严格来说，Linux 不是实时操作系统，但 Linux 却支持实时调度算法。与通用调度算法（如完全公平调度算法）相比，实时调度算法更注重任务（进程）的实时性。为什么 Linux 支持实时调度算法，却不是实时操作系统呢？有兴趣的同学可以去网上查阅相关的文献或者资料。
由于80年代/ 90年代的普通反向传播算法收敛缓慢，Scott Fahlman发明了一种名为Quickprop[1]的学习算法，它大致基于牛顿法。他的简单想法在诸如“N-M-N编码器”任务这样的问题域中优于反向传播(有各种调整)，即训练一个具有N个输入、M个隐藏单位和N个输出的de-/ Encoder网络。Quickprop的方法之一是寻找特定领域的最佳学习率，或者更确切地说:适当地动态调整学习率的算法。
上一篇文章讲解了链表的相关知识，并用代码实现了一个链表结构。那么本文将介绍一下另一种特殊的链表结构，叫做 双向链表。 顾名思义，普通的链表都是从 head 开始往后遍历结构内的元素，那么双向链表就是既可以从头开始遍历，又可以从结构的末尾开始遍历。
扩展板提供了一个三轴加速度传感器（LIS302DL）。由于该模块的知识非常多，所以可以参考网上的教程。在这里只是讲解如何使用。
该方法的主要原理是利用dl_runtime_resolve函数来对动态链接的函数进行重定位。
在编译并完成 php.ini 的配置之后，我们就成功的安装了一个 PHP 的扩展。不过， PHP 也为我们提供了两个在动态运行期间可以查看扩展状态以及加载未在 php.ini 中进行配置的扩展的函数。下面，我们就来看看它们的使用。
经过上一篇文章我们已经大概的了解sql注入去怎样审计了。但是在实际的网站中和用户的输入输出接口不可能想那样没有防御措施的。现在各大网站都在使用waf对网站或者APP的业务流量进行恶意特征识别及防护，避免网站服务器被恶意入侵。所以我们就需要绕过waf，这篇文章就用代码审计的方式给大家讲解一些sql的绕过技巧。
在《FNN（DNN）的前向传播和反向梯度推导》中，我们学习了FNN（DNN）的前向传播和反向梯度求导，但知识仍停留在纸面。本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所得结论的准确性，以便将抽象的数学符号和实际数据结合起来，将知识固化。更多相关内容请见《深度学习的数学理论与代码实战》系列介绍。
youtube-dl 是一个通过命令行下载视频的工具，其不仅支持 youtube 网站的视频下载，还支持上百个不同的视频网站。用户可以在官方网站上下载 Windows(exe) 和 Linux(tar.gz) 的版本，之后解压并使用对应的命令即可。 对于部分需要使用 youtube-dl 进行开发并且调用其接口为其他功能服务的用户而言，可以在 Github 上找到源码并且进行二次开发，也可以直接调用其 python 接口。关于如何在命令行直接使用打包好的 youtube-dl 工具有许多的文档进行介绍，这篇文章主要是对 youtube-dl 提供的一些接口参数及其功能进行说明，如有错误或不严谨的地方欢迎批评指正。
一是做个总结，二是做个备份。上篇文章感谢@大米指出的错误，格式化字符串漏洞还未销声匿迹！！！
搜索disable_functions 然后改为=disable_functions=phpinfo,dl, exec, system,passthru,popen, pclose, proc_open, proc_nice, proc_terminate, proc_get_status, proc_close, leak, apache_child_terminate, escapeshellcmd, shell-exec, crack_check, crack_closedict, crack_get
Lambda函数也被称为匿名(没有名称)函数，它直接接受参数的数量以及使用该参数执行的条件或操作，该参数以冒号分隔，并返回最终结果。为了在大型代码库上编写代码时执行一项小任务，或者在函数中执行一项小任务，便在正常过程中使用lambda函数。
在CTF中一般的栈溢出题目会给出程序对应的libc，这样我们在泄漏一个libc地址之后就能根据偏移量去计算libc的其他地址，比如system、/bin/sh或是libc基址。 那如果题目中没有给出libc，我们就无法得知题目所用的libc版本。这个时候如果我们要计算system函数的地址的话，可以利用泄露出的libc地址去http://libcdb.com搜索对应的libc版本，因为一个libc函数地址的低三位在对应的libc版本中总是不变的。（当然你也可能搜不到） 今天要介绍的这项技术就是"Return_to_dl_resolve"。 理论上来讲，它能在不泄露libc地址、不需要知道libc版本的情况下完成任意libc函数的调用。（包括system） 在正式介绍这项技术之前，先了解一下相关知识。
一、前言 最近在研究Promises/A+规范及实现，而Promise/A+规范的制定则很大程度地参考了由日本geek cho45发起的jsDeferred项目（《JavaScript框架设计》提供该资讯，再次感谢），追本溯源地了解jsDeferred是十分有必要的，并且当你看过官网（http://cho45.stfuawsc.com/jsdeferred/）的新手引导后就会有种不好好学学就太可惜的感觉了，而只看API和使用指南是无法满足我对它的
上节提到匿名函数lambda作为内置函数的参数，其中有sorted函数 此时lambda函数用于指定对列表中所有元素进行排序的准则。
我们从GCD函数和队列的内容中最后的经典案例中关于死锁的案例开始，从死锁的发生开始，看看其产生的本质原因是为什么。
zbar算法是现在网上开源的条形码，二维码检测算法，算法可识别大部分种类的一维码（条形码），比如I25，CODE39，CODE128，不过大家更关心的应该是现在很火的QR码的解码效率，随着现在生活中QR码的普及，扫码支付等行为越来越多的被人们接受，关于QR码是什么，QR码的解码流程是什么样的。本篇文章就互联网上的一个开源解码算法zbar进行简单剖析。
对CVE-2024-3094漏洞的分析文章网上已经有好几篇了，这里来学习一下在该事件中后门隐藏的奇技淫巧。
之前在 动态链接 提到过，程序使用 ret2_dl_runtime_resolve 来进行延迟绑定的时候重定位的
过去的十年中，深度学习（deeplearning, DL）方法已经非常成功并广泛用于开发几乎每个领域的人工智能（AI）。与传统的机器学习（machine learning, ML）算法相比，DL方法在小分子药物发现和开发方面还有很长的路要走。对于DL研究的推广和应用，例如小分子药物研究和开发，还有很多工作要做。本综述主要讨论了监督学习和非监督学习等几种最强大和主流的体系结构，包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和深度自动编码器网络（DAENs），总结了小分子药物设计中的大部分代表性应用；并简要介绍了如何在这些应用程序中使用DL方法。还强调了关于DL方法利弊的讨论以及我们需要解决的主要挑战。
（5）内联视图（Inline View），也叫内嵌视图、临时视图、行内视图、或内建视图，它是出现在FROM子句中的子查询，内联视图不属于数据库对象。
线性表（linear list）是n个具有相同特性的数据元素的有限序列。 线性表是一种在实际中广泛使
神经网络和深度学习（四）——浅层神经网络的激活函数与反向传播 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、神经网络的表示 复习一下神经网络的表示，其主要是将单层的多个神经元，整合到一个矩阵中，调用nu
每个CPU都有一个运行队列，每个运行队列中有三个调度队列，task作为调度实体加入到各自的调度队列中。
正如我们已经探索的那样，GAN 可以通过学习数据分布来产生有意义的输出。 但是，无法控制所生成输出的属性。 GAN 的一些变体，例如条件 GAN（CGAN）和辅助分类器 GAN（ACGAN），如前两章所讨论的，都可以训练生成器，该生成器可以合成特定的输出。 例如，CGAN 和 ACGAN 都可以诱导生成器生成特定的 MNIST 数字。 这可以通过同时使用 100 维噪声代码和相应的一号热标签作为输入来实现。 但是，除了单热标签外，我们没有其他方法可以控制生成的输出的属性。
梯度下降法是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须响函数上当前对于梯度（或者近似梯度）的反方向的规定步长居里点进行迭代搜索。所以梯度下降法可以帮助我们求解某个函数的极小值或者最小值。对于n为问题就是最优解，梯度下降法是最常用的方法之一。
在过去的一年，深度学习技术在各个领域一如既往地取得了不少进展。然而当前深度学习技术（本文中称为深度学习1.0）仍然存在着一些明显的局限，例如在解决有意识任务方面的不足。那么针对这些局限性，在未来的一年，有哪些可能的解决方案？深度学习又会在哪些方面带来有希望的突破？
在第一章中，我们将介绍在本书中将使用的三个深度学习人工神经网络。 这些网络是 MLP，CNN 和 RNN（在第 2 节中定义和描述），它们是本书涵盖的所选高级深度学习主题的构建块，例如自回归网络（自编码器，GAN 和 VAE），深度强化学习 ，对象检测和分割以及使用互信息的无监督学习。
Python爬虫学习之代理IP抓取 ✕ 代理是个好东西！今天使用xpath来清理数据 运行效果： # 主要用到的包 import requestsfrom lxml import etree im
怎么用代码实现WordPress两个JS滑动门？这两个滑动门特效网上淘来的，简单修改了一下，纯HTML代码构建，未加PHP函数，其中的图片和链接可自行替换，如果自己动手能力较强，可以加上Wordpress函数直接调用文章，加到主题模板的任意位置，装饰一下博客也不错，有童鞋要求分享，整理一下发出来，供大家折腾。
此数据包含大小为150x150、分布在6个类别下的约25k图像。 {'建筑物'：0，'森林'：1，'冰川'：2，'山'：3，'海'：4，'街道'：5}
本节介绍人工智能（AI）的定义，并说明 AI 在很大程度上如何影响网络。 它还简要讨论了机器学习的基础。
Python学习笔记(四) 爬取网站数据(静态,动态) 1. 知识点 threading :python3版本之后的新线程函数 requests: 自带函数,用于请求网络地址 os: 自带函数,用于操作文件相关 openpyxl: 开源第三方的excel导出的库,需要手动下载pip install openpyxl BeautifulSoup:html 代码美化工具 2. 基本函数的使用 2.1 网站静态数据爬取(需要熟悉h5标签元素选择器) 访问网站之后通过页面审查元素的方式,查看Element部分
在之前的环节，我们已经能够读取数据，并且构建了我们的Dataset类，处理了数据中各种异常情况，并把数据转换成PyTorch可以处理的样子。一般来说，到了这一步就开始训练模型了。先不要考虑模型的效果，也不用做什么优化，先把模型训练跑通，看一下我们的效果，这样这个结果就可以作为baseline，然后再考虑优化的事情，每进行一步优化，就可以看到它对比基线有没有效果上的提升。话不多说，我们这就来搞一个模型。
在本节中，您将概述使用 Python 进行的深度学习，还将了解深度前馈网络，玻尔兹曼机和自编码器的架构。 我们还将练习基于 DFN 的示例以及玻尔兹曼机和自编码器的应用，以及基于带 Python 的 DL 框架/库的具体示例及其基准。
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 刘畅 近日，圣母大学(University of Notre Dame)公开了一门统计学课程资源，包括：课程笔记和授课视频，课后作业（以及解决方案）以及课程信息和参考以及课程大纲。 这份资源非常丰富，但从营长以往推荐的文章和资源看，大家可真不待见“统计”这个词，从字面上看，它太无聊了，但它对很多机器学习的应用领域又是必不可少的，所以营长这次还是推荐给大家。 1.统计计算和概率统计简介 课程介绍：该部分包括课程，书籍和参考资料，目标，组织的介绍；概
也可以参考如下文章： http://www.delorie.com/djgpp/doc/rbinter/id/65/25.html
大约在一年前，在我高二的时候，我第一次听到这种音频深度学习的用例。事实上,鸟音频检测是我做深度学习和计算机科学的第一个项目。我参与了一个研究项目，在北阿拉斯加的郊区用纯粹的声音来探测鸟类的存在。跳入其中，鸟的音频检测出现了这样一个利基（有利可图的形式），在本文中，我将向您展示如何在BirdVox-70k数据集上使用一个简单的卷积神经网络(CNN)来实现这一点。
新买来的硬盘是未初始化的，以我的理解就是没有引导扇区的，通常是没有MBR，如下图磁盘1，右边有大小，但显示“未分配”，
商业企业广泛使用高级分析工具，以解决使用数据的问题。 分析工具的目的是分析数据并提取相关信息，这些信息可用于解决问题或提高业务某些方面的表现。 它还涉及各种机器学习算法，通过这些算法我们可以创建预测模型以获得更好的结果。
承接上一篇的文章，为了能够让大家对自然语言处理做更深入的了解，本篇文章将着重介绍机器学习（ML）和深度学习（DL）在自然处理中的应用，以及在应用中如何从传统机器学习到深度学习的过度。
Osco, L. P., Junior, J, M., Marques Ramos, A, P., de Castro Jorge, L, A., Fatholahi, S. N., Waterloo, O. C., de Andrade Silva, J., Matsubara, E. T., Gonçalves, W. N., Li, J. (2021) A Review on Deep Learning in UAV Remote Sensing. https://arxiv.org/abs/2101.10861
目标检测是计算机视觉最重要的应用之一。 对象检测是同时定位和识别图像中存在的对象的任务。 为了使自动驾驶汽车安全地在街道上行驶，该算法必须检测到行人，道路，车辆，交通信号灯，标志和意外障碍物的存在。 在安全方面，入侵者的存在可以用来触发警报或通知适当的当局。
欢迎使用《深度学习快速参考》！ 在本书中，我将尝试使需要解决深度学习问题的数据科学家，机器学习工程师和软件工程师更容易使用，实用和使用深度学习技术。 如果您想训练自己的深度神经网络并且陷入困境，那么本指南很有可能会有所帮助。
An Introduction to Recurrent Neural Networks for Beginners
来自《Deep Learning vs. Traditional Computer Vision》
2022年5月18日，瑞典皇家理工学院计算机科学系的N. Arul Murugan等人在Drug Discov Today发表文章，介绍了药物发现如何从基于机器学习和深度学习的评分函数中获益，并介绍了一些经过实验验证的案例。
本文将介绍最基础的循环神经网络（Vanilla RNNs）的概况，工作原理，以及如何在Python中实现。
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