GIL锁什么情况下会释放：IO等待时、时间片结束时、自解码遇到阀值/数量（默认是100条） 程序有计算密集型和IO密集型，GIL对IO密集型有效果 对象：万物皆对象 对象分为不可变对象（数字、字符串、元组）和可变对象（列表、字典、集合） 引用：对象在内存中存储的地址。 缓存机制：我们常用的一些数字字母计算机都自动分配好空间进行了存储，我们在使用的时候，直接引用即可，不会再重新开辟空间 静态模块：以.py结尾的这种python源码文件 动态模块：以.pyd结尾的，解释器解释之后的文件 自解码文件 在我们使用p
在计算机视觉和图形领域，由于神经渲染和生成模型的进步，三维视觉内容的合成引起了显著关注。尽管出现了许多处理单个任务的方法，例如单视图/多视图三维重建和三维内容生成，但开发一个综合框架来整合多个任务的最新技术仍然是一个主要挑战。例如，神经辐射场（NeRF）在通过每个场景的拟合解决逆向渲染问题方面展示了令人印象深刻的新视图合成结果，这适用于密集视图输入，但难以泛化到稀疏观察。相比之下，许多稀疏视图三维重建方法依赖于前馈图像到三维编码器，但它们无法处理遮挡区域的不确定性并生成清晰的图像。在无条件生成方面，三维感知的生成对抗网络（GAN）在使用单图像鉴别器方面部分受限，这些鉴别器无法推理跨视图关系以有效地从多视图数据中学习。 在这篇论文中，作者通过开发一个全面模型来从多视图图像中学习可泛化的三维先验，提出了一种统一的方法来处理各种三维任务。受到二维扩散模型成功的启发，论文提出了单阶段扩散NeRF（SSDNeRF），它使用三维潜在扩散模型（LDM）来模拟场景潜在代码的生成先验。 虽然类似的LDM已经应用于之前工作中的二维和三维生成，但它们通常需要两阶段训练，其中第一阶段在没有扩散模型的情况下预训练变分自编码器（VAE）或自解码器。然而，在扩散NeRF的情况下，作者认为两阶段训练由于逆向渲染的不确定性特性，特别是在从稀疏视图数据训练时，会在潜在代码中引入噪声模式和伪影，这阻碍了扩散模型有效地学习清晰的潜在流形。为了解决这个问题，论文引入了一种新的单阶段训练范式，使扩散和NeRF权重的端到端学习成为可能。这种方法将生成和渲染偏差协调地融合在一起，整体上提高了性能，并允许在稀疏视图数据上进行训练。此外，论文展示了无条件扩散模型学习到的三维先验可以在测试时从任意观察中灵活地采样用于三维重建。 论文在多个类别单一对象场景的数据集上评估了SSDNeRF，整体展示了强大的性能。论文的方法代表了朝着各种三维任务统一框架的重要一步。总结来说，论文的主要贡献如下：
访问Oracle官网 http://www.oracle.com，浏览到首页的底部菜单 ,然后按下图提示操作:
img为图片标签 src应该填写图片地址 如果图片地址不存在 就会触发onerror事件弹出xss
Gob 是 Go 语言的一个序列化数据结构的编码解码工具，在 Go 标准库中内置了 encoding/gob 包以供使用。一个数据结构使用 Gob 进行序列化之后，能够用于网络传输，因此它的典型适用场景就是 RPC 编程，我们在上篇教程也提到了 net/rpc 包默认使用 encoding/gob 进行编解码，以 rpc.Client 为例，其初始化代码如下：
关于信息收集，已经有方法论类的东西总结的很好了，我只说我喜欢的,以百度代替真实站点
在以往的项目中进行网络通信和数据交换的应用场景中，最经常使用的技术便是json或xml。随着JSON的灵活优势，越来越多的企业选择JSON作为数据交换的格式，目前JSON已经成为了业界的主流。JSON已经足够好用，且能满足相当大部分的场景。但是今天在介绍一个Google的力作protobuf作为数据交换格式。我们来看看。
机器之心报道 编辑：小舟、杜伟 如何解释深度神经网络对于人工智能的发展具有重要的作用，也吸引了越来越多学界和业界人士的注意。在这篇长达 134 页的博士论文中，一位来自牛津大学的计算机科学博士生对这一课题进行了深入的探讨，带我们走进深度神经网络的世界。 近年来，深度神经网络正在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等多种领域发挥着重要作用，推动了人工智能的发展。但是，深度神经网络仍存在一些局限性，例如这些模型的决策过程通常无法向用户解释。 但同时，在医疗、金融、法律等各个领域，了解人工智能系统决策制定背后的原因
Weka机器学习工作平台是一个功能强大且易于使用的预测建模平台。 在这篇文章中，你将发现如何在你的工作站上快速安装Weka，并开始学习机器学习。 看完这篇文章后，你会知道： 如何为Windows
gob包管理gob流——在编码器（发送器）和解码器（接受器）之间交换的binary值。一般用于传递远端程序调用（RPC）的参数和结果，如net/rpc包就有提供。
大部分检测假脸工作是在图片上进行的，而针对deepfake视频往往有很少检测方法。这个工作里我们提出了一种基于时间序列的处理方法，用于检测Deepfake视频。我们采用了CNN去提取帧级别的高维特征，并用这些高维特征训练RNN。我们展示了通过一个简单的架构也能在检测任务上达到不俗的效果。
这是一个模仿真实xss挖洞的情景，在XSS Challenges练习过程中，我们需要用浏览器中的f12中搜索（），找出我们控制的代码所在的位置，然后思考那些个位置哪个或哪几个位置可以被注入我们想要的代码，然后结合上下文进行各种脑洞绕过。
1. OAuth2简易实战（三）-JWT 1.1. 与OAuth2授权码模式差别 授权服务器代码修改 @Configuration @EnableAuthorizationServer public class OAuth2AuthorizationServer extends AuthorizationServerConfigurerAdapter { @Autowired private AuthenticationManager authenticationManager;
TiD2019质量竞争力大会邀请了新奥集团中台质量总监陈磊为参会者带来《自动的自动化测试智能化一站式API测试服务》精彩演讲。陈磊从智能化测试框架、智能化API测试框架打造过程、自解耦&自测试的检测装置和智能化解耦服务与智能化测试结合四方面讲述API测试服务。
图 1：DeepSDF 通过潜在编码和前馈解码器网络来表征形状的符号距离函数。以上图像是 DeepSDF 在学习到的形状潜在空间中进行两个形状的插值后的光线投射渲染。
在本文中，我们将看到如何创建语言翻译模型，这也是神经机器翻译的非常著名的应用。我们将使用seq2seq通过Python的Keras库创建我们的语言翻译模型。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】NeRF最大的弊端被攻克！ 人类视觉中，有一个很重要的能力就是可以从二维图像中理解图像的三维形状。 理解三维几何对于了解物体和场景的物理和语义结构至关重要，但当下计算机的视觉仍然很难从二维照片中抽取出三维几何信息。 2020年，神经辐射场（NeRF）模型发布，仅根据二维图像即可生成三维模型，不过缺陷也很明显：模型需要同一个场景（scene）的多个视图（views）作为监督学习的输入。 如果多视角数据不足，模型就无法估计体积表征，生成的场景很容易崩溃
在本文中，我们将看到如何创建语言翻译模型，这也是神经机器翻译的非常著名的应用。我们将使用seq2seq体系结构通过Python的Keras库创建我们的语言翻译模型。
扩散模型(Diffusion Models)在图像生成方面表现出了卓越的性能。今天给大家分享的这篇文章，微软研究人员将扩散模型(Diffusion Models)应用到了代码生成领域，提出了CODEFUSION架构，实验结果表明CODEFUSION-75M效果超过了ChatGPT、StarCoder、GPT-3等众多百亿、千亿级参数的模型。
1.1 什么是protocol buffer ProtocolBuffer是用于结构化数据串行化的灵活、高效、自动的方法，有如XML，不过它更小、更快、也更简单。你可以定义自己的数据结构，然后使用代码生成器生成的代码来读写这个数据结构。你甚至可以在无需重新部署程序的情况下更新数据结构。 1.2 他们如何工作 你首先需要在一个 .proto 文件中定义你需要做串行化的数据结构信息。每个ProtocolBuffer信息是一小段逻辑记录，包含一系列的键值对。这里有个非常简单的 .proto 文件定义了个人
前段时间看到群友讨论压缩包能不能运行，想起了n年前用自解压文件SFX实现的一个“需求”：在没有安装任何应用软件的Windows（当时还要支持XP）上能双击打开自定义格式的文件。当时第一反应是这“需求”太奇葩了，简直是不可能。但思考后认为这个“需求”存在一定的合理性，因为当时的目标用户群体并不能熟练使用电脑，可能不知道打开一个文件需要安装对应的软件。
protobuffer是一种语言无关、平台无关的数据协议，优点在于压缩性好，可扩展，标准化，常用于数据传输、持久化存储等。
机器之心报道 编辑：小舟、杜伟 近日，谷歌研究者提出一种名为「self-consistency」（自洽性）的简单策略，不需要额外的人工注释、训练、辅助模型或微调，可直接用于大规模预训练模型。 尽管语言模型在一系列 NLP 任务中取得了显著的成功，但它们的推理能力往往不足，仅靠扩大模型规模不能解决这个问题。基于此，Wei et al. (2022) 提出了思维提示链（chain of thought prompting），提示语言模型生成一系列短句，这些短句模仿一个人在解决推理任务时可能采用的推理过程。 现在
文章提出了一种用于体积分割的Transformer架构，这是一项具有挑战性的任务，需要在局部和全局空间编码上保持复杂平衡，以及沿体积的所有轴保留信息。所提出设计的编码器受益于自我注意机制以同时编码局部和全局特征，而解码器采用并行自我和交叉注意公式来捕获精细细节以进行边界细化。提出的设计是一个计算效率高的模型，在医学分割十项全能 (MSD) 脑肿瘤分割 (BraTS) 任务上具有竞争力和有希望的结果。进一步表明，对数据损坏的情况我们的模型学习到的表示是具有鲁棒性的。
7-ZIP SFX Maker 是一个7-zip创建自解压文件(*.exe)生成工具。7-zip软件自带的创建自解压程序的功能比较简单，7-ZIP SFX Maker是一个该功能的升级版，可以利用7z文件创建高度自定义的自解压程序，该软件需要至少.NET Framework 2.0环境，建议.Net版本为 3.5 或 3.5 SP1。仅用于Windows平台。
就在前几天，微软发表了篇论文并挂在了arXiv上，该论文提出了一个参数量只有75M的小规模扩散模型——CodeFusion。
近日，Facebook 发表论文，提出一种为预训练序列到序列模型而设计的去噪自编码器 BART。BART 通过以下步骤训练得到：1）使用任意噪声函数破坏文本；2）学习模型来重建原始文本。BART 使用基于 Transformer 的标准神经机器翻译架构，可泛化 BERT（具备双向编码器）、GPT（具备从左至右的解码器）等近期出现的预训练模型，尽管它非常简洁。Facebook 研究人员评估了多种噪声方法，最终通过随机打乱原始句子的顺序，再使用新型文本填充方法（即用单个 mask token 替换文本段）找出最优性能。
编程江湖中一直盛传着一个段子，那就是要问程序员最讨厌哪 4 件事？那必须是：写注释、写文档、别人不写注释、别人不写文档。
7z 自解压功能，实际是将三个文件连接在一起，第一个文件是 7z 的自解压模块（实际是一个通用的包含了界面界面的应用程序）+ config.txt（配置文件）+ 实际要解压的 7z 压缩包文件。三个文件通过 Windows 的 copy 命令拼接在一起，你也可以自己实现代码，将三个文件拼接在一起，因为第一个文件的首地址 PE 结构不变，所以当程序运行时相当于运行了 7z 的自解压模块。他们的组成如下图：
近日，360的团队将cobaltstrike stage uri的特征公开了，这着实令我有些感叹，做了我们想做但不敢做的事情。关于对抗方面，我目前看到的都是从stage uri着手，今天将从另一个角度给大家分享一下如何bypass beacon config scan。
1、HTTP 中有一个 Nagle 算法，每个报文都是一段的，使用网络发送发现网络效率低，然后 HTTP 设置一个算法，设置到一定程度发，所以出现一些延时，提高销量，所以形成了粘包
一、原理阐述 在 linux 下可以用几个最基本的命令制作一个自解压的程序。其原理是：利用 cat 命令可以将两个文件连起来（用>>追加也能达到同样效果），前一个文件是 shell 脚本，负责执行解压和安装；后一个文件是一个压缩包。 把这两个文件通过 cat 连接成一个新的可执行文件，前面是解压程序,后面是压缩包，当你执行这个自解压文件时，会先执行前面的 shell 脚本，利用 tail -n 取得后面的压缩包内容并往下执行解压和调用动作。这样就具有自动解压和安装的功能了。这里比较重要的命令是 tail -
Qzone的日均视频播放量已经突破了10亿，其中Android端的播放量在总播放量中的占比超过70%，相比年初，播放量的增长了超过10倍。视频下载是整个视频播放的基础，如果下载侧出问题，则会造成整个视频播放的失败，这就对我们的视频下载提出了非常高的要求。 基于此，我们将视频下载总结为"多快好省"四个方面，以下载成功率、首次缓冲时长和缓冲概率为主要的技术指标对视频下载进行优化。具体参数的优化结果见下表1，经过长时间的打磨，我们的视频下载模块的下载成功率已经达到了99.9%，视频的首次缓冲时长1.2秒，二次缓冲
#pragma comment(linker,”/subsystem:\”windows\” /entry:\”mainCRTStartup\””)
这种方法的优点是利用了常见的图片格式作为载体，使得木马更不易被杀软检测。同时，加密和解密的过程增加了执行过程的隐蔽性，提高了免杀能力。
在无法使用传统攻击手段突破目标系统的情况下，社会工程学的钓鱼攻击无疑是其中最佳的选择之一。作为一个刚入门的钓鱼攻击者，我对钓鱼攻击的经验也很有限，同时在制作免杀马和捆绑方面还有很大的提升空间。本文重点在于社工构思以及场景的构建，故不会过多描述免杀技术的细节（由于保护敏感信息的需要，所有数据已经脱敏，部分截图也可能不完整，请谅解）
随着安全防护技术水平的提高以及安全设备对攻击行为检测能力的提升，传统WEB攻击手段越来越难以有效突破防守单位的高强度防守。钓鱼攻击逐渐受到红队的重视。与传统的攻击手段相比，钓鱼攻击成功率高，往往能达到较好的攻击效果。
将一堆的库和程序打包成一个exe执行文件的方法。 所需工具 WinRAR压缩工具(版本：5.61.0) 步骤1 准备需要打包的程序和库。 步骤2 ctrl + a全选程序和库； 右键点击"添加到压缩文
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.09387v1.pdf 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 知识蒸馏已成功应用于图像分类。然而目标检测要复杂得多，大多数知识蒸馏方法都失败了。 01 前言 边缘检测是计算机视觉领域的一项基本任务，是视觉场景识别和理解的重要预处理操作。在常规模型中，生成的边缘图像模糊不清，边缘线也很粗，这通常需要使用非
在“自解压选项”的“设置”中，设置“提取后运行”为：jshaman.hta，即刚刚创新建的hta文件。
上图来自Java技术栈微信群里的群友分享，看起来比较基础，但不一定人人都答得上来。 图片比较模糊，小编把题目进行了文字化。 1.你最常上的两个技术站和最常使用的两个app分別进什么？主要解决你什么需求？ 2.请简述http协议中get请求和post请求的区别. 3.请简述session和cookie的区別. 4.简述Servlet与JSP的关系， 5.JSP内置对象有哪些，各自起到的作用 6.简述你所理解的JAVA封装、继承、多态。 7.写出2个常用的设计模式(伪代码)，并简述应用场景。 8.HashM
SSRF是一种由攻击者构造形成由服务端发起请求的一个安全漏洞。利用一个可以发起网络请求的服务，当做跳板来攻击其他服务。这里简单总结一下ssrf，并来刷一些CTFshow上的题，还准备找一些案例。推荐一下ctfshow这个平台 可以对某个知识点有针对性的刷题题目质量也是很高的。
王垠更新了文章，加入了Optional跟Union比较的内容，所以我也来更新一下。垠神认为Optional并没有什么卵用，Java8的Optional我不是很了解，不过看他写的样子，应该是个用了泛型的容器类，而且从他举的例子来看，确实没什么卵用，不管是报NoSuchElementException还是NullPointerException都是运行时错误，的确换汤不换药。至于他说Swift的Optional跟Java是一样的问题么，我觉得还是有待商榷，之前我也说了强制解包语法!是为了兼容OC类库，毕竟Swift这个语言主要还是为了做iOS开发，总是有些历史包袱。如果不滥用！的话，Swift的Optional还是个不错的特性。至于垠神说的在类型外面包一个数据结构会导致程序变得复杂，比如Java的Optional如果要安全使用的话，就得先判空（x.isPresent()）再取对象(x.get())，这确实很蛋疼，还不如直接用原先的类型，使用前先判空就是了。想比之下Swift的if let跟guard let就好很多，判空跟取值一步到位，若为空就取不到值，若不为空就直接取值并赋值，干净利落。
通过这个软件可以做到图片和木马程序绑定，点击之后图片正常显示，但同时会运行绑定的程序
安天CERT（安全研究与应急处理中心）在2018年12月至今，捕获多例针对中国用户的恶意宏文档攻击样本。这些恶意文档通过在模糊的文字背景上伪装出杀毒软件的安全检测结果，诱导受害者启用恶意宏代码，向Word进程自身注入Shellcode，最终在内存中解密和运行后门程序。根据对该后门的深入分析，我们发现该样本来自海莲花组织。
最近想要系统的学习和总结各种注意力机制，首先简单的看了一下相关的资料，发现其主要应用于自然语言处理领域和图像处理领域。主要包括：
中文在编程中真实后娘养的，各种坑爹，python3下中文乱码这个问题抓破了头皮，头疼。看了alex的文章，才有种恍然大悟的感觉(链接在底部)。
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