数据分析和数据科学的完整 SQL Git 和 Github 教程 探索性数据分析、特征工程和特征选择 机器学习播放列表 深度学习和自然语言处理完整播放列表 生产部署的重要框架 完整的 AWS Sagemaker...完整的数据科学、机器学习和深度学习面试题 2、机器学习算法实现的最小和最干净的例子 地址：https://github.com/rushter/MLAlgorithms 这个项目有点老，但是知识不老。...相比于高效优化的现成机器学习库,这个项目中的代码更容易理解和操作。所有的算法都是用 Python 实现的,利用了 numpy、scipy 和 autograd 这些库。...具有一个紧随 NumPy 的 Python API。...MLX 具有更高级的包,如 mlx.nn 和 mlx.optimizers,其 API 紧随 PyTorch,以简化构建更复杂的模型。
这不是微不足道的 UAC 绕过吗？只需以域用户身份向本地服务进行身份验证，您就会获得绕过过滤的网络令牌？ 不，Kerberos具有特定的附加功能来阻止这种攻击媒介。...此票证现在将具有不同的机器 ID，因此Kerberos将忽略限制条目。...由于它的设计方式，这种行为似乎很少使用。首先，它仅在接受服务器使用Negotiate包时才有效，如果直接使用Kerberos包则不起作用（有点......）。...真正的问题是，作为一个规则，如果您使用与本地计算机协商作为客户端，它将选择 NTLM 作为默认值。这将使用 NTLM 而不是 Kerberos 中已内置的环回，因此不会使用此功能。...希望这能让您更深入地了解此功能的工作原理，并为您尝试以新的方式绕过 UAC 带来一些乐趣。
新智元报道 来源：Science，Nature 编辑：向学、张佳 【新智元导读】近日，Science发布了一个AI疯癫发作的视频，AI守门员以最搞笑的方式让对手抓狂，AI相扑变成大型碰瓷现场。...戳小程序查看Science完整视频“以最搞笑的方式观看AI守门员的心理状态”： 视频中，“小红人”和“小蓝人”看似是“癫痫发作”，其实是在展示一个人工智能（红色）以一种意想不到的方式战胜另一个人工智能（...被小红人这样干扰后，小蓝人输掉的游戏次数竟然是正常情况下的2倍！ 这项新研究表明，AI很容易被骗，不仅会被“骗”去看一些不该看的东西，还会被“骗”去做一些不该做的事情。...微小改变就能愚弄AI，AI距离真正的“聪明”还有点远 让人工智能变得“更聪明”的一个方法是让其从环境中学习。例如，未来的汽车可以获得更多的“经验”，进而更好地“阅读”路牌并避开行人。...这说明，对输入的改变——以人类通常察觉不到的微小改变的形式——就可能会扰乱最好的神经网络，进而改变模型的预测结果。 AI如此好骗，你怎么看？
……还有很多各式各样的框架，如今前端正火，甚至还有很多前端游戏引擎的JS，十分强大，在这里就不多说了 好了，貌似有点废话了，那么入正题吧，写JS，其实也要面向对象，在08年小编我刚入坑工作的时候，JS并不受大家重视...，甚至CSS都是让美工人员做的，现在已经大不一样，来看看一个简单的登录是如何用面向对象的方式做的吧： 先来看看登录页面的代码，十分简单，就是一个用户名和密码 ?...这是一个Login的对象，1为对象Login，2为这个对象中的属性，而这个属性是个function，主要两个作用，验证form以及登录成功后的跳转；最后这个Login对象返回一个init的函数，这个函数的作用是初始化对象中的所有方法...那么这个对象已经创建了，但是还没用，因为没有初始化，初始化必定是在dom完全加载完毕后 ?...那么只要加入这段代码皆可以了，调用Login对象的init()方法，就可以初始化话所有对象函数，当然，有不同的属性都要写在init中，比如这样： ?
因此，最小分发时间至少是 ? 显然，对干 P2P 体系结构，文件分发是可以自我扩展的，因为 peer 节点除了是下载消 费外还能进行上传提供服务。...按照此方式，最稀罕的块更迅速地重新分发，其目标(大致)是均衡每个块在洪流中的拷 贝数量。 如果多个用户向她请求文件块，为了决定她响应哪个请求，BitTorrent 使用了一种对换 算法。...其基本思想那些当前能够以最高的速率供给她数据的邻居具有较高的优先权。Alice 对于她的每个邻居都持续地测量她们之间连接的速率，确定以最高速率流入的 4 个邻居。然 后，她将数据块发给这 4 个邻居。...更重要的是，每过 30 秒，她要随机地选择一个另外的邻居并向它发送块。 ...BitTorrent 的对换算法有效地消除了这种搭免费车问题。 3:分布式散列表 分布式散列表在 P2P 网络中实现了一个简单的数据库。
值得提及的是，为了让模型应对对照变化的时候更加鲁棒以及训练过程中具有更好的稳定性，这些向量需进行正则化处理，以拥有相同的长度，例如||x|| = 1。...最常用的 triplet 选择的方式就是 hard negative mining： ? 实际上，选择最严格的负样本会在训练早期导致糟糕的局部最小值。...在线方式意味着我们从数据集中随机地选择样本作为一个 mini-batch，并从这个 Mini-batch 中选择 triplet。然而，在线方法需要一个较大的 mini-batch。...我们面临的任务是找到与用户照片最相似的卖家图像。然而，通常卖家的图像具有更高的质量，所以我们有两个域：卖家图像和用户图像。为了得到更有效的模型，我们需要减小这两个域之间的差距。这个问题就叫做域适应。...左边是用户的图像；右边是卖家的图像 我想出了一个非常简单的方法来减少这种域差距：我们在卖家图像中选择 anchor，从用户图像中选择正例样本和负例样本。这个方法简单有效。
有伙伴反映，自己一不小心安装了某XX软件后，穷尽他自己所知道的方法都卸载不干净，重新安装又安装不了，问问巴山有没有什么办法可以帮他解决。...Revo Uninstaller Pro 是一款极为强大好用的原生64位专业级软件彻底卸载工具，拥有先进智能扫描算法，可在卸载软件同时更彻底有效地清除与之相关的垃圾/临时文件和注册表键值；它能强制卸载那些正常卸载出错误的软件...，也能通过监视软件安装过程来记录下系统更改之处，从而实现最干净的卸载。...如果你希望系统保持干净快速稳定工作，Revo Uninstaller Pro 绝对是应该必备的神器。 ?...Revo Uninstaller具有普通卸载、强制卸载、快速/多次卸载、实时安装监控器、猎人模式等多种强大功能，让你无论是软件安装还是卸载是了然于胸。
由于 SHAP 值同时编码方向性（即类别偏好）和幅度（即重要性），可以以两种独特的方式使用这些值。...因此，以这种方式对特征求和说明该特征的重要性取决于类标签，大的负值对良好软件决策很重要，而具有大正值的特征对恶意软件决策很重要。...在这里，组合策略成为一个明显的“赢家”，既能非常有效地诱导错误分类，又能将上述差异最小化，平均绝对值约为 0.3%。...在这里，攻击者有两种选择：减少可以成功加水印的文件集或通过向搜索算法添加约束以确保最大适用性来降低水印的有效性。攻击者最好牺牲Windows PE 样本，而不是失去攻击有效性。...但是，高级攻击者可能会制作自己的软件以更好地与所选水印值保持一致并最大化攻击影响。B.其他数据集PDF 文件和 Android 应用程序一直是大量关于恶意软件分类和分类器规避的研究的对象。
它的目的不是反对SQL，而是在存储和与数据库交互的方式上提供一个可行的选择。许多NoSQL数据库也提供了一个类似于SQL的查询接口。...它们不仅有效地利用了现代云计算和分布式计算概念，而且改变了我们对DBMS的思考方式。 NoSQL数据库也被一些大型的互联网公司在其软件架构中使用。...这类数据通常具有成倍增长的潜力。这些数据库可用于存储频繁更改的数据; 以表格的形式表示会严重破坏数据的查询方式。 图数据库可以实现内置图处理引擎，当涉及遍历图形数据时可以提供非常高的性能。...这些数据库使用对象标识符来唯一标识每个对象; 即使对象内的所有数据都发生了变化，它仍然是一样的。一些最流行的面向对象数据库是db4o，Versant，Objectivity，NEO等。...这些数据很少用于生产或具有Web规模项目的目的，并且通常在研究环境中见到。 键值存储数据库 与面向列的数据库相比，键值存储更多地基于亚马逊的Dynamo Research论文和分布式哈希表。
本文将聚焦于C#语言环境下，介绍如何以最简化的方式实现INI文件的读写操作。...其基本结构如下： ; 注释行（以分号开始） [Section1] ; 段落名，用方括号包围 key1 = value1 ; 键值对，等号分隔键与值 key2 = value2 [Section2...这些库提供了面向对象的接口，简化了INI文件的操作。...C#开发者可通过使用Microsoft.VisualBasic命名空间提供的API或第三方库，以最简化的代码实现INI文件的读写操作。...这两种方法均能有效满足基本的INI文件处理需求，开发者可根据项目的具体需求和偏好选择合适的方法。
正向生成器GX接受两个输入：一个是真实的干净图像，用作插入对象的背景图像。另一个是掩码，其中要插入的对象的边界框内的像素填充为1，而其余像素为0。...理论上，位置可以在肺区域的任何位置，但由于在实践中我们没有肺区域的分割掩模，我们首先将每个干净的图像与带有边界框的最相似的标记图像进行匹配，然后随机移动位置，以获得采样的地面实况框位置。...区分 生成的图像（通过从真实标记图像中移除对象来合成干净图像）和真实干净图像。不需要 ，因为从概念上讲，我们不太关心移除对象后的局部真实性。...在我们的实验中，我们表明，像ACGAN这样的合成图像损失最小化会损害真实图像的检测性能。 3.3、总体上的损失和训练 整体损失 生成器 的目的是生成具有插入在背景图像中的指示位置处的对象的图像。...当更新生成器时，目标是：（1）最小化所生成图像上的鉴别器损失；（2） 最小化对真实对象图像的检测损失，（3）最大化对生成图像的检测损耗。
在本文中，我们认为，为了进行有效和鲁棒的UMGRL，提取完整和干净的共同信息以及更多互补性和更少噪声的私有信息至关重要。...为了实现这一目标，我们首先研究了用于多重图的解缠表示学习，以捕获完整和干净的共同信息，并设计了对私有信息进行对比约束，以保留互补性并消除噪声。...因此，有必要同时考虑共同信息和私有信息，以实现UMGRL的有效性和鲁棒性。 基于有助于识别样本的共同信息，捕获不同图之间的所有共同信息（即完整的）是直观的。...根据定义3.2，每个图中的私有信息分为两部分，即补充边和噪声边，根据节点对的类别。然而，在无监督方式下，节点标签不可用。...设计了一个对比模块，用于进行对比损失： Objective Function 经过优化，预计所提出的DMG将获得完整且干净的公共表示，以及更多互补性和更少噪声的私有表示，以实现有效且稳健的UMGRL）。
虽然这是最自然的实现选择，但在性能方面还有很多不足之处。为了帮助缓解这个性能瓶颈，为DOM属性和方法的子集实现了“快速路径”。这些是通过静态表中找到的函数指针调用的mshtml!...因此，当前值scrollLeft将以我们选择的地址写入存储器。之后，控制将干净地返回到脚本。这为攻击者提供了一个干净的write-what-where原语。...由于实现细节，首先会有一些无关的读写操作0xdeadbeef。要查看完整效果，最简单的方法是0xdeadbeef使用已知的有效地址替换PoC。...从一个干净的过程开始，这肯定会包括我们选择的地址0x28281000。 最初，所有VARIANT结构都ar1包含全零，因此每个元素都有类型VT_EMPTY。...这是一个有效的Win32路径组件。之后，我们\..\使用路径遍历放置字符串以取消虚假路径组件((((。请注意，((((磁盘上不需要存在名为的文件夹。
本系列笔记来自对《Spring实战》第三版的整理，Spring版本为3.0 spring是为了解决企业级应用开发的复杂性而创建的，spring最根本的使命是：简化Java开发。...基于POJO的轻量级和最小侵入性编程 通过依赖注入和面向接口实现松耦合 基于切面和惯例进行声明式编程 通过切面和模板减少样板式代码 1.依赖注入 假设类A依赖类B，通常做法是在类A中声明类B，然后使用...，这样一方面具有极高的耦合性，将类A与类B绑定在一起；另一方面也让单元测试变得很困难，无法在A外部获得B的执行情况。 ...通过依赖注入，对象的依赖管理将不用对象本身来管理，将由一个第三方组件在创建对象时设定，依赖关系将被自动注入到对应的对象中去。...两种实现方式： xml配置，类中编写初始化方法和销毁方法，在bean中定义。
做最简单的事情 为什么 仅有当我们只解决问题本身时，才能最大化地解决实际问题。 怎么做 扪心自问：“最简单的事情是什么？”。...Dijkstra (1974)所说： 我有时将其称为“关注点分离”，即使这不可能完全做到，但它也是我所知道的唯一有效的思维整理技巧。...怎么做 对象的方法只能调用以下方法： 对象自身的方法。 方法参数中的方法。 方法中创建的任何对象的方法。 对象的任何直接属性或字段的方法。 组合优于继承 为什么 类之间的耦合减少。...避免将私有实现细节放入类的接口中。 减少耦合以隐藏更多实现细节。 科里定律 科里定律是关于为任何特定代码选择一个明确定义的目标：仅做一件事。...童子军军规 美国童子军有一条简单的军规，我们可以使用到我们的职业中：“离开营地时比你到达时更干净”。根据童子军军规，我们应该至终保持代码比我们看到时更干净。
在具有触发器快捷方式的区域中，无论输入位于空间的什么地方，将此输入分类为A所需的干扰量受触发器大小的限制（触发器本身应该是相当小的，以避免被发现）。...本文设计了一个优化方案，以找到从其他样本中错误分类所需的“最小”触发器。在视觉域中，此触发器定义最小的像素集合及其相关的颜色强度，从而导致错误分类。 步骤2： 对模型中的每个输出标签重复步骤1。...如果有一个强有力的匹配，则可以利用反向工程触发器设计有效的缓解方案。 本文用三种方式比较这两种触发器。 端到端的有效性 与原始触发器类似，反向触发器导致高攻击成功率，实际上高于原始触发器。...这意味着在模型中触发后门最“有效”的方式不是原始注入触发器，而是稍微不同的形式。其次，我们的优化目标是惩罚更大的触发。因此，在优化过程中，触发器中的一些冗余像素将被剪除，从而导致一个较小的触发器。...识别最相关的神经元后门，通过送入干净和对抗的图像并观察神经元激活在目标层（第二层到最后一层）的差异。通过测量神经元激活程度的差异对神经元进行排序。
简单来说，选择排序的原理就是 每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。 选择排序是不稳定的排序方法。...步骤： （1）先假设最小值的位置。 （2）把当前假设的值与剩下的元素做比较。 （3）比较，发现更小的，记录下最小的位置；并在下次比较的时候，采用已知的最小值最比较。...记录下最小的位置；并在下次比较的时候，采用已知的最小值最比较 $q=$j;...事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来，且在大部分真实世界的数据，可以决定设计的选择，减少所需时间的二次方项之可能性...冒泡排序：当n问题的规模小时，对原本键值一样的元素排序后相对位置不变要求高时适用。 选择排序：当n问题的规模小时，对原本键值一样的元素排序后相对位置不变无要求时适用。
最近电脑出了点问题想给电脑安装个软件总是安装不上，后面排查了很多原因，是因为之前安装的软件卸载没有卸载干净导致安装不上去....我想经常安装大型的办公软件的朋友会遇到过这样的问题，不管你平时清理电脑垃圾用的是什么软件？电脑管家？360安全卫士？...对就是这个注册表卸载不干净 随就会导致你很多软件安装不上去，不懂得朋友就会着急重装电脑。 ? 软件越装越多，即使你后来把它们卸载了，但是残留的文件和注册表项还是会越积越多，慢慢的就会把你电脑拖慢。...打开软件看是比较一目了然的功能，其实就是一个卸载和垃圾清理的软件体积小，没有任何的广告。清理是很干净的。 ?...Revo Uninstaller Pro 在卸载软件后彻底有效地清除相关的垃圾/临时文件和注册表键值，还能通过监视软件安装过程来记录下系统更改之处，从而实现最干净的卸载。
确保数据干净整洁应该始终是数据科学工作流程中首要也是最重要的部分。 数据清理是数据科学家最重要和最耗时的任务之一。以下是用于数据清理的顶级R包。 ?...探索数据 大多数您已经导入的用于探索数据系列的工具已存在于R平台中。 摘要（数据） 这个方便的命令只是概述了所有数据属性，显示了每个属性的最小值，最大值，中值，平均值和类别拆分。...但是，如果要开始更正在直方图或箱形图中看到的错误，则可以选择其他软件包执行此操作。 stringr包 stringr可以通过几种不同的方式帮助清理数据，包括修剪空格和替换某些不必要的单词。...gather（）函数采用多列并将它们收集到键值对中。举个例子，假设您有考试成绩数据。...如果您希望以更高级的方式重复数据删除，例如，查找不同的组合或使用模糊逻辑，您可能需要查看重复数据删除工具。 splitstackshape包 这是一个较旧的包，可以使用数据框列中的逗号分隔值。
image 1.数据结构 数据结构是指数据的组织和操作方式。它试图找到提高数据访问效率的方法。在处理数据结构时，我们不仅关注一个数据，而且关注不同的数据集以及它们如何以有组织的方式相互关联。...它可以具有最少的零个节点，这在节点具有NULL值时发生。 ? image 二进制搜索树：二叉搜索树（BST）是二叉树。左子树包含其键小于节点键值的节点，而右子树包含其键大于或等于节点键值的节点。...简单的排序算法是冒泡排序，选择排序和插入排序。 冒泡排序：这是最简单的排序算法。我们从数组的开头开始，如果第一个元素大于第二个元素，则交换前两个元素。...image 选择排序：这是最直观的，不一定有效。使用线性扫描找到最小元素并将其移动到前面（使用前面元素交换它）。然后找到第二个最小的并移动它，再次进行线性扫描。继续这样做，直到所有元素都到位。...image 递归：递归是一种函数或算法自称的计算机编程技术。它应包括具有终止条件的步骤。当条件满足时，每个重复的其余部分从最后一个被调用到第一个重复处理。通过递归解决的最着名的问题是因子数。
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