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你不得不知的几个互联网ID生成器方案

基于时间戳 比如流水号规则如下:XX-YYYYMMDD-N位随机数,这也是企业级应用开发常用的规则。此流水号对人比较友好,可识别性高,但容量受后面随机数的限制,且数据量越大,生成时难度越高。...N位随机数生成时,可基于系统时间戳,再与一个大数取模生成。...提供4种应用部署方式,具体使用依场景而定: REST发布模式(Netty) REST发布模式(Tomcat) 中心服务器发布模式 嵌入式发布模式 Twitter-Snowflake GitHub 地址:...https://github.com/twitter/snowflake Twitter-Snowflake算法产生的背景相当简单,为了满足Twitter每秒上万条消息的请求,每条消息都必须分配一条唯一的...(second * 1000 + microSecond / 1000) << (12 + 10)) + (shardId << 10) + seq; 在redis-id-generator-java目录

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GandCrab勒索病毒分析处置手册

、[5-10随机字母]-DECRYPT.html\txt,并将感染主机桌面背景替换为勒索信息图片。...5.0.2: 此版本将随机扩展名长度5个字符更改为10个字符,并修复了一些内部错误。 5.0.3: 此版本会通过释放名为wermgr.exe的恶意程序来执行加密操作。...4、调用系统命令(WMIC.exe shadowcopy delete),磁盘删除用于备份的卷影副本。 ? 5、修改当前用户桌面背景为勒索信息图片,其中还包括病毒版本信息。 ?...主机层: 检查桌面背景是否被更改为勒索信息图片; 查看是否存在相关加密文件,如:5-10随机字母后缀文件; 查看磁盘根目录是否存在勒索信息文件,如:[5-10随机字母]-DECRYPT.txt。...解密密钥公开后,多个安全厂商相继发布了解密工具,但为了对抗解密工具,病毒开发者迅速于10月26日发布了5.0.5版本。

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看我如何发现Twitter任意账户发送推文漏洞并获得7560美元赏金

在参与Twitter漏洞赏金项目的过程中,我通过一些安全测试发现了Twitter存在的重大漏洞:攻击者不需要获取他人账户权限,就能以任意账户发布推文。...Twitter Ads服务中包含了一个多媒体库,注册用户可以向该库上传个人广告相关的视频、图片、GIF动图等多媒体文件,另外,用户在发布推文之前也能对这些文件进行审核。...漏洞发现 首先,我拦截监听了推文发布的网络请求信息,并尝试进行以下参数更改: 基于json的GET请求owner_id和user_id,在POST方式下,被设置account №1发往对应的account...,进入媒体库,上传图片,以提前让Twitter解析出media_key的值。...对于account №2账户来说,可以发现尽管该账户本身没有执行任何推文发布动作,但其实以其身份和相应media_key的上传图片已被account №1当成推文发送出去了!

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生成假人脸、假新闻...AI虚拟世界正形成

这个网站可以生成随机人脸图像,这些人脸没有姓名,在现实世界中并不存在,而网站名就叫做 ThisPersonDoesNotExist.com。...Twitter 用户@gwern 用它生成了动漫人物: 以下则是 Twitter 用户@Cyril Diagne 生成的字体: 在给 Motherboard 的一份声明中,Philip 表示,大多数人都不明白未来合成图像会有多好...今天,Open AI 甚至指出他们可以用人工智能语言模型标题中直接生成新闻,该模型已经可以翻译、读写。由于担心误用和传播假新闻,完整版本因“太危险”而无法发布。...总之,现在用 Deepfake 技术可以生成图像,语音合成技术可以播音,现在还可以生成假人脸图片标题中直接生成新闻,AI 生成的“不存在新闻”正在发生,它有可能会创造一个“AI 信息世界”,人类将如何应对

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钻芒博主首个汉化主题-Gliu – 创意WordPress博客主题

说说改动高度汉化,符合国人使用逻辑新增国内QQ微信微博等社交媒体图标,并保留了之前的Twitter和facebook等国外社交提前预告第二个汉化主题-ContentBerg即将发布。简约强大。...我们将它们称为“闪光”,并且每次触发动作时它们都会随机移动。此外,您可以使用GIF使这个滑块更加美观!为您的帖子添加徽章您可以标记自己的帖子。...嵌入你的社交圈当您嵌入Twitter或Instagram帖子时,条纹图案将其作为整体概念的一部分。只需确保您已添加社交图片的确切网址即可。...当您嵌入Twitter或Instagram帖子时,条纹图案将其作为整体概念的一部分。只需确保您已添加社交图片的确切网址即可。...只需定制器中执行此操作即可。在页脚中显示的19个社交帐户图标。使用联系表格7插件为您的联系表格。

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超越CLIP的多模态模型,只需不到1%的训练数据!南加大最新研究来了

CLIP(Contrastive Language–Image Pre-training),是一种基于对比的图片-文本学习的跨模态预训练模型,由OpenAI于去年1月发布。...举个例子,在随机抽样生成的小批量数据中,如果想找到“一条叼着飞盘在草地上奔跑的狗”,只需要先找画面中有狗的图片即可,因为随机生成的图像中包含狗的概率非常小。...也就意味着,随机小批量抽样将对比任务简化为了对象匹配。...但当对小批样进行采样时,会抓取到很多画面中有狗的相似图片,因此仅靠识别图片中是否有狗已经不能解决问题了,该模型必须共享上下文级信息的语言和视觉表示,从而产生更细粒度的对齐。...参考链接: [1]https://tejas1995.github.io/ [2]https://twitter.com/tejubabyface_/status/1554152177035186178

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【真假川普】数据科学家用NLP语义分析拆穿愤怒的Trump

这周末,我看见了 Donald Trump 的 Twitter,简直拼命叫唤着让人赶紧分析它,因此我不得不出手了: ? Trump 祝奥林匹克运动员好运的时候,他是 iPhone 发的信息。...不仅如此,安卓手机发出的tweet要更加愤怒、情感更负面,而iPhone发出的tweet则要相对缓和,同时附带图片。...总的来说,我同意Twitter用户@tvaziri的分析:我们能够看出iPhone手机发布的是大选策划信息,安卓手机则是Trump自己发布的信息。...在以下的分析中,我会过滤到这些引号里的内容,因为它们不属于Trump自己发布的tweet。 此外,我们还能看出在共享超链接和图片方面,安卓手机和iPhone的不同, ?...iPhone 发布的消息里,含有超链接或者图片的tweet是安卓手机发布的 38 倍。这一点也合情合理:iPhone(假定由选举工作人员运营)更多是发布“宣告性内容”,比如 ?

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超越CLIP的多模态模型,只需不到1%的训练数据!南加大最新研究来了

CLIP(Contrastive Language–Image Pre-training),是一种基于对比的图片-文本学习的跨模态预训练模型,由OpenAI于去年1月发布。...举个例子,在随机抽样生成的小批量数据中,如果想找到“一条叼着飞盘在草地上奔跑的狗”,只需要先找画面中有狗的图片即可,因为随机生成的图像中包含狗的概率非常小。...也就意味着,随机小批量抽样将对比任务简化为了对象匹配。...此外,不同于CLIP互联网收集构建了4亿个图像-文本对的数据集,BERT-VinVL模型只需不到1%的训练量,但效果并没有打折扣。...参考链接: [1]https://tejas1995.github.io/ [2]https://twitter.com/tejubabyface_/status/1554152177035186178

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AI 杀疯了,NovelAI开源教程

一、AI 作品 输入文字关键词描述,AI 直接生成图像作品: 输入真实场景图片图片二次元化: 这种算法,不是检索,检索网络上已有的作品,而完全地重新创作。...NovelAI 的模型训练使用了数千个网站的数十亿张图片,包括 Pixiv、Twitter、DeviantArt、Tumblr 等网站的作品。...pwd=jack  将模型文件解压缩放到 models 目录下, 在 models/Stable-diffusion 里,可以看到这几个文件: 7、运行 Web UI python launch.py...、CFG Scale 设置跟我一样,随机种子 Seed 设为:815804347。...点击 Generate 生成,你就能得到这样的结果: 如果对环境搭建有问题,可以参考我之前发布过的一期环境搭建视频教程: AI杀疯了!2022年保姆级AI算法教程,新年必玩!

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ISUX「五月」行业设计趋势速递

本期摘要: (1)微软发布元宇宙战略(2)更便捷的桌面端 Google Lens(3)科技赋能地图新体验(4)超越屏幕共享的 Live Share(5)Instagram 品牌形象升级(6)Twitter...在图片上点击右键,然后选择〝用 Google Lens 搜索图片〞即可识别图片内容中的建筑物、动物、衣服、植物和艺术等,Google Lens 在桌面端的适用性将更加广泛。...① 品牌色彩的变化 App 图标的颜色比之前更为鲜亮,这是自 2016 年拟物化转变为扁平化设计以来的再次更新。...Twitter 为此特意开发了一款新的网页游戏Twitter Data Dash,旨在帮助解释其一些隐私设置,让用户更有耐心的进行阅读。...用户加入后随机分配一只小狗表情包作为你的形象。可以发言,氪金多的可以当DJ。 和其他元宇宙类产品不同,这个随机分配形象的模式门槛极低委屈狗的表情包自带魔性属性,设备要求也低。

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手把手|用Python端对端数据分析识别机器人“僵尸粉”

Twitter中的“僵尸粉”不仅能够在无人干预下撰写和和发布推文的程序,并且所产生的推文相当复杂。如何识别这批“僵尸粉”或者说“机器人粉丝”?...对于那些不熟悉Twitter的人, 我们先简单介绍一下。Twitter是一个社交媒体平台,在该平台上用户可以发布140字以内的恶搞笑话,称之为“推文”。...但是,开放式的API让Twitter在互联网广泛传播,也对一些不受欢迎的用户开放了门户,例如:机器人。 Twitter机器人是能够在无人干预下撰写和和发布推文的程序,并且所产生的推文相当复杂。...例如:用户是否使用了默认的模板配置,关注者/被关注者的数量,发布推文的数量。获取的用户时间轴信息中,我抓取了数据集中每个用户最新的200条推文。...在第一行中,我拟合分类器,提供训练集和标签为y的数据中得到的特征。然后,简单地通过将来自测试集的特征传入模型来预测,并且分类报告查看精确度。

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苹果首份AI论文横空出世,提出SimGAN训练方法

12月初,在洒满阳光的西班牙NIPS大会上,苹果AI研究团队负责人Russ Salakhutdinov曾兴奋地宣布,苹果将允许其AI研究人员对外发布论文。...这篇题为《通过对抗训练模拟的和无监督的图像中学习》(Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training...)的论文于12月22日提交给了arXiv.org,一经发布迅速点燃了媒体头条。...一个叫做生成器网络G( Generator Network),它不断捕捉训练库里真实图片的概率分布,将输入的随机向量转变成新的样本。一句话,G负责生成假图片。...但是苹果的“秘密文化”并没有一下子就敞开大口,这6名研究人员,除了Tomas Pfister之外,雷锋网在Twitter上很难找到其它5人的踪迹,而Tomas Pfister这位剑桥、牛津双名校的高材生

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市值反超Twitter,深度复盘微博如何青出于蓝而胜于蓝?

Twitter 一直亏损,图片来自于ItTalks 微博在变现上的诉求是如何赚更多钱,并且不那么依赖于阿里巴巴。...反观Twitter更偏重社交属性,在创立之初Twitter用户只能向好友手机发送文本信息,而不是公共发布。...去年三季度,微博图片发布量已占据整体内容65%,它成为中国事实上的Instragram,而秒拍和小咖秀则让微博在短视频领域形成优势。...Twttier的选择截然相反:曾几何时Twitter图片发布都不支持,最近终于开始鼓励用户上传图片而不是分享Instagram的链接,还推出了自己的视频播放器和直播平台,并且终于在9月决定取消140字的字数限制...微博和Twitter的内容发布界面:微博追求多元,Twitter追求简洁 曾经,微博、Twitter做的是让用户『告诉别人我在干嘛』『告诉别人我在哪儿』『告别别人我的想法』……现在Twitter依然如此

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如何在tweet上识别不实消息(二)

显然,t是更可能是谣言如果(1)uj有发布或重新传播谣言的历史,或(2)ui在过去的历史已发布或重新发布tweet的谣言。 给定一组训练实例,我们构建一个正和负用户模型。...第一个模型是已发布积极的实例或重新发布积极实例的所有用户的概率分布。类似地,第二模型是针对已经发布(或者重新发送)为否定的用户的概率分布实例。在建立模型后,对于给定tweet。...5.3 tweet的具体内容 我们的最终的特征集是特定Twitter中提取额内容:主题标签hashtags和网址urls。...Rk是第一个结果到kth相关文件dk的排序搜索结果。 6.1.1基线 我们将我们提出的排名模型与其他检索模型进行了比较。前两个样本表明了难度下限的基线相对于问题有随机和统一两种方法。...在随机基线中,文档的排名基于对它们的随机数分配。在统一模型中,我们使用5折交叉验证,并且在每个折叠中,测试文档的标签由训练集的多数投票导致终止。

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模型调参:压力也没那么大,试了一圈还是得靠贝叶斯

超参数调优方法我们试了个遍,人工搜索、网格搜索、随机搜索……但最后发现:有了贝叶斯,压力其实也没那么大! ? 图片来自网络 “超参数”是指模型里的那些预先设定的、无法直接模型训练中得到的参数。...随机森林树木的个数、神经网络隐藏层的个数、逻辑回归的学习率,这些都是超参数。调好超参数,模型会有意外好的表现。 视频内含超多笑点,文摘菌先来预告几个,下拉观看完整视频哟!...笑点预告1:今天我们用SVM来分类一句Twitter的语气是正向的还是负向的,这叫做情感分析▼ ?...贝叶斯学派认为样本数据是确定的而参数是随机的,频率学派则相反,认为参数是确定的而样本是随机的。在超参数调优中,贝叶斯方法更占优势。 为什么试了一圈还是得靠贝叶斯?赶紧戳开视频了解吧!...视频发布时会署上各位志愿者的名字和贡献。 有范儿有料科技大会的免费、优惠门票。 优质公司和岗位的内推机会。 和志同道合的小伙伴一起成长的机会。

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用AI指挥另一个AI,GAN+CLIP的组合成了“CG艺术家”

先用一张平平无奇的随机图案作为种子,像这种: ? 像这样让CLIP算出其与文字描述的相似度打分,然后反馈给GAN,让GAN以提升分数为目标不断迭代。 ? AI艺术家组合就这么出现了。...改变seed的数字可以更换随机图像种子。 另外还可以在init_image处指定一张初始图片,需要把图片上传到Colab环境里再填入链接。 ?...比如,有人使用这样一张图片作为图像种子,开发了新玩法:生成宝可梦。 ? ? 第五步执行,300*300分辨率的图迭代500次只需要几分钟。 ? 最后,还可以把生成的过程合成为视频。 ? ?.../arankomatsuzaki/status/1399471244760649729 [2]https://twitter.com/92C8301A/status/1408795789766365187...[3]https://twitter.com/ak92501 [4]https://twitter.com/casvaIuir/status/1408394829218914305 — 完 —

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KAIS 2012 | 在线社交网络中的信息传播:连接强度视角

受此启发,本文将OSNS中的信息传播过程描述为: 用户i发布了信息I,比如图片、视频或者博客等。 用户i的所有朋友(关注者)通过访问用户i的个人主页,或者收到消息推送时,就会接收到信息I。...上述三个步骤会重复下去,只不过初始发布信息I的人用户i切换为用户i的朋友。...按照一定概率节点i的邻居节点中选择一个节点j: 这里 w_{ij} 表示节点间链接的权重。如果节点j不在集合P中,就将其加入队列Q中,Q表示下一轮将发布信息I的节点集合。...根据步骤3,i的邻居节点中选择的重新发布节点的数量由节点的度 k_i 和参数 \beta 决定。...高连接强度优先策略的性能优于弱连接强度优先策略,但其性能不如随机选择策略。这是因为随机选择可以找到最多的重新发布节点,这有利于信息在网络中快速传播。

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