据BleepingComputer消息，专业服务和保险巨头AON遭受了网络攻击，对此AON发文称此次网络攻击带来的影响“有限”。...Aon 集团总部设于英国伦敦，并在纽约证券交易所上市交易，包括商业保险、再保险、网络安全咨询、风险解决方案、医疗保险和财富管理产品。...如此庞大的数据量也让AON成为网络攻击的香饽饽，是吸引数据窃取攻击者最有吸引力的目标之一。...REvil 勒索软件组织也曾公开表示，保险公司是最优质的攻击目标之一，因为他们有网络保险单，因此支付的赎金的概率也更高。...例如在2021年，保险巨头CNA就曾被Evil Corp 网络犯罪集团勒索攻击过，据媒体报道，他们为此支付了4000万美元的赎金，以此获得解密工具并防止被盗的数据泄露。
来源：Deephub Imba本文约2000字，建议阅读4分钟本文介绍了今年5篇关于降维方法的论文。...为了说明所提出的无监督方法，论文使用了一个著名的合成传输光谱公共基准数据集。表明光谱数据中存在高度相关性，需要适当的低维表示。...论文探索了许多不同的降维技术，并在汇总统计、主成分等方面确定了几种合适的选择。在主成分基础上发现了有趣的结构，即与底层大气的不同化学体系相对应的明确定义的分支。...论文中具体讨论了缺失值（基因表达）插补、特征基因缩放、选择和提取特征以进行降维和表达数据的学习和分析的方法。在论文的最后最后，详细描述了学习和分析方法，包括类比较、类预测和类发现以及它们的评估参数。...这篇综述描述了微阵列基因表达数据的生成过程以及上述技术的优点和局限性，通过论文正i的这些列表，读者可以根据数据类型和预期结果选择合适的方法。
这篇论文提出了spatial predictor envelope (SPE) ，并且导出了 SPE 的最大似然估计，以及给定某些假设的估计的渐近分布，表明 SPE 估计在渐近上比原始空间模型的估计更有效...为了说明所提出的无监督方法，论文使用了一个著名的合成传输光谱公共基准数据集。表明光谱数据中存在高度相关性，需要适当的低维表示。...论文探索了许多不同的降维技术，并在汇总统计、主成分等方面确定了几种合适的选择。在主成分基础上发现了有趣的结构，即与底层大气的不同化学体系相对应的明确定义的分支。...论文中具体讨论了缺失值（基因表达）插补、特征基因缩放、选择和提取特征以进行降维和表达数据的学习和分析的方法。在论文的最后最后，详细描述了学习和分析方法，包括类比较、类预测和类发现以及它们的评估参数。...这篇综述描述了微阵列基因表达数据的生成过程以及上述技术的优点和局限性，通过论文正i的这些列表，读者可以根据数据类型和预期结果选择合适的方法。
胶囊网络方案 和 CNNs 不同的地方在于，胶囊网络的目标是视角等价性。等价性定义为 不严谨地讲，胶囊网络希望能以一种结构化的方式应对视角变换。...原论文[4]提供了一种简单易懂的胶囊网络标准实现方式。...本文主要介绍高维相关部分，更多具体内容可以看论文，或者看视频[5] 架构 整体网络由 CNN 流形构成，分类任务中的所有结果都能通过单层低维胶囊和单层高维胶囊进行表示。...点的颜色越深对应路由权重 越大。Mean 代表高维胶囊值 。鉴于网上对该算法介绍的资料众多，本文就说到这里。论文中的算法流程 EM 胶囊矩阵路由 接着要说到的算法是 EM 矩阵路由。...论文中的符号稍有变化，为保持一致我们也采用论文中的符号表示。 变为 。 是第 个低维胶囊对第 个高维胶囊的“投票”意见。同时路由权重 现由 表示。
the Construction of Hadamard Matrices https://arxiv.org/pdf/2208.14961 Andras Balogh, Raven Ruiz 这篇论文使用遗传算法来构建...Harvey, Andre Lukas 这是一篇关于粒子物理学和遗传算法结合的论文，我个人的理解是通过遗传算法来构造宇宙膨胀的模型，这里面专业属于很多，所以贴下论文的摘要吧： Large classes...AHM中的调度问题被认为是一个np难问题。使用现有算法可能是耗时的，甚至在有些情况下会产生问题。所以这篇论文提出了用于解决AHM中资源约束项目调度问题（RCPSP）的遗传算法。...量子计算是利用量子资源加快信息处理速度的一种新的计算范式。因此，通过引入量子自由度来探索遗传算法性能的潜在提高可能是未来的一个研究方向。...这篇论文对量子遗传算法和经典遗传算法进行了数值比较，有兴趣的可以看看该论文。 ---- MORE kaggle比赛交流和组队 加我的微信，邀你进群 喜欢就关注一下吧： 点个 在看 你最好看！
假如Redis里面有1亿个key，其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的，如何将它们全部找出来 使用keys指令可以扫出指定模式的key列表 ### 对应的问题 因为redis 是单线程...使用redis-benchmark进行压测的时候可以发现影响redis的QPS峰值的一个重要因素是pipeline批次指令的数目。 Redis的同步机制了解么？...如果这个redis正在给线上的业务提供服务，那使用keys指令会有什么问题？ 这个时候你要回答redis关键的一个特性：redis的单线程的。...redis 最适合的场景 Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问...我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！
这种加密方式被称为非对称加密，因为加密密钥和解密密钥是不同的。当你访问一个启用了SSL证书的网站时，首先你的浏览器会请求网站的公钥。...网站会将其公钥传送给你的浏览器，然后你的浏览器使用该公钥对发送给网站的数据进行加密。这样，即使有人截取到被发送的数据，也无法解密其中的内容，因为只有网站的私钥才能进行解密。...CA是一个独立的实体，负责验证网站拥有者的身份，并签发SSL证书。常见的CA包括全球知名的机构如Let's Encrypt、Symantec等。...因此，我们也需要定期更新和更换SSL证书，以保持最佳的在线安全状态。总结一下，SSL证书是保护我们网络安全的一道坚固屏障。它通过非对称加密技术，确保我们和网站之间的通信始终是安全可靠的。...记住，在享受网络便利的同时，也要时刻拥有一颗警惕的心，保护自己的隐私和数据。JoySSL致力于网络安全防护，SSL证书免费申请中。
【GiantPandaCV导语】本文介绍NNI PyTorch版实现神经网络过程搜索过程中的几个重要的类，比如LayerChoice和InputChoice，对这两个类有了初步认识以后，就可以设计自己的搜索空间...笔者画的类图（后续会扩充） 上图是NNI的有关NAS的部分类图，Mutable类表示的意思是可变的，这也是实现NAS中的核心，操作是可变动的，具体选择什么操作需要优化器，也就是tuner来决定。...Mutable被设计成一个普通层，具有所有操作的权重。 Mutator中应该包含网络架构的状态和权重，而不是层本身。 Mutable对象有一个key，用于标记mutable对象的身份。...InputChoice InputChoice是用来解决网络层与层之间连接的问题，有以下几个参数： n_candidates: 是一个数，选择多少个作为input choose_from: 是一个装满key...的列表，都是过去已经生成的mutable对象的key。
改进Web服务器性能的有关技术 【摘要】 一个大中型的图书馆信息系统涉及到许多方面的技术与方案，本文着重讨论与Web服务器性能有关的一些内容。...由于制定了严格的网络级和应用级访问权限，通过具有三层交换能力的高性能交换机和安全授权认证系统等，有效地控制了访问权限，确保了数据的安全性和完整性。...另外，由于在图书馆值息系统中流通的多为索引、摘要、全文或音频视频等多媒体值息，対Web服务器性能与网络带宽等有更高的要求。...某图书馆采用IDS （入侵侦测）+Web服务器（服务器防火墙，较低端，不会影响流量）+应用服务器+数据库服务器（防火墙,高端），分层次的安全模式，既保证了系统的安全模式，既保证了系统的安全性，又提升了网络访问性能...另外，某图书馆还采用了 SAN网络区域存储来提高服务器访问速度。 （3）三层C/S软件结构设计和应用程序的适当部署也会提高Web服务器的性能。
引言 人类具有社会性质，社交困难与个体发病率和死亡率的可能性增加等无数的负面后果有关。大量社交可预防社交孤立和与社会脱节。...，例如尽管一些人格特征(如外向性和情绪稳定性)与在某些社会网络中良好的联系有关，但在其他情况下却没有发现这种联系。...在观看动态的自然刺激时，个体之间协调的大脑活动(即神经反应的被试间相关性(ISCs))与友谊都有关联(在之前的友谊网络研究中，“友谊”的定义是基于谁提名谁作为经常的社交伙伴)，以及对事件有共同的解释和理解...如果低度中心性与特殊的神经反应有关，那么即使分组中只有一个低的度中心性个体(低，低)、(低，高)，也应该与小的ISC有关。对于每个脑区，我们拟合了一个具有交叉随机效应的线性混合效应模型。...也就是说，我们发现，与高级解读和社会认知相关的脑区的神经相似性与网络度中心性有关，而这超出了我们能够通过自我报告的偏好获得的范围。
/// 鼠标获得焦点之后，全选已经输入的字符串。...ms-input-placeholder { color: @txtColor; font-size: 20px; } /// 当el-input 获得焦点的时候...，让提示语不显示的方法，就是让他透明。...input:focus::-webkit-input-placeholder { color: transparent; /* transparent是全透明黑色(black)的速记法
网络收敛的更快的原因： 1.更深的网络深度和小卷积核带来的隐式正则化 2.某些层的预初始化(预训练)。...2.测试时先将网络转化为全卷积网络，第一个全连接层转为7×7的卷积层，后两个全连接层转化为1×1的卷积层。...，这里说明宽度的增加在一开始对网络的性能提升是有效的。...2.深度即卷积层的个数，对网络的性能是极其重要的，ResNet已经表明越深的深度网络性能也就越好。深度网络自然集成了低、中、高层特征。多层特征可以通过网络的堆叠的数量（深度）来丰富其表达。...挑战imagenet数据集的优秀网络都是采用较深的模型。网络的深度很重要，但是否能够简单的通过增加更多的网络层次学习更好的网络？
图：安恒网络信息安全保险业务负责人吴颖现场分享 安恒网络信息安全保险业务负责人吴颖从网络信息安全风险和保险的风险、保险和网络信息安全服务的关系、网络信息安全保险险种、网络信息安全保险在国际市场的预期规模...、国内网络信息安全保险的市场以及保险业务在实践中的难点角度为大家做了深入的解读，引发了与会嘉宾的思索。...图：网络安全保险的险种 一份来源于PWC的《Insurance 2020 & beyond: Reaping the dividends of cyber resilience 》的报告指出，2014年网络信息安全保险的全球市场份额为...国内网络信息安全保险市场目前有很大的发展空间，产品定价、风险定价和防损、减损以及立法层面是影响网络信息安全保险市场发展的重要因素。...、赔付流程相对复杂 保险市场的销售主体缺乏专业知识和能力 吴颖谈到自己非常看好国内网络信息安全保险市场，安恒信息是这个领域的开拓者、开荒者，公司愿意推动和带动网络信息安全保险市场的良好发展，服务于企业、
论改进Web服务器性能的有关技术 【摘要】 基于Web技术的数据库应用是当前应用的一个热点，在用户数目与通信负荷很大的场合，提高Web服务器性能是一个迫切的课题。...本文从笔者参与某个银行系统项目开发的经历出发，阐述了提高Web服务器的性能应渗入到项目论证、选型、开发、运行和管理的各个环节，只有各个环节都能充分考虑到性能与质重的需要，系统的性能才是真正可保证的和可扩充的...但随着业务的发展和用户访问童的増大，我们发现该服务器的响应变慢，系统的CPU利用率和内外存交换显著増大。经过跟踪，我们发现关键原因之一是系统的内存不足的缘故。...所以，整个过程的分析与解决是完全值得的，更何况通过查找故障原因的过程，给整个项目组上了生动的一堂软件质重保证课，对项目组的质量意识起了很大的促进作用。...在我们的项目实践中，曾综合地利用了上述的各种手段。比如某银行的整个系统日访问量不足1万至现在的毎日超过10万次以上的点击的发展情况来看，整个系统的性能保障及提高方案是比较成功的。
1.引言 缩进是python中一种特殊的规则。他决定了代码的作用域范围。 每行代码中开头的空格数用于计算该行代码的缩进级别。...2.描述 例如：使用if语句是会使用缩进，if下的缩进代表了以下的代码都属于if语句。...4.结语 缩进是python语言中重要的一个规则，他有时会决定程序的正确错误，有时会决定程序的简易。
我们会遇到一个问题，因为 这些信号只是功率相加，和时间没有关系。...我们将在本文的下一部分中介绍神经网络和傅里叶变换之间的关系。 神经网络和傅里叶变换之间有什么关系？...一个相对基本的神经网络的目标是希望在特定时间逼近一个未知函数及其值。大多数神经网络的任务是学习整个函数或算法或数据中指定的值点处的函数，傅里叶网络也是一样通过迭代技术找到逼近函数的参数。...卷积神经网络中的傅立叶变换 卷积神经网络中卷积层是主要基础组件，在网络中，任何卷积层的主要工作是将滤波器（卷积核）应用于输入数据或特征图，对前一层的输出进行卷积。该层的任务是学习过滤器的权重。...使用傅里叶变换可以将层计算转换为频域中的元素乘积，网络的任务将是相同的，但是可以通过使用傅里叶变换来节省计算器的能量。 综上所述，我们可以说卷积层或卷积层的过程与傅里叶变换有关。
设计神经网络的一般步骤： 1. 设计框架 2. 设计骨干网络 Unet网络设计的步骤： 1. 设计Unet网络工厂模式 2. 设计编解码结构 3....设计卷积模块 4. unet实例模块 Unet网络最重要的特征： 1. 编解码结构。 2. 解码结构，比FCN更加完善，采用连接方式。 3. 本质是一个框架，编码部分可以使用很多图像分类网络。...ceter_crop(self,skips,x): _,_,height1,width1 = skips.shape() _,_,height2,width2 = x.shape() #对图像进行剪切处理，拼接的时候保持对应...------------------------------------------------------- torch.Size([1, 2, 388, 388]) 以上这篇使用pytorch实现论文中的...unet网络就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
验证、修补或防范等行为，保证网络产品、服务和系统的漏洞得到及时修复，加强网络安全漏洞管理，提高网络安全防护水平。...基于此，本文将从目前常见的网络安全漏洞披露类型、国内网络安全漏洞报送和披露渠道、中美关于网络安全漏洞披露管理方面的法律法规进行探讨，分析当前网络安全漏洞披露管理面临的挑战，并给出相关对策建议。...二、常见的网络安全漏洞披露类型 常见的网络漏洞披露类型主要有不披露、完全披露、负责任的披露和协同披露四种。[2] ? 图5：常见漏洞披露类型 2.1....其中第十条规定了建设、运营网络或网络服务方维护网络数据的完整性、保密性和可用性的义务；第二十二条和二十五规定网络产品、服务的提供者修复漏洞，告知用户和向主管部门报告的义务；第二十六条规定向社会发布漏洞等网络安全信息应遵守国家有关规定...2001年出台的《爱国者法案》、《2002年关键基础设施信息法》及2013年发布的《提高关键基础设施的网络安全》鼓励个人和组织向政府披露漏洞信息，以减少网络入侵事件，提高网络安全的信息共享并为用户营造可信赖的网络环境
其工作原理是我們創建一個快照區，在原來的LV發生變化的時候，把變化前的數據放到快照區。新的內容不會進行變更。...lvsnap） /dev/vg1/lv1（因為我們是在lv1的基礎上創建快照的，自然這裡寫的路徑指向了lv1）。...5.那麼，我們已經創建好了snapshot的lv，現在把它掛載起來并查看它的內容。我們會發現，其內容和原來的lv1里的內容一樣。...和lvsnap的磁盤使用信息是一樣一樣的。...2.对这个刚刚创键的lv进行逻辑卷快照的创建，创建成功后，看一看里面的文件是否与lv中的相同。
1 问题 链表在python中使用类（相当于C中的结构）实现链表，实现方法也同C语言一样，但是python中没有指针的概念，于是就采用嵌套的方式，将一个实例赋给指针域，效果就同指针一样。...但是同C一样，这样的做法，需要实例化对象起指针的作用，这样会降低数据的存储密度。而有关单向链表的实现还存在些许疑点，本次周博客将针对于此问题展开讨论。...2 方法 定义一个创建节点的类； 定义一个单向链表类； 实现单向链表的展示功能. 通过实验、实践等证明提出的方法是有效的，是能够解决开头提出的问题。...cur.item == item: return True cur = cur.next return False 3 结语 针对有关单向链表的实现的问题...，提出本次博客所涉及的方法，通过本次Python实验，证明该方法是有效的，本此的方法还存在许多不足或考虑不周的地方，希望可以在未来的学习过程中找到更有效的方法解决此类问题。
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