作为测试工程师，大家设计测试用例的目标是保证系统在各种应用场景下的功能是符合设计要求，所以大家在设计测试用例的时候就需要保证用例覆盖尽可能的更多、更全面。以“用户登录”为例，一般在对输入框进行测试时，都能用到等价类和边界值的方法，这两个方法也是最常用、最典型的黑盒测试方法。
机器之心专栏 作者：西安大略大学、纽约大学、字节跳动 来自西安大略大学、纽约大学和字节跳动的研究者回答了一个重要的问题，即如何从带有噪声标签的数据集中学到可靠模型。 噪声标签（Noisy labels）随着深度学习研究的深入得到广泛的关注，因为在众多实际落地的场景模型的训练都离不开真实可靠的标签信息。由于人工标注误差(专业性不足等问题)、数据原始噪声，带噪声的数据不可避免，清洗数据的工作也是更加困难。 在有监督的图像分类问题中，经典的 cross-entropy (CE) 损失函数是最为广泛应用的函数之
首先，写测试用例几乎是每一个测试工程师，无论你是功能测试还是自动化测试乃至测试开发工程师入行首先就要掌握的技能，也是很多测试工程师的日常工作。
“剪刀石头布”是我们小时候经常玩的游戏，日常生活中做一些纠结的决策，有时候也常常使用这种规则得出最后的选择，我们人眼能很轻松地认知这些手势，“石头”呈握拳状，“布”掌心摊开，“剪刀”食指和中指分叉，如何让机器识别这些手势呢？
是的，你没看错，今天的测试对象就是功能非常简单的用户登录功能。之所以选择"用户登陆"是因为该测试对象功能单一、用户普遍常见、非常适合考察一个测试工程师的测试功底。有时候看似简单的事物并非那么简单，只有看到别人看不到的地方才是过人之处，如何做到测试点更全面覆盖，这就需要提升自己工作经验和技术层的知识面。好了，废话不多说，下面转入正题。下面就是大家最常见的用户功能界面，页面元素包括：用户名、密码、验证码、登陆按钮。
在推理实验中，声称可以提高准确性的模型自我纠正，把正确率从16%「提高」到了1%！
对于一些规模较大的互联网公司来讲，服务器的规模通常都会更大一些，如何有效和安全地管理这些服务器，是每个网络管理人员都看重的事宜，实用和常见的管理方案就是使用堡垒机，然后通过堡垒机访问数据和网络，这样就可以实现安全管理，堡垒机里的服务器需要网络吗？堡垒机有什么价值？
#phalapi-进阶篇1(Api,Domain,和Model)# ##前言## 先在这里感谢phalapi框架创始人@dogstar,为我们提供了这样一个优秀的开源框架. 本小节已经步入了进阶篇,在
近年来，针对视觉感知系统安全性评估的探索逐步深入，先后有研究者成功实现基于眼镜、贴纸、衣服等不同载体的可见光模态安全评估技术，也有一些针对红外模态的新尝试。但是它们都只能作用于单一模态。
在传统的MVC、MVP、MVVM、Web MVC这些UI模式中，模型是一个公共元素。虽然有很多文章讨论这些架构中的视图和控制器，但几乎无一涉及模型。在本文中，我们将讨论模型本身以及相应的.NET接口。 我想先定义一些术语，这些术语在其他文章中可能有更精确的定义，但对于我们来说这些已经足够了。 数据模型（Data Model） 据模型时包含数据（即属性和集合）和行为的对象或对象图。数据模型是本文的重点。 数据传输对象（Data Transfer Object,DTO） DTO是只包含属性和集合的对象或对象图。
如果请求有效且用户同意授权请求，授权服务器将生成授权代码并将用户重定向回应用程序，将授权代码和应用程序的“状态”值添加到重定向 URL。
这篇文章详细讲解了 ASP+ 验证控件的工作方式。如果要生成其中包含验证控件的复杂页面，或是要扩展验证框架，建议您阅读本文。如果要学习使用验证控件，或是要决定是否使用验证控件，请参见“ASP+ 中的用户输入验证（英文）”。
参数1：图像资源(画布) 参数2：开始的x轴坐标 参数3：开始的y轴坐标 参数4：结束的x轴坐标 参数5：结束的y轴坐标 参数6：线条的颜色
（1）绘制线条： imageline($p1, $p2, $p3, $p4, $p5, $6)
谈到SystemVerilog，很多工程师都认为SystemVerilog仅仅是一门验证语言，事实上不只如此。传统的Verilog和VHDL被称为HDL（Hardware Description Language，硬件描述语言），而SystemVerilog则是HDVL（Hardware Design and Verification Language，硬件设计与验证语言）。由此可见，SystemVerilog也是可以用于硬件设计的，也是有可综合部分的。SystemVerilog本身由3部分构成：
本节主要内容 - 软件测试的生命周期 - 如何描述一个bug - 如何定义bug的级别 - bug的生命周期 - 如何开始第一次测试 - 测试的执行和bug的发现 - 产生争执怎么办
如果支配你的 IaC 工作流程的代码是不安全的，IaC 很快就会成为安全风险的来源。使用 IaC 扫描仪可以减轻这种危险。
Web应用程序防火墙(有时也简称为WAF )可以通过监视和过滤Internet与网站之间的HTTP通信来保护网站。
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对抗性攻击的概念首先由 Goodfellow 等人提出 [6]，近年来，这一问题引起了越来越多研究人员的关注，对抗性攻击的方法也逐渐从算法领域进入到物理世界，出现了物理对抗性攻击。文献[1] 中首次提出了利用掩模方法将对抗性扰动集中到一个小区域，并对带有涂鸦的真实交通标志实施物理攻击。与基于噪声的对抗性攻击相比，物理攻击降低了攻击难度，进一步损害了深度学习技术的实用性和可靠性。
事件起因 一个需求让我开放一个 HTTP 接口给前端，在联调的过程中，前端请求时出现了一个 CORS 错误，也即跨域问题，错误如下 一开始我的想法是，跨域问题，这我熟啊，在学校写代码的时候就经常遇到，这解决起来不是分分钟的吗。 可更改之后我傻眼了，为什么一直不生效？我陷入了沉思。 在继续描述之前，我们先来了解下到底什么是跨域以及常见的解决方案有哪些。 什么是跨域 所谓跨域，全称是 跨源资源共享 (CORS) Cross- Origin Resource Sharing ，是一种基于 HTTP Header
2018年7月12日，成都链安科技（LianAn Technology）智能合约审计小组使用自主研发的VaaS平台对以太坊链上智能合约进行安全审计的过程中，发现了3份合约存在新的安全漏洞。此漏洞是合约构造函数constructor()使用不当从而导致Owner权限被盗。
随着车辆及测试场景的增多，我们得到的一个实际经验是：“No Simulation, No Scalability”（没有模拟仿真，就没有可扩展性）。
时域卷积=频域乘积，卷积神经网络大部分的计算也在卷积部分，如何从频域的角度思考卷积神经网络，如何从频域的角度解释ResNet。
机器之心分析师网络 作者：Jiying 编辑：H4O 本文结合三篇最新的论文具体讨论计算机视觉领域中的物理攻击及检测方法，包括视觉领域和音频领域。 0、引言 对抗性攻击的概念首先由 Goodfellow 等人提出 [6]，近年来，这一问题引起了越来越多研究人员的关注，对抗性攻击的方法也逐渐从算法领域进入到物理世界，出现了物理对抗性攻击。文献[1] 中首次提出了利用掩模方法将对抗性扰动集中到一个小区域，并对带有涂鸦的真实交通标志实施物理攻击。与基于噪声的对抗性攻击相比，物理攻击降低了攻击难度，进一步损害了
伴随互联网革命快速创新发展，API 需求的日益剧增，针对 API 的攻击几乎遍布各个行业，据报道 2022 年全年平均每月遭受攻击的 API 数量超过 21 万，游戏、社交、电商、制造等行业依然是攻击者主要目标。例如社交软件某特，在 2021 年发生数据泄露事件，此次数据泄露影响了多达 540 万用户，产生这场“惨案” 正是攻击者利用了登录 API 端点，产生这一漏洞的原因很可能是 API 过度数据暴露以及安全配置错误（下面我会讲到）。显然无论是 API 攻击整体趋势还是对企业和用户的影响都是不容乐观的。那如何去搭建 API 接口的安全“堡垒”？下面我们将展开探讨。
蓝色定位工具用于识别和定位图像中的特定特征或特征组。该工具的输出可用于为其他下游 ViDi 工具提供位置数据。使用该工具时您提供一个训练集，然后识别图像中的特征。您还可以使用该工具创建两种不同类型的模型。布局模型提供了检查特征是否存在以及验证区域中一个或多个特征的正确实例数的功能。可以生成节点模型，其定义一组特征之间的空间关系。
JavaScript 是一种动态类型的语言，这意味着解释器是在运行时确定变量类型的。这允许我们可以用同一变量中存储不同类型的数据。但是如果没有文档和保持一致性，在使用代码时，我们很有可能并不知道变量究竟是哪种类型。
英特尔软件服务集团外部客户加速总监Christopher Lawless与半导体工程部门坐下来讨论物联网对设计周期的影响。 Hewlett Packard Enterprise的设计和验证技术专家David Lacey; Vista Ventures的管理合伙人Jim Hogan; Cadence系统与验证组产品管理高级总监Frank Schirrmeister。接下来是那个谈话的摘录。 SE：您的验证问题有多大，如何改变？ 莱西：这取决于项目。我们的一些芯片是非常大的节点控制器芯片，进入我们的高端服务器。
OpenDaylight Oxygen致力于代码清理，错误修复和安全性方面的开发工作，以高度关注质量的方式展示了平台成熟度。尽管社区已经围绕稳定和改进现有功能来确保运营可靠性，但也有一些重要特性的改进。 📷 所有ODL的项目升级了odlparent和yangtools版本，这是氧版本分配中每个项目的跨项目工作。根据odlparent升级的更改涉及通过增强checkstyle和findbugs规则以及依赖性升级来在整个项目中实施更高质量的代码。值得注意的是，氧版本已经从karaf 4.0.9升级到4
zk-SNARK 全称是“Zero-Knowledge Succinct Non-Interactive Argument ofKnowledge”，中文是“零知识简洁的非交互知识论证”。
3月27日 Github 疑似遭受大规模攻击， desktop.github.com 、 pages.github.com 、 *.github.io 等多个站点均提示 "您的连接不是私密连接"，并且电信、移动、联通、教育网均可复现该问题。
【新智元导读】上海交通大学的两位研究者武筱林与张熙的一项题为“利用脸部照片自动推断犯罪性”的研究，利用基于有监督的机器学习的方法，用 1856 张真实的人的脸部照片建立四个分类器（逻辑回归，KNN，SVM，CNN），根据人的脸部特征预测一个人是否有犯罪倾向，并评估这些分类器的表现。Google 博客文章《用更智能的机器学习打击歧视》提出改进机器学习系统来避免歧视， 认为优化“机会均等”只是可用于改进机器学习系统的许多工具中的一个，而数学本身不可能得到最好的解决方案。对抗机器学习中的歧视问题需要仔细、多学科结
网站安全越来越重要，不仅仅对用户而言越来越重要，对于SEO来说，网站安全这个排名因素也越来越重要。
数据通过一个不可信赖的数据源进入 Web 应用程序。 对于 Persistent（也称为 Stored） XSS，不可信赖的源通常为数据库或其他后端数据存储，而对于Reflected XSS，该源通常为 Web 请求。
接上篇《海量服务实践：手 Q 游戏春节红包项目设计与总结（上篇）》 5.系统保障 第四部分讲述了业务需求的开发，但是否功能开发完成后我们就这样就可放到线上安心睡大觉了呢？ 如果出现一部分
我在上一篇文章中讲到了如何使用C#模拟用户登录具有验证码网站。今天我就换位思考一下，站在网站开发人员的角度讲一讲验证码的的一个安全问题：及时销毁网站中的验证码。
模型评价是指对于已经建立的一个或多个模型，根据其模型的类别，使用不同的指标评价其性能优劣的过程。常用的聚类模型评价指标有ARI评价法（兰德系数）、AMI评价法（互信息）、V-measure评分、FMI评价法和轮廓系数等。常用的分类模型评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1 Value）、ROC和AUC等。常用的回归模型评价指标有平均绝对误差、均方根误差、中值绝对误差和可解释方差值等。
HTTP/3是超文本传输协议（HTTP）的第三个正式版本，将改善网络性能和稳定性，解决各种安全隐私问题，但尽管如此，仍存在一些安全挑战。
重点：软件需求分为 业务需求、用户需求和系统需求，三大类。（重点：业务需求、用户需求和系统需求）
标题：Set-Membership Extrinsic Calibration of a 3D LiDAR and a Camera
小九今天整理了Discuz使用过程中经常出现的一些问题和故障，包括安装、使用等各个部分的常见问题及答案。
一个深度学习文档分享一下，很简单，但思路不错，在个人项目上也可以按照需求变化数据集来实现CNN回归计算。
Web测试检查清单 目录 1、通用 1.1、数据攻击类型 1.2、网页测试 1.3、启发式测试 2、数据输入 2.1、表格输入 2.2、数据验证 2.3、数据1致性 2.4、日期输入 2.5、数字输入 2.6、数字字符输入区 3、导航与链接 3.1、导航 3.2、链接 3.3、颜色 3.4、字体 4、内容、图片、按钮 4.1、内容 4.2、图片 4.3、按钮 5、用户可用性和访问控制 5.1、用户可用性 5.2、访问控制 6、消息和帮助 6.1、消息 6.2、帮助 7、功能测试 7.1、链接测试 7.2、表
指一段代码的基本测试，其实际大小是未定的，通常是一个函数或子程序，一般由开发者执行。
專 欄 ❈本文作者：赖明星 博客地址： https://www.zhihu.com/people/mingxinglai❈ 在这篇文章里，我们将会介绍4个Python解释器自身提供的小工具。这些小工具在笔者的日常工作中经常用到，减少了各种时间的浪费，然而，却很容易被大家忽略。每当有新来的同事看到我这么使用时，都忍不住感叹，原来Python还隐藏了这么好用的功能。下面就来看一下Python自带的几个小工具 一、1秒钟启动一个下载服务器 在实际工作中，时不时会有这样的一个需求：将文件传给其他同事。将文件传给同事
验证码实际上和谜语有点像，分为谜面和谜底。谜面通常是图片，谜底通常为文字。谜面用于展现，谜底用于校验。
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