lazada大学(lazada大学中文版)

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四、lazada大学相关图片展示

lazada大学本申请涉及XGBoost的静态三特征模型的恶意软件分类方法。现有的静态特征提取技术主要依靠字节视图（即16进制字节码）、汇编视图（即asm汇编代码）、PE视图（即PE结构化信息）三个方面进行特征的提取，使用其中之一的方法虽耗时短，但准确率可能会很低；全取三种方法虽然可以有效的提高准确率，但相对于耗时的成倍增加，准确率仍显不足。引用机器学习算法XGBoost算法，对以上三种提取后的特征集进行算法集成运算，获得更高的准确率。lazada大学公开一种商品读取装置、商品销售数据处理装置及商品读取方法，其能够通过简易操作分开利用使用光学标志的商品识别和使用目标物识别的商品识别，该商品读取装置包括：识别部、判定部、第一识别部及第二识别部。识别部识别摄像设备所摄像的视频所包含的目标物。判定部在判定识别部所识别出的目标物在移动到视频的帧范围内所设立的第一区域的期间是否通过了第二区域。第一识别部当判定部判定出为通过时，基于在第一区域内目标物所显出的特征量，识别作为销售商品的候选的候选商品。第二识别部当判定部判定出为未通过时，在第一区域内识别光学标志所表示的商品数据。

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