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最有效的便携式溢出检测？

最有效的便携式溢出检测方法是使用静态代码分析工具，这些工具可以帮助开发人员在编写代码时检测潜在的溢出问题。以下是一些常见的静态代码分析工具：

Clang Static Analyzer：Clang Static Analyzer是一个静态代码分析工具，可以检测各种潜在的代码问题，包括溢出问题。它可以在编译时检测到溢出问题，并提供详细的错误信息和修复建议。
PVS-Studio：PVS-Studio是一个用于C/C++、C#和Java等多种编程语言的静态代码分析工具。它可以检测到潜在的溢出问题，并提供详细的错误信息和修复建议。
SonarQube：SonarQube是一个开源的代码质量管理平台，可以检测各种潜在的代码问题，包括溢出问题。它可以在代码提交时检测到溢出问题，并提供详细的错误信息和修复建议。
FindBugs：FindBugs是一个用于Java的静态代码分析工具，可以检测各种潜在的代码问题，包括溢出问题。它可以在编译时检测到溢出问题，并提供详细的错误信息和修复建议。
OWASP Dependency-Check：OWASP Dependency-Check是一个用于检测项目中使用的第三方库中的潜在漏洞的工具。它可以检测到潜在的溢出问题，并提供详细的错误信息和修复建议。
Fortify：Fortify是一个用于检测代码中的潜在安全漏洞的工具，包括溢出问题。它可以在编译时检测到溢出问题，并提供详细的错误信息和修复建议。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云开发者工具套件（DevTools），包括腾讯云代码检查、腾讯云安全扫描等工具，可以帮助开发人员在开发过程中检测潜在的溢出问题。

产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tcb/devtools

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使用keimpx检测网络环境中的有效凭证

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c语言之——整型的隐式转换与溢出检测

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小目标检测的福音：Stitcher，简单又有效

大多数目标检测算法在小目标检测上都有显著的性能下降，作者通过统计分析发现，这与训练阶段小目标对损失函数的贡献小有关系，Feedback-driven Data Provider 顾名思义，作者提出了一种基于训练时反馈然后提供数据的方式改进训练...实验结果使用上述看似简单的方法，却能带来非常稳固的性能提升，下图为训练Faster R-CNN 随着迭代次数增加AP的变化， [yu44d681ml.png] 为了验证方法的有效性，作者使用不同的目标检测算法...（Faster R-CNN、RetineNet）、骨干网（Res-50-FPN、Res-101-FPN）做了实验，只要加上Stitcher 就能提高模型精度，而且不仅对小目标有效，对大、中目标也有效！...如下表： [1cwf1qnzkx.png] 总之，作者从训练样本对Loss贡献不平衡的角度思考小目标检测问题，通过设计Loss反馈驱动的机制和图像拼接的方法显著改进了小目标检测，其稳固的精度增益表明，该机制可以成为目标检测算法训练的通用组件...说到不平衡问题，强烈推荐大家阅读：目标检测中的不平衡问题综述 END

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关于二分时最容易出现的溢出问题

mid = lo + ((hi - lo) >> 1); //>>1是除以2 也可以直接(lo + hi) >>> 1 // 为什么不直接(lo+hi)>>1呢，因为lo+hi可能溢出...，而hi-lo不溢出，lo+(hi-lo)>>1是小于hi的，也不溢出，更安全 int cmp = key - a[mid];// a为有序数组 if...int mid = lo + ((hi - lo) >> 1); 这种方法不限于语言，是各种编程语言通用的防溢出写法在java中有 >>> 运算符我发现Arrays.binarySearch()方法在处理...很少有人知道>>1只能解决加法溢出的问题，几乎是解决不了乘法溢出的问题(除非有类似乘以2再>>>1的巧合，高位数据是被截断的，没有保存)，解决办法是选用更大的数据类型来处理乘法溢出问题。

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经验之道：最有效的 iOS 内存泄漏检测

作者：胡涛使用instruments工具来更好的调试我们的工程中新开发或者修改过的模块的内存状况。...，但这几乎是一个让人抓狂的调试方法，尤其在非常复杂的项目中，一个模块的推入与推出在Allocation上的变化微乎其微，而且受制于项目的复杂度，各种你所未知的对象的创建与销毁带来的Allocation图形高度的影响...通过过去参与过的复杂大型的iOS项目开发经验，开发新的模块的时候，总结出了一套完整的iOS内存自测的方法，通过Instruments来逐步跟踪检测我们创建和主动销毁的对象是否真的销毁了。...这个在我们使用instruments进行内存检测的时候是非常重要的，接下来的使用过程就可以证实这一良好的命名习惯所带来的巨大好处，不只是优雅，更重要的是帮助。...，我在对象内部观察了一个内存检测的通知，收到通知后弹一个alert出来，如果对象被销毁了，它肯定收不到这个通知，如下面截图所示的工作： [image.jpg] 因为这是我自己写的逻辑，我很清楚对象在哪里分配内存

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快速有效的IBD检测工具：hap-ibd

又可以解释为，多个子代中共同拥有的一段或多段 DNA 区域或等位基因均从共同的一个祖先处获得。检测的IBD 片段可用于多种不同的场景，可以用于检测有关个体之间遗传关系的信息。...比如，成对IBD和表型的相似性之间的相关性可以被用来检测基因组区域渗入对表型的影响，估算遗传效力，计算准确的群体结构。...Homozygous-by-descent (HBD) 又称为纯合同源，由来自祖先的单个染色体片段的两个拷贝的遗传产生的。用于检测IBD片段的主要有两种方法。...这方法没有将成对的单倍体分为“IBD”和“非IBD”，而是将其分为“长IBD”和“非长IBD”。理想情况下，检测的 IBD 片段应主要来自单个共同祖先的 IBD，而不是来自多个祖先的片段的合并。...HAP-IBD工具,对比其他相关的工具，可用于快速有效地在大数据集中检测IBD和HBD的片段。并具有更好的准确性和速度。

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史上最牛逼的CDH安装部署来了亲测有效

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...，需要在三台机器上下载安装 yum install -y ntp 1.vi /etc/ntp.conf 第一处：去掉restrict 102.168*******************的注释...，并且修改网段就是ip的前三段数字第二处注释掉两个server开头的东西 server 0.centos.pool.ntp.org server 1.centos.pool.ntp.org...的那个地址解决下面问题：必须使用root权限用户执行 a.已启用透明大页面压缩，可能会导致重大性能问题。...您可以继续进行安装，但 Cloudera Manager 可能会报告您的主机由于交换而运行状况不良。

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ICML 2024 | 时序异常检测应该如何设计有效的模型？

用机器学习做时间序列异常检测 (TAD) 受到有缺陷的评估指标、不一致的基准测试、缺乏模型选择适当性论证的困扰。...02、深度学习方法的应用受自然语言处理和音频处理等领域成功的启发，许多最先进的深度学习架构被调整并应用于时间序列异常检测。这些方法旨在学习正常时间序列数据的潜在表示，并通过重建误差来检测异常。...论文方法该论文提出了几种简单而有效的基线方法，用于时间序列异常检测（TAD）。这些方法旨在挑战当前复杂深度学习模型的有效性，并提供更简单的替代方案。...通过这种方式，可以有效地发现异常。 04、评价指标论文提出了一些简单有效的评估指标，包括：标准F1分数（F1）：用于评估单点检测的质量。...这些方法通过简单有效的基线挑战了当前复杂深度学习模型的有效性，强调了在TAD领域中改进评估协议和基准测试的重要性。

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【源头活水】PSS：更简单有效的End-to-End检测

、end-to-end的目标检测框架，仅需要对现有one-stage检测器（FCOS、ATSS）做很小的修改，即可移除复杂的后处理NMS，达到甚至超过原有检测器的性能，并且几乎不影响推理速度。...FCOS和FoveaBox等方法掀起了去anchor这种人工先验的潮流。那么现在对于实现真正的end-to-end检测只剩下NMS这个启发式的复杂的后处理操作了。...总的来说，我们设计了一个更简单性能更强的E2E检测框架，基于现有NMS-based one-stage的检测器，引入PSS head并重新设计了目标函数。...我们大大缩小了E2E检测与NMS-based检测的gap，达到甚至超过了ATSS、FCOS的baseline，网络推理耗时仅少量增加，并且由于移除了NMS，我们的后处理耗时减小了。...04 Conclusion 我们提出了一个更简单和更有效的E2E检测框架，仅需要对FCOS、ATSS进行简单的修改，就能移除NMS，并且达到和超过ATSS、FCOS的baseline。

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WSDM 2021 | 快速有效的无监督时间序列异常检测框架 FluxEV

本文简要介绍一篇来自WSDM的论文，其提出了一种快速高效的无监督时序异常检测框架。 ?...TL;DR 论文中提出的时间序列异常检测模型「FluxEV」主要是对之前的极值优化「SPOT」算法进行优化，主要包括两项： (1) SPOT 仅对极值较为敏感因此不能检测出局部波动的异常； (2...Algorithm/Model FluxEV 流式异常检测模型如下图所示： ?...其中是判定异常的风险系数，是当前观察点的数量，是尖峰的数量；原始的 SPOT 算法直接在 raw data 上估计参数，本文中在经过 Two-step processing 后的数据中来估计参数...实验结果 FluxEV 在周期性数据和不稳定数据中的效果最好，SPOT 在稳定性数据中的效果最好因为稳定的数据不包含周期体现不出来 FluxEV 对周期数据的优化；论文中其它的消融实验不再细述，有兴趣的同学可以参考原文

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Group Sample：一个简单有效的目标检测涨点Trick

前言今天为大家介绍一个CVPR 2019提出的一个有趣的用于人脸检测的算法，这个算法也可以推广到通用目标检测中，它和OHEM，Focal Loss有异曲同工之妙。...出发点这篇文章的出发点是，我们在做人脸检测或者通用目标检测时，都会碰到数据集中目标尺寸差异较大的情况，这种情况对检测带来的最直观的影响就是小目标的检测效果不好。为了缓解这个问题?...【CV中的特征金字塔】二，Feature Pyramid Network 被提出，并在小目标上的效果提升明显。但是，FPN为什么有效呢？为了解答这个问题，论文做了大量实验。...接着，论文继续探索了不同尺寸的样本数量分布对检测效果的影响，最终得到下面的结论：不同尺寸的样本数量不均衡是导致检测模型效果不好的重要原因，这个样本既包括正样本，又包括负样本。...这个实验作者想证明的是FPN之所以有效，并不是因为预测特征层的数量增多导致的，而是深层和浅层特征的融合。

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邢达Adv Sci：基于CRISPR Cas13a的便携式电化学发光芯片用于miRNA检测

电化学发光（ECL）技术可大大降低背景噪音并提高检测灵敏度。纸质ECL生物传感器的开发进一步使ECL适用于即时检测。...然而，现有的基于CRISPR / Cas13a的检测通常面临灵敏度和特异性之间的折衷。...在这项研究中，华南师范大学刑达教授团队构建了由CRISPR / Cas13a驱动的便携式ECL芯片（PECL-CRISPR）。 1....开发了一种由CRISPR / Cas13a驱动的便携式ECL芯片（名为PECL-CRISPR），用于miRNA的超灵敏和高特异性分析。...在优化条件下，该平台可以为miR-17提供1×10^-15 M的检测限。

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