经济性 安全性acc模型
2023年全国网络安全行业职业技能大赛决赛取证
任务 1：检材 1.rar 上的任务（14 分） 检材是一个手机备份，请通过技术手段提取以下信息。 1. 提取名称为“陈伦国”的联系人的手机号码，以此作为 flag 提交。（答案格式如：13012345678）（2 分） 小米的通讯录备份 结果为13800620796 2. 提取最早卸载的软件的包名 ......
浦语书生大模型实战训练营02笔记
1.打开算力平台，选择合适的配置进入算力开发机进入jupyter工具终端安装开发所需python深度学习环境： bash # 请每次使用 jupyter lab 打开终端时务必先执行 bash 命令进入 bash 中 bash /root/share/install_conda_env_intern ......
构建安全可靠的系统：第十六章到第二十章
第四部分：维护系统 原文：Part IV. Maintaining Systems 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 准备应对不舒适情况的组织有更好的机会处理关键事件。 尽管不可能为可能扰乱您组织的每种情况制定计划，但作为综合灾难规划策略的第一步，正如第十六章中所讨论的那样，是务实和 ......
构建安全可靠的系统：第二十一章到附录 A
第二十一章：建立安全和可靠性文化 原文：21. Building a Culture of Security and Reliability 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 作者：Heather Adkins 与 Peter Valchev，Felix Gröbert，Ana Op ......
构建安全可靠的系统：第六章到第十章
第六章：面向可理解性的设计 原文：6. Design for Understandability 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 由 Julien Boeuf、Christoph Kern和 John Reese 与 Guy Fischman、Paul Blankinship ......
构建安全可靠的系统：第十一章到第十五章
第三部分：实现系统 原文：Part III. Implementing Systems 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 一旦您分析并设计了您的系统，就该是实现计划的时候了。在某些情况下，实现可能意味着购买现成的解决方案。第十一章提供了谷歌在决定构建定制软件解决方案时的思考过程的一个 ......
HTTP安全头部对jsp页面不生效
本文于2016年4月底完成，发布在个人博客网站上。 考虑个人博客因某种原因无法修复，于是在博客园安家，之前发布的文章逐步搬迁过来。 诡异的问题 AppScan扫描报告中提示，Web服务器返回js、css、png、jsp页面的HTTP响应中缺少安全头部。HTTP的安全头部包括HTTP Strict T ......
R语言无套利区间模型：正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31973 原文出处：拓端数据部落公众号 股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能，因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义。 本文帮助客户对期货期现套利的研究。研究中主要以期货及其现货指数的数 ......
工业智能网关如何保障数据通信安全
工业物联网的数据安全不仅关乎单个设备的运行安全，更关乎整个工业生态系统的可靠和稳定，选用佰马工业智能网关，实现包括数据加密、访问控制、专网传输等，能够确保工业通信数据的完整性、可用性和机密性，打造安全可靠的工业物联网应用 ......
安全重保服务，避免出现黑客攻击入侵、网页篡改、病毒感染
安全重保服务 通过重保类服务方案帮助客户在重大活动护网期间及时发现并处置安全隐患，充分做好应急响应准备和安全保障工作，避免出现黑客攻击入侵、网页篡改、病毒感染等安全事件发生。 产品优势 全流程保障 重保前、重保中、重保后提供全方位全流程的安全保障 一体化防护 内部系统和外部业务系统全部覆盖，一体化防 ......
漏洞扫描以识别可能使企业面临网络威胁的安全漏洞
漏洞扫描 针对企业内部的IT资产进行漏洞扫描以识别可能使企业面临网络威胁的安全漏洞，以 高性价比的价格提供全面覆盖性的服务包括 (现场/远程) 扫描 (内网/外网)资产资产服务。 产品优势 漏洞管理平台 支持的资产类型多 | 覆盖面最广 | 最全的漏洞库 | 监管机构认可度最高，Tenable.SC ......
安全帽/反光衣检测AI智能分析网关V4如何查看告警信息并进行处理？
智能分析网关V4属于高性能、低功耗的软硬一体AI边缘计算硬件设备，目前拥有3种型号（8路/16路/32路），支持Caffe / DarkNet / TensorFlow / PyTorch / MXNet / ONNX / PaddlePaddle等主流深度学习框架。硬件内部署了近40种AI算法模型 ......
1.9 Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 基于语义分割遥感图像的模型
Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 参考遥感图像分割的旋转多尺度交互网络 参考遥感图像分割 (RRSIS)是一个新的挑战，它结合了计算机视觉和自然语言处理，通过 ......
深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？
一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......
EF First 生成数据模型
//创建目录：mkdir EFCoreScaffoldexample//进入目录：cd EFCoreScaffoldExample//创建控制台项目：dotnet new console//添加依赖：dotnet add package Microsoft.EntityFrameworkCore.S ......
php 数据安全性（过滤提交的数据）
1.在common.php公共方法加入 /** * 过滤sql与php文件操作的关键字 */ function filter_keyword( $string ) { $keyword = 'select|insert|update|delete|\'|\/\*|\*|\.\.\/|\.\/|uni ......
Anaconda 修改环境默认位置，以及遇到将安全信息应用到以下对象时发生错误无法枚举容器中的对象访问被拒绝解决
默认虚拟环境会在C盘，anaconda环境默认安装在用户目录C:\Users\username.conda\envs下，想换到D盘 1. 首先，找到用户目录下的.condarc文件 2. 打开.condarc文件，添加或修改.condarc 中的 env_dirs 设置环境路径，按顺序第⼀个路径作为 ......
详解GaussDB(DWS)通信安全的小妙招：连接认证机制
连接认证机制就是GaussDB(DWS)数据安全的一套有效防护机制，连接认证机制可以防止非法用户入侵GaussDB(DWS)系统内部。 ......
使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型
Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注，特别是混合专家（Mixture-of-Experts：MoEs）这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征，体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势，以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络 ......
选择什么样的数据安全交换系统，才能防止员工泄露数据？
数据泄露可能给企业带来诸多风险：财产损失、身份盗窃、骚扰和诈骗、经济利益受损、客户信任度下降、法律风险和责任等，《2021年度数据泄漏态势分析报告》中显示，在数据泄露的主体中，内部人员导致的数据泄漏事件占比接近60%。 员工数据外泄可能发生在数据生命周期的各个环节，从地理空间来划分，它可能发生在企业 ......
记录下在linux部署大语言模型和聊天服务、简历服务等
1、弄清楚外网、内网的区别 2、宝塔面板的使用。 命令行输入 bt 、 bt default（本质是linux开了个端口服务用于宝塔管理服务、代理服务等） 3、netstat -tuln 查看正在运行的端口。 4、服务都启动之后，用宝塔代理相关端口 ， 使用 ufw 、 iptables、 fire ......
ajax有哪些安全问题
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
unity3d修改模型位置
using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
Omics辅助育种统计方法：最小二乘与混合模型
此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节：Applications for Ordinary Least Squares and Mixed Models。作者Malachy Campbell，博后毕业于康奈尔大学，是一名计算生物学家，专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规 ......
GS | 佛罗里达大学Salvador报告：数量遗传和育种中的混合模型
本报告来自佛罗里达大学Salvador A. Gezanboshi博士。Salvador是一位拥有20多年经验的育种家/数量遗传学家，在育种、统计分析和遗传改良咨询方面有着丰富的经验。同时，他也是VSN的国际顾问，没错，就是那个开发了大名鼎鼎的ASReml的VSN。在大学或研究机构任职期间，他主要集 ......
浦语书生大模型实战训练营01笔记
大模型总的发展趋势：单一模型处理单一任务到一个模型解决多个任务 书生.浦语大模型开源历程：internLM大模型发布-》全面商业、开源支持8k语境全链路开源体系》多模态预训练语料库开源发布-》1.1版本迭代升级，开源智能体框架支持语言模型到智能体升级转换-》增强版发布开源工具全线升级 书生.浦语大模 ......
R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......
什么是大语言模型的“幻觉”
使用ChatGPT的朋友应该遇到过这样的情况，模型有时候会答非所问甚至自相矛盾，这种情况被成为大语言模型的“幻觉”，即在处理和生成文本时出现的一些特定的错误或误解。这些幻觉可能源于模型对现实世界的理解不足、数据训练的偏差、或者算法本身的局限性。 出现幻觉的原因有几个方面： 1、数据训练偏差 LLM通 ......
高并发下解决线程安全问题
在高并发的情境下，库存超卖成为了一个常见的问题。同时，为了提升用户体验和确保交易的公平性，实现一人一单的功能也变得至关重要。 建表 创建商品表和订单表 CREATE TABLE `goods` ( `id` int NOT NULL, `name` varchar(50) CHARACTER 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。 ......