機器學習模型可以反編譯嗎

Ⅰ 我想知道逆向編程與反匯編的區別

反匯編就是把機器語言轉為匯編語言代碼，正常來講是用來做DEBUG的，不過現在基本上都是指破解、漢化、和某種目的的「學習」源代碼……

至於你說的逆向編程嘛，其實就是程序的逆向工程，一般程序設計時是由模型先分析再設計然後編碼，而逆向設計就是從代碼入手，以還原數據模型等內容，通俗來講，這個過程就是仿造，個人認為最好理解的例子就是山寨產品就是逆向工程的代表作……

你看到別人寫的某個程序能夠做出某種漂亮的動畫效果，你通過反匯編、反編譯和動態跟蹤等方法，分析出其動畫效果的實現過程，這種行為就是逆向工程

而且不光軟體，很多硬體設計也是通過逆向工程來做產品設計的，比如某公司生產的滑鼠為例，就其功能而言，只需要有三個按鍵就可以滿足使用需要，但是，怎樣才能讓滑鼠的手感最好，而且經過長時間使用也不易產生疲勞感？

因此該公司首先根據人體工程學製作了幾個模型並交給使用者評估，然後根據評估意見對模型直接進行修改，直至修改到大家都滿意為止，最後再將模型數據利用逆向工程軟體生成 CAD 數據，然後就是市面上的人體工程學滑鼠了

Ⅱ 反匯編與逆向編程的區別

反匯編只是按將010二進制碼這樣的目標碼分析解釋成Assembler ,所以我們叫DisAssembler,當然這與教科書上的匯編語言是不同的,這是由編譯器優化生成的目標代碼,而反匯編只是將通過如intel 指令手冊就可以將之轉換出來,而逆向編程是在反匯編的基礎上，然後分析他的邏輯，從而用高級語言或是流式語言進行二次編程，比較常見的，就是使用嵌入asm(c語言),再則因為匯編的條件啥的其實基本都在goto,所以你用老一套的跟，只到你跟出自己的思路來了，那就真的就是逆向編程了，不過現在多是以上兩種，當然高手我就沒資格評論了.

Ⅲ 用機器學習已經訓練好了模型，求問下一步怎麼使用 PS:就是輸入一行數據，讓模型輸出需要預測的Y值

去看api啊
一般就是model.predict(x)
但一般來說，x要轉化為訓練時候的數據格式
少數情況下，不一定，比如深度學習環節時，訓練和預測的數據，可以不經過同樣的處理方式

Ⅳ VB反編譯還原代碼 求助

如果說 VB3、VB4 還有可能的話，那麼 VB5、VB6 反編譯就是完全的痴人說夢了，VB6 已經不是純粹的解釋性語言了，根本不可能反編譯出完整的源代碼，對於這種語言寫出來的程序，只能獲得中間語言或低級語言。一般來說 VB6 都是 P 代碼，而 P-Code 的代碼逆向回來只能自己看，機器是識別不了的。

舉個例子：

比如在 VB6 中有一句代碼 ： MsgBox "Decompile Test."

那麼反編譯出來的結果就是：

（代碼太長不貼，這里貼主要的）
...

mov dword ptr [ebp-58], 004012E4 ; 這里把 "Decompile Test."的地址弄進去了。
...

call dword ptr [<&MSVBVM60.__vbaVarDup>]; 可以清楚的看出來，復制了一份變數的句柄。因為VB里字元串指向的是內存地址。
...

call dword ptr [<&MSVBVM60.#595>] ; 這一句彈出了MsgBox.這里如果跟進去的話是一大堆API 。
...

所以正常反編譯（學匯編語言和計算機編譯原理去吧）的話，看到段了就會知道這是一個 Msgbox 函數，但是具體顯示的內容是什麼，那是根本看不出來的。

P.S. 針對樓上[你不懂就別亂說]說的插一嘴，未加殼的 .NET 為何能被反編譯出源代碼，那是因為 .NET 是託管，而託管有中間語言，所以它的源代碼被編譯成 msil 這種中間語言而非像 VB6 直接編譯成機器語言了。

Ⅳ 存在偏差的機器學習模型會有什麼影響

大家都知道，現如今，人工智慧是一個十分火熱的概念，其實就目前而言，人工智慧已經不能夠用概念來形容了，需要用技術來形容，而人工智慧的核心就是機器學習，機器學習的要素之一就是模型，那麼存在偏差的機器學習模型會有什麼影響呢？下面我們就給大家解答一下這個問題。
當我們使用質量差的數據集就極有可能會導致誤導性的結論。這是因為數據集不僅會引入不準確性和缺失數據，還會引入偏差。而人肯定是可能會有偏見的，所以由人們創造或啟發得出的模型也可能存在偏見。每種機器學習演算法對不平衡的類或分布都有不同的敏感性。如果沒有解決這些問題，你最終可能會得到的結果會是具有性別偏見的模型。
所以說不管是演算法得到的結論還是人類得到的結論准確性都取決於被處理信息的廣度和質量。所以說，演算法存在的偏差也因此而來，演算法偏差的跡象已經被充分記錄在了信用評分，教育課程，招聘和刑事司法判決等公共領域。收集，策劃或應用不當的數據甚至可能在最精心設計和周密計劃的機器學習應用程序中引入偏差。而固有偏見的機器學習系統可能會使部分客戶群體或社會利益相關者處於劣勢，並可能造成或延續不公平的結果。
有科學家認為，演算法偏差是機器學習的最大風險之一，因為它會影響機器學習的實際目的。其實這是一個正確的結論，同時這也是一個經常被忽視的缺陷，因為這樣可以引發代價高昂的錯誤，如果不加以控制，可能會使項目和組織往完全錯誤的方向發展。所以說我們需要重視這一點內容。所以說如果在一開始就能有效地解決這個問題，將會獲得豐厚回報，從而最大限度地實現機器學習的真正潛力。這樣才能夠幫助我們更好的解決這些問題。
在這篇文章中我們給大家介紹了存在偏差的機器學習模型能夠為我們帶來什麼後果，這些內容都是能夠幫助大家更好地理解機器學習的知識，大家在進行機器學習的時候一定要注意好這些問題，希望大家能夠引以為戒。最後祝願大家能夠更好地使用機器學習，也可以早日學有所成。

Ⅵ 請問hex文件可以反匯編為C語言程序呢。謝謝

bin 或 hex文件可以反匯編為匯編語言程序，
bin 或 hex文件不能反匯編為C語言程序。

Ⅶ 機器學習模型算本構模型嗎

不算。簡單說判別機器學習模型會描述從觀察到的現象會得到怎樣的結論比如可以是類別等，本構模型本身是一種結果結論，不需要再去得到結論。

Ⅷ 小白提問，反編譯可以提取apk里的模型文件嗎

首先拿到apk,把後綴名改成.rar或者是.zip。
資源全在assets裡面，打開bin找到 data目錄，很多亂碼文件看不懂
下載 disunity

目錄下有個disunity.jar，和一個disunity.bat文件 如果是0.3.4版本要自行生成jar包。
做移動端開發的，都有Java 7以上的包吧。
檢測運行-cmd -Java -version 是7以上就行
找到disunity目錄。把APK裡面的assets文件放在同級目錄。
然後在控制台輸入：disunity extract assets\bin\data*.*
反編譯完成之後就在同級目錄下可以看到了。
注意texture里的ktx 可以用PVRtextool工具查看。
那個工具下載好之後，直接打開GUI裡面的EXE 然後把KTX拖進去就行了。

Ⅸ 誰能幫我把一個hex文件反編譯為c語言文件

文件有兩種，一種是文本文件，一種是程序二進制文件，不管哪種文件都可以用十六進制編碼來顯示，稱為hex文件。

1、文本Hex文件一般不需要轉成C語言，更多的是程序二進制文件，用十六進制顯示，可以轉換成C語言，一般使用相應的反匯編程序來實現，這方面的工具很多，不同的平台略有不同。Windows平台一般常用的OllyDbg、Windbg、IDA，Linux平台使用最多的是GDB和Linux版的IDA。

OllyDbg，簡稱OD,一般是軟體逆向工程愛好者，最先使用的一個工具，但是因為當下不在更新，所以一般用一般用於學習使用，下圖中左上角的區域即為反匯編區域 ，用戶可以根據匯編指令，分析程序演算法，然後自己編寫代碼。

通過這個實例 ，相信應該能理解一個大致的流程啦。

Ⅹ 關於機器學習應用不得不思考哪些問題

機器學習是一種能夠賦予機器學習的能力以此讓它完成直接編程無法完成的功能的方法。但從實踐的意義上來說，機器學習是一種通過利用數據，訓練出模型，然後使用模型預測的一種方法。

讓我們具體看一個例子。

圖4房價的例子

拿國民話題的房子來說。現在我手裡有一棟房子需要售賣，我應該給它標上多大的價格？房子的面積是100平方米，價格是100萬，120萬，還是140萬？

很顯然，我希望獲得房價與面積的某種規律。那麼我該如何獲得這個規律？用報紙上的房價平均數據么？還是參考別人面積相似的？無論哪種，似乎都並不是太靠譜。

我現在希望獲得一個合理的，並且能夠最大程度的反映面積與房價關系的規律。於是我調查了周邊與我房型類似的一些房子，獲得一組數據。這組數據中包含了大大小小房子的面積與價格，如果我能從這組數據中找出面積與價格的規律，那麼我就可以得出房子的價格。

對規律的尋找很簡單，擬合出一條直線，讓它「穿過」所有的點，並且與各個點的距離盡可能的小。

通過這條直線，我獲得了一個能夠最佳反映房價與面積規律的規律。這條直線同時也是一個下式所表明的函數：房價=面積*a+b

上述中的a、b都是直線的參數。獲得這些參數以後，我就可以計算出房子的價格。

假設a=0.75,b=50，則房價=100*0.75+50=125萬。這個結果與我前面所列的100萬，120萬，140萬都不一樣。由於這條直線綜合考慮了大部分的情況，因此從「統計」意義上來說，這是一個最合理的預測。

在求解過程中透露出了兩個信息：

1.房價模型是根據擬合的函數類型決定的。如果是直線，那麼擬合出的就是直線方程。如果是其他類型的線，例如拋物線，那麼擬合出的就是拋物線方程。機器學習有眾多演算法，一些強力演算法可以擬合出復雜的非線性模型，用來反映一些不是直線所能表達的情況。

2.如果我的數據越多，我的模型就越能夠考慮到越多的情況，由此對於新情況的預測效果可能就越好。這是機器學習界「數據為王」思想的一個體現。一般來說(不是絕對)，數據越多，最後機器學習生成的模型預測的效果越好。

通過我擬合直線的過程，我們可以對機器學習過程做一個完整的回顧。首先，我們需要在計算機中存儲歷史的數據。接著，我們將這些數據通過機器學習演算法進行處理，這個過程在機器學習中叫做「訓練」，處理的結果可以被我們用來對新的數據進行預測，這個結果一般稱之為「模型」。對新數據的預測過程在機器學習中叫做「預測」。「訓練」與「預測」是機器學習的兩個過程，「模型」則是過程的中間輸出結果，「訓練」產生「模型」，「模型」指導「預測」。