SLM实验室 PyTorch中的模块化深度强化学习框架。 说明文件： BeamRider 爆发 功夫大师 女士 傍 奎伯特 海上任务 入侵者 蚂蚁 半猎豹 料斗 人形生物 双悬臂 倒立摆 到达者 沃克

深度爆发 要求 使用软件包管理器来安装必需的Python依赖项。 注意：我们使用Python 3.7。 conda env create -f requirements.yml 训练ILI模型 进入ILI文件夹。 要训​​练模型，请运行以下命令： python ./TrainPredict.py 您可以设置自己的超参数值和要删除的数据/模块。 有关更多详细信息，请参见TrainPredict.py帮助。 例如 python ./TrainPredict.py --data linelis

随着互联网技术日益成熟，恶意程序呈现出爆发式增长趋势。面对无源码恶意性未知的可执行文件，当前主流恶意程序检测多采用基于相似性的特征检测，缺少对恶意性来源的分析。基于该现状，定义了程序基因概念，设计并实现了通用的程序基因提取方案，提出了基于程序基因的恶意程序预测方法，通过机器学习及深度学习技术，使预测系统具有良好的预测能力，其中深度学习模型准确率达到了99.3%，验证了程序基因理论在恶意程序分析领域的作用。