GDA3.98不依赖java! GGJoy Dex Analysizer(GDA)，中国第一款也是唯一一款全交互式的现代反编译器，同时也是世界上最早实现的dalvik字节码反编译器。 GDA不仅只是反编译器，同时也是一款轻便且功能强大的综合性逆向分析利器，其不依赖java且支持apk、dex、odex、oat、jar、aar、class文件的反编译， 支持python,java脚本自动化分析。GDA提供了字符串、方法、类和成员变量的交叉引用及搜索功能、代码注释功能等等。 GDA中包含多个由作者独立研究的高速分析引擎:反编译引擎、漏洞检测引擎、恶意行为检测引擎、污点传播分析引擎、反混淆引擎、apk壳检测引擎等等, 尤其是恶意行为检测引擎和污点传播引擎与反编译核心的完美融合, 大大提高了无源码逆向工程的效率, 此外反编译器还提供了很多实用功能，如路径求解、 漏洞检测、隐私泄露检测、查壳、odex转dex、oat转dex、加解密算法工具、android设备内存dump等等。在交互式分析上，提供了字符串、方法、类和域交叉引用查询、调用者查询、搜索功能、注释功能、分析结果保存等等功能。

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Soft-Boundary Label Relaxation with class placement constraints

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MyAttendence: ============= An Attendance Program for Android platform. By which a teacher can log in and take attendance & push it to server for future calculation. Happy Coding.

smote的matlab代码不平衡数据问题 在机器学习中，我们经常会遇到不平衡的数据。 例如，在银行的信用数据中，97% 的客户可以按时还款，而只有 3% 的客户不能。 如果我们忽略 3% 无法按时付款的客户，模型的准确率可能仍然很高，但可能会给银行带来巨大的损失。 因此，我们需要适当的方法来平衡数据。 许多研究论文提供了许多技术，包括过采样和欠采样，以处理数据不平衡。 该存储库实现了其中一些技术。 要求 sklearn numpy SMOTE SMOTE 是 NV Chawla、KW Bowyer、LO Hall 和 WP Kegelmeyer 的论文中提到的一种合成少数过采样技术 Parameters ---------- sample 2D (numpy)array minority class samples N Integer amount of SMOTE N% k Integer number of nearest neighbors k k <= number of minority class samples Attributes ---------- newInde

用图的ADT解决2017年9月份CCF真题的第四题，文档为该题的实验报告，包括解题思路，解题过程，以及思考总结等部分

java利用jclasslib工具直接修改class文件

本压缩包具有完整的班级管理系统的源代码，并且经过调试可用。