笔者在Black Hat EU 2022会议上发表了题为《Fuzzing and Breaking Security Functions of SIMATIC PLCs》的演讲，该议题主要对西门子增强设计的安全协议、访问保护功能做了详细分析，并针对安全协议做了进一步分析和模糊测试技术讲解，提出了SIMATIC PLC自动化模糊测试平台方案用以批量化发现设备的漏洞。最后给出了相应的防护措施和该议题后续的研究方向。
遗传算法（Genetic Algorithm）又叫基因进化算法，或进化算法。属于启发式搜索算法一种，这个算法比较有趣，并且弄明白后很简单，写个100-200行代码就可以实现。在某些场合下简单有效。本文就花一些篇幅，尽量白话方式讲解一下。 首先说一下问题。在我们学校数据结构这门功课的时候，时常会有一些比较经典的问题（而且比较复杂问题）作为学习素材，如八皇后，背包问题，染色问题等等。上面列出的几个问题都可以通过遗传算法去解决。本文列举的问题是TSP(Traveling Salesman Proble
遗传算法（Genetic Algorithm）又叫基因进化算法，或进化算法。属于启发式搜索算法一种，这个算法比较有趣，并且弄明白后很简单，写个100-200行代码就可以实现。在某些场合下简单有效。本文就花一些篇幅，尽量白话方式讲解一下。
决策树是有监督学习算法中的一种。基于属性做一系列的决策，每次决策要么进入下一级决策，要么生成最终结果。决策树可以作为集成算法中的基分类器，并且有最为广泛的应用。 决策树算法 要想理解决策树的工作原理，首先需要了解决策树的层次结构。决策树由结点与有向边组成，其中，结点分为如下三种： 根结点：无入边，但有零条或多条出边 内部结点：有一条入边和多条出边 叶节点：有一条入边，无出边 每个叶节点都有一个类标号，根节点和内部结点包含属性测试条件，每个根节点和内部结点都对应一次条件判断，用来分开有不同特性的记录。对
在Rust的源代码中，rust/compiler/rustc_parse/src/parser/expr.rs这个文件扮演了解析表达式的角色。表达式是Rust中的一种语法结构，用于表示程序中的计算、操作和值。
Vue.js 是一个开源的渐进式 JavaScript 前端框架，主要用于构建用户界面和单页应用程序（SPA）。Vue.js 可以轻松地与其他库或现有项目集成使用，并被认为是开发响应式数据驱动的现代 Web 应用的一种有效方式。
线性混合效应模型是在有随机效应时使用的，随机效应发生在对随机抽样的单位进行多次测量时。来自同一自然组的测量结果本身并不是独立的随机样本。因此，这些单位或群体被假定为从一个群体的 "人口 "中随机抽取的。示例情况包括
在前面的内容中，我们讨论了因果关系的含义，并介绍了使用工具变量（IV）估算因果效应的方法和示例。在本章中，我们考虑对孟德尔随机化估计的因果效应的解释，并讨论在何种情况下孟德尔随机化估计的结果可以作为临床实践的可靠指南。
基于故障复盘的模式成本太高，单测被认为是一种形式，无法有效起到作用。我们希望能够主动创造问题来评估测试用例的有效性，并可以根据发现的问题改进我们的单测用例。
《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告，该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。报告的重点是幸福的社交环境。在本项目中，我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区，并通过查看每个国家的阶梯得分，社会支持，健康的期望寿命，自由选择生活，慷慨，对腐败的看法以及人均GDP，来探索亚洲22个国家的相似和不同之处。我将使用两种聚类方法，即k均值和层次聚类，以及轮廓分析来验证每种聚类方法。
所有的异常都是由Throwable继承而来，但在下一层立即分解为两个分支：Error和Exception。
在本期中，我将说明孟德尔随机化的基础概念与研究框架，并解释如何使用孟德尔随机化去解决常规流行病学问题。
Document是用于文本的容器，用作swing文本组件的模型。 此接口的目标是从非常简单的需求（纯文本文本字段）扩展到复杂需求（例如，HTML或XML文档）。
今天给大家介绍的是沙特阿卜杜拉国王科技大学(KAUST)高欣教授课题组（http://sfb.kaust.edu.sa）发表在Genome Biology的一篇文章，“Analysis of transcript-deleterious variants in Mendelian disorders: implications for RNA-based diagnostic“。在全外显子组测序(Whole-exome sequencing, WES) 后，至少有50%的疑似孟德尔疾病患者仍未确诊，而未被WES捕获的非编码变体在多大程度上导致了这个比例还不清楚。全转录组测序(RNA-seq)是一种很有前途的WES的补充，但关于RNA分析对孟德尔疾病诊断的大规模贡献的经验数据很少。在这个研究中，作者对疑似孟德尔疾病的5647个家族进行了研究，描述了关于“转录有害变异（transcript-deleterious variants，TDVs）”的经验，为即将实施的RNA-seq结合基因组测序的临床诊断提供了非常需要的经验数据。
《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告，该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。报告的重点是幸福的社交环境。在本项目中，我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区，并通过查看每个国家的阶梯得分，社会支持，健康的期望寿命，自由选择生活，慷慨，对腐败的看法以及人均GDP，来探索亚洲22个国家的相似和不同之处。我将使用两种聚类方法，即k均值和层次聚类，以及轮廓分析来验证每种聚类方法（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
多组数值变量比较的假设检验常用方差分析（Analysis of Variance，简称为ANOVA）。检验目的是推断多个总体均数是否相等。
GRASP：General Responsibility Assignment Software Patterns 通用职责分配软件模式。
本代码主要想说明的是作为内部类的TimePrinter可以直接访问外部类TalkingClock的私有成员变量beep。
gnomAD(Genome Aggregation Database)作为规模最大并且免费开放的人类变异数据库，极大地促进了我们对基因组变异的探索和解读。Nature开设了一个专题页面展示gnomAD相关的科研成果：https://www.nature.com/collections/afbgiddede
通常，在对IoT设备的固件进行分析时，固件中与提供服务如HTTP、Telnet、RTSP、UPnP等相关的二进制程序是重点分析的对象。因为一旦在这些程序中发现漏洞，其很有可能会被远程利用，进而带来严重的安全隐患。
历经半个世纪的发展，杂交水稻育种取得了巨大的成就，培育出了大量的高产、优质、适应环境变化的品系。本数据库是一个综合性的杂交水稻数据库（http://ricehybridresource.cemps.ac.cn/#/），涵盖了从1976年至2017年间发布的486个商业杂交水稻品种信息、基因组变异、表型与全基因组关联数据信息，共计3,325 个样品，5 百万+变异位点和 17 套表型数据，为现代杂交水稻育种提供了宝贵的资源。
陈鹏：大家好，今天我给大家分享一下怎么从零开始实现Rust Fuzzer，又叫模糊测试工具。首先介绍一下我自己，我叫陈鹏，来自腾讯安全的安全大数据实验室，我们实验室主要以人工智能和大数据来解决安全问题为目标，在这个过程中我们也在尝试把Rust和安全与大数据这两个核心要素结合在一块，包括两个方面。
GWAS(Genome-wide association studies) 是 20 世纪最后 25 年由假设驱动的候选基因关联研究（CGAS）演变而来的。随着技术的发展，无偏见的全基因组搜索成为可能。随着技术的发展，无偏见的全基因组成为可能。然而，与候选基因关联研究一样，这些研究最初也是为了产生两类有价值的知识：首先，研究人员希望发现疾病起源的潜在分子机制，特别是确定所有相关基因和基因变异（即疾病因果关系）。
作者：Dishashree Gupta 翻译：闵黎 卢苗苗 校对：丁楠雅 本文长度为6500字，建议阅读20分钟 本文是Analytics Vidhya所举办的在线统计学测试的原题，有志于成为数据科学家或者数据分析师的同仁可以以这41个问题测试自己的统计学水平。 介绍 统计学是数据科学和任何数据分析的基础。良好的统计学知识可以帮助数据分析师做出正确的商业决策。一方面，描述性统计帮助我们通过数据的集中趋势和方差了解数据及其属性。另一方面，推断性统计帮助我们从给定的数据样本中推断总体的属性。了解描述性和
最近在学kotlin,这是本人看菜鸟教程后所做的笔记，很多会内容和菜鸟教程重复，仅供参考
本文对插值、平稳假设、变异函数、克里格等常用的地学计算概念加以介绍，并对相关公式进行推导。
本节涵盖 Spring Data 对象映射、对象创建、字段和属性访问、可变性和不变性的基础知识。请注意，本节仅适用于不使用底层数据存储（如 JPA）的对象映射的 Spring Data 模块。此外，请务必查阅特定于存储的部分以获取特定于存储的对象映射，例如索引、自定义列或字段名称等。
文章首先介绍了变量的三种声明方式：var、let 和 const。它解释了这三种方式的区别，以及为什么使用 const 声明常量。然后，文章深入探讨了“赋值”和“变异”的区别，这是理解 const 的关键。虽然 const 创建的对象和数组。
在这篇文章中，为我们将会使用规范中的一个小的功能来做为切入点，从中去尝试理解一些特殊操作符，让我们开始吧。
Scalpel是一款自动化Web/API漏洞Fuzz引擎，该工具采用被动扫描的方式，通过流量中解析Web/API参数结构，对参数编码进行自动识别与解码，并基于树结构灵活控制注入位点，让漏洞Fuzz向量能够应对复杂的编码与数据结构，实现深度漏洞挖掘。
rest运算符也是三个点号，不过其功能与扩展运算符恰好相反，把逗号隔开的值序列组合成一个数组
本文作者：cq674350529（信安之路新晋作者）通常，在对IoT设备的固件进行分析时，固件中与提供服务如HTTP、Telnet、RTSP、UPnP等相关的二进制程序是重点分析的对象。因为一旦在这些程序中发现漏洞，其很有可能会被远程利用，进而带来严重的安全隐患。对固件二进制程序进行分析，常见的分析方法包括模糊测试、补丁比对、工具静态扫描和人工审计等。其中，
GRASP（General Responsibility Assignment Software Patterns）通用职责分配软件模式是一组用于面向对象设计的指导原则，旨在帮助设计者确定系统中各个类的职责和交互方式，以实现松耦合、高内聚的设计。
遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
开放与封闭原则有两种不同的定义，分别是20世纪80年代最原始的定义和后期一个更现代的定义，后者对前者进行更加详尽的阐述。
作者：佚名 来源：生物通 在美国国立卫生研究院基因型-组织表达（GTEx）项目的资金资助下，研究人员构建出了一个万众期待的新数据资源，它可以帮助确立个体基因组构成之间的差异对于基因活性的影响以及对疾病的贡献。借助于这一新资源，科学家们可以同时探究许多不同人类组织和细胞的潜在基因组学，并有望为研究和了解人类生物学开辟新途径。 GTEx的研究人员将他们为期两年研究的初步结果发布在5月7日《科学》(Science)和其他期刊的多篇研究论文中。这些研究工作使人们重新认识了在不同的组织中基因组变异是如何控制基因的开启
近十几年来，全基因组关联研究（Genome-Wide Association Study,GWAS）迅速发展，为探索疾病的发病机制做出了突出贡献，也为精准医学的发展奠定基础。在我们进行GWAS分析时，经常会使用到PLINK软件，对于新手来说可能掌握起来比较困难，所以首先我将和大家分享PLINK文件的基本格式。
大家好，我是邓飞，今天继续介绍《统计遗传学》这本书，本次介绍第四章：GWAS分析，主要是综述介绍，具体的实操介绍要到八九十章节。
所谓遗传变异是生物体内遗传物质发生变化而造成的可以遗传给后代的变异，这些变异导致了生物在不同水品上体现出遗传的多样性。生物信息学中各种基因组研究的基础就是遗传变异的研究，比如进化和各种表型的研究。
一个程序员一生中可能会邂逅各种各样的算法，但总有那么几种，是作为一个程序员一定会遇见且大概率需要掌握的算法。今天就来聊聊这些十分重要的“必抓！”算法吧~，就比如说遗传算法啊
这些人群层面的差异绝大部分并不重要，因为本来就是个体的多样性而已，它们这些差异会影响高矮胖瘦，肤色，头发等等，但是不影响生存本身。但是每个人它自己在成长过程中，自己的本来应该是固定的基因信息会缓慢积累突变，这个变异通常是被称作是somatic 突变，它就很重要了，尤其是是患癌后个人的癌症部位积累的突变可以达到成百上千个，它也有自己的生物学意义。
今天看到一些感兴趣的东西，现在总结了给大家分享一下，如果有错，希望大家指正批评，谢谢！那就开始进入正题。 先从简单的说起来吧！ 一、基本变换：层 一般的神经网络是由一层一层堆叠而成的，但是每层究竟在做啥呢？ 我从三个方面述说一下： 数学公式 Y=a*(W*X+b) 其中Y是输出量，X是输入量，a（）是一个激活函数，W是权重矩阵，b是偏置向量。每一层都是通过该公式简单的得到输出Y。 数学理解 通过如下5种对输入空间（输入向量的集合）的操作，完成输入空间—>输出空间的变换(矩阵的行空间到列空间)。 注
虚拟DOM (Virtaul DOM): 用 js 对象模拟的，保存当前视图内所有 DOM 节点对象基本描述属性和节点间关系的树结构。用 js 对象，描述每个节点，及其父子关系，形成虚拟 DOM 对象树结构。
突变是指发生在遗传物质上的变异。广义上突变可以分为两类：染色体变异（chromosome aberration），即染色体数目和结构的改变；基因突变（genemutation），即基因的核苷酸顺序或数目发生改变。狭义突变通常特指基因突变，它包括单个碱基改变所引起的点突变（point mutation），或多个碱基的缺失、重复和插入。
如果你做了一份科研样本的NGS检测，绝大多数测序公司都会附上一份标准化的分析报告，当然，这份报告的实际可用性懂得都懂。但如果一位肿瘤患者进行了NGS检测，那出具的检测报告就需要慎之又慎，靠谱的公司往往会想尽办法提高报告的准确和严谨，每份报告也都需要进行人工审核和解读。医生们则会在拿到这份报告之后再结合病人的实际病情进行临床决策。
2022年10月6日，加拿大麦吉尔大学的研究人员Amin Emad在bioRxiv上发布论文Interpretable deep learning architectures for improving drug response prediction: myth or reality。论文基于四个最新的可解释性模型，全面系统地评估了将信号通路信息纳入模型体系结构对细胞反应预测模型性能的影响，且旨在回答五个主要问题：
今天跟大家分享的是2020年3月发表在Nature(IF=43.07)杂志上的一篇文章Patterns of somatic structural variation in human cancer genomes。文章中作者解释了人类癌症基因组中体细胞结构变异的模式。
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