比如当用户输入密码admin的时候，操作系统会将admin转换为16进制，经过Unicode转换后，再调用MD4加密算法加密，这个加密结果的十六进制就是NTLM Hash
您可以访问：http : //wiki.ros.org/indigo/Installation/Ubuntu 进行下载并学习ROS Indigo版本。
Flutter 是 Google 用以帮助开发者在 iOS 和 Android 两个平台（现在是全平台）开发高质量原生 UI 的移动 SDK。Flutter 兼容现有的代码，免费并且开源，在全球开发者中广泛被使用.
在平时的测试中，经常会碰到处于工作组的计算机，处于工作组的计算机之间是无法建立一个可信的信托机构的，只能是点对点进行信息的传输。
周末给一个库添加http代理的支持，发现对http basic auth不甚了解，阅读了一下相关的文档，写篇备忘。
在上一篇浅谈windows认证原理中，我们介绍了windows认证的基本流程和加密的hash原理。本文我们将通过抓包分析，进一步了解windows网络认证相关的知识。
这篇文章原本由Tyler Hamilton发表在Toranto Star上。很多时候，我们想不起来创意、产品、趋势或技术的创始人。事实上，如果不是在谈论过去时提及他们，我们往往把创始人们彻底忘记了。然而，James Gosling并不在此之列：他坚持创新，正如之前他为Java所作的工作一样。现在，他站在了新的浪潮之巅：海洋机器人科学。下面，我们将将跟Gosling，看一看现在他在做什么，并将再一次见证，Java作为一种神奇的语言，始终站在科学最前沿。
在本地登陆的情况下，操作系统会使用用户输入的密码作为凭据去与系统中的密码进行校验，如果成功的话表明验证通过。操作系统的密码存储在C盘的目录下：
近来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。于此同时，这也推动了数据降维处理的应用。实际上，数据量有时过犹不及。有时在数据分析应用中大量的数据反而会产生更坏的性能。 最新的一个例子是采用 2009 KDD Challenge 大数据集来预测客户流失量。 该数据集维度达到 15000 维。 大多数数据挖掘算法都直接对数据逐列处理，在数据数目一大时，导致算法越来越慢。该项目的最重要的就是在减少数据列数的同时保证丢失的数据信息尽可能少。 以该项目为例，我们开始来探讨在当前数据
近来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。于此同时，这也推动了数据降维处理的应用。实际上，数据量有时过犹不及。有时在数据分析应用中大量的数据反而会产生更坏的性能。 最新的一个例子是采用 2009 KDD Challenge 大数据集来预测客户流失量。 该数据集维度达到 15000 维。 大多数数据挖掘算法都直接对数据逐列处理，在数据数目一大时，导致算法越来越慢。该项目的最重要的就是在减少数据列数的同时保证丢失的数据信息尽可能少。 以该项目为例，我们开始来探讨在当前数
一般我们会认为，要确认互联网上的任意两台主机设备是否建立TCP连接通讯，其实并不容易——攻击者如果不在双方的通讯路径中，就更是如此了。另外如果攻击者并不在通讯路径中，要中途中断双方的这种连接，甚至是篡改连接，理论上也是不大可能的。 不过来自加州大学河滨分校，以及美国陆军研究实验室的研究人员，最近联合发表了一篇论文，题为《Off-Path TCP Exploits: Global Rate Limite Considered Dangerous》。 这篇文章提到Linux服务器的TCP连接实施方案存在高危安全
深度学习，目标检测，图像，智能驾驶 编译：牛喀网-钱伟 前言 本篇关注基础网络架构的演进和处理分类、定位这一矛盾问题上的进展。 基础网络结构的演进 基础网络（Backbone network）作为特征提取器，对检测模型的性能有着至关重要的影响。在分类任务的权威评测集ImageNet上，基于卷积网络的方法已经取得超越人类水平的进步，并也促使ImageNet完成了她的历史使命。这也是机器视觉领域的整体进步，优秀的特征、深刻的解释都为其他任务的应用提供了良好的基础。在本节中，我们选取了几个在检测任务
前面只顾着讲算法，讲损失，讲训练参数设置和细节，缺忽视了一个重要的东西，那就是目标检测的评价标准是什么？这一节，我们就来搞懂这个问题。
windows的认证方式主要有NTLM认证、Kerberos认证两种。同时，Windows Access Token记录着某用户的SID、组ID、Session、及权限等信息，也起到了权限认证的作用。
从此篇开始，我们对近几年检测领域的工作提供一个概览，并试图从中归纳出一些趋势。由于篇幅和视野所限，文章不会求全，相对注重思路的演进，淡化实验结果的报告。事实上，我们并没有看到这一任务上的"The Best Paper"和"The Final Paper"，现阶段的工作远远没有到解决这一问题的程度，深度学习模型也仍然是非常年轻的研究领域。
准备工作：下载ucorelab在的master分支（注意不是main分支）,需要用到的资料以及答案都在里面。
很多情况下目标Action方法都要求在一个安全上下文中被执行，这里所谓的安全上下文主要指的是当前请求者是一个经过授权的用户。授权的本质就是让用户在他许可的权限范围内做他能够做的事情，授权的前提是请求者是一个经过认证的用户。质询-应答（Chanllenge-Response）”是用户认证采用的一种常用的形式，认证方向被认证方发出质询以要求其提供用于实施认证的用户凭证，而被认证方提供相应的凭证以作为对质询的应答。旨在目标Action方法执行之前实施身分认证的AuthenticationFilter也对这种认证方
文章结构 检测模型的评测指标 目标检测模型本源上可以用统计推断的框架描述，我们关注其犯第一类错误和第二类错误的概率，通常用准确率和召回率来描述。准确率描述了模型有多准，即在预测为正例的结果中，有多少是
VOC数据集是目标检测经常用的一个数据集，自2005年起每年举办一次比赛，最开始只有4类，到2007年扩充为20个类，共有两个常用的版本：2007和2012。学术界常用的5k的train/val 2007和 16k 的train/val 2012作为训练集，test 2007 作为测试集，用10k 的train/val 2007+test 2007和 16k的train/val 2012作为训练集，test2012作为测试集，分别汇报结果。
你是否也有这样的困扰：打开 APP 巨耗时、刷剧一直在缓冲、追热搜打不开页面、信号稍微差点就直接加载失败……
与HTTP/1.0相比，HTTP/1.1主要有两个新的特性：keepalive和pipelining。
作者 | 李家丞（ 同济大学数学系本科在读，现格灵深瞳算法部实习生） 近年来，深度学习模型逐渐取代传统机器视觉方法而成为目标检测领域的主流算法，本系列文章将回顾早期的经典工作，并对较新的趋势做一个全景式的介绍，帮助读者对这一领域建立基本的认识。（营长注：因本文篇幅较长，营长将其分为上、下两部分。） 导言：目标检测的任务表述 如何从图像中解析出可供计算机理解的信息，是机器视觉的中心问题。深度学习模型由于其强大的表示能力，加之数据量的积累和计算力的进步，成为机器视觉的热点研究方向。 那么，如何理解一张图片？
6．1 概述 XMPP包含一个认证流的方法，此方法依靠一个简单认证与安全层（SASL）协议[SASL]的XMPP-specific profile。SASL提供一个一般化方法，用于给基于连接的协议加认证支持，并且，XMPP使用一个一般化XML命名空间profile，用于 SASL，遵从[SASL]的profiling需求。 以下规则应用： 1） 如果两个服务器间发生SASL协商，直到由服务器宣称的域名系统（DNS）主机名被解析了（参考服务器到服务器通信（14.4））
作者 | 李家丞（ 同济大学数学系本科在读，现格灵深瞳算法部实习生） 近年来，深度学习模型逐渐取代传统机器视觉方法而成为目标检测领域的主流算法，本系列文章将回顾早期的经典工作，并对较新的趋势做一个全景
作者 | 李家丞（ 同济大学数学系本科在读，现格灵深瞳算法部实习生） 近年来，深度学习模型逐渐取代传统机器视觉方法而成为目标检测领域的主流算法，本系列文章将回顾早期的经典工作，并对较新的趋势做一个全景式的介绍，帮助读者对这一领域建立基本的认识。（因本文篇幅较长，营长将其分为上（点击查看）、下两部分。） 导言：目标检测的任务表述 如何从图像中解析出可供计算机理解的信息，是机器视觉的中心问题。深度学习模型由于其强大的表示能力，加之数据量的积累和计算力的进步，成为机器视觉的热点研究方向。 那么，如何理解一张图片？
作者 | 李家丞（ 同济大学数学系本科在读，现格灵深瞳算法部实习生） 近年来，深度学习模型逐渐取代传统机器视觉方法而成为目标检测领域的主流算法，本系列文章将回顾早期的经典工作，并对较新的趋势做一个全景式的介绍，帮助读者对这一领域建立基本的认识。（营长注：因本文篇幅较长，营长将其分为上（点击查看）、下两部分。） 导言：目标检测的任务表述 如何从图像中解析出可供计算机理解的信息，是机器视觉的中心问题。深度学习模型由于其强大的表示能力，加之数据量的积累和计算力的进步，成为机器视觉的热点研究方向。 那么，如何
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