机器学习模型可以反编译吗

Ⅰ 我想知道逆向编程与反汇编的区别

反汇编就是把机器语言转为汇编语言代码，正常来讲是用来做DEBUG的，不过现在基本上都是指破解、汉化、和某种目的的“学习”源代码……

至于你说的逆向编程嘛，其实就是程序的逆向工程，一般程序设计时是由模型先分析再设计然后编码，而逆向设计就是从代码入手，以还原数据模型等内容，通俗来讲，这个过程就是仿造，个人认为最好理解的例子就是山寨产品就是逆向工程的代表作……

你看到别人写的某个程序能够做出某种漂亮的动画效果，你通过反汇编、反编译和动态跟踪等方法，分析出其动画效果的实现过程，这种行为就是逆向工程

而且不光软件，很多硬件设计也是通过逆向工程来做产品设计的，比如某公司生产的鼠标为例，就其功能而言，只需要有三个按键就可以满足使用需要，但是，怎样才能让鼠标的手感最好，而且经过长时间使用也不易产生疲劳感？

因此该公司首先根据人体工程学制作了几个模型并交给使用者评估，然后根据评估意见对模型直接进行修改，直至修改到大家都满意为止，最后再将模型数据利用逆向工程软件生成 CAD 数据，然后就是市面上的人体工程学鼠标了

Ⅱ 反汇编与逆向编程的区别

反汇编只是按将010二进制码这样的目标码分析解释成Assembler ,所以我们叫DisAssembler,当然这与教科书上的汇编语言是不同的,这是由编译器优化生成的目标代码,而反汇编只是将通过如intel 指令手册就可以将之转换出来,而逆向编程是在反汇编的基础上，然后分析他的逻辑，从而用高级语言或是流式语言进行二次编程，比较常见的，就是使用嵌入asm(c语言),再则因为汇编的条件啥的其实基本都在goto,所以你用老一套的跟，只到你跟出自己的思路来了，那就真的就是逆向编程了，不过现在多是以上两种，当然高手我就没资格评论了.

Ⅲ 用机器学习已经训练好了模型，求问下一步怎么使用 PS:就是输入一行数据，让模型输出需要预测的Y值

去看api啊
一般就是model.predict(x)
但一般来说，x要转化为训练时候的数据格式
少数情况下，不一定，比如深度学习环节时，训练和预测的数据，可以不经过同样的处理方式

Ⅳ VB反编译还原代码 求助

如果说 VB3、VB4 还有可能的话，那么 VB5、VB6 反编译就是完全的痴人说梦了，VB6 已经不是纯粹的解释性语言了，根本不可能反编译出完整的源代码，对于这种语言写出来的程序，只能获得中间语言或低级语言。一般来说 VB6 都是 P 代码，而 P-Code 的代码逆向回来只能自己看，机器是识别不了的。

举个例子：

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

那么反编译出来的结果就是：

（代码太长不贴，这里贴主要的）
...

mov dword ptr [ebp-58], 004012E4 ; 这里把 "Decompile Test."的地址弄进去了。
...

call dword ptr [<&MSVBVM60.__vbaVarDup>]; 可以清楚的看出来，复制了一份变量的句柄。因为VB里字符串指向的是内存地址。
...

call dword ptr [<&MSVBVM60.#595>] ; 这一句弹出了MsgBox.这里如果跟进去的话是一大堆API 。
...

所以正常反编译（学汇编语言和计算机编译原理去吧）的话，看到段了就会知道这是一个 Msgbox 函数，但是具体显示的内容是什么，那是根本看不出来的。

P.S. 针对楼上[你不懂就别乱说]说的插一嘴，未加壳的 .NET 为何能被反编译出源代码，那是因为 .NET 是托管，而托管有中间语言，所以它的源代码被编译成 msil 这种中间语言而非像 VB6 直接编译成机器语言了。

Ⅳ 存在偏差的机器学习模型会有什么影响

大家都知道，现如今，人工智能是一个十分火热的概念，其实就目前而言，人工智能已经不能够用概念来形容了，需要用技术来形容，而人工智能的核心就是机器学习，机器学习的要素之一就是模型，那么存在偏差的机器学习模型会有什么影响呢？下面我们就给大家解答一下这个问题。
当我们使用质量差的数据集就极有可能会导致误导性的结论。这是因为数据集不仅会引入不准确性和缺失数据，还会引入偏差。而人肯定是可能会有偏见的，所以由人们创造或启发得出的模型也可能存在偏见。每种机器学习算法对不平衡的类或分布都有不同的敏感性。如果没有解决这些问题，你最终可能会得到的结果会是具有性别偏见的模型。
所以说不管是算法得到的结论还是人类得到的结论准确性都取决于被处理信息的广度和质量。所以说，算法存在的偏差也因此而来，算法偏差的迹象已经被充分记录在了信用评分，教育课程，招聘和刑事司法判决等公共领域。收集，策划或应用不当的数据甚至可能在最精心设计和周密计划的机器学习应用程序中引入偏差。而固有偏见的机器学习系统可能会使部分客户群体或社会利益相关者处于劣势，并可能造成或延续不公平的结果。
有科学家认为，算法偏差是机器学习的最大风险之一，因为它会影响机器学习的实际目的。其实这是一个正确的结论，同时这也是一个经常被忽视的缺陷，因为这样可以引发代价高昂的错误，如果不加以控制，可能会使项目和组织往完全错误的方向发展。所以说我们需要重视这一点内容。所以说如果在一开始就能有效地解决这个问题，将会获得丰厚回报，从而最大限度地实现机器学习的真正潜力。这样才能够帮助我们更好的解决这些问题。
在这篇文章中我们给大家介绍了存在偏差的机器学习模型能够为我们带来什么后果，这些内容都是能够帮助大家更好地理解机器学习的知识，大家在进行机器学习的时候一定要注意好这些问题，希望大家能够引以为戒。最后祝愿大家能够更好地使用机器学习，也可以早日学有所成。

Ⅵ 请问hex文件可以反汇编为C语言程序呢。谢谢

bin 或 hex文件可以反汇编为汇编语言程序，
bin 或 hex文件不能反汇编为C语言程序。

Ⅶ 机器学习模型算本构模型吗

不算。简单说判别机器学习模型会描述从观察到的现象会得到怎样的结论比如可以是类别等，本构模型本身是一种结果结论，不需要再去得到结论。

Ⅷ 小白提问，反编译可以提取apk里的模型文件吗

首先拿到apk,把后缀名改成.rar或者是.zip。
资源全在assets里面，打开bin找到 data目录，很多乱码文件看不懂
下载 disunity

目录下有个disunity.jar，和一个disunity.bat文件 如果是0.3.4版本要自行生成jar包。
做移动端开发的，都有Java 7以上的包吧。
检测运行-cmd -Java -version 是7以上就行
找到disunity目录。把APK里面的assets文件放在同级目录。
然后在控制台输入：disunity extract assets\bin\data*.*
反编译完成之后就在同级目录下可以看到了。
注意texture里的ktx 可以用PVRtextool工具查看。
那个工具下载好之后，直接打开GUI里面的EXE 然后把KTX拖进去就行了。

Ⅸ 谁能帮我把一个hex文件反编译为c语言文件

文件有两种，一种是文本文件，一种是程序二进制文件，不管哪种文件都可以用十六进制编码来显示，称为hex文件。

1、文本Hex文件一般不需要转成C语言，更多的是程序二进制文件，用十六进制显示，可以转换成C语言，一般使用相应的反汇编程序来实现，这方面的工具很多，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，简称OD,一般是软件逆向工程爱好者，最先使用的一个工具，但是因为当下不在更新，所以一般用一般用于学习使用，下图中左上角的区域即为反汇编区域 ，用户可以根据汇编指令，分析程序算法，然后自己编写代码。

通过这个实例 ，相信应该能理解一个大致的流程啦。

Ⅹ 关于机器学习应用不得不思考哪些问题

机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。

让我们具体看一个例子。

图4房价的例子

拿国民话题的房子来说。现在我手里有一栋房子需要售卖，我应该给它标上多大的价格？房子的面积是100平方米，价格是100万，120万，还是140万？

很显然，我希望获得房价与面积的某种规律。那么我该如何获得这个规律？用报纸上的房价平均数据么？还是参考别人面积相似的？无论哪种，似乎都并不是太靠谱。

我现在希望获得一个合理的，并且能够最大程度的反映面积与房价关系的规律。于是我调查了周边与我房型类似的一些房子，获得一组数据。这组数据中包含了大大小小房子的面积与价格，如果我能从这组数据中找出面积与价格的规律，那么我就可以得出房子的价格。

对规律的寻找很简单，拟合出一条直线，让它“穿过”所有的点，并且与各个点的距离尽可能的小。

通过这条直线，我获得了一个能够最佳反映房价与面积规律的规律。这条直线同时也是一个下式所表明的函数：房价=面积*a+b

上述中的a、b都是直线的参数。获得这些参数以后，我就可以计算出房子的价格。

假设a=0.75,b=50，则房价=100*0.75+50=125万。这个结果与我前面所列的100万，120万，140万都不一样。由于这条直线综合考虑了大部分的情况，因此从“统计”意义上来说，这是一个最合理的预测。

在求解过程中透露出了两个信息：

1.房价模型是根据拟合的函数类型决定的。如果是直线，那么拟合出的就是直线方程。如果是其他类型的线，例如抛物线，那么拟合出的就是抛物线方程。机器学习有众多算法，一些强力算法可以拟合出复杂的非线性模型，用来反映一些不是直线所能表达的情况。

2.如果我的数据越多，我的模型就越能够考虑到越多的情况，由此对于新情况的预测效果可能就越好。这是机器学习界“数据为王”思想的一个体现。一般来说(不是绝对)，数据越多，最后机器学习生成的模型预测的效果越好。

通过我拟合直线的过程，我们可以对机器学习过程做一个完整的回顾。首先，我们需要在计算机中存储历史的数据。接着，我们将这些数据通过机器学习算法进行处理，这个过程在机器学习中叫做“训练”，处理的结果可以被我们用来对新的数据进行预测，这个结果一般称之为“模型”。对新数据的预测过程在机器学习中叫做“预测”。“训练”与“预测”是机器学习的两个过程，“模型”则是过程的中间输出结果，“训练”产生“模型”，“模型”指导“预测”。