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为什么需要“跨域隔离”才能获得强大的功能

为了使事情更清楚，先让我们明确它们： COEP：跨域嵌入策略 COOP：跨域开放者策略 CORP：跨域资源策略 CORS：跨域资源共享 CORB：跨域读取阻止 背景 Web 是基于 same-origin...policy 构建的：这是一种安全功能，它是用来限制文档和脚本如何与其他来源的资源进行交互的。...任何网站都可以： 嵌入跨域 iframe 包含跨域资源，例如图像或脚本 用 DOM 引用打开跨域弹出窗口 如果可以从头开始设计 Web，则这些异常将不存在。...不幸的是，当 web 社区意识到严格的同源策略的优势时，web 已经开始依赖这些例外。 这种松散的同源策略的安全副作用有两种方式进行修补。...noopener 属性有与 COOP 相同的效果，不同之处在于它只能工作从 opener 那边开始。（当第三方打开窗口时，你不能取消它的关联。）

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目标检测和分类的域适配研究简述

第三，模型存在过适应(类似于用少量数据示例进行训练时的过拟合)和不稳定风险，可能导致目标域检测性能下降。为了解决这些问题，我们首先引入了源和目标特征的配对机制，以缓解目标域样本不足的问题。...然而，当列车数据和测试数据具有不同的分布时，基于监督学习的方法表现不佳。为了解决这个问题，领域适应将知识从标签充足的领域(源领域)转移到标签缺乏的领域(目标领域)。...9、Domain Adaptation of Deformable Part-Based Models 2014年当训练数据(源域)和应用场景(目标域)存在内在差异时，对象分类器的准确性会显著下降。...在DAN中，所有特定任务层的隐藏表示法都嵌入到一个复制的核hilbert空间中，在这个空间中，不同域分布的主题嵌入可以显式匹配。采用最优多核选择方法进行均值嵌入匹配，进一步减小了域差异。...我们将多层特征嵌入到重建核希尔伯特空间(RKHSs)中，并匹配特征分布进行特征适应。采用新的残差层和损失函数扩展前馈模型，可以有效地训练前馈模型的自适应行为。

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准备好迎接三方 Cookie 的终结

今天继续来为大家解读今年的 Google I/O 在这个章节我们将关注 Web 上的隐私沙箱并分享如何为三方 Cookies 的终结做好准备。...三方 Cookie 在保护用户隐私方面存在很大的问题，但它们现在也是 Web 功能的关键组成部分。三方 Cookie 使内容和服务的组合更加灵活，进而为全球用户创造出更好的用户体验。...Chrome 为此已经专门构建了很多 API（如 Topics API 和 Federated Credential Management），以及通过一些 Web 的标准提案来限制 Cookie 的使。...First-Party Sets 根据域名的不同来定义 Cookie 属于第三方有点太狭隘了，毕竟一个公司不可能只有一个域名： 但是当启用了三方 Cookie 的限制后，同一组织下不同域名的 Cookie...当浏览器收到 Storage Access API 发出的请求时，它会去确认这个第三方域和第一方域是否在同一集合中，并授予访问请求。

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arXiv | 如何更好地理解自然语言？自训练+预训练

其次，使用同样的通用句子编码器对下游任务的训练数据集进行嵌入，然后根据训练数据集的嵌入表示计算出任务嵌入。...3.2自训练实验 该实验的目的是了解自训练是否能对下游任务的目标领域进行域适应。...实验结果如表2所示，自训练可以提高RoBERTa-Large基准模型的性能，使平均水平提高了1.2%。而当使用ICP继续使用自训练数据进行预训练时，模型性能从87.4%降低到86.2%。...尽管ICP在RoBERTa-Large模型预训练时执行域适应，但它的性能并不优于RoBERTa-Large。因此，自训练是提高泛化能力并在精调时进行域适应的重要途径。 表2 自训练实验结果 ?...实验结果表明，与基于随机数据相比，使用真实数据提炼模型时性能显着提高，从77.1%变为82.5%。本文的数据增强方法达到了81.9%的平均准确度。

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BERT大魔王为何在商业环境下碰壁？

我们观察到，在只有少量目标域标记数据的情况下（下图），经过预训练的模型表现比较出色，但是对于根本没有来自目标域的标记数据的情况呢？预训练的模型在这些环境中如何表现？...使用标记的目标域数据对BERT进行微调（绿色条）与仅对源域数据进行微调BERT或从头训练RNN（蓝色和橙色条）之间存在很大差距，这表明预训练的学习信息预训练期间的模型比从头开始的训练产生了一些增强，但是当无法从目标域中获得标记数据时...橙色条表示使用源域数据（笔记本电脑评论）从头训练RNN，并使用目标域数据（餐厅评论）进行推理； 蓝色条表示使用源域数据进行的BERT微调； 绿色条表示使用目标域数据对BERT进行微调 缩小差距的一步:嵌入结构性信息...这些最新的进展使我们在数据稀缺的商业环境中实现更好的鲁棒性和可伸缩性又迈出了一步，但是NLP社区仍然需要解决开放的问题和挑战。应该使用哪种类型的外部信息？如何将这些信息嵌入预训练的模型中？...当给定少量标记的目标域数据时，它们在跨域设置中表现出色。但是，处理动态跨域任务（其中没有标记的目标域数据）的挑战仍然存在。

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【NLP】综述|少量标注数据下的命名实体识别研究

例如，Jason 等人从神经网络迁移机制以及迁移哪些层进行大量实验，实验结论显示浅层网络学习知识的通用特征，具有很好的泛化能力，当迁移到第 3 层时性能达到饱和，继续迁移会导致“负迁移”的产生。...基于特征变换的NER方法 在面向少量标注数据 NER 任务时，我们希望迁移领域知识以实现数据的共享和模型的共建，在上文中我们从模型迁移的角度出发，它们在解决领域相近的任务时表现良好，但当领域之间存在较大差异时...然而当 Yi 与 YJ 标签空间差异较大时，这种线性组合效果可能不理想，Kim 等人从不同的角度出发，进行标签特征的变换，第一种是将细粒度标签泛化为粗粒度标签。...一种新的思路是在编解码中进行嵌入适配（如图 5），这种方式利用来自预训练源模型的参数初始化 Bi-LSTM-CRF 基础模型，并嵌入词语、句子和输入级适配。...模型迁移从海量无结构化文本中获取知识，这种方式对目标领域的数据需求较少，只需“微调”模型避免了重新训练的巨大开销，但是它依赖领域的强相关性，当领域差异性太大时，容易产生域适应问题。

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前端面试题

如何进行：如何XSS是指恶意攻击者利用网站没有对用户提交数据进行转义处理或者过滤不足的缺点，进而添加一些代码，嵌入到web页面中去。使别的用户访问都会执行相应的嵌入代码。...防御手段：不信任任何客户端提交的数据，只要是客户端提交的数据就应该先进行相应的过滤处理然后方可进行下一步的操作。 Sql脚本注入原理？如何进行？防御手段？...如何进行：利用现有应用程序，将（恶意）的SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力，它可以通过在Web表单中输入（恶意）SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库，而不是按照设计者意图去执行SQL语句...前端跨越问题 什么是跨域？ 由浏览器同源策略限制的一类请求场景，当不同地址，不同端口，不同级别，不同协议就会构成跨域。 什么是同源策略？...如何解决跨域？

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如何进行渗透测试XSS跨站攻击检测

Blind XSS Blind XSS是储存型XSS的一种，它保存在某些存储中，当一个“受害者”访问这个页面时执行，并且在文档对象模型（DOM）中呈现payload。...它被归类为盲目的原因是因为它通常发生在通常不暴露给用户的功能上。 3.2.2. 同源策略 3.2.2.1. 简介 同源策略限制了不同源之间如何进行资源交互，是用于隔离潜在恶意文件的重要安全机制。...当两个文档的源不同时，这些引用方式将对 window 和 location 对象的访问添加限制。...要加载的文件的host部分必须跟允许的域的host部分一致 3.2.3.3.4. iframe 当可以执行代码时，可以创建一个源为 css js 等静态文件的frame，在配置不当时，该frame并不存在...，甚至存了JSON格式的数据时，部分站点存在 eval(data) 之类的调用。

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前端高频面试题(一)（附答案）

ES5 中只存在两种作用域：全局作用域和函数作用域。...在 JavaScript 中，我们将作用域定义为一套规则，这套规则用来管理引擎如何在当前作用域以及嵌套子作用域中根据标识符名称进行变量（变量名或者函数名）查找为什么 0.1 + 0.2 !...媒体查询由⼀个可选的媒体类型和零个或多个使⽤媒体功能的限制了样式表范围的表达式组成，例如宽度、⾼度和颜⾊。...例如，当P1运行到P1：Request（R2）时，将因R2已被P2占用而阻塞；当P2运行到P2：Request（R1）时，也将因R1已被P1占用而阻塞，于是发生进程死锁产生死锁的必要条件：互斥条件：进程要求对所分配的资源进行排它性控制...环路等待条件：在发生死锁时，必然存在一个进程——资源的环形链。

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微前端学习笔记(3):前端沙箱之JavaScript的sandbox（沙盒沙箱）

通过在沙盒环境中运行，可以确保代码的行为被限制在一个安全的范围内，防止其超出预期权限进行操作。...，会通过作用于链来查找，而 with 关键字，可以使得查找时，先从该对象的属性开始查找，若该对象没有要查找的属性，顺着上一级作用域链查找，若不存在要查到的属性，则会返回 ReferenceError 异常...另外，新内容将会通过 eval() 引进给变量，比如更改该变量的类型，因此会强制浏览器重新执行所有已经生成的机器代码以进行补偿。...但是（谢天谢地）存在一个非常好的 eval 替代方法：只需使用 window.Function。这有个例子方便你了解如何将eval()的使用转变为Function()。...';    console.log(secret); // 输出: '我是沙盒中的秘密'`);上面的沙盒实现是很简单的，并不严格，存在多种方式可以绕过这个沙盒的限制来访问或影响全局作用域。

30210

京某东面试题

masscan之所以可以实现如此高速,主要依靠以下几个技术: Asynchronous IO:使用异步I/O,当一个连接正在等待返回时,masscan可以发起其他连接,不需要等待上一个连接完成。...反爬虫，如果是你如何进行反爬虫，如何绕过反爬措施。使用无头浏览器被检测到了，如何绕过 IP限制:通过IP黑名单限制爬虫访问。可以使用代理IP池绕过。...它允许攻击者将恶意脚本代码注入到网页中,当用户浏览该网页时,嵌入其中的恶意代码会被执行,从而达到恶意攻击的目的。...考虑XSS CSRF问题,连通管理界面和恶意JS脚本,进行防跨域等操作绕过跨域限制。 跨域问题的解决方法主要有: JSONP:通过<script src="..."...如何使用SCTP 优化网络？ SCTP(Stream Control Transmission Protocol)是一种新的传输层协议,与TCP和UDP同层。

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Nature Methods | 蛋白质序列的深度嵌入和比对

改进成对序列比对算法，特别是对发散序列的比对算法，可以直接使许多下游任务受益 这项工作中，作者提出了DEDAL（深度嵌入和可微对齐），DEDAL建立在标准SW算法的基础上，以有效地找到两个序列之间的最佳对齐...重要的是，这些嵌入是上下文相关的：也就是说，每个残基的嵌入不仅编码关于该位置存在的氨基酸的信息，还编码关于序列中所有其他残基的信息，以及它们的相对排列。...作者通过测试集上预测的F1分数来衡量预测比对的质量，并通过正确比对中序列的百分比同一性（PID）对性能进行分层，因为众所周知，当PID降低时，比对序列的难度会增加。...当检测属于同一Pfam族但不同Pfam家族的序列的同源性时（“计划”bin），基线的表现仅略优于随机猜测。在分布分割中，Pfam域和扩展域的AUROC分别达到0.611和0.550。...最后，作者通过简单地训练一个模型来评估上下文相关嵌入的益处，其中替代成本被限制为仅取决于要对齐的氨基酸；作者观察到该模型的性能显著下降，达到了与文献中性能最佳的替代矩阵相同的性能。

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脑机接口中的流形嵌入知识迁移学习

MEKT可以处理一个或多个源域，可以有效地计算。针对存在大量的源域问题，研究人员提出了一种域可迁移性估计(DTE)的方法来识别最有利的源域。 ?...为实现上述目标，研究人员提出了一种应用于脑机接口的流形嵌入知识迁移方法 (MEKT)，以解决针对脑机接口中迁移学习的三个重要问题： 如何对数据预处理，使得不同用户的数据可以联合训练？...如何借鉴图像领域的迁移学习思想，解决个体差异问题？ 如何选择和新用户相关的源域，以减小运算代价？ 流形嵌入知识迁移方法的主要原理图如下： 首先提出了一种中心对齐的方法，在黎曼流形上进行数据的预对齐。...切空间上特征维度较高，可以通过特征变换进行分布的进一步对齐，因此在我们在切空间上提出了一种新的基于联合概率分布对齐和数据结构保持的知识迁移方法。...MEKT-R不仅使源域样本和目标域样本的总体分布一致，而且使来自两个域中同一类的样本接近，这将有利于分类。 ?

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ACL2022 | 分解的元学习小样本命名实体识别

换句话说，这些方法没有完全挖掘支持集数据的信息。现在的方法还存在以下限制： 1. 解码过程需要对重叠的跨度仔细处理； 2. 非实体类型“O”通常时噪声，因为这些词之间几乎没有共同点。...当训练跨度检测模块时，我们采用的 MAML 算法来找到好的模型初始化参数，在使用少量目标域支持集样本更新后，能够快速适配新实体类。...在模型更新时，特定领域的跨度边界信息能够被模型有效的利用，使模型能够更好的迁移到目标领域； 2. 对于实体分类，采用了 MAML-ProtoNet 来缩小源域和目标域的差距。...2.2 Entity Typing 实体分类模块采用原型网络作为基础模型，使用 MAML 算法对模型进行增强，使模型得到一个更具代表性的嵌入空间来更好的区分不同的实体类。...这表明传统的精调虽然可以使模型获取一定的新类信息，但是其还是存在很大偏差。

1.4K20

Android 开发者和设计师必须了解的颜色知识

在这篇文章中，我们想概述一下 Android 应用设计师和开发者需要如何理解这些改动。 显示广色域图像 图像可以嵌入颜色配置文件，声明其颜色信息所属的颜色空间。...类似地，许多相机能够捕捉广色域并嵌入适当的颜色配置文件，从而显示超出标准 sRGB 色域的颜色。要在应用中展示具有广色域特征的图像，您需要在每个 Activity 中进行声明。...广色域支持是可选的，因为它需要更多的系统资源（这可能会导致应用性能表现下降），事实上我们在开发者文档里已经强调过了： “当启用广色域模式时，活动的窗口使用更多的内存和 GPU 处理能力来进行画面组合。...然而这种拉伸是不精确的，事实上不存在这种能预测您想要的颜色的“换算”算法，因此这样渲染出的颜色并不准确。 许多应用已经对图像等资源进行处理，比如降低一些饱和度从而进行颜色弥补。...我们计划在广色域支持领域继续进行投入； 在将来的版本中添加更多的 API 界面来处理广色域（比如更新后的 Paint API 和 Canvas API 已经可以接受更高比特精度的颜色）。

1.4K30

再见卷积神经网络，使用Transformers创建计算机视觉模型

Transformers如何克服卷积模型的限制。 用Transformers完成计算机视觉任务。...这种顺序性质也使它们难以有效地扩展或并行化。每个前向通过都基于已经看到序列的先前样本的模型，即一次只能计算一次嵌入。...残差连接和扩展的卷积也被用于增加这些模型的接受域，但是卷积在文本上操作的方式总是在它能够捕获的接受域上存在限制和权衡。...卷积归纳偏置 卷积模型已经在计算机视觉领域占据了主导地位，并取得了巨大的成功。卷积可以使用GPU有效地并行化，当从图像中提取特征时，它们可以提供合适的归纳偏差。...将这些层与卷积层结合使用的模型，在模型的后一层中使用自注意时，会获得最优结果。事实上，在自我注意和卷积层之间的关系中，研究表明，模型中早期使用的自我注意层学习到的归纳偏差与卷积默认存在的偏差相似。

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【随手记】数据类型

实际上，JAVA中还存在另外一种基本类型void，它也有对应的包装类 java.lang.Void，不过我们无法直接对它们进行操作。...闭包的另一个用途是使已经运行结束的函数上下文中的变量对象继续留在内存中，因为闭包函数保留了这个变量对象的引用，所以这个变量对象不会被回收。...当查找一个变量时，如果当前执行环境中没有找到，可以沿着作用域链向后查找。...（2）函数执行上下文 当一个函数被调用时，就会为该函数创建一个新的执行上下文，函数的上下文可以有任意多个。...② 执行上下文栈 JavaScript引擎使用执行上下文栈来管理执行上下文 当JavaScript执行代码时，首先遇到全局代码，会创建一个全局执行上下文并且压入执行栈中，每当遇到一个函数调用，就会为该函数创建一个新的执行上下文并压入栈顶

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CVPR 2018摘要：第四部分

对于这个NeuroNugget，我很高兴为您呈现我的共同作者Anastasia Gaydashenko，他已离开Neuromation并继续加入思科...但他的研究继续存在，这就是其中之一。...使用现有数据集，甚至是没有专门针对你的特定问题的合成数据生成器的主要问题是，当生成数据并且已经标记时，我们仍然面临域转移的问题：我们如何使用一种数据准备网络应对不同种类？...为了实现这一点，网络试图使它们与网络的单独部分（鉴别器（下图中的“光盘”）无法区分。 但与此同时，这些功能应该代表源域，以便网络能够对对象进行分类： ?...为了标记来自目标域的图像，我们将图像的嵌入与来自源域的原型图像的嵌入进行比较，分配其最近邻的标签： ? 本文表明，所提出的基于相似性的分类方法对于两个数据集之间的域移位更加稳健。...为此，作者首先通过训练网络的重建部分，将使用CNN获得的中间特征表示投影到图像空间，然后通过强制网络学习特征使得源特征产生类似目标的图像来强加域对齐约束。 当传递给重建模块时，反之亦然。

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Domain Escalation: Unconstrained Delegation

web服务器进行身份验证时，服务器希望与SQL后端或文件服务器进行交互 Kerberos委托的类型: 不受限制的委托 受约束的委托 RBCD(基于资源的受限委派) SPN介绍 Kerberos身份验证使用...SPN将服务实例与服务登录帐户相关联，这允许客户端应用程序请求服务对帐户进行身份验证，即使客户端没有帐户名 无约束委派 该功能最初出现在Windows Server 2000中，但为了向后兼容它仍然存在...，如果用户请求在具有不受约束的委托的服务器集上的服务的服务票据时，该服务器将提取用户的TGT并将其缓存在其内存中以备后用，这意味着服务器可以冒充该用户访问域中的任何资源 在计算机帐户上，管理员可以为不受限制的委派设置以下属性...TGT并将它们存储在缓存中 这个TGT可以代表经过身份验证的用户访问后端资源 代理系统可以使用这个TGT请求访问域中的任何资源 攻击者可以通过使用用户委派TGT请求任何域服务(SPN)的TGS来滥用不受限制的委派...(TGT) 现在您可以使用这个TGT通过请求对资源的TGS来请求对任何资源的访问，为此您可以使用Rubeus asktgs 文末小结 本文演示了一种称为无约束委托的委托技术，顾名思义对于拥有委托权限的系统如何使用用户的身份验证信息没有限制

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