微软在Patch Tuesday中修复了53个安全漏洞，涉及的产品包括Windows操作系统、Office、Internet Explorer、Microsoft Edge、ASP.NET Core、.NET Core以及Chackra Core浏览器引擎。这其中包括三枚重要的漏洞，Windows EOT字体引擎信息泄露漏洞(CVE-2017-11832)、Windows内核信息泄露漏洞(CVE-2017-11853)，Microsoft Excel安全功能绕过漏洞(CVE-2017-11877)。 W
管道命令操作符 | 可以用来连接进程，管道符左边命令可以作为管道符右边命令的输入。
题目：AM-GCN: Adaptive Multi-channel Graph Convolutional Networks
手头的Proxmox VE集群和节点越来越多，需要考虑统一管理了，先定一个小目标——集中状态监控。
在近日发生的一件信息窃取事件中，Palo Alto Networks Unit42安全团队发现，黑客正在通过云视频平台悄悄获取用户的信用卡信息。当安全人员发现这一攻击行为时，黑客利用视频播放器从100多个网站中获取了大量的信用卡信息。
【新智元导读】不同语言的数据量不同。一些数据较少的语言，嵌入模型的训练会遇到困难，而跨语言嵌入模型则允许研究者将来自不同语言的词汇投影到共享嵌入空间中，使我们能够把在拥有大量数据的语言上训练而成的模型——比如英语——应用到数据较少的语言上。今天为大家推荐的这篇论文，对跨语言嵌入模型进行了梳理。我们摘取论文的概要和评估部分为您做了介绍。 跨语言嵌入模型允许我们将来自不同语言的词汇投影到共享嵌入空间中。这使我们能够把在拥有大量数据的语言上训练而成的模型——比如英语——应用到数据较少的语言上。本文对跨语言嵌入模型
RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。
在AI和机器学习领域，每天都有新技术和框架涌现。今天，我们来聊聊最近引起广泛关注的一个框架 —— Langchain。
推荐系统试图依据用户旧物品评级或偏好来预测对某一物品的评级或偏好。为了提高服务质量，几乎每个大公司都使用推荐系统。
物联网曾被认为是继计算机、互联网之后，信息技术行业的第三次浪潮。随着基础通讯设施的不断完善，尤其是 5G 的出现，进一步降低了万物互联的门槛和成本。物联网本身也是 AI 和区块链应用很好的落地场景之一，各大云服务商也在纷纷上架物联网平台和服务。
论文题目：Text Level Graph Neural Network for Text Classification 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1910.02356.pdf 论文代码：https://github.com/yenhao/text-level-gnn 发表时间：2019
WebView如果作为简单的网页浏览器，对于一般的浏览行为来说，已经足够了。可做为企业开发者，你的App通常要嵌入自家公司的网页，如此一来，还得考虑App与Web之间的消息传递，这就涉及到App的原生代码与Web的JS代码之间的通信了。 App与Web做为消息通信的双方，具体的交互行为分为四类，包括：App通知Web执行某项动作、App主动从Web获取信息、Web通知App执行某项动作，Web主动从App获取信息，这四种行为详细说明如下：
曾经有过这样的新闻：某公司的员工将内网论坛上的言论截屏发布到互联网上，引发了热议。于是公司通过截图定位到了员工的身份，将其开除。
在《在windows程序中嵌入Lua脚本引擎--建立一个简易的“云命令”执行的系统》一文中，我提到了使用Lua的ffi库，可以让我们像写C代码一样写lua程序。这是个非常令我们这些C程序员激动的事。但是我们使用ffi库写出来的程序往往比较大，因为我们可能要声明一些API的原型和结构体。比如我们看luajit的wiki中关于使用ffi调用kernel32的一个例子。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）如果我们要使用
据说 WordPress 2.6 在紧张开发中，从 WordPress 2.6 Features 这篇文章中发现了有如下的新功能，我按照个人理解翻译了下。大家都说 2.6 是一个令人兴奋的版本，但是我感觉不兴奋：
Java 源代码被编译成「字节码文件」（即 xxx.class 文件）,然后通过「类加载器（ClassLoader）」将字节码文件加载到 JVM 内存中，然后再实例化为对象，最终被程序使用。上面，我们简单聊了一下 JVM 的基础知识，公务员遴选为你学习 Java 虚拟机也算是热了个身，接下来我们正式的来聊聊 Java 的字节码技术。什么是字节码？
在计算机科学中，将信息隐藏在图像，文档，程序，有效载荷，消息，音乐，HTML页面，可移动媒体等文件内部的技术被称为隐写术，其做法是在其他非秘密文本中隐藏消息或信息。或数据。
这就是Facebook、哥伦比亚大学等大学的新研究，共同开发了一个框架——Vx2Text。
https://www.cnblogs.com/yangfengwu/p/11625189.html
高维生物数据的可视化能帮助研究者以直观的方式了解数据。今天介绍2019年12月发表在Nature Biotechnology的可视化工作。
编程接口 - libpq 获取连接 数据查询和数据操纵 终止连接 libpq是PostgreSQL的 C应用程序接口。Libpq 由相关库函数组成，可以允许客户端程序通过将查询传递 给 PostgreSQL 后台服务器并接收这些查询返回的结果。同时，libpq 也是其它几个 PostgreSQL 应用程 序接口的基础引擎，包括 C++，Perl，Python，Tcl和ECPGC编程的嵌入式 SQL。OushuDB与 PostgreSQL兼容，同样可以通过libpq来进行数据库连接和数据操纵。 获取连接 一个应用程序同时可以有多个打开的连接，这也是 PostgreSQL 服务器能够同时访问多个库的原因。每 一个连接都通过 PGconn 对象表示，该对象可以从函数 PQconnectdb，PQconnectdbParams 中或者 PQsetdbLogin 获取信息。需要注意的是，这些对象通常返回一个非空的对象指针。除非由于内存太小 导致无法分配 PGconn 对象。PQstatus 函数用来检查在执行查询前连接是否成功的状态。 在要使用libpq连接OushuDB数据库之前，首先要引用libpq的头文件libpq-fe.h。 然后创建连接字符串和PGconn结构体，设定连接字符串后就可以通过连接字符串获取连接了，例如: 这里使用了PQconnectdb函数来创建一个连接到数据库服务器的新连接 注意如果这里缺省连接关键字的话，libpq将使用缺省关键字的默认值进行连接，连接关键字的默认值可 以参考官方手册。 在连接过程中，在libpq中也提供了判断连接是否成功建立的接口:连接状态函数 PQstatus 这个函数返回一个连接的状态，在异步连接过程之外可以返回两个状态:CONNECTION_OK 和 CONNECTION_BAD。若连接到数据库正常则返回 CONNECTION_OK，否则返回 CONNECTION_BAD。通常一个 OK 的状态将会持续到执行 PQfinish。 于是，我们可以通过下面的语句来进行连接状态的查询和处理，并通过PQerrorMessage()函数来返回最 近连接时出现的错误信息:
想象一下，未来某一天，您的汽车、您的家、以及外面世界实现了无缝连接。您只要说出想做的事情便可以获取信息、娱乐和更多……多年来，从嵌入式和基于云的语音识别、自然语言理解、文本-语音切换技术到汽车文本输入输出解决方案，Nuance一直致力于扩大大中华区汽车 语音解决方案市场的领先优势。而随着Nuance Dragon Drive（声龙驾驶）的出现，那一天也即将到来。“声龙驾驶能让您与世界互联，智能化理解您需求，并对以往的理念进行颠覆。” Nuance通讯公司车载和消费电子部副总裁兼总经理Arnd Weil在畅想
要说目前最火的用到手机摄像头的应用是什么，毫无疑问非二维码识别莫属了。微信带起来的二维码热，几乎已经改变了整个世界的支付方式、社交方式。
【导读】复旦大学副教授、博士生导师、开源自然语言处理工具FudanNLP的主要开发者邱锡鹏（http://nlp.fudan.edu.cn/xpqiu/）老师撰写的《神经网络与深度学习》书册，是国内为数不多的深度学习中文基础教程之一，每一章都是干货，非常精炼。邱老师在今年中国中文信息学会《前沿技术讲习班》做了题为《深度学习基础》的精彩报告，报告非常精彩，深入浅出地介绍了神经网络与深度学习的一系列相关知识，基本上围绕着邱老师的《神经网络与深度学习》一书进行讲解。专知希望把如此精华知识资料分发给更多AI从业者，
将图像按照与发送端相同方式分块并分组,对每组按步骤2 恢复图像并提取信息. 对当前组的k 个图像块H1,H2,…,Hk按式(9) ~ (12)分别计算f 值,记为f1, f2,…, fk .按图2 所示方式,将此k 公务员遴选个图像块中黑色部分所代表像素的第L 位取反,得到k 个新图像块H’1,H’2,…,H’k ,再按式(9) ~ (12)分别计算f 值,记为f’1,f’2,…, f’k .
近期，2023年度视觉与学习青年学者研讨会 (Vision And Learning SEminar, VALSE) 在无锡圆满落幕，此研讨会是图像视觉领域的重磅会议。作为智能文档处理领域代表的合合信息自然不会缺席，合合信息出席会议并进行智能文档处理技术研发与实践成果分享，重点介绍了其在版面分析与文档还原技术实现上的新突破。
人脑有一个独特的能力：信息处理能力。负责大脑信息处理任务的是一种叫做神经元的细胞。它们负责从其他大量神经元中获取信息、处理并将信息传递给其他神经元。它们之所以能完成这些工作，主要是由神经元的生物物理特性决定的。
早在20世纪80年代美国国家标准局就预计，检测任务的80%乃至90%将由视觉测量系统来完成，该预测至今已基本变成现实。近年来，随着机器视觉技术的迅速发展，机器视觉技术的快速性、精确性、智能化特性已广泛应用到现代工业的各行各业中。而且，在当前以智能制造为核心的工业4.0时代背景下，中国制造2025战略部署逐步深入，工业机器人产业市场呈现爆炸式增长势头，而充当工业机器人“慧眼”的机器视觉系统也功不可没。
今天早上无意间在一个微信公众号中看到一篇关于python第三方键鼠操作库PyautoGUI介绍的文章，看完感觉还是挺有意思的一个扩展库，然后突发奇想看看能不能利用这个库写点在渗透中能用到的东西，既然它是一个键鼠自动化操作的库，那么首先我想到就是能不能用它来自动化的干掉一些防病毒软件,于是就有了下面这篇文章
JavaScript JavaScript是网络上最常用也是支持者对多的客户端脚本语言。它可以收集用户的跟踪数据，不需要重载页面直接提交表单，在页面嵌入多媒体文件，甚至运行网页游戏。 我们可以在网页
图像编码就是将PixelMap图像编码成不同存档格式图片，用于后续其他处理，比如保存、传输等。当前仅支持JPEG格式。
在我的上一篇博客“什么是嵌入，你能用它做什么”中，我谈到了嵌入可以把高维、非结构化的数据转换成低维的数值表示，可以用在各种机器学习模型中。
前言关注屏幕拍照安全检测技术介绍数字盲水印屏幕矢量水印摄像头检测屏摄检测缓解办法参考资料
对比学习在high-level任务上取得了显著的成功，但获得的全局视觉表征不适应丰富纹理和上下文信息的low-level任务，本文对对比学习框架的改进并联合超分辨率模型实现了新的SOTA。
在现代文档处理和信息提取领域，机器学习模型的作用日益凸显。特别是在自然语言处理（NLP）技术快速发展的背景下，如何让机器更加精准地理解和处理复杂文档成为了一个挑战。文档不仅包含文本信息，还包括布局、图像等非文本元素，这些元素在传递信息时起着至关重要的作用。传统的NLP模型通常忽略了这些视觉元素，但LayOutLM模型的出现改变了这一局面。
随着互联网和社交媒体的飞速发展，我们每天都会接触到大量的非结构化数据，如文本、图片和音频等。这些数据包含了丰富的信息，但也提出了一个重要问题：如何从这些海量数据中提取有用的信息和知识？这就是信息抽取（Information Extraction, IE） 的任务。
在人工智能盛起的当下，AI正以非常迅猛的速度重塑着很多行业。可以预见的是2024将是AI原生应用开发元年，将会涌现出数不清的AI原生应用来重塑我们的工作和生活的方方面面。而在AI原生应用里面将会以AI Agent即AI智能体为主要代表，将会有很多个像crewAI—用于编排角色扮演的AI agent（超级智能体）一样的Agent出现在我们的面前。在可以预见的未来，世界大模型Sora—聊聊火出圈的世界AI大模型——Sora毫无疑问将会带来革命性的AI热潮。
结合索尼芯片和微软Azure AI的智能摄像头能够追踪货架何时需要补货、了解客户的购物习惯等。
背景介绍 近期，Fidus团队的研究人员在OnePlus（一加手机）论坛上发现了一个非常有意思的帖子。在这个帖子中，很多论坛用户表示他们在2017年11月份曾在OnePlus官网上进行过信用卡消费，而
短视频已成为这个时代必不可少的内容，而这些视频内容往往散布在各大网站上。对于一些研究人员、数据分析师或者普通用户来说，获取特定网站上的视频链接是一项常见的需求。本文将介绍如何利用Python编程语言中的RoboBrowser库来编写一个爬虫程序，用于从JD.com上获取视频链接。 RoboBrowser是一个基于Python的简单、易用的Web爬虫库，它结合了Beautiful Soup和requests库的功能，使得用户可以方便地浏览网页、查找元素并提取信息。通过RoboBrowser，我们可以模拟浏览器的行为，实现自动化地访问网页、填写表单、点击按钮等操作。 首先，我们创建一个RoboBrowser对象，并指定要访问的网页链接：
本故事纯属虚构，如有雷同，纯属雷同 大家好，我是鹅厂数据民工小羊 哦不对，小王...... 故事的开头 先给大家看一份“诡异”的数据看板 ？？？？？？ 这是什么！！！ 怎么“羊”里“羊”气的 一切的一切，还要从昨晚说起...... 最近“羊了个羊”小游戏霸屏全网，9月13日登上微博热搜第一之后，相关话题阅读量已超过10亿。微信指数显示，9月13日以来，“羊了个羊”相关搜索指数日环比增速高达6022.98%。 这款游戏宣称第二关通关率只有0.1%，小王不信这个邪，什么游戏能让广大网民集体上头，就让小王来破
T客汇官网：tikehui 撰文 |移动信息化研究中心分析师 于秀欣 近年来，企业级IM市场越来越火热，随着移动互联网的来临，移动IM也备受企业级市场的青睐，企业希望将此成为员工沟通交流的载体，但是
随着人工智能的不断进步，AI技术在各个领域都发挥着越来越关键的作用。想要成为AI领域的从业者，不仅需要对整体格局有清晰认识，更要掌握关键技术和必备技能。本文将深入解析AI的核心技术领域，以及在这个前沿领域里需要掌握的技能。
美国证券交易委员会（SEC）的文件长期以来一直被用作出投资决策的宝贵信息来源。一些论文和项目已经演示了如何使用自然语言处理技术从SEC文件和新闻中提取信息，以预测股票波动。本文在其他工作的基础上，通过使用GloVE嵌入技术、MLP、CNN和RNN深度学习体系结构，预测8-K文件发布后的股票价格变化。
初学者会把webmvcconfigurer里面的某些配置跟Javaweb三大组件搞混。
除了原子操作，中断屏蔽，自旋锁以及自旋锁的衍生锁之外，在Linux内核中还存在着一些其他同步互斥的手段。
比如已经有了一张照片或者是生成的图片，想要给图片中的猫加个帽子，或者给人物换个姿势、图像换个风格，用文字命令的形式输入到模型中，这个过程就叫基于文本的图像编辑（Text-Based Image Editing）。
有深度学习三巨头之称的YoshuaBengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton共同获得了2018年的图灵奖，得奖理由是他们在概念和工程上取得的巨大突破，使得深度神经网络成为计算的关键元素。其中九项选定的技术成就分别是:反向传播，玻尔兹曼机，提出卷积神经网络，序列的概率建模，高维词嵌入与注意力机制，生成对抗网络，对卷积神经网络的修正，改进反向传播算法，拓宽神经网络的视角。这其中两项成就技术与反向传播有关。
BiDAF(Bi-Directional Attention Flow，双向注意力流)是一种常用的问答任务机器学习模型，本文演示了BiDAF是如何使用三种嵌入机制将单词转化为向量形式的。
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