G1D8-GNN@lab0&APT论文&美亚2021个人赛

—1326上午去参观新时代展览啦~
下午先来看看gnn代码叭~一会还要去做工区

一、GNN@lab0

1、先复习了一下，马上做工区啦
2、pos=nx.spring_layer(G, seed=42)
—1358终于回来啦
3、pytorch中的Print(model)只能显示基本构件，不能显示forward中的model

使用torchinfo中的summary就好啦
参考链接

import torch
from torch.nn import Linear
from torch_geometric.nn import GCNConv
from torchinfo import summary
class GCN(torch.nn.Module):
    def __init__(self,input_dim, hidden_dim,num_layers):
        super(GCN, self).__init__()
        torch.manual_seed(12345)
        self.classifier = Linear(2, dataset.num_classes)

        self.convs = torch.nn.ModuleList()

        self.convs.append(GCNConv(input_dim, hidden_dim))
        for l in range(num_layers-1):
          self.convs.append(GCNConv(hidden_dim, hidden_dim))

        self.relu = torch.nn.ReLU()

    def forward(self, x, edge_index):

        for l in range(num_layers):
          x = self.convs[l](x, edge_index)
          x = x.tanh()
    
        #h = self.relu(h)
        h = torch.nn.functional.relu(h)
        h = torch.nn.functional.dropout(h, dropout=0.5, training=self.training)
        h = self.conv3(h, edge_index)
        embeddings = h.tanh()  # Final GNN embedding space.
        
        # Apply a final (linear) classifier.
        out = self.classifier(embeddings)

        return out, embeddings

model = GCN(34,4,2)
print(model)
print('----------')
summary(model)
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4、不知道为啥我的总是不对emm

5、看完代码啦~回答h是什么的问题
h是最终的embedding，我们设置为一个二维的embedding，这样也方便在平面上显示。

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colab0跑完啦~~开心！！！终于又写代码啦~不过还是和原来一样的问题，结果跑出来和原代码不同，但是原代码跑不通呀，有机会和同学一起讨论一下。

现在跑老师的代码试试，一边跑，一边进行下一项工作hh，这个工作又超时了emm
做了一个半小时emm

二、APT论文

（一）TTTDrills
1、typed dependencies是什么？
2、这个表蛮好的啊-table4，截图放不上来
3、STIX format

Structured Threat Information Expression (STIX™) is a language and serialization format used to exchange cyber threat intelligence (CTI). STIX is open source and free allowing those interested to contribute and ask questions freely.

4、TF-IDF是干什么的来的？
用来估计一个词对于一个文档的重要程度。

5、进度有点慢，总结一下现在的问题
（1）模型方法是什么？与前人相比有什么创新？
好吧，一个问题就问住了。

6、POS parsing是什么？
词性解析

整理一下其他问题：
1、本体构建过程？如何进行semi-automatically
2、如何进行threat actions和ontology之间的map
3、weighing and flitering的dictionaries是做什么的？
4、提取中，nlp part的rule是什么？哪里使用了IR?

三、美亚2021个人赛

1、28、图片元数据
Meta Data:关于数据的数据，用来描述数据的数据。图片的元数据即EXIF，用来描述数码图片的元数据，包括图像描述、来源、作者之类的。

2、plist是什么文件
ios系统的属性存储文件，用来存储用户设置

3、HEIC是什么格式？
新的图片格式，IOS11和Iphone7以后，在拍照时默认.HEIC格式。占用空间更小，画质更加无损。

4、iBoot是什么？
ios关键代码？？？

5、linux修改权限命令
文件所有者、群组用户、其他用户
r=4（读取）;w=2（写入）;x=1(执行)
参考

6、pure命令
创建虚拟用户
pure-pw useradd ftp用户名 -u 系统用户名 -d 目录

7、.conf是配置文件

8、docker pull是拉取的命令

9、X-way

10、linux中ps是什么
ps命令用来列出系统中国当前运行的进程

11、docker container ps -a列举所有存在的docker容器

12、卷影分析是什么？
查不到

看完啦~开心