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Python初步实现word2vec：从入门到实践 一、前言 word2vec的实现有多种方式，虽然C语言版本性能更好，但安装配置较为复杂。使用Python的gensim库可以快速实现word2vec模型，特别适合初学者。需要注意的是，gensim主要实现了skip-gram模型。 二、语料准备 首先需要准备分词后的文本文件，使用结巴分词处理原始文本： '''python import jieba def prepare_corpus（）： f1 = open（“fenci.txt”） f2 = open（“fenci_result.txt”， 'a'） lines = f1.readlines（） # 读取全部内容 定义 for line in lines: line = line.replace('\t', '').replace('\n', '').replace(' ','') seg_list = jieba.cut(line, cut_all=False) f2.write(" ".join(seg_list)) f1.close() f2.close() 注意事项： 词与词之间必须用空格分隔 语料量要足够大（建议至少几千条文本） 示例使用了7000条新闻作为语料 三、模型训练 使用gensim的word2vec进行模型训练： '''python from gensim.models import word2vec import logging def train_word2vec（）： # 设置日志 logging.basicConfig（format='%（asctime）s：%（levelname）s： %（message）s'， level=logging.INFO） 定义 # 加载语料 sentences = word2vec.Text8Corpus(u"fenci_result.txt") # 训练模型 model = word2vec.Word2Vec(sentences, size=200) # size是词向量维度 return model def test_model（模型）： # 1。计算词语相似度 try： similarity = model.similarity（u“国家”， u“国务院”） print（f“【国家】和【国务院】的相似度为：{similarity}”） except KeyError： print（“词语不在词汇表中”） 定义 # 2. 计算相关词列表 similar_words = model.most_similar(u"控烟", topn=20) print("\n和【控烟】最相关的词有：") for word, score in similar_words: print(f"{word} {score}") # 3. 寻找对应关系 print("\n书-不错，质量-") result = model.most_similar([u'质量', u'不错'], [u'书'], topn=3) for word, score in result: print(f"{word} {score}") # 4. 寻找不合群的词 odd_word = model.doesnt_match(u"书 书籍 教材 很".split()) print(f"\n不合群的词：{odd_word}") def save_model（model）： # 保存模型 model.save（u“book_review.model”） 定义 # 保存为C语言格式 model.save_word2vec_format(u"book_review.model.bin", binary=True)四、完整运行示例 '''python if name == “main”： 1.准备语料 prepare_corpus（） 定义 2. 训练模型 model = train_word2vec() 3. 测试模型 test_model(model) 4. 保存模型 save_model(model) 五、注意事项 语料大小 推荐使用大规模语料（GB级别） 测试时至少需要几千条文本 语料太小会导致结果不准确 参数设置 size：词向量维度，一般设置100-300 window：上下文窗口大小，默认为5 min_count：最小词频，可以过滤低频词 模型保存和加载 '''python 加载模型 模型 = word2vec 的 v.Word2Vec.load（“book_review.model”） 加载二进制格式 模型 = word2vec 的 v.Word2Vec.load_word2vec_format（“book_review.model.bin”， binary=True）六、运行结果示例 模型训练后可以进行多种词向量运算： 词语相似度计算 相关词查找 词语类比关系 异常词检测 具体输出示例： 国家和国务院的相似度：0.387 与"控烟"相关的词：禁烟(0.603)、防烟(0.585)等 不合群词检测："很"在"书 书籍 教材 很"中最不相关
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360加固脱壳与修复教程：详细步骤与工具推荐 正文 什么是360加固？ 360加固是一款广泛使用的 安卓应用保护工具，通过加壳技术为APK文件提供安全保护，防止逆向工程和破解分析。然而，为了调试或修复某些问题，开发者或安全研究人员可能需要对加固的APK进行脱壳操作，以恢复原始代码。 一、360加固脱壳方法 脱壳原理 加固后的APK文件在运行时会加载原始代码到内存中，因此通过内存Dump（转储）技术可以捕获运行中的dex文件，并结合脱壳工具进行处理。 具体步骤 环境准备 一台支持root权限的安卓设备或模拟器（推荐使用带Xposed框架的模拟器）。 必备工具：IDA Pro、Frida、DexDump工具或一些自动化脱壳工具（如DexHunter）。 动态脱壳 将加固APK安装到root设备中，运行目标应用，使其加载原始dex文件。 使用Frida脚本或Xposed模块，定位并Dump出运行时内存中的原始dex文件。 修复dex文件 加壳的dex文件通常会出现结构损坏问题，需使用修复工具（如DexFixer）进行修复。 导入修复后的dex文件，分析和提取目标代码。 使用自动化工具（推荐简单方法） 工具推荐：DexHunter、脱壳助手（UnSheller）。 安装后直接运行程序加载APK，工具会自动Dump和修复dex文件。 二、360加固修复方法 修复加固后的dex文件 脱壳后的dex文件可能出现损坏情况，需借助工具修复： 使用 DexFix 修复结构和映射表。 检查和重建头部信息，确保能够被反编译工具（如JADX、JD-GUI）识别。 修复签名与资源 加固后的APK文件重新打包可能需要修复签名： 使用 ApkTool 解包资源后进行修改。 借助 Jarsigner 或 SignAPK 重签名，确保文件通过安全校验。 优化二次加固 在修复APK后，如果需要再次加固： 上传到360加固服务平台，选择对应的加固选项重新生成安全APK。 三、常见问题与解决方案 1️⃣ 问题：脱壳后无法反编译？ 检查是否修复了dex文件的完整性。使用修复工具处理结构问题后，再尝试反编译。 2️⃣ 问题：APK安装失败？ 检查是否正确修复了签名和资源，确保重新签名的文件合法。 3️⃣ 问题：使用自动化工具失败？ 确保使用的是适配当前版本360加固的工具版本，尝试更新工具或手动脱壳。 四、注意事项 合法使用：脱壳和修复应仅限于安全研究或开发调试，切勿用于非法用途。 版本兼容：不同版本的360加固方式不同，需根据目标应用选择适配的脱壳工具和方法。 备份数据：操作前备份APK文件和重要数据，以免造成损失。 工具推荐与下载（直接浏览器搜索即可） DexHunter 自动化脱壳工具 ApkTool APK反编译和重编译工具 Frida 动态分析和脱壳工具 Jarsigner APK签名工具 结语 360加固脱壳和修复虽然技术含量较高，但掌握正确的工具和方法后，操作并不复杂。希望以上教程能帮助大家更好地理解和处理360加固相关问题！
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游戏安全逆向工程师入门玩转FPS游戏逆向 方框透视自瞄以及一些内存功能一直是全世界FPS游戏的漏洞通病，经常被不法分子去利用，进行“黑色产业”的各种违法交易。作为安全从业者来说，了解其原理以及实现方式尤为重要。市面上虽有相关的一些教学，但都因其服务、知识点构建、思路逻辑等表现的不是很出色，于是我们开设了本套课程，让你学起来放心，搞起来舒心！ 教程介绍 课程以构建学员的逆向知识框架，培养逆向思维，同时学会各种逆向技能和工具为目的。从思维方式、调试技巧、代码编写，以及不断实战，这四个环节让学员真正学会FPS游戏逆向，写出自己的方框透视漏洞等功能的测试工具。适合零基础编程或有一点易语言或C/C++的人员观看！ 下载地址：隐藏内容，请前往内页查看详情 1图片
