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ct-exposer:通过搜索CT日志发现子域

什么是证书透明度(简称CT)? 证书透明度(Certificate Transparency)是谷歌力推的一项拟在确保证书系统安全的透明审查技术。...CT为TLS证书信任提供了额外的安全保障:即公司可以监控谁为他们拥有的域创建了证书。此外,它还允许浏览器验证给定域的证书是否在公共日志记录中。...ct-exposer能为我们做什么? ct-exposer将查询给定域的CT日志,然后尝试对域进行DNS查找以获取DNS中存在的域。...根据我的经验,到目前为止ct-exposer为我查找到了许多使用“site:domain.com”谷歌搜索找不到的子域。...安装依赖 Python3,gevent,requests 和 urllib3,pip3 install -r requirements.txt 使用 usage: ct-exposer.py

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是什么

一、对的理解 其实本质上就是一群服务器+服务管理者。正是应为有服务管理者做统一的管理,运维人员不用一个机器一个机器的进行管理或配置,而直接通过统一的管理方式进行统一的管理和批量的设置。...与普通的自建集群的区别就在于是手动管理还是自动管理。手动管理就是从裸机到按照操作系统,再到安装开发环境,配置网络,设置磁盘大小等等,都需要自己亲自操作,然后才能在此基础上进行代码的开发。...然后可以直接屏蔽这些。可以理解为是对这些的一个抽象,屏蔽了从裸机到开发环境配置等等这些,用户可以直接进行后续的操作。...二、服务的一些概念 LaaS 基础架构即服务 Paas 平台即服务 Saas 软件即服务 Faas 功能即服务 Caas 容器即服务

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主机是什么

"主机"(Cloud hosting)可以看成是新一代的共享主机。 首先,主机公司将它的硬件和网络线路,做成一朵"",然后提供一些通向这朵""的网络接口API,供客户使用。...比如,假设你要把本机的文件备份到网上,你可以使用共享主机,把文件传到某一台服务器上;也可以使用主机,通过某种形式的接口,把它们传到里。...诸如Gmail、FaceBook、Twitter、Flickr这样的产品,都可以看作是基于"主机"的服务。 二、主机的优点 主机主要有三大优点。 (1)便宜。...主机的基本特点就是分布式架构,所以可以轻而易举地增加服务器,成倍扩展服务能力。 三、主机的缺点 一些客户担心主机的安全问题,感到对服务缺乏控制。...因为主机只是提供网络接口,所以客户的数据必然全部服从服务公司的安排,完全在后者控制之下。数据是否安全保密,取决于后者的职业道德和保护能力。

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创建合成CT图像数据

我们应用此方法为Covid19的CT挑战赛的开发人员创建一个合成玩具数据集。 数据隐私是医学图像数据公开的一个重要挑战。病人相关信息的匿名化需要两个主要步骤。...第二步中,可能需要对图像数据本身执行匿名化,一个例子是从脑CT/MRI图像我们可以重建人脸,所以这通常需要进一步的匿名化步骤。...在COVID19挑战中:https://www.covid19challenge.eu,我们使用的是胸部的CT数据。...我们将ANTs应用于胸部CT图像,我们不会变形图像的所有内容,而只会变形一定百分比的内容,变形不是完全的,只是部分的。这个概念的一个例子如图1所示。 ? 以上是基于部分图像变形的胸部CT合成概念。...以上是四个胸部CT的冠状位中心切片。你可以猜出哪些是合成的吗?文章最后给出答案。

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文本匹配——【ICLR 2021】CT

本文作者提出了“对比张力”(CONTRASTIVE TENSION)的对比学习方案——CT: 如上图所示,在训练期间,CT 构建了两个独立的编码器(“Model1”和“Model2”),它们共享初始参数以对一对句子进行编码...原始 CT 论文使用包含多个小批量的批次。对于 K=7 的例子,每个 mini-batch 由句子对 组成,对应的标签是 1, 0, 0, …, 0....实现 sentence_transformers已经把CT已经封装成pip包,完整的训练流程例子可以参考《Sentence-BERT》。...我们在此基础上只用修改DataLoader和Loss就能轻松的训练CT: from sentence_transformers import SentenceTransformer, InputExample...负采样的改进 sentence_transformers中还是实现了一个CT使用批量负采样的改进版本:模型 1 和模型 2 都编码相同的句子集。

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CT-ICH2020——CT图像上的颅内出血检测和分割

CT 扫描的可用性及其快速采集时间使 CT 成为优于磁共振成像 (MRI) 的初始出血评估的首选诊断工具。...CT 扫描使用 X 射线束生成一系列图像,根据组织对 X 射线的吸收量,以不同的强度捕获脑组织。...在使用脑窗的 CT 扫描中,出血表现为结构相对不明确的高强度区域。CT 图像由高级放射科医生检查,以确定是否发生出血,如果发生,则检测类型及其区域。...二、CT-ICH2020任务 分割颅内出血(ICH)区域。...三、CT-ICH2020数据集 收集了 82 个 CT 扫描的数据集,其中包括 36 个诊断为以下类型颅内出血的患者的扫描:脑室内、脑实质内、蛛网膜下腔、硬膜外和硬膜下。

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计算是什么以及不是什么

通常来说,人们认可计算作为一种计算方式,它允许通过互联网以“服务”的形式向外部用户交付灵活、可扩展的IT功能。...其中有三个关键词:可扩展、服务和互联网,因此说计算是在互联网上部署和交付应用,且可按需求而扩展。 简而言之,计算不是终端用户购买的东西。...事实上,终端用户应该漠视且不该关心应用程序是否使用计算方式来交付。计算是企业为了达到降低基础架构成本、提高效益、解决容量/可扩展性问题等目的,而采用的一种新型应用架构。...知道了计算是什么之后,强调计算不是什么也很重要。 计算不是服务器虚拟化。这两种架构存在本质的区别,从技术上说,运行或支持计算可以不需要服务器虚拟化。...计算不会锁定供应商:应该是开放的,它能够根据客户需求与任何类型的基础架构协同工作,从而能够支持不同类型的虚拟设备。是一种新的架构,它是以更加灵活、高效且经济的方式交付IT服务的一种新方法。

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想研究新冠CT找不到数据集?UCSD、Petuum开源COVID-CT 数据集

为了解决这个问题,他们构建了一个 COVID-CT 数据集,其中包含 275 个新冠肺炎检测呈阳性的 CT 图像,并向公众开放,以帮助基于 CT 图像的新冠肺炎检测的研发。...基于 183 个新冠肺炎 CT 图像和 146 个非新冠肺炎 CT 图像,他们训练了一个深度学习模型,以预测一个 CT 图像是否呈新冠肺炎阳性。...他们在 35 个新冠肺炎 CT 图像和 34 个非新冠肺炎 CT 图像上进行了测试,模型 F1 值为 0.85。...这些论文中有许多报告了新冠患者病例并且其中一些展示了患者的 CT 图像。这些 CT 图像附有描述其临床病症的标题。...对于包含多个 CT 子图像的图像,他们将其手动拆分为单个 CT 图像。 最终他们获得了 275 个 CT 扫描图像,标记为新冠肺炎阳性。

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原生是什么?(Cloud Native)

原生是什么原生是基于分布部署和统一运管的分布式 ,以容器、微服务、DevOps等技术为基础建立的一套技术产品体系。...--百度百科 个人理解:就是一套部署在,通过工具手段来维护体系的统称。 原生可以干什么?...那么以上重重挑战,都被如下的原生解决: 敏捷性和生产力:原生支持业务指标指导下的快速创新。降低维护风险并保持环境的持续更新。 弹性和可伸缩性:原生以自修复和无停机时间的持续可用性为目标。...最后 原生应用也就是面向“”而设计的应用,在使用原生技术后,开发者无需考虑底层的技术实现,可以充分发挥平台的弹性和分布式优势,实现快速部署、按需伸缩、不停机交付等。...越来越多的中大型公司都转型为,这样减少了不少维护开发成本,唯一的不可控就是底层一但出问题,基本非常被动。

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SegTHOR2019——CT胸部器官分割

今天将分享CT胸部器官分割完整实现版本,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...一、SegTHOR2019介绍 该挑战赛为了解决计算机断层扫描 (CT) 图像中处于危险中的器官分割问题。...在肺癌和食管癌中,放射治疗是一种治疗选择,放射治疗计划从描绘目标肿瘤和位于目标肿瘤附近的健康器官开始,在 CT 图像上称为风险器官 (OAR)。...三、SegTHOR2019数据集 挑战赛提供了40例CT训练集包含标注结果。20例CT测试集,不包含标注结果。...CT数据具有 512 x 512 像素大小,平面分辨率在每个像素 0.90 毫米到 1.37 毫米之间变化,具体取决于患者。

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预训练句子表征——【ICLR 2021】CT

本文作者提出了“对比张力”(CONTRASTIVE TENSION)的对比学习方案——CT: 如上图所示,在训练期间,CT 构建了两个独立的编码器(“Model1”和“Model2”),它们共享初始参数以对一对句子进行编码...原始 CT 论文使用包含多个小批量的批次。对于 K=7 的例子,每个 mini-batch 由句子对 组成,对应的标签是 1, 0, 0, …, 0....实现 sentence_transformers已经把CT已经封装成pip包,完整的训练流程例子可以参考《Sentence-BERT》。...我们在此基础上只用修改DataLoader和Loss就能轻松的训练CT: from sentence_transformers import SentenceTransformer, InputExample...负采样的改进 sentence_transformers中还是实现了一个CT使用批量负采样的改进版本:模型 1 和模型 2 都编码相同的句子集。

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入门学原生系列01——原生是什么

什么是原生? 简单认识 原生有一个简单的理解:指的就是服务器,原生指的就是服务器中自带的应用软件。...原生雏形 上述场景如果要实现,会关注到几个关键点,其实这些就是原生的雏形特点。...其实这是不原生的全部定义,因为原生重定义了互联网的软件架构趋势,发展快速且广范,毫不夸张的说原生引起了新的互联网技术革新。...Cloud):是大规模机房、服务器的组建表现形式,是原生的基础,没有也就没有原生 原生发展简史 2010年,Paul Fremantle在博客中首次提出原生,将其描述为一种和一样的系统行为的应用的编写...; 2013年,Pivotal公司的Matt Stine首次大力推广原生(CloudNative)的概念; 2015年,Matt Stine在《迁移到原生架构》一书中定义了符合原生架构的几个特征

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cdn是什么 cdn有什么用途

面对快节奏的发展,cdn要比普通cdn更快捷,cdn是什么就看看接下来介绍吧。 image.png cdn是什么 能够加快网页访问速度。...在访问数量比较多的情况下,普通cdn会出现,访问数量过多而逐渐减慢,所以为解决这种弊端,推出一种cdn。与普通cdn不同的是cdn能够用更快捷的速度将数据加载完,同样能够方便访客访问网络。...cdn大部分被一些网络运营商所用,甚至一些电商平台也非常需要cdn。cdn将大量数据接收后能够快速加载完。...在一些电商运营的平台里cdn显得特别重要,百万用户的下单量那个顺利完成加载,保障网络顺畅。 cdn有什么用途 类似网络加速。...加载的资源越来越多,用户就会在手机或者是电脑前显示空白网页,此时cdn将大量数据迅速加载,完成网络加速器的任务。 综上所述是对cdn是什么的大概介绍。

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GPM双波段雷达对深对流的“CT扫描”:微物理反演最新研究

当45度仰望天空时,除了心中剪不断的万缕思绪,绝大部分时间你还会观察到飘在天空中奇形怪状的各种。在这万千种的里,有一种堪称云中的姚明。...这一类,不仅仅能上窜到十几公里、深入平流层,还能够给地面带来各种剧烈的天气现象,比如短时强降水、雷暴、冰雹,甚至龙卷。这种便是本文研究的对象,深对流(deep convection)。...今天我们就将利用全球首颗星载双波段降水雷达(DPR)对深对流做一个CT扫描,来回答这些问题。...这也意味着,当你在不同地方观察深对流时,所观察到的内部具有明显的差异。...平均直径、冰粒子的数目和冰水含量中值的分布 类似图5,可以观察到10 km、11 km、13 km等不同高度上这些参数的全球分布,从而得到深对流的微物理参数三维特征,这样我们就完成了利用DPR对深对流的CT

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主机硬盘搭建方法是什么硬盘有什么优势?

硬盘和主机都是放下非常常见的数据存储解决方案,经过多年的发展已经成为主流,在功能和使用体验上已经相当完善。下文主要为大家介绍一下主机硬盘搭建方法是什么,如果有兴趣请继续阅读下文内容。...主机硬盘搭建方法是什么? 1、登录系统后点击进入控制台,很多操作都是在控制台中进行。单击硬盘,接着单击创建,弹出的界面就是硬盘创建的界面。...新创建的硬盘就是主机下的硬盘。 硬盘有什么优势? 硬盘一大优势就是性价比高,对于用户来说会节省很大一部分资金。传统的硬盘价格非常高,而使用硬盘则减少了这一部分的支出。...如果硬盘不够用,通过几步简单的操作就可以对硬盘进行升级,整个过程非常简单。另外从效率上来说硬盘也是非常有优势的,对于数据的安全也非常有保障。省钱、省心、省时间,这些都是硬盘的优势所在。...正是这些优势,才让硬盘能够在存储市场中成为主流。 主机硬盘搭建的方法,我们在上文做了一个简单的介绍,在控制台中通过几步简单的操作即可完成。

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胸片和CT断层图像是怎么来的?

如何得到CT断层图像? 相信小伙伴体检的时候都拍过胸片,假如哪个不幸的小伙伴胸片有点“小问题”的话呢,还要再拍个CT图像让医生仔细看一下,那么这些图像有什么区别呢?又是如何得到的呢?...首先,胸片和CT图像长什么样子呢? ? 左图是我们平常所说的胸片,右边就是CT的断层图像。左边只有一张图片,相当于把人变成透明的,可以看到身体的内部,所以我们叫它透视像。...神奇的CT断层扫描又是怎么回事呢? ? ​ 在CT扫描的时候,假设医生想看你身体某一层的断层图像,就会用CT围着你身体的那一层转上一圈。...这主要是CT重建算法的功劳啦。 CT重建算法原理 接下来给大家简单介绍一下CT的重建算法。 射入人体的X射线,穿过人体之后会有一部分透射出来,被探测器捕捉到。...有了CT断层图像,医生就可以看到病人身体内的结构,及时的诊断疾病了。目前,CT是在临床上应用最为广泛的医学成像设备了,在很多疾病的早期诊断上功不可没。

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