Date/time：2013年，这次的目标是一个英国小网站，目的是拿下这个站点指定文件的修改权限。习惯性的在渗透某个目标之前先对目标进行基本的信息搜集，这样在后面的渗透过程中可以省下不少时间，此次的渗透可以说80%的运气，20%的经验才顺利拿到目标权限。
---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】世界知名计算机科学家郭毅可将于12月1日任香港科技大学首席副校长。 近日，香港科技大学宣布，著名计算机科学家郭毅可为首席副校长，将于12月1日履新。 目前，郭教授在香港浸会大学担任副校长 (研究及拓展) 一职。 A顶级科学家履新 郭毅可教授于1980年考入清华大学计算机系计算机专业，在获得工学学士学位后完成了硕博连读，成为首批清华硕博连读生。 20世纪80年代，郭毅可被公费选派到英国攻读计算机科学博士学位。 郭教授主要从事分布式数据挖掘，以及
参考 Documenting Large Webtext Corpora: A Case Study on the Colossal Clean Crawled Corpus。
主要有通用顶级域（.com/.net/.org等）、国别域（.cn/.us/.hk/.co.uk等）、新顶级域（.xyz/.top/.world/.today等）、中文域名（.网址/.中国）等。
事后看来，许多广泛部署的技术似乎是一个奇怪或不必要的冒险想法。IT 中的工程决策通常是在不完整的信息和时间压力下做出的，IT 堆栈的一些奇怪之处最好用“当时似乎是个好主意”来解释。在这篇文章的一些作者的个人观点中，WPAD（“Web Proxy Auto Discovery Protocol”——更具体地说是“Proxy Auto-Config”）就是其中之一。
1.就地交换两个数字。 Python提供了一种直观的方式来分配和交换一行。请参考下面的例子。 x，y = 10,20print（x，y） x，y = y，xprint（x，y） ＃1（10，20）＃2（20，10） 右边的任务会产生一个新的元组。而左边的那个会立即将那个（未被引用的）元组解包到名称和。 分配完成后，新的元组将被重新引用并标记为垃圾收集。变量的交换也最终发生。 2.链接比较运算符。 比较运算符的聚合是另一个有时候可以派上用场的技巧。 10，结果= 1 n 3.使用三元运算符进行有条件分
同源协议中的源是由「协议+域名+端口」三者一起定义的，有一个不同就不算同源，而同站只受域名的约束，并且还不要求一模一样——只要「有效顶级域名+二级域名」相同，都算同站。
Dodd认为，所有组织，无论是哪个部门，都必须考虑采用云优先战略，而且该战略可以扩展到所有类型的提供，无论是软件、平台还是基础设施。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 因子投资前沿会议（Frontier in Factor Investing）是由Lancaster大学管理学院金融计量经济学、资产市场及宏观经济政策研究中心(EMP)、剑桥大学捐赠基金资产管理研究中心(CEAM)及景顺有限
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虽然今年改为了线上，但全球 CV 社区依然在关注这个顶会的优质内容以及最佳论文等奖项。刚刚，本届大会的最佳论文、最佳学生论文等奖项公布。此外，大会官方也对外介绍了今年的接收论文、参会人数、热门研究主题等数据。
今天向大家介绍DeepMind团队发表在Nucleic Acids Research上的一篇Breakthrough文章“AlphaFold Protein Structure Database: massively expanding the structural coverage of protein-sequence space with high-accuracy models”。作者在文章中介绍了一种名为AlphaFold DB的蛋白质数据库(https://alphafold.ebi.ac.uk)，它是一个可公开访问的高精度蛋白质结构预测数据库。在 DeepMind提出的AlphaFold v2.0模型的支持下，它使已知蛋白质序列空间的结构覆盖范围实现了前所未有的扩展。该数据库提供了可编程访问及交互式可视化功能，包括预测的原子坐标、每个残基和成对模型置信度的估计，以及预测的对齐误差。AlphaFold DB的初始版本包含21种模型生物蛋白质组中的360,000多个预测结构，很快将扩展到涵盖UniRef90数据集中的大部分代表性序列（超过1亿个）。
每个工作领域都有它们的术语表——特定的词与日常生活中的含义截然不同。对于不断发展的软件业的专业词汇尤其如此。在软件开发领域，“engagement”与婚礼无关，“cookies”不能吃，“classes”不是你必须参加的事情，甚至“bug”也由于不同的原因而令人讨厌。另一个例子是关于编码与编程（coding vs programming）的争论——这是软件开发领域中最常用的两个术语。
在2024年选择适合项目的CSS框架至关重要。这将为构建新的用户界面（UI）组件所需的总体努力定下基调。目前，最重要的是更快地发布新功能，以保持客户的满意度。因此，你需要一个易于使用的CSS框架，它能够提供现成的UI元素。
虽然学生可以在计算机科学本科时，学习人工智能和数据科学，但只有在研究生阶段，学生才能真正开始发展专业技能。
Android开发带来新一轮热潮让很多移动开发者都投入到这个浪潮中去了，创造了许许多多相当优秀的应用。其中也有许许多多的开发者提供了应用开 源项 目，贡献出他们的智慧和创造力。学习开源代码是掌握技术的一个最佳方式。下面推荐几个应用开源项目，这些项目不仅提供了优秀的创意，也可以直接掌握 Android内核的接口使用. 1.Android团队提供的示例项目 如果不是从学习Android SDK中提供的那些样例代码开始，可能没有更好的方法来掌握在Android这个框架上开发。由Android的核心开发团队提供了15个优秀的示例项 目，包含了游戏、图像处理、时间显示、开始菜单快捷方式等。 地址： http://developer.android.com/resources/index.html 2.Remote Droid RemoteDroid是一个Android应用，能够让用户使用自己的无线网络使用无线键盘、触摸屏操作手机。这个项目为开发者提供了如网络连接、触 摸屏手指运动等很好的样例。 地址： http://code.google.com/p/remotedroid/ 3.TorProxy和Shadow TorProxy应用实现了Android手机无线电电传通讯(TOR)，和Shadow应用一起使用，可以使用手机匿名上网。从该项目源代码中，可以 掌握socket连接、管理cookie等方法。 地址： http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/code/svn/android-tor/ 4、 Android SMSPopup SMSPopup可以截获短信内容显示在一个泡泡形状的窗口中。从这个项目中可以掌握到如何使用内置的短信SMS接口。 地址： http://code.google.com/p/android-smspopup/ 5、 Standup Timer Standup Timer应用用于控制站立会议时间，类似秒表倒计时，可以提醒每个人的讲话时间已到，从而保证每个与会者使用时间一样。从该项目的代码中，可以学会如何 使用时间函数。另外，这个项目的代码是采用视图view、模型model严格分离的设计思路。 地址： http://github.com/jwood/standup-timer 6、 Foursquare 是Foursquare.com的一个客户端应用，该应用主要分为两个模块：API(com.joelapenna.foursquare)和界面前端 (com.joelapenna.foursquared)两部分。从该项目代码中，可以学会如何同步、多线程、HTTP连接等技术。 地址： http://code.google.com/p/foursquared/ 7、 Pedometer Pedometer应用用于记录你每天走路步[]数的。尽管记录不一定精准，但是从这个项目中，可以学习几个不同的技术：加速器交互、语音更新、后台运行服 务等。 地址： http://code.google.com/p/pedometer/ 8、 OpenSudoku-android OpenSudoku是一个简单的九宫格数独游戏。从代码中可以学习到如何在视图中显示表格数据，以及如何和一个网站交互等技术。 地址： http://code.google.com/p/opensudoku-android 9、 ConnectBot ConnectBot是Android平台的一个客户端安全壳应用。从该项目代码中，可以学习到很多Android安全方面的内容，这些是你在开发应用 时经常需要考虑的安全问题。 地址： http://code.google.com/p/connectbot/ 10、 WordPress的Android应用 当然在最后不能不提Wordpress的Android应用了，这是Wordpress官方开发团队提供的一个项目。从代码中可以学习到XMLRPC调 用（当然还有更多的优秀内容）。 地址： http://android.svn.wordpress.org/trunk/
AI科技评论消息，谷歌日前公布了2016年谷歌教授科研奖（Google Faculty Research Awards）。 从2005年起，谷歌每年都会为在世界各地做出杰出贡献的学者、教授授予奖金，以鼓励他们在计算机科学领域的探索和进步。每年全球都有成千名研究人员向谷歌申请该奖项，但只有15%的申请者最终可获此殊荣。据谷歌研究院消息，谷歌今年共为922名高校教授获此奖项，奖金总额高达15万美元。 谷歌教授科研奖覆盖包括算法及优化、计算神经科学、制冷及电力、地理学及地图、人机互动、信息检索和实时内容、机器学习
什么是聚类算法？聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，是许多领域中常用的统计数据分析技术。
大数据文摘出品 曼城球迷有福了！ 下个赛季，曼城球迷将会迎来一条“智能围巾”，这款围巾使用了最新的可穿戴技术，可以将生物识别传感器集成到面料中。 这款围巾可以记录球迷的一系列生理指标，包括心率、体温和情绪反应，反映球迷在看球不同时刻的感受信息。 提供这项技术的是思科(Cisco)公司，使用的是EmotiBit生物传感器。 曼城官网表示，这个项目的目的是为了研究球迷们热情的共同点，从而让世界各地的球迷更好地陶醉于他们对足球的热爱。 同时也为了拉近球迷和俱乐部之间的距离。 已召集六名志愿者内测，90分钟捕捉了1
来源：大数据文摘本文约1400字，建议阅读5分钟“智能围巾”使用了最新的可穿戴技术，可以将生物识别传感器集成到面料中。 曼城球迷有福了！ 下个赛季，曼城球迷将会迎来一条“智能围巾”，这款围巾使用了最新的可穿戴技术，可以将生物识别传感器集成到面料中。 这款围巾可以记录球迷的一系列生理指标，包括心率、体温和情绪反应，反映球迷在看球不同时刻的感受信息。 提供这项技术的是思科(Cisco)公司，使用的是EmotiBit生物传感器。 曼城官网表示，这个项目的目的是为了研究球迷们热情的共同点，从而让世界各地的球迷更好地
手绘草图从古至今都是人们交流和表达意图的重要媒介，在计算机视觉、计算机图形学、机器学习、人机交互等方面有着广泛的应用前景。手绘草图相关的研讨会（SHE）将首次出现在计算机视觉顶级会议 ICCV 2021 的舞台上，旨在让大家交流并分享相关最新研究成果和前沿进展！ 我们邀请了 4 位领域内顶尖的专家为研讨会作相关主题报告，包括 Adobe 首席科学家 Aaron Hertzmann, 加拿大英属哥伦比亚大学教授 Alla Sheffer, 香港城市大学教授 Hongbo Fu 和佐治亚理工及 Faceboo
无论是想作为贡献者加入开源项目还是要创立开源项目，了解开源项目的治理架构以及贡献者权威是极其重要的。在开源社区中，这称为项目治理（Project Governance）。项目治理是一群由社区选举出来的积极贡献的开发人员，他们能为项目的未来做出技术决策 [1]。每个开源项目都有一个治理模型，而且模型也会因项目的不同而有所调整。本文将描述一些最常见的开源治理模型。
Python 提供了一个直观的在一行代码中赋值与交换（变量值）的方法，请参见下面的示例：
客座文章作者：G-research 计算平台工程经理 Jamie Poole。博文最初在G-research 的博客[1]上发表
原文标题：Java Machine Learning 作者：Jason Brownlee 翻译：杨金鸿 校对：丁楠雅 本文长度为3000字，建议阅读8分钟 本文介绍了主要的平台和开放源码的Java机器学习库。 你是一名希望开始或者正在学习机器学习的Java程序员吗？ 利用机器学习编写程序是最佳的学习方式。你可以从头开始编写算法，但是利用现有的开源库，你可以取得更大的进步。 本文介绍了主要的平台和开放源码的机器学习库。你可以使用这些机器学习库。 环境 本节描述了用于机器学习的Java环境或工作域。它们提供
编者按：过去几年，开发者几乎都会用到开源。开源现象日益普遍，有赖于业内人士的智慧和努力。不过，更重要的还是开源本身的优势：能够轻易整合多种多样的开源解决方案。在业内，有了API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)，开发者就能够将各种工具整合到API系统。许多企业都开始使用开源软件，人们再也不会说开源侵犯了知识产权。 INTERSOG的文章“NO MORE AN IP DESTROYER: FIVE TRENDS IN OPEN SOURCE CLOUD
最佳论文(Best Paper Award)，毋庸置疑，是每届大会接收所有论文中的「最顶级者」。
在进行基因型填充时，reference panel的选择对填充结果的影响非常大，HapMap包含了3百多万个SNP位点，420个单倍型，1000G包含了8千多万个位点，5008个单倍型。除了这两个常用的reference panel外，还有很多大型的人类基因组测序项目，比如UK10K等等。reference panel包含的单倍型越多，填充的准确率越高，涵盖的SNP位点越多，填充后可以用于GWAS分析的位点就越多，可以更加有效的挖掘关联信号。
设计师需要拥有无限的创意和熟练的技巧，并且对行业的前景和客户的心理有一定的了解。要能达到“陌生化”之前，肯定是有知识储备，专业能力的前提要求，以及创新能力。
几个月前，“摸鱼周报” 在完成了 100 期后正式落下帷幕。作为内容推荐板块的编辑，刚结束的一段时间里，我感到非常轻松和愉快，不再需要每周准备稿件。然而，过了一段时间，我发现当我从记忆中寻找技术线索时，那些我仔细筛选、阅读并推荐的文章给我留下了深刻的印象。停刊后，虽然我每天也在阅读不少文章和博客，但印象没有之前担任编辑时那么深刻。因此，我决定重新创建一个电子周报，除了分享优秀的作品和信息，个人也能在收集和整理的过程中有所收获。
选自GitHub 作者：Shuai Zheng等 机器之心编译 参与：蒋思源 本 Github 项目通过结合 CNN 和 CRF-RNN 模型实现图像的语义分割，读者可以跟随该项目利用 Keras/T
1950年3月，曾在二战服役的英国皇家空军中校、会计师查尔斯 · 里普(Charles Reep)发现他最喜欢的足球在战术革命上变得停滞不前。
直接交换2个数字的位置 Python 提供了一种直观的方式在一行代码中赋值和交换（变量值）。如下所示：
在生产环境中收到一个接口耗时预警, 通过监控发现, 接口耗时达到了89s, 最终定位到了是因为触发了一个sql慢查询场景.
在过去几年，BBC 的设计和工程团队彻底重建了 BBC 网站，将一个托管在数据中心里的网站变成一个基于云设计和构建的新站点。同时，为网站提供支持的大多数工具和系统也都迁移到云端。我们不仅使用了现代化的方法和技术，比如无服务器架构，而且刷新了设计、方法和编辑工作流程，为未来做好了准备。
AAAI（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）是国际人工智能领域最权威的学术组织，Fellow 是该学会给予会员的最高荣誉，仅颁给对人工智能做出「非同寻常的卓越贡献者」，而且评价时间以十年计。由于其评判极严格，历届 AAAI Fellow 入选者均为人工智能领域公认的著名学者，每年严格限制不超过 10 位（通常是 5 位）入选，因此被誉为国际人工智能领域的名人堂。
做为一个曾经写了30+临床项目的数据清洗的SAS程序的小编打算本文将围绕数据清洗中的SAS函数应用展开。当然文中涉及的到例子SAS实现的方法很多可能并非是最佳方式，只是为了引出函数的使用方式…
从纸媒时代到互联网时代，再到移动互联网时代，虽然信息的载体发生变化，但信息的呈现形式仍以「文字」为主。
---- 磐创AI 整理编辑 作者：磐石 版权声明：本文是由磐创AI技术团队整理发行，如需文章转载请留言申请。 ---- 【磐创AI导读】：前一篇文章中我们介绍了一些机器学习不错的项目合集，本篇文章将针对深度学习资源进行一下汇总。喜欢我们文章的小伙伴，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。另外您对我们的文章有任何的意见或是文章中的不足之处，欢迎在文末留言。 目录： · 介绍 · 教程 · 视频 · 数据集 · 项目 · 论文 介绍： 作为传统机器学习重要的一个分支，与机器学习算法相比，深度学
除此之外，大会还公布了七篇获得提名奖(Honorable Mentions)论文。
今天给大家介绍Stefansson与Ulfarsson等人在Nature Communications volume上发表的文章“Brain age prediction using deep learning uncovers associated sequence variants”。一个人的预测年龄和实际年龄之间的差异，即预测年龄差(PAD)，是与衰老和脑部疾病相关的一种表型。作者通过深度学习的方法根据大脑结构磁共振成像(MRI)估计年龄,该方法在一个健康的冰岛人的数据集上进行了训练，并利用迁移学习在两个数据集:IXI和UK Biobank上进行了测试,得到了较理想的预测结果。在UK Biobank中，对PAD进行全基因组关联分析（GWAS）,发现了与脑结构相关的序列变体。
此计划名为 “国家人工智能战略”，旨在促进国家企业对人工智能技术的应用，吸引国际投资到英国人工智能公司，并培养下一代本土技术人才。
原作者 Kirill Eremenko 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 数据科学当之无愧是"21世纪最性感的工作"。本文我们介绍了数据科学相关的五种新兴职业，希望能帮助你选择适合自己的数据科学工作。 如今是数据科学的鼎盛时期... · 世界各地的大学中最热门的新课程都在这个领域； · 数据科学相关专业的毕业生的平均起薪为每年9万3千美元； · 招聘广告中年薪为六位数的数据科学工作司空见惯。 数据科学当之无愧是”21世纪最性感的工作 “。 但是伴随着许多争议，很多人质疑
https://www.phrasebank.manchester.ac.uk/introducing-work/
在AI与深度学习逐渐发展成熟的趋势下，人工智能和大数据等技术开始进入了医疗领域，它们把现有的一些传统流程进行优化，大幅度提高各种流程的效率、精度、用户体验，同时也缓解了医疗资源的压力和精确度不够的问题。
“以少胜多”是信用智能的主要理念，信用风险模型是实现这一目标的手段。 通过使用自动化流程并专注于关键信息，信用决策可以在几秒钟内完成 - 并且最终可以通过使决策流程更快而降低运营成本。 更少的问题和快速的信贷决策最终会提高客户满意度。 对于贷方来说，这意味着扩大客户群，吸纳风险较小的客户并增加利润。
原文：http://alexgkendall.com/computer_vision/have_we_forgotten_about_geometry_in_computer_vision/ 作者： Alex Kendall 编译： KK4SBB 如今，深度学习已颠覆计算机视觉领域，端到端的深度学习模型几乎是任何问题的最佳解决方案。尤其是卷积神经网络，因为它效果拔群而广受欢迎。可是，这些深度学习模型都像是一个个黑盒子，盒子内的奥秘仍然不为人所知。笔者认为，现在的研究人员只是简单地写少量代码来调用深度学习
今年有两支团队收获了最佳论文的奖项，来自剑桥大学、科技公司 PROWLER.io 的《Rates of Convergence for Sparse Variational Gaussian Process Regression》与苏黎世联邦理工学院（ETH）、德国马普所、谷歌大脑共同完成的《Challenging Common Assumptions in the Unsupervised Learning of Disentangled Representations》获得了殊荣。
机器学习领域近年的发展非常迅速，然而我们对机器学习理论的理解还很有限，有些模型的实验效果甚至超出了我们对基础理论的理解。
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