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整理一下 Python 单元测试的内容，包括： 内置的单元测试模块 unittest 第三方测试工具 pytest 除此之外，其实还有直接解析源码注释，获取测试用例的内置模块 doctest。 准备 为了便于描述，下面准备两个函数和一个类作为测试目标，构成 my_module.py my_module.py1234567891011121314151617181920def my_add(a, b): return a + bdef my_divide(a, b): return a / bclass MyDict(dict): def __init__(self, **kw): super().__init__(**kw) def __getattr__(self, key): try: return self[key] except KeyError: raise AttributeError(r"'MyDict' object ha...

概念介绍 DLL 注入攻击（DLL Injection）是一种将动态链接库（DLL）强制加载到目标进程中的技术，使得攻击者编写的代码能在目标进程的地址空间中运行。 在 Windows 中，DLL 注入是系统提供的合法功能，主要用于调试器和辅助工具，但也可以被用于攻击，不过这种攻击手段是非常明显且初等的，一般的防护软件都会阻止这种行为。 简易实现 可以使用最经典的 CreateRemoteThread + LoadLibraryA 方法实现 DLL 注入攻击，下面是主要的代码思路。 代码参考：idea4good/AbuCoding Loader 目标是让目标进程（这里以记事本Notepad.exe为例）加载提供的 DLL，实现步骤： 查找并获取目标进程句柄：使用 CreateToolhelp32Snapshot 遍历系统进程列表；调用 OpenProcess(PROCESS_ALL_ACCESS, ...) 在目标进程分配内存并写入 DLL 路径：VirtualAllocEx 为 DLL 路径字符串留空间；WriteProcessMemory 将 DLL 路径写到目标进程 获取 ...

Python 标准库中的 logging 模块提供了功能完备、可高度自定义的日志记录方案，适用于从简单脚本到复杂应用程序的各种场景。 许多 C/C++ 项目都依赖自行实现的简单日志库或成熟的第三方日志库（如 spdlog、log4cpp 等），与之不同的是，Python 内置的 logging 模块已经可以满足绝大多数开发需求，各种语言的日志库使用逻辑具有很多共性。 基本使用 先讨论在简单脚本文件中的日志使用，不涉及 logger 以及复杂的日志配置逻辑。 极简示例 导入日志库之后，无需任何配置就可以直接使用 1234567import logginglogging.debug("This is a debug message.")logging.info("This is an info message.")logging.warning("This is a warning message.")logging.error("This is an error message.")logging....

vim 被称为编辑器之神，学习难度很大，但是熟练掌握后可以更高效地敲代码，因此有必要学一下，但是没必要鼓捣各种插件。 主要参考：【Vim】可能是B站最系统的Vim教程 vim 介绍与版本 vim 是古董编辑器 vi 的升级版，在现代的 Linux 发行版中通常自带 vim，无需手动安装，虽然版本通常不是最新的，但是也足够使用。在很多发行版中都将 vi 命令链接到 vim 命令，因此 vi 命令和 vim 命令通常是等价的，都是在调用 vim 编辑器。 在 vim 中输入 :version 可以查看版本信息，例如 123VIM - Vi IMproved 8.2 (2019 Dec 12, compiled Nov 22 2021 19:31:05)Included patches: 1-3582Compiled by <https://www.msys2.org/> vim 的各种功能模块化，在编译安装时可以选择精简其中一部分功能，至少有几种安装模式：tiny, small, normal, big, huge，显然 huge 版本的功能最完整。 在 :version...

K-means 算法是一种经典的无监督学习算法，用于将数据自动分为 \(k\) 个簇，这里的 \(k\) 需要提前给定。 K-means 算法假设簇是凸的、大小相近，此时处理效果最好，但是并不能处理复杂形状的簇（如半月形），对维度高的稀疏数据（如文本）不太适用。 算法步骤 设数据集为 \(X = \{x_1, x_2, \dots, x_n\}\)，\(x_i \in \mathbb{R}^d\)，希望聚为 \(k\) 类，算法流程如下： 初始化：随机选择 \(k\) 个数据点作为初始的簇中心。 分配：将每个数据点分配到最近的簇中心，以形成 \(k\) 个簇。设当前中心为 \(\mu_1, \dots, \mu_k\)，对于样本 \(x_i\)，所属的簇为 \[ x_i \in C_s \,\, \text{where} \,\, s = \arg\min_{j=1,\dots,k} \| x_i - \mu_j \|^2 \] 更新：重新计算每个簇的中心，记 \(C_s\) 是第 \(s\) 个簇内的数据点集合，那么中心 \(\mu_s\) 为 \[ \mu_s = \fra...

NumPy 提供了比较丰富的线性代数运算功能，主要集中在 numpy.linalg 模块中，下面罗列一些基础的操作，主要针对一维和二维数组，对于其它高维数组的语义可能不太符合直觉。 重要函数 点积 np.dot np.dot() 函数可以计算两个向量的点积，最基本的用法例如 1234a = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float64)b = np.array([4, 5, 6], dtype=np.float64)np.dot(a, b) # np.float64(32.0)# 1*4 + 2*5 + 3*6 = 32 np.dot(a, b)的完整语义需要根据两个数组的维度来区分： 第一类情况： 如果其中一个是标量，那么就是进行（逐元素的）乘法，等效于 np.multiply(a, b) 或 a * b。 第二类情况： 如果 a 是 \(N\) 维数组，b 是一维数组，那么会沿着两者的最后一个轴求和，得到 \(N-1\) 维数组。 （特例，标准情况）如果两者都是尺寸为 (m,) 的一维数组，那么就是标准的向量内积，结果是一个标量。 （特例...

数组的拷贝 Python 本身有深拷贝和浅拷贝等复杂的概念，对于多层列表等数据结构，对应的行为差异非常明显。 但是 Numpy 的 ndarray 数组无论形状如何，在内存中始终是连续存储的，高维数组并不是数组的数组， 因此并没有深拷贝和浅拷贝的明显差异。 和其它 Python 数据一样，在函数传参过程中对 ndarray 数组的传递并不会触发任何的拷贝行为。 为了获取一个 ndarray 数组的完整拷贝，可以使用 ndarray.copy() 方法，例如 12345a = np.array([1, 2, 3])b = a.copy()b[0] = 100a # array([1, 2, 3]) 上述测试代码表明，拷贝得到的是完全独立的数组，修改不会相互影响。 也可以使用numpy.copy()函数，例如 12a = np.array([1, 2, 3])b = np.copy(a) ndarray.copy() 方法和 numpy.copy() 函数的行为是基本一致的，都是获取原数组的拷贝，但是两者关于内存排布参数的默认值有细微差异，可以参考具体文档。 数组的视图 为了优化计...

Numpy 是一个用于科学计算的 Python 扩展库，虽然不是 Python 标准库，但是已经是 Python 在科学计算、机器学习等领域毋庸置疑的基础库，很多主流的 Python 库都依赖 Numpy。 1import numpy as np 一个循序渐进的入门笔记的内容组织比较麻烦，我也并不打算这么做，这个笔记的内容会围绕一些关键点展开， 主要参考 Numpy 的官方资料。 ndarray 基本概念 np.ndarray （别名 np.array）是 Numpy 的核心数据类型，可以用于存储 n 维数组，并提供了大量相关操作方法。 它与 Python 的 list 类型类似，但是存在更多限制：只能存储同类型数据，并且尺寸是固定且规则的，即不允许各个元素长短不一的数组。 这些限制使得 ndarray 的运算非常高效（直接调用底层的 C/C++ 实现）。 但是有一点不足的是：Numpy 没有提供稀疏矩阵的数据结构，需要时可以使用其它包提供的稀疏矩阵。 我们主要关注一维数组和二维数组，例如 123array([1, 2, 3]) # shape=(3,)array([[1, ...

记录一些常用的 MATLAB 编程技巧/规范，目标是写出高性能的 MATLAB 代码。主要参考官方文档中的提升性能的方法。 基础 关于代码结构 MATLAB 提供了很多方式来执行代码：命令行 vs 脚本 vs 函数，绝大多数代码在不同方式中执行都是等效的，但是考虑优化就不是一回事了，通常的运行效率关系为：命令行 < 脚本 < 函数，也就是说函数的执行速度通常是最快的。 基于模块化编程的思维，避免使用过大的单一文件，考虑将其中重复使用的功能拆分为简洁的函数文件，这种做法可以降低首次运行的成本。 优先使用局部函数而非嵌套函数，嵌套函数可以直接访问外层函数的变量（按照引用捕获），这会影响效率，更好的做法是将所有需要的变量以函数参数的形式显式传递。 交互式地在命令行中调用某些内置函数，相比于从脚本文件中调用，可能会有不一样的结果。 关于内置函数 避免重载内置函数，尤其不要对标准 MATLAB 数据类重载内置函数。 在可选的情况下，优先考虑使用 MATLAB 的内置函数来实现数组的常用运算，因为内置函数可能是直接使用底层语言实现的，至少也经过了大量的优化，比我们直接实现的效...

记录一下 MATLAB 踩过的小坑，MATLAB的各种内置函数的用法实在是太奇怪了，一个小细节就可以搞出各种问题。 矩阵偏移 函数 circshift 可以用于向量或矩阵的循环偏移，不会修改原始数据。 向量偏移 123456A = [1, 2, 3, 4, 5];circshift(A, 1)% [5, 1, 2, 3, 4]circshift(A, -1)% [2, 3, 4, 5, 1] 矩阵的偏移就比较复杂了，按照前面的做法会以行为整体进行偏移！！！ 1234567A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];circshift(A, 1);% 7 8 9% 1 2 3% 4 5 6 如果希望以列进行偏移，有两种方式，第一种方式是额外指定维数（传递两个标量） 1234567A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];circshift(A, 1, 2)% 3 1 2% 6 4 5% 9 7 8 ...