这篇文章主要以老外整理的框架 ATT&CK 来看，我们如何学习红蓝对抗的技术，怎么提升自身的技术能力，更好的提升整体的安全能力。...这里的技术可能会贯穿整个供给链路，只要你拿到了比之前的更高的权限，那么你就需要维持住自己历史最高权限，这样一步一步的逼近最高权限，防止自己的努力白费。 这里涉及哪些技术呢？...劫持工具这种太难了， 作为攻击方，还是以使用为主，这里提到的技术点了解就好，然后根据技术点去找一些可以利用的现成工具，有非常多的大神开发了很多好用的小工具，能够用好这些已有的工具已经很不错了，这类技术还是重点关注如何使用吧...安全建设（防御） 大家可以看到攻击方面的技术点非常多，作为甲方企业更多的是依靠乙方的专业能力，使用工具配合一些运营技术人才来进行防御。...从学习技术的角度，按照 ATT&CK 的框架来学习攻击技术一定是可以的，但不一定在实际的攻防对抗中全部用到，可以优先选择最有效的技术点来学习，然后在实际的对抗中，遇到常规技术无法继续的时候，可以再去有针对性的学习其他的技术
由来自阿里、华为、京东、星环等国内知名企业的多位技术大牛联合创办，技术底蕴丰厚，勤奋创新，精通主流前沿大数据及人工智能相关技术。面向社会提供大数据、人工智能等前沿技术的培训业务。
PhotoSynth是微软公司从华盛顿大学购买来的一项技术，主要作用是通过平面照片自动建立空间模型，目前已经接近即将发布的前夕。 举例来说，游客来到上海，外滩是必去的。...这就是说，这项技术实际上可以用来处理世界上所有含有地理信息的照片，然后将外部环境复原出来。Google Earth只能空中俯视，而PhotoSynth可以让你方佛漫步在每一条街道上！...听上去真是不可思议，但是这种技术确实已经实现了。
关注“一猿小讲”公众号的小伙伴都清楚，上次《技术再深入一点又何妨？一脸懵B的聊Actor》，我们在“懵 B”的状态下，聊了聊 Actor 模型的理论知识。...最后，主要想说一下，授人以鱼不如授人以渔，尝试结合个人在面对新技术时的一个研究思路，先从整体上了解个梗概，然后再逐个了解七七八八，遇到没见过的新名词、新技术不要放弃，暂时屏蔽，当时抽取 Resin 核心源码就如此
（3）掌握了性能测试这门技术，升职加薪自然不是梦想，定能叫您高人一等，薪水翻番。...（7）查看聚合报告： （8）变更测试场景后，再次执行，需要清楚运行记录： 总结 学完本次课程，需要掌握如下知识点： 测试场景的建立； HTTP 请求的各个标签含义； 聚合报告中各个指标的含义； 能简单进行
正题开始，“前端怎么学”应该因人而异，别人的方法未必适合自己。就说说我的学习方法吧：我把大部分时间放在学习js上了。因为这个js的学习曲线，先平后陡。...我是怎么学的呢，看书，分析源码。个人这几天统计了一下，前端书籍目前看了50多本吧，大部分都是js的。市面上的书基本，差不多都看过。 第一个问题是，看书有啥好处？ ?...>《js设计模式与开发实践》js设计模式也是要学的，此书把js的设计模式讲得非常清晰，一点不晦涩，看起来没多少难度。 >《正则指引》，分析源码时，如果正则表达式不懂，没法进行下去的。...第三个问题，怎么看。 ? 想必很多同学，都想看书，但是很难看下去。文字部分相对来说还能看看，一遇到代码，头皮就发麻了。此问题一开始时我也遇到的。 说一个学习理论。比如说学英语，有个开水理论。...书籍需要技术评审，那么看文章一定要看看评论。不过视频就不好说了，视频一般都不会讲得太深入，偶尔也有讲错的。当年我也曾被一些视频误导过，建议找不错的视频看看。各大网站培训机构的免费视频挺多的。
导语：把不在标签类别内的未知物体识别成已知类别，是图像识别一个头痛的问题，怎么解决呢？...对于那些看起来与你关心的类非常相似的未知目标，你应该怎么做？例如，添加一个不在 ImageNet 1000中，但看起来几乎相同的狗品种，可能会迫使大量本来可能是正确的匹配到未知的类。
图片怎么学JavaScript？正题开始，前端怎么学，应该因人而异，别人的方法未必适合自己。就说说我的学习方法吧。我把大部分时间放在学习js上了。因为这个js的学习曲线，先平后陡。...我是怎么学的呢，看书，分析源码。第一个问题是，看书有啥好处？好处应该是不言而明的，书看多了，基础会逐渐夯实起来。看多了，自己的判断力，自然就上来了。...《js设计模式与开发实践》js设计模式也是要学的，此书把js的设计模式讲得非常清晰，一点不晦涩，看起来没多少难度。《正则指引》，分析源码时，如果正则表达式不懂，没法进行下去的。...第三个问题，怎么看。想必很多同学，都想看书，但是很难看下去。文字部分相对来说还能看看，一遇到代码，头皮就发麻了。此问题一开始时我也遇到的。说一个学习理论。比如说学英语，有个开水理论。...书籍需要技术评审，那么看文章一定要看看评论。不过视频就不好说了，视频一般都不会讲得太深入，偶尔也有讲错的。当年我也曾被一些视频误导过，建议找不错的视频看看。各大网站培训机构的免费视频挺多的。
怎么学Python？...你要学编程，是为了去写一个自动脚本抢票抢优惠券，还是平常处理大量文件时候可以自动化？如果你的目标是为了找工作，那是想做开发游戏还是桌面软件，是数据处理还是网站，前端还是后端？...在刚接触编程的时候，你根本无须在意太多细节，而是更应该对编程有个直观的印象，知道技术能够实现什么，体会编程的乐趣。...总结以上三点，就是说你要弄清楚： 学了干嘛 学哪些内容 从哪学起 就像市面上流行的手机游戏，会发现它们的新手引导也是类似的套路：向你说明游戏的胜利条件，引导你取得一场胜利（明确目标）；让你体验一套高级别高配置的阵容
图像用范识别技术是人工智能的重要领域。它是指图像的对象识别技术，用于识别不同模式的目标和对象。本文从图像识别的技术原理、识别过程以及应围方面讲述对图片识别技术的整体认知。 ?...目录 前言 1.图像识别技术原理 2.图像识别技术流程 3.图像识别技术的应用范围 ---- 前言 图像识别的发展经历了三个阶段： 字符识别 数字图像处理和识别 对象识别 顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理...当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。 1.图像识别技术原理 原则上，计算机图像识别技术与人类自身对图像识别之间没有本质区别。...2.图像识别技术流程 由于计算机图像识别技术和人体图像识别原理相同，因此它们的过程也非常相似。...特征提取与选择是图像识别过程中的关键技术之一，因此了解这一步骤是图像识别的重点。 分类器 分类器将所有训练数据并将其存储起来，以便于未来测试数据用于比较。
李鲁 曾经负责京东智能冰箱硬件产品定义、设计开发、供应链管理、厂商合作等方面工作 曾祥云 京东智能冰箱业务组资深产品研发工程师，图像识别技术专家 目前主要负责智能冰箱图像识别相关产品业务，以及智能家电场景场景下的创新创意研发工作...智能冰箱图像识别技术业界概况 随着人工智能领域的技术突破和行业的高速发展，目前不论是国内市场还是国外市场，都在将传统制造+人工智能技术做更多更广的应用，在智能冰箱行业也不例外，从今年年初的国际消费类电子产品展览会...智能冰箱图像识别行业解决方案 硬件上，为了实现图像识别技术，在箱体内部安装获取冰箱内部食材的摄像头和必要的传感器，已获得更好的图片供云端识别引擎来识别，从今年两次博览会和最新智能冰箱市场看，图像识别硬件方案大部分是在冷藏室里每层都安装一个摄像头...京东在冰箱图像识别技术的突破和尝试 大家都知道，图像识别技术是数据为王的技术，数据多少直接决定图像识别技术的精度，京东在过往的三年智能冰箱研发过程中，积累了大量冰箱场景下优质数据，这些数据是直接从冰箱环境中产生的...京东图像识别技术结合京东大数据技术,彻底解决数据孤岛问题，能根据用户过往饮食情况精准推荐用户喜欢的菜谱，智能提醒食品缺货补货，食品健康管理，还可通过图片分享做更好亲情关怀，让冷藏区变成有温暖、有情感关爱区
-- --> 不是我要装逼，而是这种问题真的太多，每隔一段时间就有人加我，二话不说，上来就问我，怎么学前端？零基础怎么学？学前端开发的前景怎么样？前端好学不？做前端开发要不要研究生文凭？...反正我怎么说也没什么用，实说吧，打一堆字浪费我时间，然后也不合他们心意；哄着他们说吧，凭什么呀是不是，非亲非故的。...-- --> 说了半天，怎么也得说说零基础怎么学啊。...我个人觉得吧，有二条路线： （1）、真正的从零开始，从html、css开始，搞定静态页面，然后再看js高程搞定js，然后再学学jq尝试一下框架怎么用怎么实现，用用ajax搞搞json，自己尝试封装一些插件什么的...怎么说呢？如果是大学计算机系的，我觉得往多了说，再乘2，有三四个月也足够足够了。
python人脸识别 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对,从而辨识身份的技术。...每逢谈到人脸识别技术，就会想到人工智能，近年来，人工智能的发展成为当代技术革命的一部分。可以说计算机领域技术的发展，极大的带动了这场革命。...目前，从我国人脸识别技术应用来看，主要集中在三大领域：考勤门禁、安防以及金融等等。人脸识别目前面临着一个难题是，对于明亮可能有点要求，像黑暗的环境就比较困难，还有面部本身黑色的人也可能会有误差。...但是技术革命的发展，也必将解决这一难题。只有你想不到的，没有做不到的。...应用前景：随着人工智能的兴起，更加高端的识别技术才是主流发展方向，无需接触、更加方便、直观的方式是未来方向，人脸识别具备无需被测者配合的特点，采集器扫过人脸就能进行对比，这在公安刑侦领域有着巨大的前景，
今年AI大热，AIGC、大模型、AGI以及FLOPS等等让人半懂不懂的词不断在各种头条新闻中出现，想学这方面内容，该怎么入手呢？...先说一点，AI是个很大的话题，需要学什么，需要看你需要了解什么方面。 从大的方面来说，人工智能有三要素，算法，算力和数据，三要素是三个方向，扎下去都有很深的内容。 先说算法。...我翻过的人工智能智能教材，要么不怎么提算力的内容，要么就是从CUDA编程的角度介绍。 最后是数据。数据是一个对于人工智能非常重要重要、但在学习时又非常容易被忽略的元素。大模型难在哪里？
心态准备 编程是一门技术，需要付出长时间反复练习。所以请认真对待写下的每一行代码，收拾好自己的心态。 入门阶段 关系到初学者从入门到精通还是从入门到放弃。选一条合适的入门道路，并坚持下去。...很多人都在纠结入门应该学 Python2 还是 Python3。二者只是程序不兼容，思想上并无大差别，语法变动也并不多。选择任何一个入手，都没有大影响。...学习python web、python爬虫、数据分析、大数据，人工智能等技术有不懂的可以加入一起交流学习，一起进步！ 记得关注评论、转发、收藏哟
第一步： 我希望你有一个从未使用过的邮箱，注册小程序需要绑定一个邮箱，之后该邮箱失去基本功能，请勿填上你的重要邮箱。 如果没有的话，可以搜索“ 网易...
带着兴趣与尊重学HTML5，CSS3 两者结合起来，是很深的技术，有时候我们经常纳闷一个页面实现实现的关键技术是什么，很多时候这个关键技术并非高超的JS编程技巧，而是对HTML5，CSS3的深刻理解、...怎么学Javascript语法 我们学编程不学语法，而是学概念，这是一个重要的意识上的区别。...语法只是概念的呈现，是概念的皮囊，学编程该问的不是这个怎么写，而是“这是什么，作用是什么”，概念明了，语法是不用学和记的。...熟悉jQuery的重要性 你也许在哪里读过jQuery已死的文章，我不知道你怎么判断。...中文技术圈在给成熟技术判死刑，和把新技术捧上天这两件事情上做的极好，尤其是国内一线互联网公司的人竟也一般鼓吹，粗俗武断，让我觉得遗憾。 技术人品位的内核，是一种笃定的理性。
说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等，现在已经非常非常非常普及了，看过‘最强大脑’的朋友，也应该对‘小度’这个机器人有所了解，战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥，(PS：内幕不知)，那么今天，我们来看下关于图像识别...图像识别技术是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。...图像识别场景 1：人脸识别 2：车牌识别 图像识别原理 原理： 人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。...JAVA图像识别示例 Java图像识别示例： 需求：java实现图像识别--车牌识别 技术：Java、jdk1.8、maven、tess4j、IDEA2018 1：新建maven project工程...import net.sourceforge.tess4j.Tesseract; import net.sourceforge.tess4j.TesseractException; /** * java图像识别
图像识别技术概述 图像识别技术的含义 图像识别是人工智能的一个重要领域，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。...它是以数字图像处理与识别为基础的结合人工智能、系统学等学科的研究方向，其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。...随着该技术的逐渐发展并不断完善，未来将具有更加广泛的应用领域。 基于神经网络的图像识别技术 目前，基于神经网络的图像识别是一种比较新型的技术，是以传统图像识别方式为基础，有效融合神经网络算法。...针对基于神经网络的图像识别技术，目前，在基于神经网络的图像识别技术中，遗传算法有效结合 BP 神经网络是最经典的一种模型，该模型可在诸多领域中进行应用。...在信息技术中作为近年来新兴的图像识别技术已广泛应用于众多应用领域，随着信息技术的日新月异，图像识别技术也得到十分迅猛的发展。在众多社会领域中，有效应用图像识别技术将使社会与经济价值得到充分发挥。
后者的答案是采用美学质量评价技术。一个常见的实现方法是在两个不同的编辑操作之间进行比较，选择候选方案并评估候选方案的美学质量。...2.2.1 特征提取阶段 ①人工设计特征 Yan Ke等人[5]提出了从一些摄影学知识入手构造有高层语义的特征，该论文构造的特征很少（7维），基本都是有高层语义的，描述了图片简洁性、清晰度、颜色、对比度...②深度特征 随着基于深度学习的技术的发展，研究者们在图像美学评评估任务中引入了深度卷积神经网络[9]~[14]。...2.3.1 传统方法 图像质量评估的传统方法是人工设计特征提取器，这需要大量的工程技术和领域专业知识。研究人员最先用全局特征来表示图像的美学特征。...NIMA 谷歌的研究团队在[20]这篇论文中提出了一种深度CNN，能够从直接观感（技术角度）与吸引程度（美学角度）预测人类对图像评估意见的分布。
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