轻度认知障碍（MCI）与阿尔兹海默症（AD）的临床发展有关，但不是所有的MCI患者都会转变成AD。因此，区分哪些MCI是发展性的（pMCI），而哪些又是稳定性的（sMCI）就很重要了，如有助于及时的给予抗病药。Christian，MusaeusMalene和Peter在Journal of Alzheimer's Disease上发文，当前研究旨在探究是否可以通过EEG的Coherence与iCoherence的定量分析区分pMCI和sMCI。
Coherence X Mac是一款可以让你在Mac上把任何网站变成一个基于Chromium的原生应用程序。Coherence X建立在世界上最强大的SSB工具-Coherence Pro 2的基础上，并从头开始进行重建。使用简单方便，为您的应用选择名称开始，然后输入任何URL，而且Coherence X还可以为您抓取一个图标，只需要几秒钟就能够搞定！
- Weblogic Coherence组件远程代码执行漏洞（CVE-2020-2555） -
在上一篇文章中，我们将使用Mallet版本的LDA算法对此模型进行改进，然后我们将重点介绍如何在给定任何大型文本语料库的情况下获得最佳主题数。
Oracle Coherence为Oracle融合中间件中的产品，在WebLogic 12c及以上版本中默认集成到WebLogic安装包中，T3是用于在WebLogic服务器和其他类型的Java程序之间传输信息的协议。
笔者很早就对LDA模型着迷，最近在学习gensim库发现了LDA比较有意义且项目较为完整的Tutorials,于是乎就有本系列,本系列包含三款：Latent Dirichlet Allocation、Author-Topic Model、Dynamic Topic Models
Coherence 组件是 WebLogic 中的一个核心组件，内置在 WebLogic 中。关于 Coherence 组件的官方介绍：https://www.oracle.com/cn/java/coherence/
主题建模是自然语言处理（NLP）和文本挖掘中常用的技术，用于提取给定文本的主题。利用主题建模，我们可以扫描大量的非结构化文本以检测关键词、主题和主题。
Shiro反序列化漏洞虽然出现很多年了，但是在平时的攻防比赛与红队评估项目中还是能遇到。主站也许遇不到Shiro漏洞，但是主站边缘域名、全资子公司的子域名、边缘资产、微信公众号、微信小程序啥的，总能找到。现在遇到的shiro反序列化漏洞也是越来越难了，好多都是别人搞不定的。搞不定的原因要么是key比较偏门，要么是过不了waf防护，要么就是找不到可用的利用链，导致没办法拿权限。
Gensim是一个用于自然语言处理的Python库，它提供了一系列工具，用于从文本语料库中提取语义信息、进行文本处理和主题建模等任务。本教程将介绍如何使用Gensim库进行文本处理和主题建模，涵盖以下内容：
Weblogic是美国Oracle公司出品的一个Application Server，确切的说是一个基于JavaEE架构的中间件，Weblogic是用于开发、集成、部署和管理大型分布式Web应用、网络应用和数据库应用的Java应用服务器。
通过diff 升级包中weblogic的黑名单，我们发现新增oracle.eclipselink.coherence.integrated.internal.cache.LockVersionExtractor这个类
本文介绍了一种名为RAISR（Rapid and Accurate Super-Resolution）的图像压缩技术，该技术由Google开发，旨在提高图像分辨率和压缩效率，同时减少图像压缩带来的图像质量问题。RAISR技术基于深度学习，使用卷积神经网络来学习图像的稀疏表达，并使用优化的升采样和滤波器来合成高分辨率图像。该技术可以显著减少图像的比特数，同时保持良好的图像质量，是移动设备、浏览器和可扩展网络应用中图像压缩的有力竞争者。
如果在不出网的情况下是否还能利用成功，然后我们就做了一下实验把网线拔了，确实远程加载不了xml，哪怕靶机跟攻击机在同一个C段内，也是调用不成功。
Weblogic是Oracle公司推出的J2EE应用服务器，CVE-2020-14882允许未授权的用户绕过管理控制台的权限验证访问后台，CVE-2020-14883允许后台任意用户通过HTTP协议执行任意命令。使用这两个漏洞组成的利用链，可通过一个GET请求在远程Weblogic服务器上以未授权的任意用户身份执行命令。
相信很多 Java 开发，都使用了 Java 的各种并发同步机制，例如 volatile，synchronized 以及 Lock 等等。也有很多人读过 JSR 第十七章 Threads and Locks（地址：https://docs.oracle.com/javase/specs/jls/se17/html/jls-17.html），其中包括同步、Wait/Notify、Sleep & Yield 以及内存模型等等做了很多规范讲解。但是也相信大多数人和我一样，第一次读的时候，感觉就是在看热闹，看完了只是知道他是这么规定的，但是为啥要这么规定，不这么规定会怎么样，并没有很清晰的认识。同时，结合 Hotspot 的实现，以及针对 Hotspot 的源码的解读，我们甚至还会发现，由于 javac 的静态代码编译优化以及 C1、C2 的 JIT 编译优化，导致最后代码的表现与我们的从规范上理解出代码可能的表现是不太一致的。并且，这种不一致，导致我们在学习 Java 内存模型（JMM，Java Memory Model），理解 Java 内存模型设计的时候，如果想通过实际的代码去试，结果是与自己本来可能正确的理解被带偏了，导致误解。 我本人也是不断地尝试理解 Java 内存模型，重读 JLS 以及各路大神的分析。这个系列，会梳理我个人在阅读这些规范以及分析还有通过 jcstress 做的一些实验而得出的一些理解，希望对于大家对 Java 9 之后的 Java 内存模型以及 API 抽象的理解有所帮助。但是，还是强调一点，内存模型的设计，出发点是让大家可以不用关心底层而抽象出来的一些设计，涉及的东西很多，我的水平有限，可能理解的也不到位，我会尽量把每一个论点的论据以及参考都摆出来，请大家不要完全相信这里的所有观点，如果有任何异议欢迎带着具体的实例反驳并留言。
本文提出了一种基于网格的运动统计方法（GMS），用于快速、超稳健的特征点匹配。该方法通过将图像划分为网格，并计算每个网格中特征点匹配的概率，从而在计算复杂度和稳定性之间取得平衡。实验结果表明，GMS在速度和精度方面均优于当前最先进的算法，具有很高的实用价值。
随着社交媒体和移动信息流应用的发展，涌现出了许多用户生成内容模式下的自媒体应用，每个用户都可以作为内容生产者，产生了海量在线文章内容。这些自媒体应用提供推荐和搜索服务让内容消费者可以浏览他们感兴趣的内容。同时，自媒体内容创作的开放性同时也导致了文章质量的参差不齐。在推荐和搜索系统中，结果质量是影响用户体验的的重要因素，评估自媒体在线文章质量对在线推荐、搜索和广告等应用场景都具有重要意义。
安装前提：首先在官网上下载安装包https://www.oracle.com/index.html下载10.3.6版本的在centos7.6上安装，关闭防火墙、selinux，安装jdk（Java SE Development Kit）
主题建模包括从文档术语中提取特征，并使用数学结构和框架（如矩阵分解和奇异值分解）来生成彼此可区分的术语聚类（cluster）或组，这些单词聚类继而形成主题或概念。
2018年9月16日，像往常一样，我坐在窗边憧憬爱情，幻想着心仪的她会乘风破浪、飘洋过海地来看我。
authors:: Zhenzhong Lan, Mingda Chen, Sebastian Goodman, Kevin Gimpel, Piyush Sharma, Radu Soricut container:: International conference on learning representations year:: 2019 DOI:: rating:: ⭐⭐⭐⭐ share:: false comment:: 针对BERT模型进行简化之后的ALBERT
（对人机对话技术不是很了解的读者，建议先阅读此前的一篇公众号内容“一文看懂人机对话”）
Weblogic是Oracle公司推出的J2EE应用服务器。在2020年10月的更新中，Oracle官方修复了两个长亭科技安全研究员@voidfyoo 提交的安全漏洞，分别是CVE-2020-14882和CVE-2020-14883。
主题建模是一种从大量文本中提取隐藏主题的技术。Latent Dirichlet Allocation（LDA）是一种流行的主题建模算法，在Python的Gensim包中具有出色的实现。然而，挑战在于如何提取清晰，隔离和有意义的高质量主题。这在很大程度上取决于文本预处理的质量以及找到最佳主题数量的策略。本教程试图解决这两个问题。
哪里能下载支持M1的PD18虚拟机？Parallels Desktop 18 for Mac可在 Mac 上同时运行 Windows 和 macOS，无论您需要运行没有 Mac 版本的 Windows 程序，还是从 PC 切换到 Mac 并需要传输数据，Parallels Desktop 18都能满足您的需求。
本次搭建使用的虚拟机，由于内存有限，我搭建的是第一种规划方案同一台服务器，如下：
缓存是一种在多个消费端或服务端之间共享数据的技术,计算或获取数据都是非常昂贵的.数据存储和检索在一个子系统中。该子系统提供对频繁访问数据副本的快速访问。
WebLogic是美国Oracle公司出品的一个application server，是一个基于JAVAEE架构的中间件，WebLogic是用于开发、集成、部署和管理大型分布式Web应用、网络应用和数据库应用的Java应用服务器。
功能连接（Functional connectivity, FC）可以说是EEG研究中的一个非常重要的方法。对于正常的大脑高级认知功能来说，往往并不仅仅是单独的某个脑区在起作用，而是更加依赖于不同脑区之间的相互协同工作，因此研究不同脑区的功能连接对我们理解大脑的大脑高级认知功能机制来说非常重要。那么究竟什么是功能连接，如何定量测量不同脑区之间的功能连接呢？所谓的功能连接其实就是用某种方法来测量两种信号之间的依赖或相关程度。在EEG领域中，研究者提出了非常丰富的算法来测定两种信号之间的相关程度，即所谓的功能连接指标。不同的功能连接指标具有各自的特点，因此研究者需要根据各自数据或者欲解决的问题来选择合适的功能连接指标。笔者在这里会陆续分几篇文章对EEG中常用的功能连接指标的计算方法、优缺点进行系统梳理（本文是系列1），希望对大家有帮助。
最近爆肝了这系列文章 全网最硬核 Java 新内存模型解析与实验，从底层硬件，往上全面解析了 Java 内存模型设计，并给每个结论都配有了相关的参考的论文以及验证程序，我发现多年来对于 Java 内存模型有很多误解，并且我发现很多很多人都存在这样的误解，所以这次通过不断优化一个经典的 DCL （Double Check Locking）程序实例来帮助大家消除这个误解。
2020年4月Oracle官方发布关键补丁更新公告CPU(Critical Patch Update)，其中曝出两个针对WebLogic Server ，CVSS 3.0评分为 9.8的严重漏洞(CVE-2020-2883、CVE-2020-2884)，允许未经身份验证的攻击者通过T3协议网络访问并破坏易受攻击的WebLogic Server，成功的漏洞利用可导致WebLogic Server被攻击者接管，从而造成远程代码执行。
在上一篇文章里，我们聊到了 CPU 的三级缓存结构，提到 CPU 缓存就一定会聊到 CPU 的缓存一致性问题。那么，什么是缓存一致性问题，CPU Cache 的读取和写入过程是如何执行的，MESI 缓存一致性协议又是什么？今天我们将围绕这些问题展开。
在日常的渗透测试、红队评估项目中，中间件层面的漏洞挖掘是非常重要一环，Weblogic中间件在最近几年接连被爆出很多高危漏洞，基本上都是可以直接拿到权限的。主流的Weblogic漏洞包括HTTP协议上的CVE-2017-10271、CVE-2019-2729等，但是其影响weblogic的版本为12.1.3之前版本。如果能事先判断出weblogic的版本号是大于12.1.3的，那么可以放弃测试这两种漏洞，节省很多时间。
在之前的文章《系统梳理EEG中常用的功能连接指标—系列1》中，笔者对皮尔森相关系数（Pearson correlation coefficient）、波谱相干（Spectral coherence）、互信息（Mutual information,MI）、相锁值（Phase Locking Value, PLV）4个功能连接指标的计算方法、优缺点进行了介绍。本文为系列2，继续对相关的功能连接指标进行梳理。
CPU 根据程序寄存器(PC)加载指令,详码,执行,写回,并对程序计数器更新,周而复始。
从交易的角度来看，铜的定价取决于金属交易所的供需动态，尤其是伦敦金属交易所（LME）和芝加哥芝加哥商品交易所交易所（CME）。然而，铜的交易价格受到无数因素的影响，其中许多因素很难同时衡量：
1. 问题分析 2. Cache-Aside 2.1 读缓存 2.2 写缓存 2.3 延迟双删 2.4 如何确保原子性 3. Read-Through/Write-Through 3.1 Read-Through 3.2 Write-Through 4. Write Behind 很多小伙伴在面试的时候，应该都遇到过类似的问题，如何确保缓存和数据库的一致性？ 如果你对这个问题有过研究，应该可以发现这个问题其实很好回答，如果第一次听到或者第一次遇到这个问题，估计会有点懵，今天我们来聊聊这个话题。 1. 问题分
Weblogic是美国Oracle公司出品的一个应用服务器(application server)，确切的说是一个基于Java EE架构的中间件，是用于开发、集成、部署和管理大型分布式Web应用、网络应用和数据库应用的Java应用服务器
我们在文章中提到过，由于CPU和主存的处理速度上存在一定差别，为了匹配这种差距，提升计算机能力，人们在CPU和主存之间增加了多层高速缓存。每个CPU会有L1、L2甚至L3缓存，在多核计算机中会有多个CPU，那么就会存在多套缓存，那么这多套缓存之间的数据就可能出现不一致的现象。为了解决这个问题，有了内存模型。内存模型定义了共享内存系统中多线程程序读写操作行为的规范。通过这些规则来规范对内存的读写操作，从而保证指令执行的正确性。
提到一致性这个词，大家会想到外文中有几个单词，如CAP中的Consistency、Cache Coherence、区块链的Consensus。这三个单词在外文不同环境拥有不同的含义。但在汉字中统一可以翻译为“一致性”。因此在谈一致性之前，有必要对这几个概念做一个区分，否则很容易让人迷惑。
近日，Oracle WebLogic Server 远程代码执行漏洞 （CVE-2020-14882）POC 被公开，未经身份验证的远程攻击者可通过构造特殊的 HTTP GET 请求，结合 CVE-2020-14883 漏洞进行利用，利用此漏洞可在未经身份验证的情况下直接接管 WebLogic Server Console ，并执行任意代码，利用门槛低，危害巨大。
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