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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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    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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    CT扫描肋骨分割的RibSeg数据集和强基线

    在计算机断层扫描(CT)扫描中手动检查肋骨在临床上至关重要,但劳动密集型,因为24根肋骨在3D体积中通常是拉长和倾斜的。自动肋骨分割方法可以通过肋骨测量和可视化来加快分割过程。 为了解决这些问题,我们开发了一个标记的肋骨分割基准,名为\emph{RibSeg},包括来自公共数据集的490次CT扫描(11719根肋骨)。 然后,考虑到肋骨在3D体积中的稀疏性,对输入进行阈值和采样,并设计了一种基于点的肋骨分割基线方法。该方法实现了最先进的分割性能(Dice~≈95%),具有显著的效率(比现有技术快10∼40×)。 原文题目:RibSeg Dataset and Strong Point Cloud Baselines for Rib Segmentation from CT Scans 原文:Manual rib CT扫描肋骨分割的RibSeg数据集和强基线.pdf

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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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    原生是什么

    :云和本地是相对的,传统的应用跑在本地服务器上,现在流行的应用跑在云端;IaaS,PaaS,SaaS; 原生:Cloud Native, 原生表示土生土长的意思,我们在开始设计应用的时候,就考虑到应用将来是运行在环境中的 ;要充分利用资源的优点:弹性和分布式; ? 原生 = 微服务 + DevOps + 持续交付 + 容器化; 可以大概这么理解; 保持更新,更多内容请关注 cnblogs.com/xuyaowen; 参考链接: https://www.jianshu.com

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    通过映射CT和锥束CT图像对气胸变形进行统计建模(CS)

    在这项研究中,我们介绍了使用成对的锥形束计算机断层扫描(CT)图像进行气胸变形的统计建模方法。我们设计了一个可变形的网格配准框架,用于涉及非线性变形和肺旋转的形状变化。 此外,我们还提出了基于核的变形学习框架,以从术前CT模型重建术中肺的放气状态。本论文主要讲述气胸变形的发现和基于核的变形框架的评估结果。 原文题目:Statistical modeling of pneumothorax deformation by mapping CT and cone-beam CT images 原文:In this statistical modeling methods for pneumothorax deformation using paired cone-beam computed tomography (CT framework is proposed to reconstruct intraoperative deflated states of the lung from the preoperative CT

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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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    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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    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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    计算的定义是什么

    在层次上面,计算可分为:IaaS、PaaS、SaaS。 计算按种类划分为:公有、行业、私有、混合,其中,电信企业提供所有服务,私有就是将平台部署在自己的数据中心里,只给自己使用,混合可以是公有云和私有混合、也可以是行业云和私有混合,主要是安全考虑 ,所有互联数据将客户不重要、非核心、非涉密的业务放到公有/行业上,将重要核心涉密业务放到私有上。

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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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    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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    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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