目前，最先进的 NLP 架构模型通常重用在 Wikipedia 和 Toronto Books Corpus 等大型文本语料库上预训练的 BERT 模型作为基线 。通过对深度预训练的 BERT 进行微调，发明了许多替代架构，例如 DeBERT、RetriBERT、RoBERTa ……它们对各种语言理解任务的基准进行了实质性改进。在 NLP 中的常见任务中，成对句子评分在信息检索、问答、重复问题检测或聚类等方面有广泛的应用。通常，提出了两种典型的方法：Bi-encoders 和 Cross-encoders。
BloodHound是一个免费的域渗透分析工具，BloodHound以用图与线的形式将域内用户、计算机、组、 会话、ACL 及域内所有相关用户、组、计算机、登录信息、访问控制策略之间的关系直观地展现在Red Team成员面前，更便捷地分析域内情况，更快地在域内提升权限。BloodHound也可以使Blue Team成员对己方网络系统进行更好的安全检测，以及保证域的安全性。BloodHound 使用图形理论，自动化地在Active Directory环境中理清大部分人员之间的关系和细节。使用BloodHound， 可以快速地深入了解AD中的一些用户关系、哪些用户具有管理员权限、哪些用户有权对任何计 算机都拥有管理权限，以及有效的用户组成员信息。
ndimage提供一系列函数，可以计算标注后的数组的相关特征，比如最值、均值、均方根等。
input输入框是日常前端开发过程中经常会遇到的，输入框是为了进行用户交互，用户提交或输入数据，那么在安全方面我们要做好把控工作，通常我们会制定规则来限制用户输入，在表单属性之外的如何快速校验呢？我们一起来看看把！
由于B端产品的复杂性，表单往往呈现出字段多类型杂等特点；但是一个糟糕的表单会极大影响用户信息的录入，从而影响整个产品的体验。
今天，学院君来给大家介绍下 PhpStorm 中三个可以提高日常工作效率的小技巧。
DNN在搜索场景中的应用潜力，也许会比你想象的更大。 --《阿里技术》 1.背 景 搜索排序的特征在于大量的使用了LR，GBDT，SVM等模型及其变种。主要在特征工程，建模的场景，目标采样等方面做了很细致的工作。但这些模型的瓶颈也非常的明显，尽管现在PS版本LR可以支持到50亿特征规模，400亿的样本，但这看起来依然是不太够的，现在上亿的item数据，如果直接使用id特征的话，和任意特征进行组合后，都会超出LR模型的极限规模，对于GBDT，SVM等模型的能力则更弱，而我们一直在思考怎么可以突破这种模型的限制
最近在对话状态跟踪 (DST) 方面的工作集中于基于开放词汇的设置，以解决基于预定义本体的方法的可伸缩性和泛化问题。然而，他们效率低下，因为他们从头开始预测对话状态。
点击小锁–安全连接–更多信息–查看证书有些可能没有可以得到一些主域名以及子域名。
在 ES 中，全文搜索与 Analysis 部分密不可分。我们为什么能够通过一个简单的词条就搜索到整个文本？因为 Analyzer 分析器的存在，其作用简而言之就是把整个文本按照某个规则拆分成一个一个独立的字或词，然后基于此建立倒排索引。
一、学习排序（Learning to Rank） LTR（Learning torank）学习排序是一种监督学习（SupervisedLearning）的排序方法。LTR已经被广泛应用到文本挖掘的很多领域，比如IR中排序返回的文档，推荐系统中的候选产品、用户排序，机器翻译中排序候选翻译结果等等。IR领域传统的排序方法一般通过构造相关度函数，然后按照相关度进行排序。影响相关度的因素很多，比如上面提到的tf，idf，dl等。有很多经典的模型来完成这一任务，比如VSM，Boolean model，概率
在推荐系统应用场景中，用户在不同业务域的兴趣和需求往往不同，且在每个域的点击率(CTR)也可能有较大差异，这就导致实际场景中需要对每个业务域单独建模CTR模型。迁移学习的微调模型可能会使模型陷入偏好于源域(source domain)的局部最优，使得训练结果很难适用于目标域。同时，不同域之间的数据量和特征模式存在显著差异(称为领域转移)可能导致迁移过程中出现负迁移现象。
我们知道Sigmoid函数在定义域为$(-\infty,-4) \cup (4,\infty)$内导数趋于0，由于容易出现梯度消失的现象，因此ReLU函数使用的较多
本文分享一篇发表在SIGIR’21的点击率预估方面的文章，AutoPI：一种自动发掘点击率预估中强大特征交互的通用方法[1]
引言：本文作者开诚布公，非常客观的介绍了如何从不那么光明磊落的“黑帽SEO”中学习能够真正帮助SEO排名提升的技巧，非常干货，值得细细品味。
我们拿到一个lncRNA，想继续往下做时，一般都会想到从它的RNA结合蛋白（RBP）入手。因为RBP在多种细胞过程中起着最基本的作用，包括转录、RNA剪接和加工、定位、稳定性及翻译等。那么今天小编就来给大家推荐一个可用于RNA结合蛋白预测的数据库：RBPDB（http://rbpdb.ccbr.utoronto.ca/）。
导读：本文将简要介绍推荐模型的发展历史，现状，和下一步的研究趋势。并重点介绍针对embedding数据的模型训练及优化。主要包含以下几大部分内容：
前言：目前自己在做使用Lucene.net和PanGu分词实现全文检索的工作，不过自己是把别人做好的项目进行迁移。因为项目整体要迁移到ASP.NET Core 2.0版本,而Lucene使用的版本是3.6.0 ，PanGu分词也是对应Lucene3.6.0版本的。不过好在Lucene.net 已经有了Core 2.0版本（4.8.0 bate版），而PanGu分词，目前有人正在做，貌似已经做完，只是还没有测试~，Lucene升级的改变我都会加粗表示。 Lucene.net 4.8.0 https://
一.表单 表单就是一个将用户信息组织起来的容器： <将需要用户填写的内容放置在表单容器中，当用户单击"提交"按钮的时候，表单会将数据统一发送给服务器> 1.表单的内容: 1）创建表单后，就可以在表单中放置控件以接受用户的输入 2）这些控件通常放在<form></form>标签之间，也可以在表单之外用来创建用户界面 3）不同的表单控件有不同的用途 2.表单标签及表单属性 表单的创建：<from>...</from>该标签用于在网页中
1.什么是 HTML5？ HTML5 将成为 HTML、XHTML 以及 HTML DOM 的新标准。 HTML 的上一个版本诞生于 1999 年。自从那以后，Web 世界已经经历了巨变。 HTML5 仍处于完善之中。然而，大部分现代浏览器已经具备了某些 HTML5 支持。 2.HTML5 是如何起步的？ HTML5 是 W3C 与 WHATWG 合作的结果。 编者注：W3C 指 World Wide Web Consortium，万维网联盟。 编者注：WHATWG 指 Web Hypertext Appl
转载说明：CSDN的博主poson在他的博文《机器学习的最优化问题》中指出“机器学习中的大多数问题可以归结为最优化问题”。我对机器学习的各种方法了解得不够全面，本文试图从凸优化的角度说起，简单介绍其基本理论和在机器学习算法中的应用。
2024年3月30日，山东大学数学与交叉科学研究中心杨建益教授、复旦大学类脑智能科学与技术研究院朱山风研究员等人在Nature Communications上发表研究PLMSearch：Protein language model powers accurate and fast sequence search for remote homology。
卷积神经网络（Constitutional Neural Networks, CNN）是在多层神经网络的基础上发展起来的针对图像分类和识别而特别设计的一种深度学习方法。先回顾一下多层神经网络:
HTML简介 htyper text markup language 即超文本标记语言。 超文本: 就是指页面内可以包含图片、链接，甚至音乐、程序等非文字元素。 标准模板 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> </head> <body> 主体内容
主体内容
关于GooFuzz GooFuzz是一款基于OSINT方法的模糊测试工具，该工具基于Google Dork实现其功能。本质上来说，GooFuzz是一个Bash脚本，该脚本使用了Google Search技术来获取文件或目录中的敏感信息，而无需向目标Web服务器发送请求。 工具下载 广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/m3n0sd0n4ld/GooFuzz.git 接下来，在命令行终端中切换到项目根目录下，然后给脚本提供可执
大家好我是费老师，由我开源维护的Python网页开发相关组件库fac和fuc分别更新到了0.2.9版本和0.1.29版本，本文就将为大家介绍它们在各自新版本中的更新内容😉，使用下面的命令将它们快速更新至最新版本：
编者按：近日，计算机视觉顶会 CVPR 2020 接收论文结果揭晓，从 6656 篇有效投稿中录取了 1470 篇论文，录取率约为 22%。中科院VIPL实验室共七篇论文录取，内容涉及弱监督语义分割、活体检测、手势识别、视觉问答、行人搜索、无监督领域自适应方法等方面，本文将予以详细介绍。
第一章 Python 入门 第二章 Python基本概念 第三章 序列 第四章 控制语句 第五章 函数
选自arXiv 作者：Su Jiawei等人 机器之心编辑部 用于识别图片中物体的神经网络可以被精心设计的对抗样本欺骗，这个问题目前在计算机视觉领域备受关注。此前，生成对抗样本通常需要向原图片中加入一
search类型用于搜索域，如站点搜索或Google搜索。search域显示为常规的文本域。
对于整个深度学习和机器学习来说，今年是重要的一年。如今，连面向婴儿的神经网络的书籍都已经面世。不过，除了读书之外，在这个疯狂的世界中保持最新状态的最佳方法是阅读论文。拥有超过10年的人工智能和软件开发经验的Rubik’s Code公司为我们重点介绍了今年对我们产生重大影响的5篇论文。
根据上面分析就少了一个 key_to_encode，直接检索可以找到下面的结果【图1-4】：
对于整个深度学习和机器学习来说，今年是重要的一年。事情正在迅速发生，这些技术的应用数量正在增加。克服了鸿沟，深度学习处于早期多数阶段。在这个疯狂的世界中保持最新状态的最佳方法是阅读有关该主题的重要论文。在本文中，将重点介绍今年产生重大影响的5篇论文。
一个方便的工具Microsoft 的工具包--网页错误工具包，可以帮助您设计和实现自定义错误页。 网页错误工具包是点击到 IIS 的 ASP.NET 应用程序。 您修改一个 ASPX 网页的其他文件包含该工具包并将 IIS 以部署您的自定义页面。 错误页将显示搜索结果，以便访问者可以更轻松地找到正确的信息的错误。 默认，页使用 Microsoft Live 搜索引擎生成搜索结果，（尽管如果您愿意，可使用另一个搜索引擎）。 如果 URL 或搜索字符串键入了错误，页还可以提供备选拼写建议。 Micros
Lucene 是 apache 软体基金会发布的一个开放原始码的全文检索引擎工具包，由资深全文检索专家 Doug Cutting 所撰写,它是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的建立索引和查询索引，以及部分文字分析的引擎，Lucene 的目的是为软体开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎，Lucene 在全文检索领域是一个经典的祖先，现在很多检索引擎都是在其基础上建立的，思想是相通的。 Lucene 是根据关健字来搜寻的文字搜寻工具，只能在某个网站内部搜寻文字内容，不能跨网站搜寻。
「网页」主要是由文字、图像和超链接等元素构成，当然除了这些元素，网页中还可以包括音频、视频以及Flash等。
注意由于语言不同分析器的切分规则也不同，本例子使用StandardAnalyzer，它可以对用英文进行分词。 如下是org.apache.lucene.analysis.standard.standardAnalyzer的部分源码：
通过雷达，激光扫描，立体摄像机等三维测量设备获取的点云数据，具有数据量大，分布不均匀等特点，作为三维领域中一个重要的数据来源，点云主要是表征目标表面的海量点的集合，并不具备传统网格数据的几何拓扑信息，所以点云数据处理中最为核心的问题就是建立离散点间的拓扑关系，实现基于邻域关系的快速查找。
也许你曾从橱柜里翻出家人们压箱底的老照片，而它们已经泛黄发脆，甚至有些褪色；也许你在拍照时不慎手抖，只好把糊成一片的照片都丢进“最近删除”。而微软亚洲研究院在计算机视觉顶会 CVPR 2020 发表的两项黑科技——基于纹理 Transformer 模型的图像超分辨率技术，和以三元域图像翻译为思路的老照片修复技术，将能让这些照片奇迹般地恢复如初。同时，图像超分别率技术将于近期上线 PowerPoint，未来也将有更多图像修复技术集成进微软 Office 产品中。
假如我们有一个基类X ,然后Y继承与X, x是Y的实例,这里就形成了一个非常简单的继承树.也就是我们的搜索树.
A1：在热门关键词和热门页面列表中给出的排名是平均排名，表示在相应的时间段内，用户在搜索某个关键词时，落地页在百度搜索结果页中的平均排名，所以才会出现带小数的情况。
----------文本操作命令---------- sed命令：文本编辑工具 sed是一个很好的文件处理工具，本身是一个管道命令，主要是以行为单位进行处理，可以将数据行进行替换、删除、新增、选取等特定工作，下面先了解一下sed的用法 sed命令行格式为： sed [-nefri] ‘command’ 输入文本 常用选项： -n∶使用安静(silent)模式。在一般 sed 的用法中，所有来自 STDIN的资料一般都会被列出到萤幕上。但如果加上 -n 参数
1.定义：函数中变量取值的地方； 2.函数中的变量名除了特殊声明为全局变量或本地变量，否则均为局部变量； 3.变量的作用域解析原则：LEGB原则，即： 变量名引进分为三个作用域进行查找，首先是本地，再是函数内（如果存在），之后才是全局变量，最后是内置作用域（内置作用域：内置函数所在模块的范围）； 在默认情况下，变量名赋值会创建或者改变本地已有的变量； 全局声明或非本地变量声明会将赋值的变量名映射到模块文件的内部作用域； LEGB机制: Python搜索的四个作用域，最先是本地作用域（L）；之后是上一层结构中的def所在作用域(E，函数嵌套才会出现)，再是全局作用域(G)，最后才是内置作用域(B) Python会在第一处能够找到这个变量名的位置停下来，如果python在此次搜索中没有找到该变量，会报错；（即未定义）
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 2 期进行连载，共介绍 10 个在目标追踪任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：MDNet、SiamFC、ADNet、CFNet、LSTM（RNN）
导读：美团是一个生活服务领域的平台，需要大量知识来理解用户的搜索意图，同时对于商家侧我们也需要利用现有的知识对海量信息进行挖掘与提取，进而优化用户体验。今天分享的主题是知识图谱在美团推荐场景中的应用。主要包括以下几方面内容：
包含三大蛋白质序列数据库，Swiss-Prot，TrEMBL 和PIR，分为三个层次： 第一层叫UniParc，收录了所有UniProt 数据库子库中的蛋白质序列，量大，粗糙。
我们在进行内网渗透中，会遇到存在 windows 域环境的情况，当我们获得一个内网主机权限之后，这个主机可能没有加入域，我们无法直接通过在这个主机上获取域中的相关信息，这是如何进行域渗透呢？
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