这包含玩转 HackerOne 的 Markdown 编辑器，在图像标签中输入一些类似ismap= "yyy=xxx"和"'test"的东西。...所以，HackerOne 回滚了该修复版本，并重新开始转义单引号了。 重要结论 仅仅是代码被更新了，并不意味着一些东西修复了，而是还要测试一下。...当部署了变更之后，同时意味着新的代码也可能存在漏洞。 此外，如果你觉得有什么不对，一定要深入挖掘。我知道一开始的尾后引号可能是个问题，但是我不知道如何利用它，所以我停止了。我本应该继续的。...虽然他们没有解释，我可以假设攻击者注意到了access_denied展示在了页面上，但是也包含在 URL 中。...他们可能就是攻击者的机会，来欺骗受害者来执行一些恶意动作。 总结 HTML 注入向站点和开发者展示了漏洞，因为他可以用于误导用户，并且欺骗它们来提交一些敏感信息，或者浏览恶意网站。就像钓鱼攻击那样。
当这些请求正在进行时，JavaScript会被解析，可能没有阻塞，因为他们在标签上使用了defer属性 - 或者async。...，并且使用auth的请求会被发送到他们的Google+ API上，告诉Google搜索页面的应用程序我的身份。...何为显著地不同让我们看看对应的DNS: 我知道我以前见过google.com返回包中带有多个IP地址，但似乎不再是这种情况了。之前他们似乎常常使用轮巡策略，但现在不再使用了。...响应 以上是IE 11和Chrome响应数据的对比——所有都处于退出状态。 ▷ IE11和Chrome之间没有太大的差别。但这意味着他们是用户代理嗅探服务器端而不是客户端。...▷ 自我提示：完全响应是对JavaScript、CSS和HTML的乱七八糟的混合体。相比于其独立性，他们没有遵守任何控制其位置的规则。 问题本身是什么呢“ 你知道吗？
我告诉他们，我知道 Eliezer Yudkowsky 写了另一篇关于通用人工智能的文章，我还注意到 Facebook 的朋友们分享了这篇文章，但我还没有来得及阅读。...好吧，嗯，如果 10 倍的标签是个问题，那有没有办法绕过这个问题呢？一种方法是，如果你不需要 10 倍的标签来训练一个 10 倍大的模型。关于这方面的信息挺复杂的。...与 GPT-3 相似的涌现性出现了。目标跟踪和物理直觉被证明是自然发生的现象，只需从图像中学习，不需要直接的环境交互或体现。通过更多的调整，更大的模型，甚至更多的数据，你最终会得到一个丰富的图像。...硬件效率必须与时俱进，这包括清洁能源发电和修复不断增加的硬件集群。总的来说，必须要做好的事情很多，这让我觉得不太可能，但还是有值得认真对待的可能性。...我在我的故事中看到最有可能的问题是，对于语言以外的任何东西，无监督学习可能会更加困难。记住，在 2015 年，无监督学习为我们提供了用于语言的词向量，而对于图像却没有取得什么好的成绩。
“我开始时担心自己的论文是否弄错了什么，或许漏掉了一个标签：一个错误就可能变成学术不当行为，”该中心的博士后研究员Lilia Espada补充道。...在4%的生物医学论文中发现有问题的图像 越来越多的反学术欺诈者开始在已发表的论文中寻找被处理过的图片，并对它们进行标记。...莱布尼茨协会已经宣布了一项零容忍做法，FLI的年轻科学家们说他们感到压力重重。有些人私下告诉《自然》杂志，他们之所以担心，是因为即便是论文中无意出现的错误，也会在网上被公开标注出来。...他告诉他们，他的公司的专利软件能够扫描论文手稿中的图像，查找到重复的图像或不太可能的构图。该公司只有两名员工，但会为特定合同聘请顾问。...2017年底，FLI的领导向Bucci发送了一些样本论文和学位论文，并对检查的结果印象深刻。软件发现了一些他们没有发现的小错误。
提起来全都是泪，一直以来我最担心的就是使用新软件，因为又要配置一堆相关的东西，而又因为每个人使用平台的不同，又会出现这样或是那样的问题。...刚开始时，我是直接从官方网站上看的安装指南，上面只给了pcl_all in one的两个版本，VS2008，和VS2010，（后来有找到国外的一个网站，有2013,2015版的，可惜我死活下载不下来）。...对了，这里还有一个问题，按照官网上的指示，用PCD_viewer，可以直接显示多个PCD文件，但是我试了好多次，并没有成功，最后请教网友，才解决了这个问题。...比如我要用到的RGB—SLAM数据，是以深度图像和彩色图像的形式给出的，首先又要进行可视化，在转化为点云数据。 每向前走一步，都觉得是一个坑，补完这个又会再来一个，反正坑是永远填不完的。...从安装PCL到处理到自己想要的结果，整整一周的时间，但现在想想很多问题都是由于自己不注意造成的，以后还有很多要学习改进的地方。
有鉴于此，为了验证我的猜测，我尝试在电子邮件中插入脚本标签tag去代替iframe框架，但是不行。...于是，针对该漏洞，我制作了一个简短的PoC，它会执行一段任意外部脚本去窃取和回传个人敏感信息，由于漏洞利用构造不够深入，其中没有太多对邮件数据的访问获取展示。我马上把这个PoC发给了微软安全团队。...微软：不能复现就不算漏洞 每个安全工程师和开发人员都会告诉你，不能重现的bug是一个令人头痛的问题，他们的时间对企业来说是宝贵而有限的资源。...终于发现了问题所在，我把Payload中的电话设置成了US格式xxx-xxx-xxxx，它支持多种地区化设置下的漏洞复现，我迅速地向微软安全团队上报了POC。...2019年3月26日，微软方面复现了漏洞并承诺在90天内进行修复。
2 第 2 行： 这一行代码可以告诉我应聘者是否了解可访问性和本地化的问题。...令人惊讶的是，在我的面试中，只有少数人知道dir属性，但这是讨论屏幕阅读器的一个很好的切入点。几乎每个人都能说清楚lang="en"属性，即使他们以前没有用过。...大约 50% 的应聘者知道 Open Graph 标签，如果他们这个问题回答得比较好，就表明他们了解 SEO。 最佳答案：这个标签是网站名称 Twitter 的 Open Graph（OG）元标签。...标题、URL 和描述 Open Graph 标签有点多余，因为我们已经有了这些常规的元标签，人们添加它们只是为了安全。...在 CSS3 刚推出时，我们需要这些前缀，但当属性从实验变为稳定或被采纳到标准中时，这些前缀就消失了，人们转而采用标准化的属性。
这些问题包括数以千计辆未贴标签的车辆、数以百计未贴标签的行人和几十个未贴标签的骑自行车的人。他们还发现了许多模糊的注释、重复的边界框和过大的边界框的实例。 ?...我发现这一点是因为我们正在转换和重新托管多种流行格式的流行数据集，以便跨模型使用。。。我第一次注意到竟然有一堆完全没有标记的图像。 在深入调查时，我震惊地发现，有大约 1/3 的图像包含错误或遗漏！...有些错误很小，如汽车的一部分在车架边缘或远处的一条路没有贴上标签，但有些则很离谱，如在人行横道上带着婴儿推车的女人也没有被标记。 我认为这确实说明了严格检查任何用于模型的数据的重要性。...如果输入的是垃圾数据，输出结果也会很差劲。自动驾驶应该受到严肃对待。 我继续手动纠正了丢失的边界框，并修复了其他一些错误。...数据集包含 11 个类和 97942 个标签的 15000 张图像，其中还包含 1720 个没有标签的图像。 所有图像均为 1920x1200 的格式，下载大小约为 3.1 GB。
说起他怎么解决学习面临的困难，Mikel 称只通过 Google 搜索来尝试寻找解决问题的方案，即便网上有很多免费课程，但他也没有通过参加课程进行系统学习。...他们尝试构建了一个模型，通过大规模执行文本挖掘和图像处理，可以准确地检测同一产品的重复广告。他们的模型还广泛使用深度神经网络和梯度增强来实现这一结果。...这是一个非常具有挑战性的计算机视觉技术问题，因为这需要了解视频和上下文中的内容以选择正确的标签。...这种标记方式在照片上就很难（如 Google 和 Facebook 所做的那样），不过由于缺乏用来训练 AI 的公共数据集，视频面临的是一个更大的挑战。...而且他有自知之明，尽管知道自己在 AI 研究中的天赋，但现在仍然有很多知识盲区。 “我不知道算法背后的数学知识，就实际使用它而言，我认为对它的运作方式找到一个合理的解释很重要。
因为它的数学原理看起来非常像物理学中的扩散。让我们来看看什么是扩散。 假设我只用两种图像训练了一个扩散模型：猫和狗。在下图中，左边的两组代表了猫和狗的图像组。...Stable Diffusion 模型 现在我需要告诉你一些坏消息：我们刚才谈到的并不是 Stable Diffusion 的工作方式！因为上述扩散过程是在图像空间中进行的！...他们没有使用分类标签和单独的模型进行指引，而是提议使用图像标题并训练一个条件扩散模型（conditional diffusion model），与我们在文本转图像中讨论的模型完全一样。...他们把分类器部分作为噪声预测器 U-Net 的条件，实现了图像生成中所谓的 "无分类器"（即没有单独的图像分类器）指导。 在文字转图像中文字提示提供了这种指导。...译者说 第一次翻译文章，如有问题多多包涵，最近在学习各种 Stable Diffusion 相关的内容，发现这篇文章，感觉解答了很多我自己这几天使用 Stable Diffusion 的困惑。
我能从中赚钱吗？ 这些问题问得都合理。真相是，你可能都没意识到，其实你训练机器学习模型已经好几年了。你用iPhone或者Apple相片吗？或者Facebook？...2）机器学习需要训练 你得告诉机器学习模型想预测什么。不妨思考一下小孩是怎么学习的。他们第一次看到香蕉的时候，是不知道那是什么的。然后你告诉他们这是香蕉。...下次他们看见时（不是你用来训练他们的那根因为你已经吃掉了）就会知道这是香蕉。机器学习也是类似的机制。你给它看尽可能多的香蕉图片，告诉它这是香蕉，然后用一张它没有受过训练的香蕉图片测试它。...它告诉你那张脸在哪里，但不告诉你它是谁。 图像识别——输入是一幅图像，输出（可能）是多个描述该图像的标签，比如有雾、汽车、单色、建筑、景观等等。...对象检测——输入是一幅特定的图像（比如标识）以及一幅待检测的普通图像，输出是包围了所有出现了那副特定图像（或者标识）的地方的边界盒。 这么解释你清楚了吗？没有？
所以我认为如果人们家中有了质量更高、尺寸更大的显示设备，除了会带来更加沉浸的体验，在播放的图像质量等问题上，也更能揭示问题。...这种观点的问题在于他是完全没有意义的，你可以通过观察音乐产业来证明这一点。如果音乐行业像视频行业，他们会用MP3来捕捉和录制歌曲。...Bruce Markoe认为并不是这样，我们经常看到，当电影制作人重新翻新他们的电影，制作好莱坞电影的IMAX版本时，因为他们是第一次在更大的屏幕上看到它们，图像的大小会揭示图像的许多问题，这是很容易让人明白的地方...他们可能想要稍微扩散或复古的镜头，然后在一个更大的屏幕上展示这个图像，摄影师会意识到实际效果并不像他们希望的那样锐利。而现在，在前端重点关注图像捕获的质量是一个非常明智的决定。...如果电视台对3.2K没有任何期望，那么我们就不需要再拍摄超过3.2K的内容了，因为他们根本就没有考虑过这个问题,有时很难有一个交流。
而如果数据是新的能源和宝藏，那么中国已经成为最大的生产国。这所工厂挤满了劳动者，他们正努力为机器学习标注图像和数据。...一位在数据标签公司工作的年轻人说：“我曾经认为机器是天才，但现在我才知道我们（人类劳动者）才是它们成为天才的背后原因。” 所有新兴行业，包括人工智能，都伴随着新型蓝领劳动力的需求激增。...以最低的工资、最少的福利为硅谷巨头们工作 没有手工标记就没有机器学习，因此人工智能生态系统需要这样的行业。 图片来源：南华早报 正如一位中国数据标签公司的联合创始人所说：“ 我们是数字世界的建筑工人。...这些劳动者的工资很低，也不像许多科技公司还提供免费餐饮，更不可能有医疗保健甚至台球桌那样的其他福利。 但是没有这些劳动者，人工智能的革命几乎是不可能成功的。...Mada Code的项目经理说：“就像10年前那样，那时还没出现iPhone或富士康员工。我想当一些工作被取代时，总会有一些新工作岗位出现。”
消息对比 这就是所谓的粘包问题，之前也写过一篇专门的文章聊过这个问题。 说这个的目的是为了告诉大家，纯裸TCP是不能直接拿来用的，你需要在这个基础上加入一些自定义的规则，用于区分消息边界。...消息边界长度标志 而这里头提到的消息头，还可以放各种东西，比如消息体是否被压缩过和消息体格式之类的，只要上下游都约定好了，互相都认就可以了，这就是所谓的协议。...每个使用TCP的项目都可能会定义一套类似这样的协议解析标准，他们可能有区别，但原理都类似。 于是基于TCP，就衍生了非常多的协议，比如HTTP和RPC。...RPC本质上不算是协议，而是一种调用方式，而像gRPC和thrift这样的具体实现，才是协议，它们是实现了RPC调用的协议。目的是希望程序员能像调用本地方法那样去调用远端的服务方法。...因为我最近一直在想一个问题，希望兄弟们能在评论区告诉我答案。 最近手机借给别人玩了一下午，现在老是给我推荐练习时长两年半的练习生视频。 每个视频都在声嘶力竭的告诉我，鸡你太美。
文中讨论了一个很容易被机器学习领域的研究人员们忽略的问题：你是否真的清楚数据对模型表现有多大影响，同时你又有没有付出适当的精力在改善你的数据上呢？...而实际上参赛者们也发现了很多错误，比如不正确的标签或被截断的音频。这促使我开始动手发布一个修复了参赛者发现的问题的新数据集，并且提供更多的样本。...使用真实数据进行训练 在上述的 Jetpac 的例子中，我们用于训练模型的图像和我们希望将模型应用到的图片的来源相同（大部分来自 Facebook 和 Instagram），但是我发现的一个常见问题是，...一旦将每个聚类的图片展示出来，我们可以很明显地看到有很多「捷豹」牌汽车被错误地标注为美洲豹。一旦他们知道了这一问题，他们就能够检查标注过程，并且意识到工作人员的指导和用户界面是令人困惑的。...有了这些信息，他们就能够改进（人类）标注者的训练过程并修复工具中存在的问题，将所有汽车图像从美洲豹的类别中删除，使得模型在该类别上取得更高的分类准确率。
之所以将size设置成224，一个重要的原因是因为很多经典的模型都使用size=224，通常使用这个尺寸可以解决大部分的问题。...对于每一个数据集，它包含你的图像和标签，你的文本和标签，或者你的表格数据和标签，等等。...对于像回归问题和多标签分类这样的问题，这并不完全准确，但现在就可以了。重要的是要知道data.c是一个非常重要的信息片段。...=(15,11)) 后面将学习损失函数，但是损失函数告诉你，你的预测和实际情况相比有多好。...因此，直观地，你可以理解卷积神经网络的不同层代表不同层次的语义复杂性。 这就是为什么我们对这个网络进行微调的尝试没有像我们预期的那样奏效。 默认情况下，它以相同的速度训练所有层。
我在过去两年里用 Keras 的次数越来越多，并发现了很多被标记好的版本就简单地被称作「新流程发布（New PiPy release）」。...在版本管理上，我给 Keras 1 星，因为它的版本管理让我恶心了好几次；我给 Pytorch 3 颗星，因为你可以看到在它后面有一个团队，他们投入了更多的精力来使用户保持信息灵通。...如果你在 Keras 中遇到一个问题，可能要等上几周/月的时间才能（如果可能）得到解决方案。 商业支持 Pytorch 太新了，几乎还没有人提供商业支持。...在所有这三个类别中，像 PyTorch 那样的动态图像都将绽放光芒。 你可以对任何任务同时部署 Keras 和 PyTorch。你对谁了解得更深，那么你用它编写异乎寻常的代码就会更快。...结论 我现在更喜欢 Keras，因为我上一次试用 PyTorch 时，它还有几个 GPU 方面的问题，还有另一些问题我没有克服。
【John Giannandrea】我想在过去的几年，我们看到了巨大的成果，比如在探索了多年的语音识别和图像理解。其中主要原因是深度学习的进步。...对我来说，人工智能是一种强大的工具，它可以帮助我们解决许多现实的问题。技术门槛下降后，用户的使用率或上升，这是相对应的。语音识别、翻译和图像理解上都是这样。...但是，如果Google Assistant 告诉你开车去机场，但导致你没有赶上航班，这就是大问题了。因此，我认为控制好 WDH 比率是十分重要的，尤其是在平台开放的早期阶段。...至于难点，我认为是无监督式学习——从没有标签的数据和偶尔一两个有标签、明确其很重要的数据中学习，是机器学习的一大难点。...另外我还想补充一点，现在我们需要很多机器学习专业知识，是因为在图像领域我们需要使用CNN，而在语言领域则需要更换模型。有没有可能系统自己设计一种适合的框架，可以自动适应被输入的数据呢？
现在它不起作用是因为我们没有足够的数据和计算能力。」这种观点被当作对事物无法正常运作的一种狡辩。 问：在90年代从事这项工作很困难吗？...其中一项研究始于2009年，是由我的两名学生在暑假进行的，他们的研究成果导致了语音识别的改进。这项技术被推广到了微软、IBM和谷歌等大型语音识别实验室。...在那个时间点的几个月内，我的另外两名学生开发了一个物体识别系统。该系统可以查看图像，告诉你图像中的物体是什么，效果比以前的系统好得多。 这个系统是怎么工作的呢？...我不知道答案是什么。在2015年左右，我曾经声称，在未来五年内，计算机将在图像识别方面超越放射科医生，因此教他们识别图像中的东西已经没有意义了。事实证明，我的预测错误了，实际上需要10年，而不是5年。...他们对AI非常谨慎，因为他们有一个提供你想要的答案的出色搜索引擎. 他们不想损害它。而微软则不太关心这个问题。如果搜索消失了，微软可能都不会注意到。当没有人追赶他们的时候，谷歌采取缓慢的策略是容易的。
Midjourney认为这种文本到图像的技术对企业和社会有什么好处? 比起商业, 我更关注社会。我们是一款消费类产品, 但现在可能有30%-50%的用户是专业人士。大多数人不是。...平台上的艺术家告诉我们， Midjourney让他们在开始时更具创造性和探索性，能在短时间内想出很多点子。 目前，我们的专业用户使用该平台进行概念设计。...同时，对质量和多样性的需求的增长将导致一些精彩和意想不到的东西被制作出来。 这一代学生毕业于艺术学校，其中许多人负债累累，他们指望在娱乐制作、电子游戏制作、商业艺术等领域找到相对高薪的工作。...我过着不错生活。 但现在通过Midjourney，我真正开始体验到我梦想的能力。」 它是为这些人设计的，因为，像大多数人一样，他们从来没有机会做这些事情。 需要强调的是，这与艺术本身无关。...这是一个关于想象力的问题。 在Midjourney上创建的大多数图像都不是专业用户。这些图像甚至不会被分享。它们只是被用于其他目的，这些非常个人化的需求。 而不是仅仅为了替代商业艺术家的工作。
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