crisp源程序碼文件

『壹』 在數據挖掘的過程中，什麼環節最重要

一個完整數據挖掘過程的四個步驟：

1、鑒別商業問題；

2、使用數據挖掘技術將數據轉換成可以採取行動的信息；

3、根據信息採取行動；

4、衡量結果。

『貳』 數據挖掘答案求助，急急急

數據整合是當今數據分析面臨的最大挑戰。實際上，許多公司只是簡單地將數據堆積在一起，並未對不同來源的數據進行整合。就拿身份認定來說，比如一套系統下「路人A」的信息與另一套系統下「路人A」（甚至可能是重名）的信息之間，沒有進行關聯，這樣的話，就無法對「路人A」的身份進行完整性描述。數據整合並不等於將數據集中到一起，對於研究對象，要將不同來源的數據相互關聯，以便獲取更准確的信息定位。並且數據科學家會通過數據來尋找並分析競爭優勢，可能的企業新的突破點等等，因此，數據整合也變得越發重要。

『叄』 什麼是CRISPR

CRISPR技術是一種簡單而強大的基因組編輯工具。它使研究人員能夠很容易地改變DNA序列和修改基因功能。它的許多潛在應用包括糾正遺傳缺陷、治療和防止疾病傳播以及改良作物。然而，它的承諾也引起了倫理問題。

在流行用法中，「CRISPR」（發音為「crisper」）是「CRISPR-Cas9」的縮寫。CRISPRs是DNA的特殊延伸。蛋白質Cas9（或「CRISPR相關」）是一種類似於一對分子剪刀的酶，能夠切割DNA鏈。

CRISPR技術是根據細菌和古細菌（單細胞微生物領域）的自然防禦機制改編而成的。這些生物體利用CRISPR衍生的RNA和各種Cas蛋白（包括Cas9）來抵禦病毒和其他異物的攻擊。他們這樣做主要是通過切割和破壞外國侵略者的DNA。當這些成分被轉移到其他更復雜的有機體中時，它允許對基因進行操作或「編輯」。

直到2017年，沒有人真正知道這個過程是什麼樣子的。在2017年11月10日發表在《自然通訊》雜志上的一篇論文中，由金澤大學的Shibata Mikihiro和東京大學的Hiroshi Nishimasu領導的一個研究小組展示了CRISPR第一次運行時的樣子。[一個驚人的新GIF顯示CRISPR咀嚼DNA]

CRISPR-Cas9：關鍵玩家

CRISPRs：「CRISPR」代表「有規律間隔的短迴文重復序列簇」。它是DNA的一個特殊區域，具有兩個明顯的特徵：核苷酸重復序列和間隔序列的存在。核苷酸的重復序列——DNA的組成部分——分布在CRISPR區域。間隔序列是散布在這些重復序列中的DNA片段。

對於細菌來說，間隔序列是從先前攻擊有機體的病毒中提取的。它們作為一個記憶庫，使細菌能夠識別病毒並抵禦未來的攻擊。

這是由食品配料公司Danisco的Rodolphe Barrangou和一組研究人員首次通過實驗證明的。在2007年發表在《科學》雜志上的一篇論文中，研究人員以酸奶和其他乳製品培養物中常見的嗜熱鏈球菌為模型。他們觀察到，病毒攻擊後，新的間隔蛋白被整合到CRISPR區域。此外，這些間隔區的DNA序列與病毒基因組的部分序列相同。他們還通過取出或放入新的病毒DNA序列來操縱間隔區。通過這種方式，他們能夠改變細菌對特定病毒攻擊的抵抗力。因此，研究人員證實了CRISPR在調節細菌免疫中的作用。

CRISPR RNA（crRNA）：一旦一個間隔基被結合並且病毒再次攻擊，CRISPR的一部分被轉錄並加工成crisprrna或「crRNA」。CRISPR的核苷酸序列作為模板產生互補的單鏈RNA序列。根據Jennifer Doudna和Emmanuelle Charpentier在2014年發表在《科學》雜志上的一篇評論，每個crRNA由一個核苷酸重復序列和一個間隔部分組成。

Cas9：Cas9蛋白是一種切割外來DNA的酶。

該蛋白通常與兩個RNA分子結合：crRNA和另一個稱為tracrRNA（或「反式激活crRNA」）。兩人隨後將Cas9引導至目標地點，在那裡進行切割。這片DNA是對crRNA的20個核苷酸延伸的補充。

使用兩個獨立的區域，或其結構上的「域」，Cas9切割DNA雙螺旋的兩條鏈，使所謂的「雙鏈斷裂」，根據2014年的科學文章。

有一個內置的安全機制，它確保Cas9不會在基因組中的任何地方被切斷。已知短DNA序列s-PAMs（「鄰近原間隔基序」）作為標記，與目標DNA序列相鄰。如果Cas9復合物的目標DNA序列旁邊沒有PAM，它就不會被切割。根據《自然生物技術》（Nature Biotechnology）2014年發表的一篇評論，這可能是Cas9從未攻擊細菌CRISPR區的一個原因。

CRISPR-Cas9作為基因組編輯工具

不同生物體的基因組在其DNA序列中編碼一系列信息和指令。基因組編輯包括改變這些序列，從而改變信息。這可以通過在DNA中插入一個切口或一個斷裂，並誘騙細胞的自然DNA修復機制來引入人們想要的改變來實現。CRISPR-Cas9提供了一種方法。

在2012年，兩篇關鍵的研究論文發表在《科學》和《國家科學院學報》上，這兩篇論文幫助細菌CRISPR-Cas9轉化為一個簡單的、可編程的基因組編輯工具。

這項研究由不同的小組進行，結論：Cas9可以直接切割DNA的任何區域。這可以通過簡單地改變crRNA的核苷酸序列來實現，crRNA與互補的DNA靶點結合。在2012年的《科學》文章中，Martin Jinek和他的同事們進一步簡化了這個系統，將crRNA和tracrRNA融合在一起形成一個單一的「導向RNA」。因此，基因組編輯只需要兩個組成部分：導向RNA和Cas9蛋白。

，哈佛醫學院遺傳學教授喬治·丘奇說：「你設計了一段20個核苷酸鹼基對，它們與你想要編輯的基因相匹配。」。構建了與這20對鹼基互補的RNA分子。丘奇強調了確保核苷酸序列只在目標基因中發現，而在基因組中沒有其他發現的重要性。」然後，RNA加上蛋白質[Cas9]會像剪刀一樣在那個位置切割DNA，理想情況下是在別的地方，「他解釋道，」一旦DNA被切割，細胞的自然修復機制就會啟動，並將突變或其他變化引入基因組。這有兩種可能發生的方式。根據斯坦福大學的亨廷頓外展項目，一種修復方法是將兩個切口粘在一起。這種被稱為「非同源末端連接」的方法容易引入錯誤。核苷酸意外插入或刪除，導致突變，從而破壞基因。在第二種方法中，通過用核苷酸序列填充間隙來固定斷裂。為了做到這一點，細胞使用短鏈DNA作為模板。科學家可以提供他們選擇的DNA模板，從而寫入他們想要的任何基因，或糾正突變。

實用性和局限性

CRISPR-Cas9近年來變得流行起來。Church指出，這項技術易於使用，其效率大約是之前最好的基因組編輯工具（稱為TALENS）的四倍，美國麻省理工學院和哈佛大學博德研究所的丘奇和張峰實驗室的研究人員首次發表了在實驗環境中使用CRISPR-Cas9編輯人體細胞的報告。利用人類疾病的體外（實驗室）和動物模型進行的研究表明，該技術可以有效地糾正遺傳缺陷。根據《自然生物技術》雜志2016年發表的一篇評論文章，此類疾病的例子包括囊性纖維化、白內障和范科尼貧血。這些研究為人類的治療應用鋪平了道路。

「我認為公眾對CRISPR的認識非常集中於臨床上使用基因編輯治療疾病的想法，」紐約基因組中心的內維爾·桑賈納和紐約大學生物、神經科學和生理學助理教授說這無疑是一個令人興奮的可能性，但這只是一小部分。

CRISPR技術也被應用於食品和農業工業，以設計益生菌培養物和疫苗食用工業培養物（例如酸奶）以防病毒。它還被用於提高作物的產量、耐旱性和營養特性。

另一個潛在的應用是創造基因驅動。這些是遺傳系統，它增加了一個特殊的性狀從父母傳給後代的機會。最終，根據Wyss研究所的研究，這種特性會在幾代人中傳播到整個群體。根據2016年《自然生物技術》的文章，基因驅動可以通過增強疾病載體（雌性甘比亞按蚊）的不育性來幫助控制瘧疾等疾病的傳播。此外，根據Kenh Oye及其同事在2014年發表在《科學》雜志上的一篇文章，基因驅動也可用於根除入侵物種，逆轉對殺蟲劑和除草劑的抗性，Church告訴Live Science：「CRISPR-Cas9並非沒有缺點，

」

「我認為CRISPR最大的局限是它沒有百分之百的效率。」。此外，基因組編輯效率可能會有所不同。根據Doudna和Charpentier在2014年發表的一篇科學文章，在一項在水稻上進行的研究中，接受Cas9 RNA復合物的細胞中，近50%發生了基因編輯。然而，其他的分析表明，根據目標，編輯效率可以達到80%或更高。

也有「目標外效應」的現象，即DNA在目標以外的位置被切割。這可能導致意外突變的引入。此外，丘奇還指出，即使系統按目標進行了削減，也有可能得不到精確的編輯。他稱之為「基因組破壞」。

設定了

CRISPR技術的許多潛在應用提出了關於篡改基因組的倫理價值和後果的問題。

在2014年的科學文章中，Oye和同事們指出了使用基因驅動器的潛在生態影響。一個引進的性狀可以通過雜交從目標群體傳播到其他有機體。基因驅動也會降低目標群體的遺傳多樣性。

對人類胚胎和生殖細胞（如 *** 和卵子）進行基因修飾被稱為生殖系編輯。由於這些細胞的變化可以遺傳給下一代，使用CRISPR技術進行生殖系編輯已經引起了許多倫理問題。

的可變功效、偏離目標的效果和不精確的編輯都會帶來安全風險。此外，還有許多科學界尚不清楚的問題。在2015年發表在《科學》雜志上的一篇文章中，大衛巴爾的摩和一組科學家、倫理學家和法律專家指出，生殖系編輯增加了對後代產生意外後果的可能性，「因為我們對人類遺傳學、基因與環境相互作用的知識有限，以及疾病的途徑（包括一種疾病與同一病人的其他情況或疾病之間的相互作用）。

其他倫理問題更為微妙。我們是否應該在未經後代同意的情況下，做出可能從根本上影響後代的改變？如果使用生殖系編輯從一種治療工具轉變為一種增強工具，以適應各種人類特徵，會怎麼樣？

為了解決這些問題，國家科學、工程和醫學院編寫了一份全面的報告，其中包括基因組編輯的指導方針和建議。

盡管國家科學院敦促謹慎從事生殖系編輯，他們強調「謹慎並不意味著禁止」，他們建議只在導致嚴重疾病的基因上進行生殖系編輯，並且只有在沒有其他合理的治療方法的情況下才進行。在其他標准中，他們強調需要有關於健康風險和益處的數據，以及在臨床試驗期間需要持續監督。他們也推薦

最近的研究

最近有許多基於CRISPR的研究項目生物化學家和CRISPR專家薩姆·斯特恩伯格（Sam Sternberg）說：「由於CRISPR，基礎研究發現的速度已經爆炸了。」他是加利福尼亞州伯克利市Caribou Biosciences Inc.的技術開發小組負責人，該公司正在開發基於CRISPR的醫葯、農業解決方案，以及生物研究。

這里是一些最新的發現：

在2017年4月，一個研究小組在《科學》雜志上發表了一項研究，他們編寫了CRISPR分子程序，在血清、尿液和唾液中發現寨卡病毒株。2017年8月2日，科學家在《自然》雜志上披露，他們已經成功使用CRISPR去除了胚胎中的心臟病缺陷。2018年1月2日，研究人員宣布，他們可能能夠阻止真菌和其他威脅巧克力生產的問題，使用CRISPR使植物更具抗病性。根據《生物新聞》（BioNews）雜志發表的研究報告，2018年4月16日，研究人員將CRISPR升級為一次編輯數千個基因。」

「Live Science contributor Alina Bradford的附加報告」

附加資源

Broad Institute:CRISPR基因工程和生物技術關鍵工作的時間表新聞：CRISPR-Cas9被合成核苷酸Broad Institute改進了10000倍：關於CRISP的問題和答案

『肆』 數據挖掘如何建立模型

中心的重要參考。
1.與數據挖掘的過程模型CRISP-DM中的要求相比較，目前在數據中心建設過程中還存在一些問題，主要表現在以下幾個方面。
以需求分析代替了商業理解
在CRISP-DM過程模型中，「商業理解」的重點是根據商業目標的要求找出存在的商業問題，並把商業問題轉化為數據分析問題，這一過程主要回答了「為什麼要做？」的問題。而目前所做的「需求分析」往往是從業務問題出發並轉化成了數據分析問題，這一過程只回答了「怎麼做？」的問題。這就使得一些數據分析往往沒有什麼實際作用或者是作用不大，這主要就是因為業務問題解決的商業目標並不清晰。
2. 數據理解工作還不成系統
「數據理解」應該是一個獨立的過程，其在整個數據分析應用項目實施過程中非常重要。而在做數據中心建設項目的可行性研究時，只是很粗略地對源數據進行了一些了解，比如了解了源數據是來源於業務系統的資料庫還是手工編制的Excel文件，數據大致包含了什麼信息等，卻並沒有對源數據進行細致的分析。此外，對數據質量問題的分析在可行性研究階段根本尚未建立。因此，數據中心建設項目中分析主題的數學模型雖然建立了，但卻缺少足夠的數據支持，有時甚至是在項目實施後的階段才去了解源數據的情況，並倉促將源數據導入數據中心，也並未建立源數據准確、及時提供的保障機制，這就造成了數據分析應用中，數據質量較差、可信度很低的情況。
3. 數據准備不充分
在CRISP-DM過程模型中，「數據准備」也是一個獨立的過程，且需要與建立模型的過程互動，通過多次的數據准備，使數據能夠被所建立的模型使用。而目前，企業在數據中心的建設中，業務人員和數據中心建設人員並不熟悉業務系統資料庫中源數據的情況，也就無法對所需要的數據做准確的描述，而熟悉源數據的人員又不熟悉數據中心建設的需求，因此數據准備階段的工作量很大，協調成本也很高。
4. 模型評估機制未建立 目前，對模型的評估主要體現在檢查功能的實現情況，比如檢查所需要的報表、圖表、數據是否按要求建立。

『伍』 數據挖掘的基本流程是什麼

數據挖掘有很多不同的實施方法，如果只是把數據拉到Excel表格中計算一下，那隻是數據分析，不是數據挖掘。本節主要講解數據挖掘的基本規范流程。CRISP-DM和SEMMA是兩種常用的數據挖掘流程。
從數據本身來考慮，數據挖掘通常需要有信息收集、數據集成、數據規約、數據清理、數據變換、數據挖掘實施過程、模式評估和知識表示8個步驟。
步驟（1）信息收集：根據確定的數據分析對象，抽象出在數據分析中所需要的特徵信息，然後選擇合適的信息收集方法，將收集到的信息存入資料庫。對於海量數據，選擇一個合適的數據存儲和管理的數據倉庫是至關重要的。
步驟（2）數據集成：把不同來源、格式、特點性質的數據在邏輯上或物理上有機地集中，從而為企業提供全面的數據共享。
步驟（3）數據規約：如果執行多數的數據挖掘演算法，即使是在少量數據上也需要很長的時間，而做商業運營數據挖掘時數據量往往非常大。數據規約技術可以用來得到數據集的規約表示，它小得多，但仍然接近於保持原數據的完整性，並且規約後執行數據挖掘結果與規約前執行結果相同或幾乎相同。
步驟（4）數據清理：在資料庫中的數據有一些是不完整的（有些感興趣的屬性缺少屬性值）、含雜訊的（包含錯誤的屬性值），並且是不一致的（同樣的信息不同的表示方式），因此需要進行數據清理，將完整、正確、一致的數據信息存入數據倉庫中。不然，挖掘的結果會差強人意。
步驟（5）數據變換：通過平滑聚集、數據概化、規范化等方式將數據轉換成適用於數據挖掘的形式。對於有些實數型數據，通過概念分層和數據的離散化來轉換數據也是重要的一步。
步驟（6）數據挖掘過程：根據數據倉庫中的數據信息，選擇合適的分析工具，應用統計方法、事例推理、決策樹、規則推理、模糊集，甚至神經網路、遺傳演算法的方法處理信息，得出有用的分析信息。
步驟（7）模式評估：從商業角度，由行業專家來驗證數據挖掘結果的正確性。
步驟（8）知識表示：將數據挖掘所得到的分析信息以可視化的方式呈現給用戶，或作為新的知識存放在知識庫中，供其他應用程序使用。
數據挖掘過程是一個反復循環的過程，每一個步驟如果沒有達到預期目標，都需要回到前面的步驟，重新調整並執行。不是每件數據挖掘的工作都需要這里列出的每一步，例如在某個工作中不存在多個數據源的時候，步驟（2）便可以省略。
步驟（3）數據規約、步驟（4）數據清理、步驟（5）數據變換又合稱數據預處理。在數據挖掘中，至少60%的費用可能要花在步驟（1）信息收集階段，而其中至少60%以上的精力和時間花在了數據預處理過程中。

『陸』 溢出的防溢技術

當然，要讓程序員 不犯常見錯誤是很難的，而讓程序（以及程序員）改為使用另一種語言通常更為困難。那麼為何不讓底層系統自動保護程序避免這些問題呢？最起碼，避免 stack-smashing 攻擊是一件好事，因為 stack-smashing 攻擊是特別容易做到的。
一般來說，更改底層系統以避免常見的安全問題是一個極好的想法，我們在本文後面也會遇到這個主題。事實證明存在許多可用的防禦措施，而一些最受歡迎的措施可分組為以下類別：
基於探測方法（canary）的防禦。這包括 StackGuard（由 Immunix 所使用）、ProPolice（由 OpenBSD 所使用）和 Microsoft 的 /GS 選項。
非執行的堆棧防禦。這包括 Solar Designer 的 non-exec補丁（由 OpenWall 所使用）和 exec shield（由 Red Hat/Fedora 所使用）。
其他方法。這包括 libsafe（由 Mandrake 所使用）和堆棧分割方法。
遺憾的是，迄今所見的所有方法都具有弱點，因此它們不是萬能葯，但是它們會提供一些幫助。 研究人員 Crispen Cowan 創建了一個稱為 StackGuard 的有趣方法。Stackguard 修改 C編譯器（gcc），以便將一個「探測」值插入到返回地址的前面。「探測儀」就像煤礦中的探測儀：它在某個地方出故障時發出警告。在任何函數返回之前，它執行檢查以確保探測值沒有改變。如果攻擊者改寫返回地址（作為 stack-smashing 攻擊的一部分），探測儀的值或許就會改變，系統內就會相應地中止。這是一種有用的方法，不過要注意這種方法無法防止緩沖區溢出改寫其他值（攻擊者仍然能夠利用這些值來攻擊系統）。人們也曾擴展這種方法來保護其他值（比如堆上的值）。Stackguard（以及其他防禦措施）由 Immunix 所使用。
IBM 的 stack-smashing 保護程序（ssp，起初名為 ProPolice）是 StackGuard 的方法的一種變化形式。像 StackGuard 一樣，ssp 使用一個修改過的編譯器在函數調用中插入一個探測儀以檢測堆棧溢出。然而，它給這種基本的思路添加了一些有趣的變化。 它對存儲局部變數的位置進行重新排序，並復制函數參數中的指針，以便它們也在任何數組之前。這樣增強了ssp 的保護能力；它意味著緩沖區溢出不會修改指針值（否則能夠控制指針的攻擊者就能使用指針來控製程序保存數據的位置）。默認情況下，它不會檢測所有函數，而只是檢測確實需要保護的函數（主要是使用字元數組的函數）。從理論上講，這樣會稍微削弱保護能力，但是這種默認行為改進了性能，同時仍然能夠防止大多數問題。考慮到實用的因素，它們以獨立於體系結構的方式使用 gcc 來實現它們的方法，從而使其更易於運用。從 2003 年 5 月的發布版本開始，廣受贊譽的 OpenBSD（它重點關注安全性）在他們的整個發行套件中使用了 ssp（也稱為 ProPolice）。
Microsoft 基於 StackGuard 的成果，添加了一個編譯器標記（/GS）來實現其 C 編譯器中的探測儀。 另一種方法首先使得在堆棧上執行代碼變得不可能。 遺憾的是，x86 處理器（最常見的處理器）的內存保護機制無法容易地支持這點；通常，如果一個內存頁是可讀的，它就是可執行的。一個名叫 Solar Designer 的開發人員想出了一種內核和處理器機制的聰明組合，為 Linux 內核創建了一個「非執行的堆棧補丁」；有了這個補丁，堆棧上的程序就不再能夠像通常的那樣在 x86 上運行。 事實證明在有些情況下，可執行程序 需要在堆棧上；這包括信號處理和跳板代碼（trampoline）處理。trampoline 是有時由編譯器（比如 GNAT Ada 編譯器）生成的奇妙結構，用以支持像嵌套子常式之類的結構。Solar Designer 還解決了如何在防止攻擊的同時使這些特殊情況不受影響的問題。
Linux 中實現這個目的的最初補丁在 1998 年被 Linus Torvalds 拒絕，這是因為一個有趣的原因。即使不能將代碼放到堆棧上，攻擊者也可以利用緩沖區溢出來使程序「返回」某個現有的子常式（比如 C 庫中的某個子常式），從而進行攻擊。簡而言之，僅只是擁有非可執行的堆棧是不足夠的。
一段時間之後，人們又想出了一種防止該問題的新思路：將所有可執行代碼轉移到一個稱為「ASCII 保護（ASCII armor）」區域的內存區。要理解這是如何工作的，就必須知道攻擊者通常不能使用一般的緩沖區溢出攻擊來插入 ASCII NUL字元（0)這個事實。 這意味著攻擊者會發現，要使一個程序返回包含 0 的地址是很困難的。由於這個事實，將所有可執行代碼轉移到包含 0 的地址就會使得攻擊該程序困難多了。
具有這個屬性的最大連續內存范圍是從 0 到 0x01010100 的一組內存地址，因此它們就被命名為 ASCII 保護區域（還有具有此屬性的其他地址，但它們是分散的）。與非可執行的堆棧相結合，這種方法就相當有價值了：非可執行的堆棧阻止攻擊者發送可執行代碼，而 ASCII 保護內存使得攻擊者難於通過利用現有代碼來繞過非可執行堆棧。這樣將保護程序代碼避免堆棧、緩沖區和函數指針溢出，而且全都不需重新編譯。
然而，ASCII 保護內存並不適用於所有程序；大程序也許無法裝入 ASCII 保護內存區域（因此這種保護是不完美的），而且有時攻擊者 能夠將 0 插入目的地址。 此外，有些實現不支持跳板代碼，因此可能必須對需要這種保護的程序禁用該特性。Red Hat 的 Ingo Molnar 在他的「exec-shield」補丁中實現了這種思想，該補丁由 Fedora 核心（可從 Red Hat 獲得它的免費版本）所使用。最新版本的 OpenWall GNU/Linux (OWL)使用了 Solar Designer 提供的這種方法的實現（請參閱 參考資料 以獲得指向這些版本的鏈接）。 【標准庫對攻擊更具抵抗力】
還有其他許多方法。一種方法就是使標准庫對攻擊更具抵抗力。Lucent Technologies 開發了 Libsafe，這是多個標准 C庫函數的包裝，也就是像 strcpy() 這樣已知的對 stack-smashing 攻擊很脆弱的函數。Libsafe 是在 LGPL 下授予許可證的開放源代碼軟體。那些函數的 libsafe 版本執行相關的檢查，確保數組改寫不會超出堆棧楨。然而，這種方法僅保護那些特定的函數，而不是從總體上防止堆棧溢出缺陷，並且它僅保護堆棧，而不保護堆棧中的局部變數。它們的最初實現使用了 LD_PRELOAD ，而這可能與其他程序產生沖突。Linux 的 Mandrake 發行套件（從 7.1 版開始）包括了 libsafe。
【分割控制和數據堆棧】
另一種方法稱為「分割控制和數據堆棧」―― 基本的思路是將堆棧分割為兩個堆棧，一個用於存儲控制信息（比如「返回」地址），另一個用於控制其他所有數據。Xu et al. 在 gcc 中實現了這種方法，StackShield 在匯編程序中實現了這種方法。這樣使得操縱返回地址困難多了，但它不會阻止改變調用函數的數據的緩沖區溢出攻擊。
【解決辦法多樣性因素】
如此多不同的方法意味著什麼呢？對用戶來說，好的一面在於大量創新的方法正在試驗之中；長期看來，這種「競爭」會更容易看出哪種方法最好。而且，這種多樣性還使得攻擊者躲避所有這些方法更加困難。然而，這種多樣性也意味著開發人員需要 避免編寫會干擾其中任何一種方法的代碼。這在實踐上是很容易的；只要不編寫對堆棧楨執行低級操作或對堆棧的布局作假設的代碼就行了。即使不存在這些方法，這也是一個很好的建議。
操作系統供應商需要參與進來就相當明顯了：至少挑選一種方法，並使用它。緩沖區溢出是第一號的問題，這些方法中最好的方法通常能夠減輕發行套件中幾乎半數已知缺陷的影響。可以證明，不管是基於探測儀的方法更好，還是基於非可執行堆棧的方法更好，它們都具有各自的優點。可以將它們結合起來使用，但是少數方法不支持這樣使用，因為附加的性能損失使得這樣做不值得。我並沒有其他意思，至少就這些方法本身而言是這樣；libsafe 和分割控制及數據堆棧的方法在它們所提供的保護方面都具有局限性。當然，最糟糕的解決辦法就是根本不對這個第一號的缺陷提供保護。還沒有實現一種方法的軟體供應商需要立即計劃這樣做。從 2004 年開始，用戶應該開始避免使用這樣的操作系統，即它們至少沒有對緩沖區溢出提供某種自動保護機制。
然而，沒有哪種方法允許開發人員忽略緩沖區溢出。所有這些方法都能夠被攻擊者破壞。 攻擊者也許能夠通過改變函數中其他數據的值來利用緩沖區溢出；沒有哪種方法能夠防止這點。如果能夠插入某些難於創建的值（比如 NUL字元），那麼這其中的許多方法都能被攻擊者繞開；隨著多媒體和壓縮數據變得更加普遍，攻擊者繞開這些方法就更容易了。從根本上講，所有這些方法都能減輕從程序接管攻擊到拒絕服務攻擊的緩沖區溢出攻擊所帶來的破壞。遺憾的是，隨著計算機系統在更多關鍵場合的使用，即使拒絕服務通常也是不可接受的。因而，盡管發行套件應該至少包括一種適當的防禦方法，並且開發人員應該使用（而不是反對）那些方法，但是開發人員仍然需要最初就編寫無缺陷的軟體。
【其他】
事實上還有其他方法，包括隨機化可執行程序的位置；Crispen 的「PointGuard」將這種探測儀思想引申到了堆中，等等。如何保護當今的計算機已成了一項活躍的研究任務。

『柒』 灰度直方圖增強是銳化嗎

ERDAS基本操作(六);改善圖像的質量，提高圖像目視效果，突出所需要的信息，為進一步遙感目視判讀做預處理工作 例如：圖像對比度不夠，圖像有雜訊、圖像邊界模糊等具體講：改善圖像的灰度等級，提高圖像的對比度，平滑濾波消除雜訊，突出地物對象邊緣等;主要內容;提綱;1.圖像空間增強;空間增強命令;1.1卷積增強處理;1.1卷積增強處理;1.1卷積增強處理;1.1卷積增強處理;1.2非定向邊緣增強;1.2非定向邊緣增強;1.3紋理分析;1.3紋理分析;自適應濾波(Adaptive Filter) 點擊Interpreter \ Spatial Enhancement，Adaptive Filter， 打開Wailis Adaptive Filter對話框。 ;銳化增強處理(Crisp Enhancement ) 點擊Interpreter \ Spatial Enhancement—Crisp，打開Crisp 對話框。;2.圖像輻射增強;輻射增強命令;查找表拉伸處理;灰度級變換的應用(1)對比度拉伸——提高、降低對比度;灰度級變換的應用(1)提高對比度通常通過直方圖得到兩個拐點的位置降低對比度降低對比度一般用於輸出設備的灰度級小於輸入圖像的灰度級的情況，如在8位的計算機屏幕上顯示16位的衛星影像時。;灰度級變換的應用(2)局部提高、局部降低對比度大於45度提高；小於45度降低;灰度級變換的應用(3)灰度級切片(密度分割，彩色編碼(偽彩色));2.1直方圖均衡化;直方圖是圖像的灰度——像素數統計圖，即對於每個灰度值，統計在圖像中具有該灰度值的像素個數，並繪製成圖形。;直方圖用途：評價圖像質量;動態范圍寬了，對比度增強了;直方圖均衡化;直方圖均衡化示意圖;原圖;直方圖均衡化步驟;直方圖均衡化;直方圖均衡化;直方圖規定化(匹配);直方圖規定化;2.1直方圖均衡化;2.2亮度反轉處理;2.2亮度反轉處理;3.圖像光譜增強;光譜增強命令;3.1主成份變換;遙感圖像多光譜變換(Ⅰ)——主成分分析(K—L變換);遙感圖像多光譜變換(Ⅰ)——主成分分析(K—L變換);遙感圖像多光譜變換(Ⅰ)——主成分分析(K—L變換);遙感圖像多光譜變換(Ⅰ)——主成分分析(K—L變換);3.1主成份分析;3.2指數計算;3.2指數計算;代數運算;代數運算;4.傅立葉變換;4.1低通濾波;4.1低通濾波;打開剛才經過傅立葉變換後保存的文件;選擇低通???波(Low Pass)圓形濾波半徑為80;4.1低通濾波;4.2高通濾波;5.地形分析;5.地形分析

『捌』 .CR 是什麼文件

cr的樂譜文件，和音頻有關的文件！
CR文件擴展名信息
1.一種Crack 文件。
2.一種CRiSP 源程序碼文件。
3.一種Iris Printer CT格式點陣文件。

『玖』 如何用crisp/cas9製作轉基因小鼠

用crisp/cas9製作轉基因小鼠需要在胚胎上進行。

誘導性基因敲除也是以Cre/loxp系統為基礎，但卻是利用控制Cre表達的啟動子的活性或所表達的Cre酶活性具有可誘導的特點，通過對誘導劑給予時間的控制或利用Cre基因定位表達系統中載體的宿主細胞特異性和將該表達系統轉移到動物體內的過程在時間上的可控性，從而在1oxP動物的一定發育階段和一定組織細胞中實現對特定基因進行遺傳修飾之目的的基因敲除技術。

需要實驗小鼠的可以聯系蘇州賽業。賽業生物已服務全球數萬名科學家，產品和技術已直接應用於包括CNS（Cell，Nature, Science）三大期刊在內的學術論文。除了提供基因敲除、基因敲入、條件性基因敲除模型定製服務外，賽業生物還有專業的手術疾病模型團隊，可以提供多種復雜精細的小動物手術疾病模型；葯物篩選評價小鼠平台可以提供從歐美行業領袖引進的免疫缺陷鼠、用於心血管及阿爾茨海默症等研究的人源化小鼠；國際標准化無菌鼠技術平台可以提供無菌鼠、無菌動物定製服務、微生物菌群移植服務等基於無菌動物模型的各類產品和服務，結合賽業生物成熟穩定的基因編輯小鼠平台，還可幫助您研究菌群與基因的互作機制。