经济性 安全性acc模型
人工智能运用--我的银行大众客户存款增长预测模型介绍（2）
特征处理的实现代码如下： #先对年龄缺失值进行处理，这里先按28岁填充处理客户年龄，因为年龄基本服从正态分布，初步考虑分为0-20,20-30,30-40,40-50,50-60，70-80,80-100分别标记为 age_class1,......,age_class8'''Train['NTRL ......
Elasticsearch 7.8.x 设置账号密码的问题。基础级安全
1.X-Pack介绍 X-Pack是Elastic Stack扩展功能，提供安全性，警报，监视，报告，机器学习和许多其他功能。 ES7.0+之后，默认情况下，当安装Elasticsearch时，会安装X-Pack，无需单独再安装。 自6.8以及7.1+版本之后，基础级安全永久免费。 首先关闭 ela ......
app安全扫描工具——ApplicationScanner
这几年国家对于app的安全要求提高了很多，公司每次上线时也需要进行安全测试，web端的有工具有owasp zap，移动端推荐一个好用的检测工具ApplicationScanner 1.这个只能用在linux或者mac，先下载包npm -g install js-beautify 2.新建一个目录，进 ......
06-网络安全-kail linux渗透测试（基础篇）
渗透测试是一个非常广的课程，我们首先要做的是在某个方向精通，再在其他方面也要有涉猎。 大部分的漏洞是国外挖掘的。 一、推荐研究书籍： Metasploit浚透测试指南》肯尼(行业经典) 诸葛建伟翻译《Metasloit渗透测试魔鬼训练营》诸葛建伟(国内经典) 《网络攻击技术与实践》诸葛建伟〔清华大学 ......
人工智能运用--我的银行大众客户存款增长预测模型介绍
很久以前就想研究一下到底是怎么因素影响银行个人存款，特别是大众客户（个人日均存款1万-10万元客户）的存款变化到底同说明有关系？ 初步的设想是利用大学数学数据统计的基本方法，列出可能的影响因素，通过公开的数字进行分析评价，但受限于数据来源、数据规模、影响因数如服务质量、地域等的量化困难，一直没有认真 ......
智能且集成的端到端移动应用程序安全解决方案——Quixxi简介
Quixxi 是一种智能且集成的端到端移动应用程序安全解决方案。这个强大的工具可供开发人员在几分钟内保护和监控任何移动应用程序。 ......
05-网络安全-XSS跨站脚本攻击（基础篇）
1.跨站脚本攻击介绍 xss跨站脚本攻击： xSS 全称（Cross site Scripting ）跨站脚本攻击，是最常见的Web应用程序安全漏洞之一，位于OWASP top 10 2013/2017年度分别为第三名和第七名，XSS是指攻击者在网页中嵌入客户端脚本，通常是JavaScript编写的 ......
CANN训练：模型推理时数据预处理方法及归一化参数计算
摘要：在做基于Ascend CL模型推理时，通常使用的有OpenCV、AIPP、DVPP这三种方式，或者是它们的混合方式，本文比较了这三种方式的特点，并以Resnet50的pytorch模型为例，结合训练营提供的sample，说明了分别是如何实现预处理的。 本文分享自华为云社区《【2023 · CA ......
验证码案例|深圳人才网信息安全
为了保障保障用户和企业的安全，有效防止虚假信息和欺诈行为发生，确保招聘信息的真实性和准确性，深圳人才网·掌才易云招聘平台选用了顶象无感验证验证码，作为用户注册登录身份验证的工具，在提高用户使用体验的同时，也有效保障了账户的安全。 ......
微观经济学原理
经济学十大原理 人们如何做出决策 人们面临权衡取舍 某种东西的成本是为了得到它所放弃的东西 理性人考虑边际量 人么会对激励做出反应 人们如何相互影响 贸易可以使每个人的状况都变得更好 市场通常是组织经济活动的一种好方法 政府有时可以改善市场结果 整体经济如何运行 一国的生活水平取决于它生产物品与服务 ......
GPT-4杀进网络安全，攻击面管理今后该怎么做？
从GPT-4的正式发布到现在还不到半个月，科技圈热闹得像过年一样，尤其是OpenAI的金主微软爸爸，感觉它三天两头地在做产品升级发布会——Office全家桶、Copilot X、Bing、Edge…… 一连串融合了AI技术的产品组合拳打得让人应接不暇，频频在行业内掀起浪潮。 这不，凌晨微软又宣布将A ......
docker安全设置
限制容器之间的网络流量 默认情况下，同一主机上的容器之间允许所有网络通信。 如果不需要，请限制所有容器间的通信。 将需要相互通信的特定容器链接在一起。默认情况下，同一主机上所有容器之间都启用了不受限制的网络流量。 因此，每个容器都有可能读取同一主机上整个容器网络上的所有数据包。 这可能会导致意外和不 ......
慕测web安全测试软件下载及使用
本次web测试比赛主要分为三个部分，使用Selenium编写自动化测试脚本，使用Jmeter编写性能测试脚本，使用Appium编写移动应用测试脚本。 在写这篇随笔的时候Selenium环境已经配好了，相对也比较简单，所以这边稍微提一下。 Selenium编写自动化测试脚本 下载eclipse，下载c ......
「硬核」实操如何拥有一个自己的数字人模型
本文大致分为三个章节：
第一部分会介绍常用技术以及简介，以及自己用到构建一个自己虚拟数字人用到的3D引擎和三维软件
第二部分会详细描述生成细节，通过照片建模，创建模型，添加细节，添加表情，优化效果，接入场景，最终效果
第三部分总结本篇内容 ......
3d基础 - 从模型坐标到屏幕坐标
在 3D 引擎中，场景通常被描述为三维空间中的模型或对象，每个模型对象由许多三维顶点组成。最终，这些模型对象将在平面屏幕上呈现和显示。 渲染场景始终相对于摄像机，因此，还必须相对于摄像机的视图定义场景的顶点。了解一下这个转换过程是相当有必要的。 上图中，point为正方体的一个顶点point. 一般 ......
20.常见的安全设备
常见的安全设备 一、网络安全设备 网络安全设备是一个有软件和硬件设备组合而成、在内部网和外部网之间、专用网与公共网 之间的界面上构造的保护屏障，针对不同的应用场景有不同的作用，常见的安全设备有防火墙，态势感知，IDS，IPS，全流量分析，漏洞扫描，蜜罐 ，安全邮件，EDR等等。 二、态势感知 ......
LTspice中轻松创建 自己的IC仿真模型
通过对LTspice安装路径中文件的分析，终于琢磨出了在LTspice环境中自定义IC模型的方法，在这里共享给大家。LTspice 存放模型的路径 存放原理符号C:\Program Files\LTC\LTspiceIV\lib\Sym C:\Users\liushao\Documents\LTsp ......
Spice模型和IBIS模型的区别
Spice模型的特点Spice模型是进行电路级仿真的。电流，电压，电容等节点的具体参数是从元器件图形、材料特性得来，是建立在低级数据的基础上，每个BUFFER中的元器件分别被描述和仿真。仿真模型包含了详细的芯片内部设计信息。但仿真速度比较慢，只适用于电路级的设计者。 IBIS模型的特点IBIS模型是 ......
第四章 计算机网络与信息安全
第四章 计算机网络与信息安全 5+3分 第一节 OSI RM七层模型 传输层： P to P 端到端的连接 网络层：分组传输与路由选择 分包 链路层 ：传送以帧为单位的信息 物理层：以二进制传输 传输设备： 物理层： 中继器：让信号不失真。负责信号的复制、调整、放大功能。用此来延长网络的长度。 集线 ......
Shiro 安全框架
1、Shiro 架构 Shiro 是一款应用非常广泛的安全框架，它可以完成：认证、授权、加密、会话管理、与 Web 集成、缓存等功能。 其中： ⚫ Authentication：身份认证/登录，验证用户是不是拥有相应的身份； ⚫ Authorization：授权，即权限验证，验证某个已认证的用户是否 ......
系统安全框架
1、系统安全框架 1.1 认证与授权 软件应用系统设计与开发过程中，必须要考虑系统的安全问题。软件应用系统安全主要包括认证（登录）和授权（权限管理）两部分，一般称为权限管理。 如果不借助第三方安全框架，开发者需要自己设计并实现认证和授权功能。一般的设计思路是：用户在登录页面输入用户名和密码进行登录操 ......
工程经济符号，中英文对照，公式对照
基本概念 |概念|缩写|全称|计算公式|备注| |-|-|-|-|-| |现金流出| $$CI_t$$|Cash Income||| |现金流入|$$CO_t$$|Cash Out||| |净现金流量|$$NCF$$|Net Cash Flow|$$NCF=CI_t-CO_t$$|| |利息|$$I ......
如何将训练好的Python模型给JavaScript使用？
前言 从前面的Tensorflow环境搭建到目标检测模型迁移学习，已经完成了一个简答的扑克牌检测器，不管是从图片还是视频都能从画面中识别出有扑克的目标，并标识出扑克点数。但是，我想在想让他放在浏览器上可能实际使用，那么要如何让Tensorflow模型转换成web格式的呢？接下来将从实践的角度详细介绍 ......
相同基准点的多个rvt BIM模型数据配准后位置有错位偏差问题处理
场景：提供的bim模型数据包含多个rvt格式数据，这些数据具有相同的基准点，如： 在使用ArcGIS Pro处理了其中两份rvt格式数据（建筑和给排水），发布后在前端展示发现数据错位： 红色管线的给排水数据相对建筑发生了偏移。 虽然使用相同的方法进行地理配准，但是在给定平移坐标时，使用的是Map菜单 ......
40、K8S-安全机制-准入机制之LimitRanger、ResourceQuota、PodSecurityPolicy(PSP)
1、基础知识 1.1、准入机制 1.1.1、简介 所谓的"准入机制"，指的是经过了 用户认证、角色授权之后，当进行一些写操作的时候，需要遵循的一些原 则性要求。准入机制有一大堆的 "准入控制器" 组成，这些准入控制器编译进 kube-apiserver 二进制文件，由集群管理员进行配置。 这些控制器 ......
深度学习——用简单的线性模型构建识别鸟与飞机模型
本文仅为深度学习的入门学习，故采用线性模型而非CNN处理图像数据集。 一、准备工作 1. 下载CIFAR-10数据集 这是一个$32\times32$像素的RGB图像集合，用于学习使用。 from torchvision import datasets data_path = "./data/" c ......
为什么中文语言模型这么难
1.数据量级 gpt-4 1750亿参数 2、不同自然语言训练表现不同 中文较差 3、数据来源问题 （1）中文网站优质内容少，且需要付费，优质平台消亡 （2）很多现存平台内容质量差，如csdn （3）水军、自媒体、营销号和饭圈太多，豆瓣，贴吧，微博小红书 （4）互联网大厂行业竞争与垄断，用户数据生态 ......