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举报利用网站收益,盗取学生

举报网址www.idaikan.com ip地址为119.28.49.236,以证实为腾讯云服务器ip,利用网站推广刷课程序,帮学生看网络选修课来谋取收益,导致很多学生养成了旷课的习惯.我做为一名老师

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分隔百度百科中的名人名人

导入python包import pandas as pdfrom pandas import Series, DataFrame导入名人数据notCelebrity=) data_1 = {content Celebrity.append(each) data_2 = {content:Celebrity}dataFrame_2=DataFrame(data_2)dataFrame_2=0合并名人数据与名人数据

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    FBI指控黑客入侵微软,窃取Xbox相关

    近日FBI指控三名黑客入侵包括微软在内的多家公司网络系统,获取Xbox 360和PC平台多款早期游戏原型。 FBI表示这三名黑客在2011年到2013年期间入侵了包括微软在内的电脑系统,窃取 了游戏和Xbox One相关,并在Xbox One还未正式发布之前就提前在网络上曝光相关的

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    美国建立密网络安全标准

    这将要求国防承包商联合建立关于密网络的安全标准,并报告导致密但受控技术遭受损失的网络入侵事件。  处于国防供应链各个环节的国防承包商,已经成为试图窃取密技术数据的赛博犯罪分子的目标。 建立密网络的安全标准是保护这些有价值的必要一步。我们不能再给潜在敌人通过窃取这类便能获得时间价值和金钱利益的机会了。   建立密网络的安全标准是美国继国防部长哈格尔发表10月10日备忘录后的又一重要行动。10月10日备忘录旨在保护国防部密但受控技术免遭赛博入侵,使这类遭受损失后的后果最小化。   保护技术对国防部而言是一项具备高优先级的任务,且其对于保护知识产权和国家工业基础竞争能力常关键。 尽管这类密的,但其却是关于国防系统需求、作战概念、技术、设计、工程、生产和制造能力的数据。  此次修订将适用于将使用或产生技术所有的新合同。

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    一款常适合传递的工具——PasteMe

    或者 Python 等脚本上传至 PasteMe ,然后通过 curl 和管道机制来进行优雅的发布,比如:curl api.pasteme.cn8219 | python3 如果你要发给某人一些私密的 ,比如一段 token,但是通过 QQ 、微等聊天工具可能会被 “查水表”,你可以将私密以阅后即焚形式上传至 PasteMe ,将一次性链接分享给别人,别人查看一次之后这个链接就会失效 想要向服务器内粘贴一段代码 datanginx-logs 下 后端日志通过 docker logs pasteme-backend 查看 数据库日志通过 docker logs pasteme-mysql 查看 结束 到这里这款传递工具就完成啦

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    IEEE | 接触式步态的情感识别

    毕竟,步态与时间密切相关。因此,该篇文章中,研究人员主要关注自发状态下的人与情感有关的接触式步态。并且通过时频分析方,分别在时域和频域中获得与情绪有关的特征。 图1显示了从步态中识别情绪的整个过程。?图1. 从步态中识别情绪的过程Microsoft kinect具有可移植性和侵入性,可用于收集人类的接触式步态。 该文章提取描述情绪的特征的方号处理中的时频分析,因为有关步态的数据本质上是时间序列的采样。在号处理中,时频分析对于同时研究时域和频域中的常有用。 这些时间和频率特征与人们的情感密切相关,可以用作分类特征,以通过SVM等方识别不同的情绪。二、模型与方2.1 收集接触式步态该实验在宽1米,长6米的小径上完成。 四、总结接触式步态的情感识别具有巨大的潜在应用,例如动作倾向,医疗保健,心理检测和人机交互。该文介绍了一种从Microsoft kinects收集的接触式步态数据识别人的情绪的新方

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    常用收集方

    开始之前我们了解一下什么是收集,收集是指通过各种方式获取所需要的收集是得以利用的第一步,也是关键的一步。收集工作的好坏,直接关系到工作的质量。 这里我们简单了解一下收集的几种常用方:一.域名1.对应IP收集:利用域名获得服务器IP,通过IP判断对方的服务器类型(常用工具:nslookup)2. Whois(注册人)查询:根据已知域名反查,借此分析出此域名的注册人、邮箱等(常用工具:站长工具、微步在线、爱站网等)二.敏感目录 1.扫描敏感目录:例如robots.txt、安装包(beifen.rar 谷歌语8. 查看网站使用的编辑器是否有默认后台9. 短文件利用10. Sqlmap--sql-shell load_file(‘d:wwrootindex.php’);收集的方并不只有上面所例举出来的几种,最主要的是你要拥有一双善于发现的眼睛

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    对称泄露下的私人检索(CS IT)

    在各种情况下,对私人检索 (PIR) 问题的理论公式进行了研究。 对称私有检索 (SPIR) 是一种变体,在这种变体中,用户能够从 共存的复制数据库中私自检索 中的一个,而不知道其余 的任何。然而,对于某些应用来说,完美隐私的目标可能太过繁琐。 对于 DB 隐私,我们通过一个负常数 的函数来约束不希望的消、查询和答案之间的相互。我们提出了一种通用的 AL-PIR 方案,实现了对任意 和 的最优下载成本的上界。 其次,我们得到下载成本的论下限为 。两个边界之间的差距分析表明,我们的 AL-PIR 方案在 时是最优的,即在完美的用户隐私下,对于任何 ,它在 的最大乘差距内是最优的。 Attia, Ravi Tandon, Loukas Lazos原文地址:https:arxiv.orgabs2006.03048 对称泄露下的私人检索(CS IT).pdf

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    【SpringBoot WEB 系列】RestTemplate 之 200 状态码捕获

    【SpringBoot WEB 系列】RestTemplate 之 200 状态码捕获前面介绍的 RestTemplate 的使用,都是接口正常返回 200 的状态码 case,当返回 200 项目环境博文测试项目完全基于【WEB 系列】RestTemplate 基础用小结的项目环境,建议配合查看基本环境:IDEA + maven + SpringBoot 2.2.1.RELEASE测试的 一个简单的鉴权逻辑如上,从请求头中拿到Authorization对应的 value,并解析用户名密码,如果满足则正确返回;如果不存在 or 不满足,则返回 http 状态码为 401,并携带对应的提示 未捕获场景当我们直接像之前一样使用 RestTemplate 时,看一下效果如何try { 如果返回状态码不是200,则直接抛异常,无拿到responseBody RestTemplate restTemplate 异常捕获更详细原理定位请参考:【WEB 系列】RestTemplate 4xx5xx 异常捕获为了处理上面的问题,我们可以设置自定义的ResponseErrorHandler来处理RestTemplate

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    “昨儿逛街碰上了周杰伦”,这句话就包含很多 2.熵公式如图所示:?熵公式随机变量X中的有m个事件,每个事件平均需要bit位的个数就是熵得概念。 image.png互就是知道X,给Y的量带来多少损失(或者知道Y,给X的量带来多少损失)。?左右邻字熵就是计算一个词的左邻字的熵。 和 4.11644 ,数值上常接近。 52 次;当然,还有“叠被子”、“盖被子”、“加被子”、“新被子”、“掀被子”、“收被子”、“薄被子”、“踢被子”、“抢被子”等 100 多种不同的用构成的长尾⋯⋯所有左邻字的熵为 3.67453 查询操纵常简单。比如要查找int,顺着路径i -> in -> int就找到了。搭建Trie的基本算也很简单,无是逐一把每则单词的每个字母插入Trie。插入前先看前缀是否存在。

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    原子路由策略中,针对设计的半定方(CS GT)

    我们研究出了一种存在于原子代理下的路由策略。在该种情况下,处于不定网络状态中的连接延迟函数是有条件的。所有的代理针对前期状态都怀有相同的目标,但是只有固定比例的代理能够接受私有的路由推荐。 这些推荐是有一个公开的“号”产生的。该号通过路由推荐将状态映射为概率分布。没有接收到私人推荐的代理就会通过关于前者的贝叶斯纳什流来选择路径。我们发明了一种计算方,用于解决这种最优化设计问题。 鉴于流是由无推荐的代理接收产生的,我们将为有推荐的代理计算最优化设计问题视为对时机问题的一种泛化形式。对于仿射的延迟函数,我们研究了服从约束的结构和成本函数以求其能够考量单原子号。 这就暗示了最优号的存在,并且最优矩量矩阵秩为1,因此设计问题能够恰好被半定程序解决。 ,针对设计的半定方(CS GT).pdf

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    Web渗透之网站、域名、端口、敏感及指纹收集

    —常见收集方,希望读者们喜欢。 3.备案查询ICP备案是指网络内容提供商(Internet Content Provider),《互联网服务管理办》指出需要对网站进行备案,未取得许可不得从事互联网服务。 3.敏感目录针对目标Web目录结构和敏感隐藏文件探测是常重要的,在探测过程中很可能会探测到后台页面、上传页面、数据库文件,甚至是网站源代码文件等。 例如:针对远程连接服务端口的攻击方如下,因为23号端口Telnet远程连接是明文传递的,可以通过爆破、嗅探、弱口令等方实施攻击。? 五.敏感收集针对某些安全做得很好的目标,直接通过技术层面是无完成渗透测试的。在这种情况下,可以利用搜索引擎目标暴露在互联网上的关联

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    SpringBoot官方教程 | 第十九篇: 验证表单

    这篇文篇主要简述如何在springboot中验证表单。在springmvc工程中,需要检查表单,表单验证主要通过注解的形式。

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    (转载原创)linux驱动之获取设备树

    上一篇文章学习了字符设备的注册,操作过的小伙伴都知道上一篇文章中测试驱动时是通过手动创建设备节点的,现在开始学习怎么自动挂载设备节点和设备树的获取,这篇文章中的源码将会是我以后编写字符驱动的模板。 THIS_MODULE name: 设备节点的名称(也就是dev目录下的文件名) class:类 parent:NULL devt:设备号 drvdata:NULL fmt:设备节点的名称三、获取设备树为了帮助像我一样才接触 设备树文件在内核源码的“archarmbootdts”目录下,设备树的描述文件是.dtsi,每个开发板对应的文件不同,比如我的开发板的描述文件是i2c6ulxb-i2s6ull-emmc.dtsi,打开可以看到的如图所示 : 01.png 在这里我就不对设备进行更改了,我对backlight节点进行读取,有需要了解设备树语的小伙伴可以了解Linux设备树语详解。 带有全路径的节点名,可以使用节点的别名 np:设备节点 proname 要读取的属性名字 out_string:读取到的字符串值 out_value:读取到的数组值 通过这几个函数,就可以将设备树种的的读取出来了

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    费雪参数估计及其应用(CS IT)

    本文考虑了从大小为 的随机样本中估计位置的费雪的问题。首先,重新审视了 Bhattacharya 提出的估计器,并得出了改进的收敛率。其次,提出了一个新的估计器,称为剪切估计器。 此外,利用 Browns identity,将费雪和高斯噪声中的最小均方误差(MMSE)联系起来,提出了两个相应的 MMSE 的一致性估计器。 这些例子表明,与 Bhattacharya 估计器相比,剪切估计器可以显著减少所需的样本量,以保证特定的置区间。 Vincent Poor, Gang Feng原文地址:https:arxiv.orgabs2005.03622 费雪参数估计及其应用(CS IT).pdf

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    python 打印堆栈

    第一种方使用logging模块import logging def test(self): try: 1 0 # 触发异常 except BaseException as e: logging.exception (e) # 方式2 finally: pass第二种方使用traceback模块import traceback def test(self): try: 1 0 # 触发异常 except BaseException

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    生物 awk 用进阶

    配图来源:《The AWK Programming Language》---- START ----在掌握了上一篇文章中 awk 基础用的之后,这一篇文章我们来进一步深入地理解和应用 awk。 下面这个图来自 runoob.com 上一篇关于 awk 的文章,它常清楚明白地描述出了 awk 的工作原理和执行流程,可以说理解 awk 的原理看这一张图几乎就足够了(下图)。? 在所有处理操作之前,先读取 BEGIN 关键字标识起来的代码段,并执行之,给一些预设变量赋值或者输出表头;2. 然后执行 BODY 块,一行一行往下完成文本的处理;3. 9525在上面这个例子里,我们通过 -v 参数设置一个自定义变量 qual 并给它赋值为 40, 然后在BODY主程序中 qual 被用于一个条件判断语句,把符合这个条件的 demo.vcf 内容输出出来,常方便 用字符索引代替数字索引的好处是,可以用名称来获得对应的 value,建立起索引和 value 之间的一个映射关系,甚至可以像哈希表那样通过 index 进行查找。

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    检索的预前方

    检索(IR)的核心是从大规模资源中识别相关,并将其作为排名列表返回,以响应用户的需求。 近年来,深度学习的复兴极大地推进了这一领域,并导致了一个名为NeuIR的热门话题(即神经检索),特别是训练前方(PTMs)的范式。 由于大量在红外成像中的应用,我们认为现在是总结现状,借鉴现有方,并为未来的发展获得一些见解的正确时机。在本调查中,我们概述了ῠ在红外系统的不同组件中的应用,包括检索组件、重新排序组件和其他组件。 检索的预前方.pdf

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    一、如何度量量是对的度量,香农不仅对作了定性描述,还进行了定量分析。 源发出的常常是随机的,具有不确定性。 且应满足一下四点: 1、 I(x)应该是事件概率p(x)的单调递减函数; 2、量应该具有可加性:对于两个独立事件,其量应等于各自量之和; 3、当p(x)=1时,I(x)=0:表示确定事件发生得不到任何 平均量----熵的定义设X是一个集合(即系统如源或道),其概率模型为{X_i,P(X_i)},则定义系统X的平均量-----熵为:?熵的单位是比特符号。 熵的几条性质(1)对称性:熵只和分布有关,不关心某一具体事件对应哪个概率 (2)负性:H(X)>=0 (3)确定性:若离散事件是确定事件,则H(X)=0 (4)极值性----最大离散熵定理:设|X|为源消的个数 源X熵明显要远远大于源Y的熵,源X发出不确定性很大,二源Y不确定很小条件量在已知事件yi的条件下,事件xi发的概率为条件概率p(xi|yi),那么条件量定义为?

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