『壹』 在数据挖掘的过程中，什么环节最重要
一个完整数据挖掘过程的四个步骤：
1、鉴别商业问题；
2、使用数据挖掘技术将数据转换成可以采取行动的信息；
3、根据信息采取行动；
4、衡量结果。
『贰』 数据挖掘答案求助，急急急
数据整合是当今数据分析面临的最大挑战。实际上，许多公司只是简单地将数据堆积在一起，并未对不同来源的数据进行整合。就拿身份认定来说，比如一套系统下“路人A”的信息与另一套系统下“路人A”（甚至可能是重名）的信息之间，没有进行关联，这样的话，就无法对“路人A”的身份进行完整性描述。数据整合并不等于将数据集中到一起，对于研究对象，要将不同来源的数据相互关联，以便获取更准确的信息定位。并且数据科学家会通过数据来寻找并分析竞争优势，可能的企业新的突破点等等，因此，数据整合也变得越发重要。
『叁』 什么是CRISPR
CRISPR技术是一种简单而强大的基因组编辑工具。它使研究人员能够很容易地改变DNA序列和修改基因功能。它的许多潜在应用包括纠正遗传缺陷、治疗和防止疾病传播以及改良作物。然而，它的承诺也引起了伦理问题。
在流行用法中，“CRISPR”（发音为“crisper”）是“CRISPR-Cas9”的缩写。CRISPRs是DNA的特殊延伸。蛋白质Cas9（或“CRISPR相关”）是一种类似于一对分子剪刀的酶，能够切割DNA链。
CRISPR技术是根据细菌和古细菌（单细胞微生物领域）的自然防御机制改编而成的。这些生物体利用CRISPR衍生的RNA和各种Cas蛋白（包括Cas9）来抵御病毒和其他异物的攻击。他们这样做主要是通过切割和破坏外国侵略者的DNA。当这些成分被转移到其他更复杂的有机体中时，它允许对基因进行操作或“编辑”。
直到2017年，没有人真正知道这个过程是什么样子的。在2017年11月10日发表在《自然通讯》杂志上的一篇论文中，由金泽大学的Shibata Mikihiro和东京大学的Hiroshi Nishimasu领导的一个研究小组展示了CRISPR第一次运行时的样子。[一个惊人的新GIF显示CRISPR咀嚼DNA]
CRISPR-Cas9：关键玩家
CRISPRs：“CRISPR”代表“有规律间隔的短回文重复序列簇”。它是DNA的一个特殊区域，具有两个明显的特征：核苷酸重复序列和间隔序列的存在。核苷酸的重复序列——DNA的组成部分——分布在CRISPR区域。间隔序列是散布在这些重复序列中的DNA片段。
对于细菌来说，间隔序列是从先前攻击有机体的病毒中提取的。它们作为一个记忆库，使细菌能够识别病毒并抵御未来的攻击。
这是由食品配料公司Danisco的Rodolphe Barrangou和一组研究人员首次通过实验证明的。在2007年发表在《科学》杂志上的一篇论文中，研究人员以酸奶和其他乳制品培养物中常见的嗜热链球菌为模型。他们观察到，病毒攻击后，新的间隔蛋白被整合到CRISPR区域。此外，这些间隔区的DNA序列与病毒基因组的部分序列相同。他们还通过取出或放入新的病毒DNA序列来操纵间隔区。通过这种方式，他们能够改变细菌对特定病毒攻击的抵抗力。因此，研究人员证实了CRISPR在调节细菌免疫中的作用。
CRISPR RNA（crRNA）：一旦一个间隔基被结合并且病毒再次攻击，CRISPR的一部分被转录并加工成crisprrna或“crRNA”。CRISPR的核苷酸序列作为模板产生互补的单链RNA序列。根据Jennifer Doudna和Emmanuelle Charpentier在2014年发表在《科学》杂志上的一篇评论，每个crRNA由一个核苷酸重复序列和一个间隔部分组成。
Cas9：Cas9蛋白是一种切割外来DNA的酶。
该蛋白通常与两个RNA分子结合：crRNA和另一个称为tracrRNA（或“反式激活crRNA”）。两人随后将Cas9引导至目标地点，在那里进行切割。这片DNA是对crRNA的20个核苷酸延伸的补充。
使用两个独立的区域，或其结构上的“域”，Cas9切割DNA双螺旋的两条链，使所谓的“双链断裂”，根据2014年的科学文章。
有一个内置的安全机制，它确保Cas9不会在基因组中的任何地方被切断。已知短DNA序列s-PAMs（“邻近原间隔基序”）作为标记，与目标DNA序列相邻。如果Cas9复合物的目标DNA序列旁边没有PAM，它就不会被切割。根据《自然生物技术》（Nature Biotechnology）2014年发表的一篇评论，这可能是Cas9从未攻击细菌CRISPR区的一个原因。
CRISPR-Cas9作为基因组编辑工具
不同生物体的基因组在其DNA序列中编码一系列信息和指令。基因组编辑包括改变这些序列，从而改变信息。这可以通过在DNA中插入一个切口或一个断裂，并诱骗细胞的自然DNA修复机制来引入人们想要的改变来实现。CRISPR-Cas9提供了一种方法。
在2012年，两篇关键的研究论文发表在《科学》和《国家科学院学报》上，这两篇论文帮助细菌CRISPR-Cas9转化为一个简单的、可编程的基因组编辑工具。
这项研究由不同的小组进行，结论：Cas9可以直接切割DNA的任何区域。这可以通过简单地改变crRNA的核苷酸序列来实现，crRNA与互补的DNA靶点结合。在2012年的《科学》文章中，Martin Jinek和他的同事们进一步简化了这个系统，将crRNA和tracrRNA融合在一起形成一个单一的“导向RNA”。因此，基因组编辑只需要两个组成部分：导向RNA和Cas9蛋白。
，哈佛医学院遗传学教授乔治·丘奇说：“你设计了一段20个核苷酸碱基对，它们与你想要编辑的基因相匹配。”。构建了与这20对碱基互补的RNA分子。丘奇强调了确保核苷酸序列只在目标基因中发现，而在基因组中没有其他发现的重要性。”然后，RNA加上蛋白质[Cas9]会像剪刀一样在那个位置切割DNA，理想情况下是在别的地方，“他解释道，”一旦DNA被切割，细胞的自然修复机制就会启动，并将突变或其他变化引入基因组。这有两种可能发生的方式。根据斯坦福大学的亨廷顿外展项目，一种修复方法是将两个切口粘在一起。这种被称为“非同源末端连接”的方法容易引入错误。核苷酸意外插入或删除，导致突变，从而破坏基因。在第二种方法中，通过用核苷酸序列填充间隙来固定断裂。为了做到这一点，细胞使用短链DNA作为模板。科学家可以提供他们选择的DNA模板，从而写入他们想要的任何基因，或纠正突变。
实用性和局限性
CRISPR-Cas9近年来变得流行起来。Church指出，这项技术易于使用，其效率大约是之前最好的基因组编辑工具（称为TALENS）的四倍，美国麻省理工学院和哈佛大学博德研究所的丘奇和张峰实验室的研究人员首次发表了在实验环境中使用CRISPR-Cas9编辑人体细胞的报告。利用人类疾病的体外（实验室）和动物模型进行的研究表明，该技术可以有效地纠正遗传缺陷。根据《自然生物技术》杂志2016年发表的一篇评论文章，此类疾病的例子包括囊性纤维化、白内障和范科尼贫血。这些研究为人类的治疗应用铺平了道路。
“我认为公众对CRISPR的认识非常集中于临床上使用基因编辑治疗疾病的想法，”纽约基因组中心的内维尔·桑贾纳和纽约大学生物、神经科学和生理学助理教授说这无疑是一个令人兴奋的可能性，但这只是一小部分。
CRISPR技术也被应用于食品和农业工业，以设计益生菌培养物和疫苗食用工业培养物（例如酸奶）以防病毒。它还被用于提高作物的产量、耐旱性和营养特性。
另一个潜在的应用是创造基因驱动。这些是遗传系统，它增加了一个特殊的性状从父母传给后代的机会。最终，根据Wyss研究所的研究，这种特性会在几代人中传播到整个群体。根据2016年《自然生物技术》的文章，基因驱动可以通过增强疾病载体（雌性冈比亚按蚊）的不育性来帮助控制疟疾等疾病的传播。此外，根据Kenh Oye及其同事在2014年发表在《科学》杂志上的一篇文章，基因驱动也可用于根除入侵物种，逆转对杀虫剂和除草剂的抗性，Church告诉Live Science：“CRISPR-Cas9并非没有缺点，
”
“我认为CRISPR最大的局限是它没有百分之百的效率。”。此外，基因组编辑效率可能会有所不同。根据Doudna和Charpentier在2014年发表的一篇科学文章，在一项在水稻上进行的研究中，接受Cas9 RNA复合物的细胞中，近50%发生了基因编辑。然而，其他的分析表明，根据目标，编辑效率可以达到80%或更高。
也有“目标外效应”的现象，即DNA在目标以外的位置被切割。这可能导致意外突变的引入。此外，丘奇还指出，即使系统按目标进行了削减，也有可能得不到精确的编辑。他称之为“基因组破坏”。
设定了
CRISPR技术的许多潜在应用提出了关于篡改基因组的伦理价值和后果的问题。
在2014年的科学文章中，Oye和同事们指出了使用基因驱动器的潜在生态影响。一个引进的性状可以通过杂交从目标群体传播到其他有机体。基因驱动也会降低目标群体的遗传多样性。
对人类胚胎和生殖细胞（如 *** 和卵子）进行基因修饰被称为生殖系编辑。由于这些细胞的变化可以遗传给下一代，使用CRISPR技术进行生殖系编辑已经引起了许多伦理问题。
的可变功效、偏离目标的效果和不精确的编辑都会带来安全风险。此外，还有许多科学界尚不清楚的问题。在2015年发表在《科学》杂志上的一篇文章中，大卫巴尔的摩和一组科学家、伦理学家和法律专家指出，生殖系编辑增加了对后代产生意外后果的可能性，“因为我们对人类遗传学、基因与环境相互作用的知识有限，以及疾病的途径（包括一种疾病与同一病人的其他情况或疾病之间的相互作用）。
其他伦理问题更为微妙。我们是否应该在未经后代同意的情况下，做出可能从根本上影响后代的改变？如果使用生殖系编辑从一种治疗工具转变为一种增强工具，以适应各种人类特征，会怎么样？
为了解决这些问题，国家科学、工程和医学院编写了一份全面的报告，其中包括基因组编辑的指导方针和建议。
尽管国家科学院敦促谨慎从事生殖系编辑，他们强调“谨慎并不意味着禁止”，他们建议只在导致严重疾病的基因上进行生殖系编辑，并且只有在没有其他合理的治疗方法的情况下才进行。在其他标准中，他们强调需要有关于健康风险和益处的数据，以及在临床试验期间需要持续监督。他们也推荐
最近的研究
最近有许多基于CRISPR的研究项目生物化学家和CRISPR专家萨姆·斯特恩伯格（Sam Sternberg）说：“由于CRISPR，基础研究发现的速度已经爆炸了。”他是加利福尼亚州伯克利市Caribou Biosciences Inc.的技术开发小组负责人，该公司正在开发基于CRISPR的医药、农业解决方案，以及生物研究。
这里是一些最新的发现：
在2017年4月，一个研究小组在《科学》杂志上发表了一项研究，他们编写了CRISPR分子程序，在血清、尿液和唾液中发现寨卡病毒株。2017年8月2日，科学家在《自然》杂志上披露，他们已经成功使用CRISPR去除了胚胎中的心脏病缺陷。2018年1月2日，研究人员宣布，他们可能能够阻止真菌和其他威胁巧克力生产的问题，使用CRISPR使植物更具抗病性。根据《生物新闻》（BioNews）杂志发表的研究报告，2018年4月16日，研究人员将CRISPR升级为一次编辑数千个基因。”
“Live Science contributor Alina Bradford的附加报告”
附加资源
Broad Institute:CRISPR基因工程和生物技术关键工作的时间表新闻：CRISPR-Cas9被合成核苷酸Broad Institute改进了10000倍：关于CRISP的问题和答案
『肆』 数据挖掘如何建立模型
中心的重要参考。1.与数据挖掘的过程模型CRISP-DM中的要求相比较，目前在数据中心建设过程中还存在一些问题，主要表现在以下几个方面。以需求分析代替了商业理解在CRISP-DM过程模型中，“商业理解”的重点是根据商业目标的要求找出存在的商业问题，并把商业问题转化为数据分析问题，这一过程主要回答了“为什么要做？”的问题。而目前所做的“需求分析”往往是从业务问题出发并转化成了数据分析问题，这一过程只回答了“怎么做？”的问题。这就使得一些数据分析往往没有什么实际作用或者是作用不大，这主要就是因为业务问题解决的商业目标并不清晰。2. 数据理解工作还不成系统“数据理解”应该是一个独立的过程，其在整个数据分析应用项目实施过程中非常重要。而在做数据中心建设项目的可行性研究时，只是很粗略地对源数据进行了一些了解，比如了解了源数据是来源于业务系统的数据库还是手工编制的Excel文件，数据大致包含了什么信息等，却并没有对源数据进行细致的分析。此外，对数据质量问题的分析在可行性研究阶段根本尚未建立。因此，数据中心建设项目中分析主题的数学模型虽然建立了，但却缺少足够的数据支持，有时甚至是在项目实施后的阶段才去了解源数据的情况，并仓促将源数据导入数据中心，也并未建立源数据准确、及时提供的保障机制，这就造成了数据分析应用中，数据质量较差、可信度很低的情况。3. 数据准备不充分在CRISP-DM过程模型中，“数据准备”也是一个独立的过程，且需要与建立模型的过程互动，通过多次的数据准备，使数据能够被所建立的模型使用。而目前，企业在数据中心的建设中，业务人员和数据中心建设人员并不熟悉业务系统数据库中源数据的情况，也就无法对所需要的数据做准确的描述，而熟悉源数据的人员又不熟悉数据中心建设的需求，因此数据准备阶段的工作量很大，协调成本也很高。4. 模型评估机制未建立 目前，对模型的评估主要体现在检查功能的实现情况，比如检查所需要的报表、图表、数据是否按要求建立。
『伍』 数据挖掘的基本流程是什么
数据挖掘有很多不同的实施方法，如果只是把数据拉到Excel表格中计算一下，那只是数据分析，不是数据挖掘。本节主要讲解数据挖掘的基本规范流程。CRISP-DM和SEMMA是两种常用的数据挖掘流程。从数据本身来考虑，数据挖掘通常需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示8个步骤。步骤（1）信息收集：根据确定的数据分析对象，抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。步骤（2）数据集成：把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。步骤（3）数据规约：如果执行多数的数据挖掘算法，即使是在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时数据量往往非常大。数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。步骤（4）数据清理：在数据库中的数据有一些是不完整的（有些感兴趣的属性缺少属性值）、含噪声的（包含错误的属性值），并且是不一致的（同样的信息不同的表示方式），因此需要进行数据清理，将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。不然，挖掘的结果会差强人意。步骤（5）数据变换：通过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据，通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。步骤（6）数据挖掘过程：根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集，甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。步骤（7）模式评估：从商业角度，由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性。步骤（8）知识表示：将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户，或作为新的知识存放在知识库中，供其他应用程序使用。数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。不是每件数据挖掘的工作都需要这里列出的每一步，例如在某个工作中不存在多个数据源的时候，步骤（2）便可以省略。步骤（3）数据规约、步骤（4）数据清理、步骤（5）数据变换又合称数据预处理。在数据挖掘中，至少60%的费用可能要花在步骤（1）信息收集阶段，而其中至少60%以上的精力和时间花在了数据预处理过程中。
『陆』 溢出的防溢技术
当然，要让程序员 不犯常见错误是很难的，而让程序（以及程序员）改为使用另一种语言通常更为困难。那么为何不让底层系统自动保护程序避免这些问题呢？最起码，避免 stack-smashing 攻击是一件好事，因为 stack-smashing 攻击是特别容易做到的。一般来说，更改底层系统以避免常见的安全问题是一个极好的想法，我们在本文后面也会遇到这个主题。事实证明存在许多可用的防御措施，而一些最受欢迎的措施可分组为以下类别：基于探测方法（canary）的防御。这包括 StackGuard（由 Immunix 所使用）、ProPolice（由 OpenBSD 所使用）和 Microsoft 的 /GS 选项。非执行的堆栈防御。这包括 Solar Designer 的 non-exec补丁（由 OpenWall 所使用）和 exec shield（由 Red Hat/Fedora 所使用）。其他方法。这包括 libsafe（由 Mandrake 所使用）和堆栈分割方法。遗憾的是，迄今所见的所有方法都具有弱点，因此它们不是万能药，但是它们会提供一些帮助。 研究人员 Crispen Cowan 创建了一个称为 StackGuard 的有趣方法。Stackguard 修改 C编译器（gcc），以便将一个“探测”值插入到返回地址的前面。“探测仪”就像煤矿中的探测仪：它在某个地方出故障时发出警告。在任何函数返回之前，它执行检查以确保探测值没有改变。如果攻击者改写返回地址（作为 stack-smashing 攻击的一部分），探测仪的值或许就会改变，系统内就会相应地中止。这是一种有用的方法，不过要注意这种方法无法防止缓冲区溢出改写其他值（攻击者仍然能够利用这些值来攻击系统）。人们也曾扩展这种方法来保护其他值（比如堆上的值）。Stackguard（以及其他防御措施）由 Immunix 所使用。IBM 的 stack-smashing 保护程序（ssp，起初名为 ProPolice）是 StackGuard 的方法的一种变化形式。像 StackGuard 一样，ssp 使用一个修改过的编译器在函数调用中插入一个探测仪以检测堆栈溢出。然而，它给这种基本的思路添加了一些有趣的变化。 它对存储局部变量的位置进行重新排序，并复制函数参数中的指针，以便它们也在任何数组之前。这样增强了ssp 的保护能力；它意味着缓冲区溢出不会修改指针值（否则能够控制指针的攻击者就能使用指针来控制程序保存数据的位置）。默认情况下，它不会检测所有函数，而只是检测确实需要保护的函数（主要是使用字符数组的函数）。从理论上讲，这样会稍微削弱保护能力，但是这种默认行为改进了性能，同时仍然能够防止大多数问题。考虑到实用的因素，它们以独立于体系结构的方式使用 gcc 来实现它们的方法，从而使其更易于运用。从 2003 年 5 月的发布版本开始，广受赞誉的 OpenBSD（它重点关注安全性）在他们的整个发行套件中使用了 ssp（也称为 ProPolice）。Microsoft 基于 StackGuard 的成果，添加了一个编译器标记（/GS）来实现其 C 编译器中的探测仪。 另一种方法首先使得在堆栈上执行代码变得不可能。 遗憾的是，x86 处理器（最常见的处理器）的内存保护机制无法容易地支持这点；通常，如果一个内存页是可读的，它就是可执行的。一个名叫 Solar Designer 的开发人员想出了一种内核和处理器机制的聪明组合，为 Linux 内核创建了一个“非执行的堆栈补丁”；有了这个补丁，堆栈上的程序就不再能够像通常的那样在 x86 上运行。 事实证明在有些情况下，可执行程序 需要在堆栈上；这包括信号处理和跳板代码（trampoline）处理。trampoline 是有时由编译器（比如 GNAT Ada 编译器）生成的奇妙结构，用以支持像嵌套子例程之类的结构。Solar Designer 还解决了如何在防止攻击的同时使这些特殊情况不受影响的问题。Linux 中实现这个目的的最初补丁在 1998 年被 Linus Torvalds 拒绝，这是因为一个有趣的原因。即使不能将代码放到堆栈上，攻击者也可以利用缓冲区溢出来使程序“返回”某个现有的子例程（比如 C 库中的某个子例程），从而进行攻击。简而言之，仅只是拥有非可执行的堆栈是不足够的。一段时间之后，人们又想出了一种防止该问题的新思路：将所有可执行代码转移到一个称为“ASCII 保护（ASCII armor）”区域的内存区。要理解这是如何工作的，就必须知道攻击者通常不能使用一般的缓冲区溢出攻击来插入 ASCII NUL字符（0)这个事实。 这意味着攻击者会发现，要使一个程序返回包含 0 的地址是很困难的。由于这个事实，将所有可执行代码转移到包含 0 的地址就会使得攻击该程序困难多了。具有这个属性的最大连续内存范围是从 0 到 0x01010100 的一组内存地址，因此它们就被命名为 ASCII 保护区域（还有具有此属性的其他地址，但它们是分散的）。与非可执行的堆栈相结合，这种方法就相当有价值了：非可执行的堆栈阻止攻击者发送可执行代码，而 ASCII 保护内存使得攻击者难于通过利用现有代码来绕过非可执行堆栈。这样将保护程序代码避免堆栈、缓冲区和函数指针溢出，而且全都不需重新编译。然而，ASCII 保护内存并不适用于所有程序；大程序也许无法装入 ASCII 保护内存区域（因此这种保护是不完美的），而且有时攻击者 能够将 0 插入目的地址。 此外，有些实现不支持跳板代码，因此可能必须对需要这种保护的程序禁用该特性。Red Hat 的 Ingo Molnar 在他的“exec-shield”补丁中实现了这种思想，该补丁由 Fedora 核心（可从 Red Hat 获得它的免费版本）所使用。最新版本的 OpenWall GNU/Linux (OWL)使用了 Solar Designer 提供的这种方法的实现（请参阅 参考资料 以获得指向这些版本的链接）。 【标准库对攻击更具抵抗力】还有其他许多方法。一种方法就是使标准库对攻击更具抵抗力。Lucent Technologies 开发了 Libsafe，这是多个标准 C库函数的包装，也就是像 strcpy() 这样已知的对 stack-smashing 攻击很脆弱的函数。Libsafe 是在 LGPL 下授予许可证的开放源代码软件。那些函数的 libsafe 版本执行相关的检查，确保数组改写不会超出堆栈桢。然而，这种方法仅保护那些特定的函数，而不是从总体上防止堆栈溢出缺陷，并且它仅保护堆栈，而不保护堆栈中的局部变量。它们的最初实现使用了 LD_PRELOAD ，而这可能与其他程序产生冲突。Linux 的 Mandrake 发行套件（从 7.1 版开始）包括了 libsafe。【分割控制和数据堆栈】另一种方法称为“分割控制和数据堆栈”―― 基本的思路是将堆栈分割为两个堆栈，一个用于存储控制信息（比如“返回”地址），另一个用于控制其他所有数据。Xu et al. 在 gcc 中实现了这种方法，StackShield 在汇编程序中实现了这种方法。这样使得操纵返回地址困难多了，但它不会阻止改变调用函数的数据的缓冲区溢出攻击。【解决办法多样性因素】如此多不同的方法意味着什么呢？对用户来说，好的一面在于大量创新的方法正在试验之中；长期看来，这种“竞争”会更容易看出哪种方法最好。而且，这种多样性还使得攻击者躲避所有这些方法更加困难。然而，这种多样性也意味着开发人员需要 避免编写会干扰其中任何一种方法的代码。这在实践上是很容易的；只要不编写对堆栈桢执行低级操作或对堆栈的布局作假设的代码就行了。即使不存在这些方法，这也是一个很好的建议。操作系统供应商需要参与进来就相当明显了：至少挑选一种方法，并使用它。缓冲区溢出是第一号的问题，这些方法中最好的方法通常能够减轻发行套件中几乎半数已知缺陷的影响。可以证明，不管是基于探测仪的方法更好，还是基于非可执行堆栈的方法更好，它们都具有各自的优点。可以将它们结合起来使用，但是少数方法不支持这样使用，因为附加的性能损失使得这样做不值得。我并没有其他意思，至少就这些方法本身而言是这样；libsafe 和分割控制及数据堆栈的方法在它们所提供的保护方面都具有局限性。当然，最糟糕的解决办法就是根本不对这个第一号的缺陷提供保护。还没有实现一种方法的软件供应商需要立即计划这样做。从 2004 年开始，用户应该开始避免使用这样的操作系统，即它们至少没有对缓冲区溢出提供某种自动保护机制。然而，没有哪种方法允许开发人员忽略缓冲区溢出。所有这些方法都能够被攻击者破坏。 攻击者也许能够通过改变函数中其他数据的值来利用缓冲区溢出；没有哪种方法能够防止这点。如果能够插入某些难于创建的值（比如 NUL字符），那么这其中的许多方法都能被攻击者绕开；随着多媒体和压缩数据变得更加普遍，攻击者绕开这些方法就更容易了。从根本上讲，所有这些方法都能减轻从程序接管攻击到拒绝服务攻击的缓冲区溢出攻击所带来的破坏。遗憾的是，随着计算机系统在更多关键场合的使用，即使拒绝服务通常也是不可接受的。因而，尽管发行套件应该至少包括一种适当的防御方法，并且开发人员应该使用（而不是反对）那些方法，但是开发人员仍然需要最初就编写无缺陷的软件。【其他】事实上还有其他方法，包括随机化可执行程序的位置；Crispen 的“PointGuard”将这种探测仪思想引申到了堆中，等等。如何保护当今的计算机已成了一项活跃的研究任务。
『柒』 灰度直方图增强是锐化吗
ERDAS基本操作(六);改善图像的质量，提高图像目视效果，突出所需要的信息，为进一步遥感目视判读做预处理工作 例如：图像对比度不够，图像有噪声、图像边界模糊等具体讲：改善图像的灰度等级，提高图像的对比度，平滑滤波消除噪声，突出地物对象边缘等;主要内容;提纲;1.图像空间增强;空间增强命令;1.1卷积增强处理;1.1卷积增强处理;1.1卷积增强处理;1.1卷积增强处理;1.2非定向边缘增强;1.2非定向边缘增强;1.3纹理分析;1.3纹理分析;自适应滤波(Adaptive Filter) 点击Interpreter \ Spatial Enhancement，Adaptive Filter， 打开Wailis Adaptive Filter对话框。 ;锐化增强处理(Crisp Enhancement ) 点击Interpreter \ Spatial Enhancement—Crisp，打开Crisp 对话框。;2.图像辐射增强;辐射增强命令;查找表拉伸处理;灰度级变换的应用(1)对比度拉伸——提高、降低对比度;灰度级变换的应用(1)提高对比度通常通过直方图得到两个拐点的位置降低对比度降低对比度一般用于输出设备的灰度级小于输入图像的灰度级的情况，如在8位的计算机屏幕上显示16位的卫星影像时。;灰度级变换的应用(2)局部提高、局部降低对比度大于45度提高；小于45度降低;灰度级变换的应用(3)灰度级切片(密度分割，彩色编码(伪彩色));2.1直方图均衡化;直方图是图像的灰度——像素数统计图，即对于每个灰度值，统计在图像中具有该灰度值的像素个数，并绘制成图形。;直方图用途：评价图像质量;动态范围宽了，对比度增强了;直方图均衡化;直方图均衡化示意图;原图;直方图均衡化步骤;直方图均衡化;直方图均衡化;直方图规定化(匹配);直方图规定化;2.1直方图均衡化;2.2亮度反转处理;2.2亮度反转处理;3.图像光谱增强;光谱增强命令;3.1主成份变换;遥感图像多光谱变换(Ⅰ)——主成分分析(K—L变换);遥感图像多光谱变换(Ⅰ)——主成分分析(K—L变换);遥感图像多光谱变换(Ⅰ)——主成分分析(K—L变换);遥感图像多光谱变换(Ⅰ)——主成分分析(K—L变换);3.1主成份分析;3.2指数计算;3.2指数计算;代数运算;代数运算;4.傅立叶变换;4.1低通滤波;4.1低通滤波;打开刚才经过傅立叶变换后保存的文件;选择低通???波(Low Pass)圆形滤波半径为80;4.1低通滤波;4.2高通滤波;5.地形分析;5.地形分析
『捌』 .CR 是什么文件
cr的乐谱文件，和音频有关的文件！ CR文件扩展名信息1.一种Crack 文件。2.一种CRiSP 源程序码文件。3.一种Iris Printer CT格式点阵文件。
『玖』 如何用crisp/cas9制作转基因小鼠
用crisp/cas9制作转基因小鼠需要在胚胎上进行。诱导性基因敲除也是以Cre/loxp系统为基础，但却是利用控制Cre表达的启动子的活性或所表达的Cre酶活性具有可诱导的特点，通过对诱导剂给予时间的控制或利用Cre基因定位表达系统中载体的宿主细胞特异性和将该表达系统转移到动物体内的过程在时间上的可控性，从而在1oxP动物的一定发育阶段和一定组织细胞中实现对特定基因进行遗传修饰之目的的基因敲除技术。需要实验小鼠的可以联系苏州赛业。赛业生物已服务全球数万名科学家，产品和技术已直接应用于包括CNS（Cell，Nature, Science）三大期刊在内的学术论文。除了提供基因敲除、基因敲入、条件性基因敲除模型定制服务外，赛业生物还有专业的手术疾病模型团队，可以提供多种复杂精细的小动物手术疾病模型；药物筛选评价小鼠平台可以提供从欧美行业领袖引进的免疫缺陷鼠、用于心血管及阿尔茨海默症等研究的人源化小鼠；国际标准化无菌鼠技术平台可以提供无菌鼠、无菌动物定制服务、微生物菌群移植服务等基于无菌动物模型的各类产品和服务，结合赛业生物成熟稳定的基因编辑小鼠平台，还可帮助您研究菌群与基因的互作机制。
