样本 恶意onenote strrat
如何根据邮件样本分析是否为容易软件
如何根据邮件样本分析是否为容易软件 发件人身份： 检查发件人的电子邮件地址，看它是否来自一个可信赖的源。有时，恶意邮件会伪造看似合法的电子邮件地址。 检查邮件头部信息： 邮件头部信息包含了关于邮件路径和来源的详细信息。通过检查这些信息，可以发现邮件是否被伪造。 邮件内容： 恶意邮件通常包含诱导性的语 ......
TF-VAEGAN：添加潜在嵌入(Latent Embedding)的VAEGAN处理零样本学习
前面介绍了将VAE+GAN解决零样本学习的方法：f-VAEGAN-D2，这里继续讨论引入生成模型处理零样本学习（Zero-shot Learning, ZSL）问题。论文“Latent Embedding Feedback and Discriminative Features for Zero-S ......
多模态大模型少样本自适应综述
前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域，多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此，许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法，逐渐衍生出三种主要技术途径：1）基于提示的方法；2）基于适配器的方法；3）基于外部知识的方法。尽管如此，这一迅速发展的领域产生了大量结果，但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
f-VAEGAN-D2：VAE+GAN处理零样本学习问题
虽然f-VAEGAN-D2在题目中说“适用任意样本”，但对比的Few-shot相关的实验较少，这里仅讨论零样本学习的情况。 1. 背景介绍 由于为每个对象收集足够数量的高质量带标签样本难以实现，使用有限的标签进行训练学习一直是一个重要的研究方向。零样本学习（Zero-Shot Learning, Z ......
QC样本和实验样本的区别
QC样本（Quality Control samples）和实验样本在代谢组学研究中扮演着不同但互补的角色。为了更生动地解释它们之间的区别，我们可以把代谢组学实验比作一场精心策划的宴会。 1. **实验样本**：想象实验样本就像是宴会上的主要菜肴。这些样本来自于你的实验对象，比如研究的生物体或细胞。 ......
python实现监控站点目录，记录每天更新内容，并写入操作日志，以便查找病毒恶意修改
问题描述：站点需要追溯代码的修改时间，以便尽早发现病毒恶意修改迹象，及时处理 运行环境：linux服务器，宝塔面板 示例代码：一、读取txt的文件路径，依次遍历所有目录下面的文件，并记录文件信息 paths.txt路径示例 # encoding: utf-8import osimport timei ......
有关统计分析方法的一道题——证明矩估计的方差（即样本方差）是总体方差的无偏估计
今天上午考试考了这道题，但是好巧不巧自己没看具体的证明过程（可能因为自己忽略了这个部分吧）...（有关这道题当时的证明过程，我就记得了\(E(\overline{X})=\mu, D(\overline{X}) = \frac{\sigma^2}{n}\)，别的都不记得了...）考场直接破大防了.. ......
onenote导入obsidian，官方出品必属精品
官方地址从 Microsoft OneNote 导入 - 黑曜石帮助 (obsidian.md) 第一步安装插件 1.通过obsidian第三方插件安装 或 2.访问github.com下载插件到obsidian到笔记本.obsidian\plugins\obsidian-importer 目录 第 ......
恶意请求的应对方法
1. URL访问限制 2. 防止SQL注入 3. 文件包含 4. DDOS SYN flood - 防御方法：开启SYN Cookies 应用层DDOS - 防御方法：ip频率限制/验证码访问/使用iptables封锁恶意ip 5. ReDDOS 工具：RegexBuddy 检测正则表达式是否存在R ......
计算机病毒与恶意代码（第4版）
第一章： 略 第二章： 一、填空题 1带后台存储的RASPM模型 2基本隔离模型，分隔模型，流模型，限制解释模型 3引导模块，触发模块，感染模块，破坏模块 4 驻留内存，窃取系统控制权，恢复系统功能 5随机访问模型（RAM） 二、选择题 1 A 2 D 3ABCD 4AD 第三章： 一、填空题 1 ......
电脑杀毒软件（Antivirus Software），也称为反病毒软件，是一种用于保护计算机免受恶意软件、病毒、木马、间谍软件等威胁的安全工具。
电脑杀毒软件（Antivirus Software），也称为反病毒软件，是一种用于保护计算机免受恶意软件、病毒、木马、间谍软件等威胁的安全工具。 它通过扫描、检测、清除和防御恶意软件，以确保计算机系统的安全性和稳定性。 当涉及选择电脑杀毒软件时，以下是一些在中国和国外备受认可的选项，以及它们的特点： ......
验证码：防范官网恶意爬虫攻击，保障用户隐私安全
网站需要采取措施防止非法注册和登录，验证码是有效的防护措施之一。攻击者通常会使用自动化工具批量注册网站账号，以进行垃圾邮件发送、刷量等恶意活动。验证码可以有效阻止这些自动化工具，有效防止恶意程序或人员批量注册和登录网站。恶意程序或人员通常会使用暴力破解等方式尝试登录网站账号，验证码可以有效增加暴力破 ......
玩转字词句魔法：打造超强样本集的数据增强策略，句式变换揭秘同义句生成与回译在数据增强中的创新应用
玩转字词句魔法：打造超强样本集的数据增强策略，句式变换揭秘同义句生成与回译在数据增强中的创新应用 1. WordSimilarity 这是一个基于哈工大同义词词林扩展版的单词相似度计算方法的python实现，参考论文如下： pip install WordSimilarity from word_s ......
【论文阅读】HTTP 流量和恶意 URL 的异常检测
Part 1关于论文 基本信息 题目：HTTP 流量和恶意 URL 的异常检测源码：sec2vec源代码 摘要 在本文中，我们将展示如何利用自然语言处理（NLP）中已知 的方法来检测 HTTP 请求中的异常情况和恶意 URL。目前大 多数针对类似问题的解决方案要么基于规则，要么使用人工 选择的特征进 ......
【THM】-Yara(恶意样本检测工具)-学习
本文相关的TryHackMe实验房间链接：https://tryhackme.com/room/yara 本文相关内容：了解有关Yara的应用程序和语言规则，以便将其用于威胁情报收集、取证分析和威胁追踪。 什么是Yara(雅拉)？ Yara的GitHub存储库链接：https://github.co ......
机器学习-线性回归-样本归一化处理-05
目录1. 为什么要对样本进行 归一化2. 归一化的方式一 最大最小值3. 归一化的方式二 标准归一化 1. 为什么要对样本进行 归一化 样本之间的数量级是千差万别 有量纲的 例如： theta1 >> theta2 数值小的 theta2 反而能快速的 收敛 数值大的 theta1 收敛较慢 出现 ......
基于AidLux的工业视觉少样本缺陷检测实战
<div class="video"> <iframe src="https://www.bilibili.com/video/BV1eG411Y7ha/?vd_source=1eedca4ba38e6ff0c1ed9e366feef663" scrolling="no" border="0" fr ......
工业视觉少样本缺陷检测实战应用
工业视觉少样本缺陷检测实战应用 1.AidLux介绍 AidLux能广泛应用在智能工业、AI教育、智慧人居、智慧城市、智慧物流、智慧交通、智慧零售和机器人等诸多场景中。 集成国际主流AI框架和多种开发环境、后台服务程序、编译器及图形开发组件，无须配置开箱即用，极大地简化了开发步骤；自主研发的AI智能 ......
Windows11 下 2016版本visio 和 其他版本OneNote、office不能同时安装（对于此版本windows installer和即点即用版本的office程序不能并行）
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【scikit-learn基础】--『数据加载』之样本生成器
除了内置的数据集，scikit-learn还提供了随机样本的生成器。通过这些生成器函数，可以生成具有特定特性和分布的随机数据集，以帮助进行机器学习算法的研究、测试和比较。 目前，scikit-learn库（v1.3.0版）中有20个不同的生成样本的函数。本篇重点介绍其中几个具有代表性的函数。 1. ......
不平衡少样本数据集的算法方案
在图像实际的细分场景中，经常会遇到数据集不均衡以及数据集数量有限等问题，如何有效利用数据集，提升自己的算法效果，这里大刀基于自己的实际项目经验，分享在实际图像分类领域遇到问题，以及解决的方案，供参考。 前言 大家好，我是张大刀。之前有个智慧工地的项目，其中一个需求是监控工地上的起重机的使用合规性情况 ......
基于Aidlux平台的工业视觉少样本缺陷检测
工业视觉缺陷检测的工作流程 常用异常检测算法 面临的挑战及发展 图像分割的数据标注 数据标注准确的重要性： 训练模型的基础 提高模型性能 降低误判和误诊分险 减少资源浪费 自动标注SAM 模型切换 模型部署 # -*- coding: UTF-8 -*- import aidlite_gpu imp ......
供应链安全情报 | 恶意py包伪装代理SDK进行后门攻击，目标锁定python开发者
概述 2023年11月28号，悬镜供应链安全实验室在Pypi官方仓库（https://pypi.org）监测到两起伪装成http和socks5代理SDK的开源组件投毒事件。python开发者一旦下载安装这些投毒Py包（libproxy、libsocks5），会触发执行Py包中的恶意代码，最终将导致开 ......
nginx防止盗链，恶意域名解析：nginx只允许域名访问，禁止通过ip访问443 ssl资源
一大早接到网络部门通知，我们ip被盗链了：有未备案的域名解析到了我们ip上，10点前不处理好，将会封ip 接到这个通知，我是一头雾水，因为之前我是做过相关处理的：https://www.cnblogs.com/allay/p/17596091.html 后来把盗链域名地址拿来一看，好家伙，居然是ht ......
使用Aidlux进行工业视觉少样本缺陷检测的实战应用
Aidlux是一个强大的工具，可以帮助我们进行深度学习模型的开发和部署。在这个视频中，我们将会看到如何下载和安装Aidlux，如何使用VSCode远程连接到Aidlux，如何在Aidlux商店中安装Python3.9和OpenCV-Python，以及如何进行模型转换和上传。 首先，我们需要下载和安装 ......
Rundll32加载恶意dll
rundll32加载恶意dll 0x00 原理 rundll32可以加载恶意dll的函数，比如在cmd中rundll32 a.dll fun1，就会执行a.dll中的fun1函数 一个简单的例子，我们新建一个dll项目，在dllmain.cpp下添加如下代码： void fun() { system ......
机器学习-小样本情况下如何机器学习
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓 ......
样本扰动和属性扰动
"扰动"指的是在集成学习过程中引入的随机性或不确定性。扰动的引入有助于增加模型的多样性，从而提高整体模型的泛化性能。在集成学习中，主要通过两种方式引入扰动：样本扰动和属性扰动。 样本扰动： 在Bagging（Bootstrap Aggregating）中，通过有放回地从原始训练集中随机抽样生成多个不 ......
论文精读：用于少样本目标检测的元调整损失函数和数据增强（Meta-tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-shot Object Detection）
论文链接：Meta-Tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-Shot Object Detection Abstract 现阶段的少样本学习技术可以分为两类：基于微调（fine-tuning）方法和基于元学习（meta-learning ......
小样本学习在图像识别中的挑战与突破
小样本学习（Few-Shot Learning）是一种机器学习方法，旨在从很少的样本中学习并做出准确的预测。在图像识别领域，小样本学习面临一些挑战，同时也涌现出一些突破性的解决方法。 挑战： 缺乏数据： 小样本学习的主要挑战之一是样本数量有限，这使得传统深度学习模型难以学习足够的特征。 过拟合： 由 ......