Apple公司拥有着世界上最大的移动生态系统之一，在全球拥有15亿台有源设备，并提供十二种专有的无线连续性服务。以往工作揭示了所涉及协议中的一些安全性和隐私性问题，这些工作对AirDrop进行了广泛的研究。为了简化繁琐的逆向工程过程，本研究提出了一个指南，指南介绍了如何使用macOS上的多个有利位置对所涉及协议进行结构化分析。此外还开发了一个工具包（https://github.com/seemoo-lab/apple-continuity-tools ），可以自动执行此手动过程的各个部分。基于此指南，本研究将分析涉及三个连续性服务的完整协议栈，特别是接力（HO，Handoff）， 通用剪贴板（UC，Universal Clipboard）和Wi-Fi密码共享（PWS，Wi-Fi Password Sharing）。本研究发现了从蓝牙低功耗（BLE，Bluetooth Low Energy）到Apple专有的加密协议等多个漏洞。这些缺陷可以通过HO的mDNS响应，对HO和UC的拒绝服务（DoS）攻击，对PWS的DoS攻击（可阻止Wi-Fi密码输入）以及中间设备（MitM）进行设备跟踪。对将目标连接到攻击者控制的Wi-Fi网络的PWS进行攻击。本研究的PoC实施表明，可以使用价格适中的现成硬件（20美元的micro：bit和Wi-Fi卡）进行攻击。最后，建议采取切实可行的缓解措施，并与Apple分享我们的发现，Apple已开始通过iOS和macOS更新发布修复程序。
玄武门之变是唐高祖武德九年六月初四（公元626年7月2日）由当时唐高祖李渊次子秦王李世民在唐王朝的首都长安城大内皇宫的北宫门——玄武门附近发动的一次流血政变。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 TTabControl 属性 DisplayRect：只定该控件客户区的一个矩形 HotTrack：设置当鼠标经过页标签时，它的字是否有变化。如果为True，是字会变成蓝色 Images：为每个页标签添加一个图片 MultiLine：如果总页标签的长度大于该控件的宽度时，是否允许多行显示 MultiSelect：是否允许多选页标签。该属性只有当Style为tsFlatButtons或tsButtons时才有效 OwnerDraw：是否允许自己绘画该控件 RaggedRight：指定是否允许标签页伸展到控制宽度 ScrollOpposite：该属性设置将会使MultiLine设为True。当标签页的行数大于1时，当单击其它页时，在它下面的页会自动翻动该控件的底部 Style：设置该控件的样式，大家一试就会知道 TabHeight：设置页标签的高度 TabIndex：反映当前标签页的索引号。该号从0开始 TabPosition：选择页标签的位置，分上，下，左，右 Tabs：对每个页进行增，删，改 TabWidth：设置页标签的宽度
Flutter 2.5 正式版已于2021年9月8号发布！这是一次重要的版本更新，也是 Flutter 发布历史上各项统计数据排名第二的版本。我们关闭了 4600 个 Issue，合并了 3932 个 PR，它们分别来自 252 个贡献者和 216 个审核者。回顾去年 – 我们收到来自 1337 个贡献者提交的 21072 个 PR，其中有 15172 个被合并。在详述本次更新的内容之前，我们想强调，Flutter 的首要工作始终是高质量交付开发者们所需要功能。
最近项目也和linux kernel技术有关，调试内核和内核模块、修改内核源码，是学习内核的重要技术手段之一。应用这些技术时，都有一本基本的要求，那就是编译内核。因此，在分析内核调试技术之前，本随笔给出内核的编译准备工作与具体实现过程。
想象一下，你被送到一片原始热带雨林，进行野生动物普查。每当看到一只动物，拍一张照片。
对于游戏概率的介绍，之前有一篇文章讲过 游戏概率常用模型算法整理，感兴趣的小伙伴可以去看看哦
随机对照试验可以得到较为可靠的证据，在预防医学研究和临床医学研究中扮演非常重要的角色。人体试验中，实验组和对照组受试对象的特征（如年龄、性别、是否服药、是否有运动习惯等等）常成为研究过程中的混杂因素，对研究结果产生重要影响。
文章主要介绍了多目标检测算法的发展、评测指标、基于度量学习的评测方法和基于进化算法的评测方法。其中，基于度量学习的评测方法包括使用聚类算法进行标注、使用分类算法进行标注、基于深度学习的评测方法和基于进化算法的评测方法。最后，文章介绍了基于进化算法的评测方法的实现流程和实验结果。
在现代科技发展迅速的时代，我们的电脑、手机、平板等设备里积累了大量的文件，这些文件可能是我们的照片、文档、音频、视频等等。然而，当文件数量增多时，我们如何快速地找到所需的文件呢？这时，文件列表就显得尤为重要了。
在使用需要一定程度随机化的算法时，你经常会发现洗牌数组是一项非常必要的技能。以下代码段以复杂的方式对数组进行混洗。O(n log n)
IP地址不用说了吧，那么如何查询本机IP呢？其实很简单，只要在命令行中输入“ipconfig”就可以了。这其实也是这条命令最常见的一种格式，此外它还包含几个特殊的后缀，比如“ipconfig /release”是释放本机现有IP，“ipconfig /renew”是向DHCP服务器（可以简单理解成你家的路由器）重新申领一个IP，“ipconfig /all”是显示完整版IP信息。
【导读】10月15日，人工智能研究机构OpenAI发布了一条机械手单手解魔方的视频。这个自学式的类人机器人手臂名为 Dactyl，不仅可以单手解魔方，甚至能在外加各种干扰，比如“蒙眼”，用布娃娃长颈鹿干扰下继续完成任务。这次，这套机械手系统使用的是此前用于 OpenFive 同样的强化学习代码，加上一项名为 Automatic Domain Randomization (ADR，自动化域随机)的新技术，这套系统可以处理之前未见过的场景，再次证明了强化学习的强大学习能力。
UV Tools是一个超级易用的3DMax插件，该插件可以帮助用户在构建建模时，快速一键校正UV。例如，它可以将U轴或V轴对准边缘末端或中心。这样，用户可以大大提高建筑设计的效率
在 Flutter 视图布局（一）中文章结束时留下了一个问题，大家有尝试去实现吗？
给你一个魔方，只允许使用一只手，还时不时有人给你捣乱，你能在4分钟内还原它吗？我不能，两只手都不行。
缓冲区溢出实验（Linux 32位） 参考教程与材料：http://www.cis.syr.edu/~wedu/seed/Labs_12.04/Software/Buffer_Overflow/ （本文记录了做SEED缓冲区溢出实验的体会与问题，侧重实践，而不是讲解缓冲区溢出原理的详细教程） 1. 准备工作 使用SEED ubuntu虚拟机进行缓冲区溢出实验，首先要关闭一些针对此攻击的防御机制来简化实验。 （1）内存地址随机化（Address Space Randomization）：基于Linux的操作
在经过了近两个月的版本迭代后，Flutter 官方在昨天发布了Flutter 2.5版本。根据官方的介绍，这是一个大版本更新，一共关闭了 4600 个问题，从 252 个贡献者和 216 个审阅者合并了 3932 个 PR。
数据可视化正在帮助全球公司识别模式，预测结果并提高业务回报。可视化是数据分析的一个重要方面。简而言之，数据可视化以可视格式传达表格或空间数据的结果。图像有能力吸引注意力并清晰地传达想法。这有助于决策制定并推动改进行动。
在运行测试时，go命令可以接受一组参数来设置测试执行的方式。一个常见的问题是忽视了设置这些参数，导致错过了可能带来更快执行和发现可能错误的方法。本文将深入研究其中的两个参数：parallel和shuffle.
1996 年， 美国计算机科学家 David R Karger 连同其他研究者在论文《 A new approach to the minimum cut problem》中提出了一个令人惊讶的随机算法 Karger 算法，其在理论计算机科学中非常重要，尤其适用于大规模图的近似最小割问题。
栈溢出保护是一种缓冲区溢攻击缓解手段，当函数存在缓冲区溢出攻击漏洞时，攻击者可以覆盖栈上的返回地址来让shellcode能够得到执行，当启动栈保护后，函数开始执行的时候会显往栈里插入cookie的信息，当函数真正返回的时候会验证cookie信息是否合法，如何不合法就停止程序运行。攻击者在覆盖返回地址的时候往往会将cookie信息给覆盖掉，导致栈保护检查失败而阻止shellcode的执行。在Linux中的cookie信息成为canary。
原文地址：Double Stuffed Security in Android Oreo 原文作者：Gian G Spicuzza 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：github.com/xitu/gold-m… 译者：一只胖蜗牛 校对者：corresponding，SumiMakito 像奥利奥一样的双重安全措施，尽在 Android Oreo 由 Android 安全团队的 Gian G Spicuzza 发表 Android Oreo 中包含很多安全性提升的更新。几个月以来，我们讨论了如何增强
为了模拟真实用户线上访问的场景，在压测时需要对请求数据做参数化。jmeter脚本中有如下三种方法进行设置。
借助于手臂，人类可以完全各种各样的任务。而在机器人过去 60 年的发展历程中，人类通过双手可以完成各项复杂的任务，但却需要针对每项任务设计特定的机器人。
在上期技术视点中，我们为大家带来了以太坊 Eth2的规范 v1.0，这一里程碑事件标志着 Eth2阶段主网即将正式开启。本期技术视点，我们将介绍差分隐私这一较为成熟的隐私保护手段，并分步解释其采用的随机化技术。
随着机器学习的复杂度和影响力不断提升，许多人希望找到一些解释的方法，用于阐释学得模型的重要属性 [1, 2]。对模型的解释可能有助于模型满足法规要求 [3]，帮助从业人员对模型进行调试 [4]，也许还能揭示模型学到的偏好或其他预期之外的影响 [5, 6]。显著性方法（Saliency method）是一种越来越流行的工具，旨在突出输入（通常是图像）中的相关特征。尽管最近有一些令人振奋的重大研究进展 [7-20]，但是解释机器学习模型的重要努力面临着方法论上的挑战：难以评估模型解释的范围和质量。当要在众多相互竞争的方法中做出选择时，往往缺乏原则性的指导方针，这会让从业者感到困惑。
使用混合开发就不能像之前一样直接上来就创建一个 Flutter 项目，而是要使用 Flutter模板
这项研究由宾夕法尼亚大学、 NVIDIA 、得克萨斯大学奥斯汀分校的研究者联合打造，并且完全开源。他们提出了 DrEureka（域随机化 Eureka），这是一种利用 LLM 实现奖励设计和域随机化参数配置的新型算法，可同时实现模拟到现实的迁移。该研究展示了 DrEureka 算法能够解决新颖的机器人任务，例如四足机器人平衡和在瑜伽球上行走，而无需迭代手动设计。
前几天有人问我R里面怎么做零模型。 有现成的函数，picante包的randomizeMatrix直接就搞定了。 我回复之后随便在网上搜了一下，意外发现竟然没有搜到相关的文章。 那就简单写写吧。
今天给大家讲讲DNN（深度神经网络）在训练过程中遇到的一些问题，然后我们应该怎么去注意它，并学会怎么去训练它。
在分析算法的性能时，期望运行时间是一个重要的指标，它描述了算法在平均情况下的表现。期望运行时间考虑了所有可能的情况，包括输入数据的分布和随机性等因素。
列表显示，顾名思义它是在一个列表视图的形式显示在屏幕上的数据的内容。于ios在列表视图UITableView达到。这个类在实际应用中频繁，是很easy理解。这里将UITableView的主要使用方法总结一下以备查。
SwiftUI 引入了一组视图修饰符，使我们能够有效地管理视图中的安全区域。在许多情况下，安全区域是你希望放置内容的地方。今天，我们将了解 SwiftUI 引入的新内容边距概念以及它与安全区域的区别。
关于在Python中处理随机性的概述，只使用标准库和CPython本身中内置的功能。
在本期中，我将说明孟德尔随机化的基础概念与研究框架，并解释如何使用孟德尔随机化去解决常规流行病学问题。
近日，美国四所大学的一组学者发现了全新的边信道攻击方法，他们能够利用现代CPU中的推测执行功能来获取用户CPU数据，泄漏敏感数据和数据安全边界。这种边信道攻击方法与今年年初的 Meltdown 和 Specter 漏洞利效果相似，但研究人员这次利用的是CPU推测执行功能中的一个新片段。
AI 科技评论按：今年 2 月，OpenAI 发起了一组机械手挑战，他们在基于 MuJoCo 物理模拟器的 Gym 环境中新设计了含有机械臂末端控制、机械手拿取物体的两组八个有难度的、早期强化学习算法已经不足以直接解决的问题。这些具有一定难度的任务 OpenAI 自己也在研究，他们认为这是深度强化学习发展到新时代之后可以作为新标杆的算法测试任务，而且也欢迎其它机构与学校的研究人员一同研究这些任务，把深度强化学习的表现推上新的台阶。
在进行网络爬虫开发时，经常会遇到网站的反爬措施。本文将介绍两种有效的方法来提高安全性，分别是User Agent随机化和HTTPS绕过策略。通过这些技巧可以提高爬虫稳定性、减少无效概率，并顺利获取所需数据。
来源：集智俱乐部 本文约23000字，建议阅读20+分钟 本文整理自丁鹏老师的8篇短文，从多角度回顾了因果推断的各种模型方法。 [ 导读 ] 推断因果关系，是人类思想史与科学史上的重要主题。现代因果推断的研究，始于约尔-辛普森悖论，经由鲁宾因果模型、随机试验等改进，到朱力亚·珀尔的因果革命，如今因果科学与人工智能的结合正掀起热潮。 目录 1. 因果推断简介之一：从 Yule-Simpson’s Paradox 讲起 2. 因果推断简介之二：Rubin Causal Model (RCM) 和随机化试验
违反假设（A2）或（A3）的被 IV 定义为 "无效 "IV。即可能对结果产生直接影响的变量，就被称为 "无效 "工具变量。
随机数算法可谓是涵盖了多个领域，其中蕴含了提升安全性、增强性能，还有改进资源分配等关键方面。那么关于如何充分利用随机数算法优化局域网管理软件呢？下面，我为大家罗列了一些策略，或许能够为提供一些思路，更好地运用随机数算法来提升局域网管理软件的表现：
uvm_sequence_base 类通过添加body方法扩展了 uvm_sequence_item 类。sequence用于通过执行其body来产生激励。sequence item被设计为一个瞬态动态对象，这意味着它可以在被取消引用后被创建、使用和垃圾回收。
在本文中，你会对如何使用 JavaScript 实现机器学习这个话题有一些基本的了解。
英文：JeffHeaton 译文： 云+社区/白加黑大人 https://cloud.tencent.com/developer/article/1035890 基本介绍 在本文中，你会对如何使用JavaScript实现机器学习这个话题有一些基本的了解。我会使用Encon（一个先进的神经网络和机器学习框架）这个框架，并向你们展示如何用这个框架来实现光学字符辨识，模拟退火法，遗传算法和神经网络。Encog同时包括了几个GUI窗体小部件，这些小部件可以更方便地显示出一般机器学习任务的输出。 运行环境 E
「身边枪林弹雨，NPC八风不动」的哏，已经让「加拿大邓超」贱贱老师拍成热卖电影了。
作者 Taskiller Hi 基友们，我在上篇文章中讨论了Linux平台上NX的特性。我们已经知道一般情况下NX（Windows平台上称其为DEP）和地址空间分布随机化（ASLR）会同时工作，所以也值得看一下ASLR在Linux平台是如何工作的。事实证明，Linux上ASLR的实现与Windows上的有些显著的差异。 在Windows平台，ASLR不会影响运行时的性能，只是会拖慢模块加载的速度。根据文档《Windows ISVSoftware Security Defenses》的描述，要
ViewModel，顾名思义，就是视图的模型。在 Flutter 中，ViewModel 是一种用于管理视图状态和业务逻辑的重要概念。它承载了应用程序的核心功能，像是一个精心设计的控制中心，负责连接视图和数据模型，使得应用程序能够顺畅地运行。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
