内容概要：本文围绕K-means聚类分析在用户行为细分与精准营销中的应用展开，系统介绍了K-means算法的核心概念与关键技术，包括K值选择的手肘法和轮廓系数法、数据预处理中的标准化方法等。通过Python代码实例，演示了从数据模拟、标准化、聚类建模到结果分析与可视化的完整流程，并基于聚类结果为不同用户群体制定差异化的营销策略，如针对低、中、高价值用户分别采取唤醒、推荐和专属服务等措施。文章还展望了K-means与深度学习融合、实时化分析及自动化K值选择等未来发展方向。; 适合人群：具备基本数据分析与机器学习知识，熟悉Python编程的数据分析师、市场营销人员及企业运营从业者；适合从事用户画像、精准营销等相关工作的1-3年经验技术人员； 使用场景及目标：①应用于电商、零售、互联网等行业中的用户分群与精细化运营；②帮助企业识别用户行为模式，提升营销转化率与客户忠诚度；③作为学习K-means算法实战应用的教学案例； 阅读建议：建议读者结合代码动手实践，重点关注数据预处理与K值选择对聚类结果的影响，同时根据实际业务背景调整营销策略设计，增强模型的实用性与可解释性。

社会情感挖掘是一个涉及自然语言处理、情感分析和数据挖掘的交叉学科研究领域。近年来，随着社交媒体用户的迅速增长，社交媒体上出现了大量的带有情感标签的短文本。这些短文本不仅包含了用户对社会事件或企业产品的丰富情感和意见，而且对政府和企业制定决策具有参考价值。因此，对社交媒体语料进行社会情感挖掘变得尤为重要。 在情感挖掘模型中，主要有基于统计的方法和基于图的方法两大类。基于统计的方法中，尤其是以隐含狄利克雷分配（LDA）为基础的情感主题模型（如Emotion Topic Model，ETM）最为流行。然而，这些模型普遍面临着诸如准确率低、可解释性差的问题，原因在于它们仅仅考虑了社交媒体语料中的“词袋”模式或情感标签。 为了解决这些问题，本文提出了一种基于LDA的语义情感主题模型（Semantic Emotion-Topic Model，SETM），该模型将情感标签与词汇间的相互关系结合起来，以提高社会情感挖掘结果的检索性能。在SETM模型中，考虑了四个因素对模型性能的影响：关联关系、计算时间、主题数量和语义可解释性。 实验结果表明，提出的SETM模型在准确性上达到了0.750，相比ETM模型的0.606、多标签监督主题模型（MSTM）的0.663和情感潜在主题模型（SLTM）的0.680都有显著的提高。此外，在通过限制词频来降低计算时间后，模型的计算时间减少了87.81%，而准确性为0.703，与上述基线方法的0.501、0.648和0.642相比，依然保持了较高水平。因此，本文提出的模型在社会情感挖掘领域展现了广泛的应用前景。 值得注意的是，研究者们在进行社会情感挖掘时，不仅要关注模型的性能，还要考虑实际应用中的效率问题。模型的计算复杂度和运行时间对于实时处理大量社交媒体数据来说，是一个重要的考量因素。本研究通过限制词频来降低计算时间的方法，不仅提高了模型效率，而且在保证较高准确性的基础上，也为其在实际场景中的应用铺平了道路。 在未来的研究中，如何进一步提高情感模型的准确性，同时降低其对计算资源的要求，是该领域的重要研究方向之一。此外，随着深度学习技术的发展，如何结合深度学习方法来改进现有的情感挖掘模型，也是一个值得探索的领域。深度学习提供了强大的特征提取能力，这可以用于捕捉更为复杂的文本特征，从而进一步提升情感挖掘的性能。

内容概要：本文介绍了如何使用C/C++语言和MySQL数据库构建一个功能强大的推特爬虫服务，并将其与Sol钱包地址数据进行深度整合分析。项目旨在挖掘和分析Web3相关数据，揭示加密世界的运行规律和潜在机遇。文章详细描述了技术栈的选择和优势，包括C/C++的高效性能和MySQL的强数据管理能力。接着阐述了环境搭建、动态IP代理维护、推特账号状态检查、各类接口实现等具体技术实现细节。此外，还介绍了如何从Dune平台导出Sol钱包地址，并将这些地址与推特数据关联，进行深入的数据分析，如情感分析、社交影响力评估等。最后，探讨了项目的性能优化策略、法律与道德考量，并展望了未来的技术拓展方向。 适合人群：具备一定编程基础和技术兴趣的Web3从业者、研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①构建高性能推特爬虫服务，抓取和处理海量推文数据；②整合Sol钱包地址数据，分析Web3市场趋势和用户行为；③通过关联分析，发现潜在的投资机会和用户需求；④确保数据挖掘过程合法合规，推动Web3领域的健康发展。 其他说明：此项目不仅展示了如何利用高效编程语言和强大数据库进行数据处理，还强调了Web3数据挖掘的重要性和应用价值。未来可引入更先进的算法和技术，如机器学习、区块链等，进一步提升数据分析能力和数据安全性。

数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值知识的过程，它结合了计算机科学、统计学和机器学习等领域的技术。在北京大学的硕士课程"0B924数据挖掘及应用"中，学生将深入探讨这一主题，通过一系列讲义和教程来深化理解和实践能力。 "数据挖掘：概念与技术.pdf"涵盖了数据挖掘的基础知识，包括定义、目标、主要方法和技术。它可能讲解了数据挖掘的分类，如描述性挖掘、预测性挖掘和规范性挖掘，以及关键的挖掘任务，如分类、聚类、关联规则学习和序列模式挖掘。此外，可能会讨论数据挖掘工作流程，如数据清洗、特征选择和模型评估。 "第4讲 数据预处理.pdf"是数据挖掘流程中的重要环节，因为原始数据往往含有噪声、不一致性和缺失值。此讲义可能详细介绍了数据清洗、数据集成、数据转换（如归一化和标准化）以及数据规约等步骤。 "第9讲 复杂类型数据挖掘.pdf"关注的是非结构化或半结构化数据的处理，如文本、图像和网络数据。这部分可能包含了对这些数据类型的表示方法，如词袋模型和TF-IDF，以及如何应用数据挖掘技术进行文本分类、情感分析或图像识别。 "第5讲 分类基础.pdf"可能涉及监督学习，特别是分类算法，如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和神经网络。这些算法用于根据已知的输入-输出对构建预测模型。 "第3讲 数据仓库与数据模型.pdf"讲述了数据仓库的设计和实现，包括星型、雪花型和网状模型。此外，可能还讨论了OLAP（在线分析处理）操作，如切片、 dice、钻取和旋转，以及多维数据分析。 "第6讲 决策树与链接分析.pdf"聚焦于决策树算法（如ID3, C4.5, CART）及其构建过程，同时可能也介绍了链接分析，这是一种发现数据集中隐藏关系的方法，如在社交网络或网页链接中寻找模式。 "第1讲 数据挖掘概述.pdf"作为入门，可能概述了数据挖掘领域的主要概念和应用，以及它在商业智能、科学研究和社会科学中的重要性。 "第7讲 聚类分析.pdf"则专注于无监督学习，特别是聚类方法，如K-means、层次聚类和DBSCAN，这些用于发现数据的自然群体或模式。 "第8讲 关联规则挖掘.pdf"介绍了Apriori、FP-Growth等算法，它们用于发现数据集中的频繁项集和强关联规则，常用于市场篮子分析。 "第11讲 数据化运营.pdf"可能讲述了如何将数据挖掘应用于实际业务操作，包括数据分析策略、数据驱动决策和优化，以及如何通过数据来提升运营效率和客户满意度。 这个课程的资料全面覆盖了数据挖掘的核心概念和技术，对于希望在这个领域深化理解或从事相关工作的学习者来说，是一份宝贵的学习资源。通过深入学习和实践这些讲义中的内容，可以掌握数据挖掘的精髓，为解决现实问题和挖掘潜在价值做好准备。

### PbootCms-3.04前台RCE挖掘过程详解 #### 背景介绍 PbootCms是一款开源的内容管理系统（CMS），用于构建网站和管理内容。在其3.04版本中发现了一个远程代码执行（Remote Code Execution, RCE）的安全漏洞。此漏洞允许攻击者在未授权的情况下向系统注入并执行任意PHP代码。本文档基于一篇详细介绍了该漏洞挖掘过程的文章进行总结，并深入分析其技术细节。 #### 漏洞挖掘思路 在开始审计PbootCms之前，作者参考了两篇相关文章来梳理思路： 1. 第一篇文章描述了当后台配置值设置为`if`标签时，访问前台模板会解析该标签并执行其中的代码。 2. 第二篇文章提供了更广泛和灵活的方法，包括了利用前台实现RCE的技术路线。这部分对后续挖掘过程产生了重要启发。 #### 关键技术点解析 **代码分析** 挖掘过程中重点关注的是解析`if`标签的代码块。作者分析了与之相关的三个正则表达式规则： 1. `/\{pboot:if\(([^}^\$]+)\)\}([\s\S]*?)\{\/pboot:if\}/`: 此规则用于匹配包含在`{pboot:if}`和`{/pboot:if}`之间的内容，其中`if`条件语句中的参数不能包含`$`符号。 2. `/([\w]+)([\x00-\x1F\x7F\/\*\<\>\%\w\s\\\\]+)?\(/i`: 正则用于匹配函数调用，但这里并未做过多限制。 3. `/(\([\w\s\.]+\))|(\$_GET\[)|(\$_POST\[)|(\$_REQUEST\[)|(\$_COOKIE\[)|(\$_SESSION\[)|(file_put_contents)|(file_get_contents)|(fwrite)|(phpinfo)|(base64)|(`)|(shell_exec)|(eval)|(assert)|(system)|(exec)|(passthru)|(pcntl_exec)|(popen)|(proc_open)|(print_r)|(print)|(urldecode)|(chr)|(include)|(request)|(__FILE__)|(__DIR__)|(copy)|(call_user_)|(preg_replace)|(array_map)|(array_reverse)|(array_filter)|(getallheaders)|(get_headers)|(decode_string)|(htmlspecialchars)|(session_id)/i`: 正则用于检测潜在的危险函数调用，例如`system`、`eval`等。 **第三条正则表达式的改动** 与之前的版本相比，第三条正则表达式新增了`(\([\w\s\.]+\))`这一部分，意在禁止`if`标签中条件代码段内出现小括号内的内容。然而，经测试，如`xxx("xxx")`这样的形式可以绕过该限制，这意味着仍有可能通过这种方式执行代码。 **绕过技术** 为了绕过`system`函数的正则校验，可以采用如下方式： ```php strrev('metsys')('whoami'); ``` 即反转`system`字符串并调用该函数。但由于无法绕过第二条正则，直接使用上述payload会导致失败。解决方法是在`strrev`前面添加额外字符来尝试绕过，如： ```php {pboot:if(1) xxx strrev('metsys')('whoami');} ``` 这样做触发了`eval`错误，表明已成功绕过了正则校验。下一步的目标是找到一个合适的替代`xxx`的内容，使得`eval`执行时不报错。 **解决策略** 通过实验发现，可以在`strrev`前加上特殊字符或构造特定语句来规避校验。例如，可以利用`create_function`创建匿名函数的方式，来达到执行任意代码的目的。具体而言，可以构造如下payload： ```php {pboot:if(1) create_function('', 'return strrev("metsys");')(); } ``` 这样构造的payload能够绕过系统的安全检查，并执行预期的命令。 #### 结论 通过对PbootCms-3.04版本中RCE漏洞的挖掘过程进行详细分析，可以看出开发者在设计模板引擎时对安全性的考虑不足，导致了远程代码执行漏洞的存在。攻击者可通过构造特定的payload绕过正则表达式的限制，最终实现任意代码执行。此案例提醒我们在开发类似系统时，需更加谨慎地处理用户输入数据，避免类似安全漏洞的发生。

西南科技大学数据挖掘实验课程旨在通过实践活动帮助学生掌握数据挖掘的核心理论和方法，并通过案例分析以及实验操作加深对数据挖掘算法的理解与应用。在这一系列实验中，学生将接触到包括但不限于数据预处理、特征选择、分类、聚类、关联规则挖掘以及模型评估等多种数据挖掘技术。 数据集的使用是数据挖掘实验的核心内容之一。数据集通常包含了进行数据挖掘所必需的原始数据，可能涵盖了各类数值型、分类型数据，以及时间序列数据等。在实验中，学生需要学习如何对数据集进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值、数据归一化等步骤，这些是后续分析步骤的基础。预处理的好坏直接影响到数据挖掘模型的效果和准确性。 可执行文件，也就是本例中的Python脚本文件，是实现数据挖掘算法的关键。Python作为一种广泛使用的编程语言，以其简洁明了的语法、强大的库支持而被数据科学领域广泛应用。通过Python脚本，学生可以实现各种数据挖掘技术，如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络、K-means聚类、Apriori算法等。学生需要学习如何编写代码，实现算法逻辑，并对算法进行调优以适应不同的数据集。 此外，实验过程中还将涉及到数据可视化。可视化可以帮助人们直观理解数据和挖掘结果，例如使用散点图、箱线图、直方图等不同类型的图表展示数据分布，或者用决策树图形展示分类模型的逻辑结构。可视化工具如Matplotlib、Seaborn等在Python中得到了广泛的应用。 实验1作为数据挖掘实验的开端，可能涉及到上述内容的基础部分，比如让学生了解数据挖掘项目的基本流程，学会使用Python进行简单的数据处理和探索性数据分析。随着实验的深入，学生将逐步掌握更为复杂的数据挖掘技术和解决实际问题的能力。 在实验过程中，学生需要不断反思和总结，不仅要关注实验结果的正确性，更应该关注算法的适用场景和优缺点。数据挖掘是一个不断试错和迭代改进的过程，学生应该学会如何根据数据的特性选择合适的模型，并调整模型参数以达到最佳的挖掘效果。通过这些实践活动，学生能够深刻理解数据挖掘的强大能力，以及它在解决实际问题中的重要作用。 在实际的数据挖掘过程中，学生还需要考虑到伦理和隐私的问题，确保在分析数据时不侵犯个人隐私，不滥用数据，尤其是在处理敏感信息时，要遵守相关法律法规，采取必要措施保护数据安全。 西南科技大学的这组数据挖掘实验课程通过结合理论与实践，不仅能够帮助学生建立起扎实的数据挖掘知识体系，还能够锻炼他们的实践能力和解决问题的能力，为未来从事数据科学相关工作打下坚实的基础。学生应当把握住每一次实验机会，主动学习，积极思考，为将来在数据科学领域的深造和职业发展做好准备。

第三章 载波频偏估计算法的研究 相干检测通信系统接收机的特点是利用一个本振激光器(LO)与接收到的 载波调制信号进行相干以获得基带信号。理论上，要求本振激光器的振荡频率与 信号载波的频率完全相同。但实际上，光通信系统中激光器的振荡频率高达几百 THz，在目前的光器件的工艺条件下，两个激光器的振荡频率与我们所预先设置 的振荡频率都不可能完全吻合，即每个激光器都肯定有一定量的振荡频率偏移。 假设每个激光器的可能的振荡频偏的范围是[-X，+X]Hz，则两个激光器的相对频 偏(载波频偏)的范围就可能为[．2)(’+2X]Hz。载波频偏估计算法的目的就是通 过对离散数字基带信号的处理，去除载波频偏对调相系统中符号相位的影响。 目前应用于相干光传输系统接收机中的前馈式全数字载波频偏估计算法，主 要有两种，分别为四次方频偏估计算法和基于预判决的频偏估计算法。本章详述 了这两种算法的原理、算法参数，给出了这两种算法在l 12Gb／s PM．DQPSK系 统中的仿真结果。针对目前硬件实现所面临的器件处理速率不足这一重要问题， 设计了这两种算法的并行处理结构的方案。此外，还设计了基于预判决的频偏估 计算法的初始化方案。最后，横向比较了现有的几种载波频偏估计算法。 3．1四次方频偏估计算法 3．1．1四次方频偏估计算法的原理 四次方频偏估计算法【lI】是根据M次方频偏估计算法而来的。M次方频偏估 计算法，是应用于相位调制相干接收系统中，去除本地振荡和信号载波之间的频 率偏差对调相信号的基带信号相位的损伤。之所以叫做M次方，是因为算法通 过对复数符号进行M次方运算，从而利用调制信息相位的M倍为一个恒定不变 的相位值这一结论，去除调制信息相位并进行频偏估计。宅E(D)QPS'K调制方式 下，M=4，M次方频偏估计算法就可以称为“四次方频偏估计算法"。该算法是 一种前馈式频偏估计算法，无需反馈环路。 四次方频偏估计算法的原理图如图3．1所示。 图3-1四次方频偏估计算法原理框图 14

只要任何集成uiview的类，通过导入该分类，引入头文件，一行代码即可以方便给图片或者view添加水印

内容概要：本文介绍了基于Kerala数据集的洪水暴雨内涝预测模型，旨在利用机器学习算法预测洪水发生的可能性。文中详细探讨了五种机器学习算法——KNN分类、逻辑回归、支持向量机、决策树和随机森林的具体应用及其优劣。通过对Kerala地区的降雨数据进行建模和验证，最终选出了表现最优的模型。文章不仅提供了完整的代码示例和注释，还涵盖了数据预处理、特征选择、模型训练与评估等多个关键环节。 适合人群：对机器学习感兴趣的研究人员、数据科学家以及希望了解如何运用机器学习解决实际问题的技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要进行自然灾害预测的机构和个人，特别是那些关注洪水、暴雨和内涝等气象灾害的人群。通过学习本文，读者能够掌握如何构建和优化机器学习模型，从而为防灾减灾提供科学依据。 其他说明：虽然本文主要聚焦于洪水预测，但它所涉及的方法论同样适用于其他类型的自然灾难预测任务，如地震预警、台风路径预测等。此外，文中提供的代码和数据集可以帮助读者快速上手实践，进一步加深对机器学习的理解。

RapidMiner软件安装包,也叫:AI Studio 2025.0