或反汇编工具。 详细解释： 1. 反编译工具： 对于尝试查看exe文件的源代码，反编译工具是一种有效的选择。这些工具能够将编译过的程序转换回其原始的可读代码形式，即源代码。它们特别适用于查看使用高级编程语言编写的程序的源代码。然而，需要注意的是，由于编译过程中的信息损失，反编译得到的源代码可能与原始源代码存在一定的差异。 2. 反汇编工具： 除了反编译工具外，反汇编工具也是查看exe文件的一种方式。这类工具可以将机器代码转换为汇编语言，从而让人更好地理解程序的逻辑结构和工作原理。但是，反汇编得到的代码仍然不是原始的源代码，而是汇编语言，这对于普通用户来说可能较为难以理解。 3. 其他注意事项： 需要明确的是，查看exe文件的源代码并不总是可能的，尤其是在涉及到版权、加密或混淆技术的情况下。此外，尝试非法地逆向工程软件可能侵犯他人的知识产权，因此在查看exe文件源代码时，务必遵守相关法律法规和道德准则。 以上内容即为关于exe文件查看源代码的工具的简单直接明了的解释。Linux 调试秘籍深入探索 C++运行时获取堆栈信息和源代码行数的终极指南
在软件开发的世界里，特别是在C++领域，运行时错误和异常是常见的挑战。这些错误和异常往往需要开发者深入探索、分析和解决。在这个过程中，获取运行时的堆栈信息和代码行数成为了一项至关重要的任务。正如《代码大全》(Code Complete) 中所说：“好的代码是自我解释的。” 但在现实世界中，当面临复杂的、多层次的代码结构时，我们需要更多的上下文信息来理解和解决问题。
在C++中，获取运行时的堆栈信息和代码行数并不像看上去那么简单。我们常常需要依赖外部工具和库来帮助我们完成这项任务。但是，这并不意味着我们无法在代码内部实现这一功能。通过深入探索和学习，我们可以找到合适的方法和技术来实现这一目标。
在本文中，我们将探讨如何使用backtrace, dladdr, 和 libbfd 的组合来获取运行时的堆栈信息和代码行数。我们将从底层原理出发，深入分析每个函数和库的工作原理和使用方法。我们将通过实例代码，展示如何整合这些技术来实现我们的目标。
正如《C++编程思想》(The C++ Programming Language) 中所说：“C++的设计目标是表达直观的设计。” 我们的目标也是通过直观、清晰的代码和解释，帮助读者理解这一复杂但有趣的主题。
在GCC的源码中，我们可以找到backtrace 和 dladdr 函数的具体实现。这些函数位于 libgcc 和 glibc 中，通过深入分析这些源码，我们可以更好地理解它们的工作原理和限制。
通过阅读本文，读者将能够了解如何使用backtrace 函数获取当前的堆栈地址，并使用 backtrace_symbols 函数将这些地址转换为人类可读的字符串形式。这些字符串通常包含函数名、偏移量和地址。我们还将讨论如何使用 dladdr 函数解析堆栈地址，获取函数名和所在的动态链接库信息。libbfd 库将用于获取源代码的行数信息。通过详细的代码示例、图表和解释，我们将帮助读者逐步理解和掌握这些技术。
正如《深入理解计算机系统》中所说：“堆栈跟踪是程序运行时的快照，它展示了函数调用的层次结构和执行路径。” 获取堆栈信息对于调试和优化代码至关重要。
接下来，我们将深入探讨如何使用backtrace 函数获取堆栈信息。backtrace 是一个强大的工具，它能帮助我们在程序运行时捕获当前的堆栈跟踪信息。
在获取堆栈信息后，我们将讨论如何解析这些信息，以获取更具体的信息，例如函数名和源代码行数。我们将深入分析 dladdr 函数的工作原理，以及如何使用它解析堆栈地址。此外，我们还将探讨 libbfd 库如何帮助我们从堆栈地址中获取源代码的文件名和行号。
为了提供一个完整的解决方案，我们将整合所有步骤，展示如何从获取堆栈信息到解析堆栈地址，再到获取源代码行数，形成一个完整的、自动化的解决方案。
在解决可能出现的问题方面，我们将详细探讨符号缺失、动态链接库的影响、编译器和平台差异以及复杂或模糊的堆栈信息等问题，并提供相应的解决方案。我们的目标是确保实现既准确又完整，能够在各种情况下可靠地工作。
总结而言，通过综合应用backtrace, dladdr, 和 libbfd 等技术，我们不仅解决了运行时获取堆栈信息和源代码行数的复杂问题，还为读者展示了这些技术的实际应用和深层次原理。在这个过程中，我们不仅学习了技术，更深入探讨了技术背后的原理和思维。
指标权重建模系列三：白话改进CRITIC法赋权（附Python源码）
上节回顾
前文讲述了CRITIC法赋权重的基本概念，其中涉及波动度与冲突度两个关键点。波动度指的是同一指标下数据的标准差，冲突度则衡量了指标间的相关性。
数据模型介绍
在数据集中，n个样本，m个指标，数学表达如下：
公式略
对CRITIC方法的改进
改进CRITIC法需聚焦波动度与冲突度。知友反馈指出公式上的不足，经文献研究后，重审并提出改进。
改进波动度计算
为消除量纲影响，改进公式将标准差除以均值，获得无量纲指标。
冲突度改进
原冲突度公式只考虑正相关。改进后，负相关亦视为强相关，调整冲突度计算公式。
改进后权重计算
引入熵权法，通过加权平均，平衡指标重要性与信息量，提升权重准确性与稳定性。
具体实现参考已发布的信息熵介绍文章。
Python代码
提供CRITIC法改进版的Python代码实现，便于实践操作。
参考文献
[1] 韩一鸣,徐鹏飞,宫建锋等.基于改进CRITIC-熵权法的电网发展经营综合评价体系研究[J].机电信息,():1-7+.DOI:./j.cnki.cn-/tm....
[2] 弋若兰.我国上市公司信用风险评估研究——基于改进CRITIC熵权组合赋权-TOPSIS模型[J].投资与创业,,():-.
Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）
T检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。广泛应用于各种场景，例如判断两组数据是否具有显著差异。使用T检验前，需确保数据符合正态分布，并且样本方差具有相似性。T检验有多种变体，包括独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验，针对不同实验设计和数据类型选择适当方法至关重要。
实现T检验的Python代码如下：
python
import numpy as np
import scipy.stats as stats
# 示例数据
data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
data2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
# 独立样本T检验
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2)
print(f"T统计量：{ t_statistic}")
print(f"显著性水平：{ p_value}")
# 根据p值判断差异显著性
if p_value < 0.:
print("两个样本的均值存在显著差异")
else:
print("两个样本的均值无显著差异")
运行上述代码，将输出T统计量和显著性水平。根据p值判断，若p值小于0.，则可认为两个样本的均值存在显著差异；否则，认为两者均值无显著差异。
实现效果
根据上述代码，执行T检验后，得到的输出信息如下：
python
T统计量：-0.
显著性水平：0.
根据输出结果，T统计量为-0.，显著性水平为0.。由于p值大于0.，我们无法得出两个样本均值存在显著差异的结论。因此，可以判断在置信水平为0.时，两个样本的均值无显著差异。
