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亚信java笔试题 fuzzing-tutorial fuzzing 从入门到进阶，这里收录了经典的 fuzzing 书籍、历年安全顶会上有关 fuzzing 的经典论文、常用的 fuzzing 工具、可以快速入手 fuzzing 工具的博客。 Table of Contents 1 Books (2019)：该书以原理+代码练习为基础，从 0 到 1 完成一个模糊测试框架，结合实际的练习，如果想编写自己的测试框架，可以参考本书。 (2018)：本书将模糊测试的思想引入软件开发生命周期，事实上很多高效的 fuzzing 测试往往在开发阶段就已经考虑到，该书探讨了 fuzz 工具的发展，不仅包括一些新兴开源工具，也涵盖诸多商用的 fuzzer，如何为软件开发项目选择合适的 fuzzer 也是本书的主题之一。 2 Articles&Papers 本章收录安全顶会和一些期刊上的经典论文，大而全不是我们的目的，只是想选择其中一些技术价值比较高或者比较新颖的文章，方便后续的学习。 Others (2019)：韩国科学技术研究院学者提出的一个通用 fuzz 模型，包含很多 fuzz 相关概念，在介

关于使用线性模型，逻辑回归和增长曲线分析来分析眼动数据的R Workshop 这个由4部分组成的系列最终以使用增长曲线分析为眼动数据建模。 R简介 什么是数据帧和向量？ R函数如何工作？ R中的统计检验如何工作？ 如何导入和导出数据？ 通用线性模型 如何在R中拟合线性模型？ 什么时候应该使用aov（）和什么时候应该使用lm（）？ 如何解释参数估计值（无需SPSS ...）？ 广义线性模型 如何使用广义线性模型（例如，逻辑回归）进行基于时间的眼动追踪分析？ 如何在同一端使用经验logit回归？ 和反正弦根转换吗？ 混合效果模型的随机效果（截距和斜率）如何在lmer（）中工作？ 增长曲线分析 我如何看待随时间变化的非线性变化？ 自然多项式和正交多项式有什么区别？ 如何解释增长曲线模型与经验对数模型的估计？ 如何可视化我的原始数据和模型拟合？ 致谢 Dan Mirman适用于GCA技术 Dal

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In this tutorial we give a short introduction to the usage of the main functionalities of NUSMV. In Chapter 2 [Examples], page 3 we describe the input language of NUSMV by presenting some examples of NUSMV models. Chapter 3 [Simulation], page 8 shows how the user can get familiar with the behavior of a NUSMV model by exploring its possible executions. Chapter 4 [CTL Model Checking], page 13 and Chapter 5 [LTL Model Checking], page 17 give an overview of BDD-based model checking, while Chapter 6 [Bounded Model Checking], page 20 presents SAT-based model checking in NUSMV.