作者:LoRexxar'@知道创宇404实验室 2018年1月30日,joomla更新了3.8.4版本,这次更新修复了4个安全漏洞,以及上百个bug修复。 https://www.joomla.org/announcements/release-news/5723-joomla-3-8-4-release.html 为了漏洞应急这几个漏洞,我花费了大量的时间分析漏洞成因、寻找漏洞触发位置、回溯逻辑,下面的文章比起漏洞分析来说,更接近我思考的思路,希望能给大家带来不一样的东西。 背 景 其中的4个安全漏
2018年1月30日,joomla更新了3.8.4版本,这次更新修复了4个安全漏洞,以及上百个bug修复。
前面几篇介绍了关联规则的一些基本概念和两个基本算法,但实际在商业应用中,写算法反而比较少,理解数据,把握数据,利用工具才是重要的,前面的基础篇是对算法的理解,这篇将介绍开源利用数据挖掘工具weka进行管理规则挖掘。 weka数据集格式arff arff标准数据集简介 weka的数据文件后缀为arff(Attribute-Relation File Format,即属性关系文件格式),arff文件分为注释、关系名、属性名、数据域几大部分,注释用百分号开头%,关系名用@relation申明,属性用@
Weka是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的英文字首缩写,新西兰怀卡托大学用Java开发的数据挖掘著名开源软件。功能有数据处理、特征选择、分类、回归、可视化等,支持多种数据文件格式,如arff、xrff、csv等,主流的数据格式是csv和arff。
【新智元导读】机器学习系统有大量的超参数,在应用中需要依赖领域专家知识,并且有繁重的人工调参任务。现在,有一项工作希望让这些过程自动化,只需一个按钮,就能让你得到训练好的模型,这就是“自动机器学习”(autoML)。而自动机器学习的两大工具,Auto-weka 有可视化界面,只需轻点鼠标就能完成训练工作,auto-sklearn 也仅需数行代码便可构建可用的模型。操作如此简单,还不用担心训练后的模型不 work,是不是很值得上手试验一番? 某日出差,在出租上闲来无事和司机闲聊,告知其本人专业是人工智能,司机
1.引言 随着统计科学的日益发展,其对其他学科的渗透作用日益增强,数据分析方法在医学、生物学、社会学等各个学科中得到了广泛的应用,本文试图对收集到的某个临床医学数据运用决策树、神经网络、支持向量机、随机森林等各种现代分类方法进行分析,以佐证数据挖掘对其他学科的重要意义;另一方面,就各种现代分类方法的实际效果进行对比。笔者从网上收集到关于某个脊椎病变的临床医学数据,该数据集为真实公开的非人造数据,公布地址为:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Vertebral+Co
ZooKeeper是一个集中的服务,用于维护配置信息、命名、提供分布式同步、提供组服务。分布式应用程序以某种形式使用所有这些类型的服务。
Maven、gradle 作为主流的构建工具,几乎所有的Java项目都使用,但是Maven相对gradle来说,构建还是太慢了。特别是构建十几个子项目的程序。
机器学习是个非常吸引人的研究领域,但是您怎么把它真正地应用到您自己的问题上呢?
当python3 manage.py runserver启动django项目的时候,就会出现报错信息如下: django.core.exceptions.ImproperlyConfigured: SQLite 3.8.3 or later is required (found 3.7.17).
博主看了一些消息队列,大多数消息队列都没有对 php 比较友好的 SDK,这边 rabbitmq 算是一个不错的消息队列,给大家介绍一下在 Laravel 中如何使用。
当python3 manage.py runserver启动django项目的时候,就会出现报错信息如下:django.core.exceptions.ImproperlyConfigured: SQLite 3.8.3 or later is required (found 3.7.17).
但是吧,后续的pip install 会出现异常, 报错内容subprocess.CalledProcessError: Command ‘(‘lsb_release’, ‘-a’)’ 然后会看到有的会说将什么文件复制到什么地方。然后将系统的python文件夹中的所有py36 改为py38 。确实在某些操作上是行得通,但是在后续的折腾过程中还是出现了各种问题。所以现在抛弃这种了。 当然,可能也有看到有些博主会让你们进行优先级的选择,如下图所示这样的对吧
如题,在开发angular插件的时候发现报了如题错误 n ../../node_modules/@storybook/channels/dist/index.d.ts:25:9 - error TS1086: An accessor cannot be declared in an ambient context. 原因 因为angular版本不匹配。 插件库用的typescript版本为3.8.3,在使用项目中typescript版本为3.5.3所以导致了出现如上的错误。 解决办法 尝试在tsco
曾几何时,我在第一次安装JDK环境的时候也遇到了不小的麻烦,当时还有朋友就因为这个环境问题觉得自己根本不是编程的料,选择了放弃。当时有个段子说,“如果不是JDK环境没搞定,我一定是一个编程天才”。权当一笑,但是环境问题确实是个大问题。
RabbitMQ是实现了高级消息队列协议AMQP的开源消息代理软件(亦称面向消息的中间件)。RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的,而集群和故障转移是构建在开放电信平台框架上的。AMQP:Advanced Message Queue,高级消息队列协议。它是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设计,基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息,并不受产品、开发语言灯条件的限制
RabbitMQ是一个开源的AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)实现,服务端用Erlang语言编写,支持多种客户端。用于在分布式系统中存储转发消息,在易用性,扩展性,高可用性等方面表现不俗。
字符串作为平时使用最多的数据类型,其常用的操作我们还是很有必要熟记于心的,本文整理了多种字符串的操作的案例,还是非常用心,记得点赞收藏哦
运行python3 manage.py runserver 0.0.0.0:8000报错:
推荐使用原因:因为测试和上线时候DEBUG属性再测试时候一般为true上线为false所有可以把其他公用的内容放一个基类中,下面测试和上线都继承基类,用的时候切换类名即可
本来想的是以理论和实践相结合,前面讲讲神经网络,后面简单讲下在weka中怎么使用BP神经网络,可惜最后时间不够。因为是讲稿,讲的要比写的多,所以很多地方口语化和省略比较严重,大家凑合着看吧。 实践
在我的CentOS系统上安装了django==2.2.8并创建了一个webApps项目,使用:
今天是golang专题的第6篇文章,这篇主要和大家聊聊golang当中的字符串的使用。
[vue-demi])(https://www.npmjs.com/package/vue-demi)
DataBinding类似于ButterKnife,可以将数据结构与XML绑定,节省了很多Activity中UI的代码,比如说findViewById等。也可以提升APP性能,帮助避免内存泄露以及空指针的问题。
concurrent.futures 是标准库里的一个模块,它提供了一个实现异步任务的高级 API 接口。本文将通过一些代码例子来介绍这个模块常见的用法。
开源元数据管理平台Datahub近期得到了飞速的发展。已经更新到了0.10.5的版本,来咨询我的小伙伴也越来越多,特别是安装过程有很多问题。本文经过和群里大伙伴的共同讨论,总结出安装部署Datahub最新版本的部署手册,希望能帮助到大家。
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的? DeepLearningAI 卷积神经网络课程(复习) 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
原题 | PYTHON: A QUICK INTRODUCTION TO THE CONCURRENT.FUTURES MODULE
不设置时默认设置为False。设置为True时,数据库表字段中将存入NULL的记录。 null和blank组合使用,null=True,blank=True,表示该字段可以为空
最近一个月,过年的时候天天在家里呆着,年后公司的事情也不断,有一段时间没有更新博客了。PyMining是我最近一段时间构思的一个项目,虽然目前看来比较微型。该项目主要是针对中文文本的数据挖掘算法的实验与应用。从项目的目标来说,希望使用者可以很方便的使用现有的数据挖掘、机器学习算法与添加需要的算法。 项目概述 项目目前主要关注中文文本的数据挖掘算法。由于每种数据挖掘算法的局限性都很大,就拿分类算法一样,决策树、朴素贝叶斯这两种算法都有着自己的特性,只能在某一种类型的类型的数据上应用比较良好,比如朴素贝叶斯,
1.问题描述 Problem Statement 问题陈述 You are given a String[] grid representing a rectangular grid of letters. You are also given a String find, a word you are to find within the grid. The starting point may be anywhere in the grid. The path may move up, down, l
数据变得越来越重要,其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。近年来网络 P2P借贷发展形势迅猛,一方面普通用户可以更加灵活、便快捷地获得中小额度的贷款,另一方面由于相当多数量用户出现违约问题而给 P2P信贷平台以及借贷双方带来诸多纠纷,因此根据用户历史款情况准确预测潜在是否还会发生违约就非常有必要。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
早上打包项目的时候发现打包速度很慢,耗时颇久,就在一个群里求助,如何使maven打包效率加快,一个群友发来一个链接,如图。
1、Python版本:Python 3.6.8 2、Django版本:3,.1.3 3、报错信息
参考资料: https://www.cnblogs.com/ytc6/p/7388654.html http://docs.ceph.com/docs/kraken/start/ https://blog.csdn.net/changtao381/article/details/48015623 https://blog.csdn.net/litianze99/article/details/48438877
Flask 依赖两个外部库:Werkzeug 和 Jinja2 。 Werkzeug 是一个 WSGI(在 Web 应用和多种服务器之间的标准 Python 接口) 工具集。Jinja2 负责渲染模板。
做移动开发最麻烦的就是收集用户在使用过程中的程序的异常崩溃日志,因为这个异常崩溃是无征兆的在毫无防备随时的出现,所以有时候真是丈二金刚(摸不着头脑);这个还是其次要命的是用户端程序的每次迭代和版本的分布又不容易推送和获取。
系统版本:centos 7.3 安装方式 : yum ES版本环境: 6.0.1
在本文中将介绍在Docker中通过django + uwsgi + nginx部署方式部署Django项目,
Fedora 和 RHEL库里面的RabbitQM已经不维护了,推荐选择Bintray。
机器学习主要分为有监督学习(supervisedlearning)和无监督学习(unsupervised learning)。
数字货币因其技术去中性化和经济价值等属性,逐渐成为大众关注的焦点,同时通过恶意挖矿获取数字货币是黑灰色产业获取收益的重要途径。本文简析通过蜜罐获取的XMR恶意挖矿事件:攻击者通过爆破SSH获取系统权限,配置root用户免密登录,并下载及执行XMR 挖矿程序,及XMR 网页挖矿程序。XMR挖矿程序耗肉鸡CPU/GPU资源,网页挖矿程序耗访问肉鸡服务器JS 网页的客户端资源 。
工具是机器学习的重要组成部分,选择合适的工具与使用最好的算法同等重要。 在这篇文章中,你将会见识到各种机器学习工具。了解它们为什么重要,以及可供选择的工具类型。 为什么要使用工具 机器学习工具使得应用机器学习更快,更简单,更有趣。 更快:好工具可以自动化应用机器学习过程中的每一步。这意味着,从提出创意到得到结果的时间大大缩短。如果你从头开始自己实现每一个功能,这花的时间要比选择现有工具要长的多。 更简单:你可以花时间来选择合适的工具,而不是研究、实现技术来完成任务。如果你自己实现,你必须
10× Genomics单细胞免疫组库VDJ分析必知必会(https://www.jianshu.com/p/db4831091a5c) 免疫组库数据分析||immunarch教程:快速开始(https://www.jianshu.com/p/9d7711879bf5) 免疫组库数据分析||immunarch教程:克隆型分析(https://www.jianshu.com/p/287f890d7ef4) 免疫组库数据分析||immunarch教程:探索性数据分析(https://www.jianshu.com/p/dd4fcfb63627) 免疫组库数据分析||immunarch教程:载入10X数据(https://www.jianshu.com/p/7379d0a809a8) 免疫组库数据分析||immunarch教程:GeneUsage分析(https://www.jianshu.com/p/0dbdd6733b34) 免疫组库数据分析||immunarch教程:Diversity 分析(https://www.jianshu.com/p/8b846094c092) 免疫组库数据分析||immunarch教程:Clonotype tracking(https://www.jianshu.com/p/79ee2c5871a7) 免疫组库数据分析||immunarch教程:Clonotypes annotation(https://www.jianshu.com/p/effc2ad05f47) 免疫组库数据分析||immunarch教程:Kmer 与 Motif 分析(https://www.jianshu.com/p/f2b7d0153432)
SSH(Secure Shell)协议是一种加密的网络传输协议,使得在不安全的网络环境中可以安全的执行远程登录、远程命令执行和数据传输等操作。
比如说下面这些深度学习小抄,由GitHub用户kailashahirwar从各处搜集而来:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云