PathFinder是一款针对Web应用程序的网络侦查和数据收集框架，该工具可以帮助广大研究人员收集跟目标Web应用程序相关的重要敏感信息。当前版本的PathFinder基于纯Python 3开发，支持收集的信息包括页面标题、最近更新日期、DNS信息、子域名、防火墙信息、开发技术详情和证书凭证信息等等。
关于AppShark AppShark是一款针对Android应用程序的安全测试框架，该工具本质上是一个静态污点分析平台，可以用于扫描Android应用程序中的漏洞。 AppShark除了实现行业普遍应用的数据流分析，还将指针分析与数据流分析融合，因而漏洞建模上更精准，规则更灵活，在误报率和漏报率方面有了比较大的改进。Appshark可以作为公司内部的Android App的自动化检测工具，辅助企业发现App的安全漏洞及隐私合规风险，也可以作为白帽子日常App漏洞挖掘的助手，提高漏洞挖掘的效率及产出。
The AVHRR Pathfinder Version 5.3 Sea Surface Temperature dataset (PFV53) is a collection of global, twice-daily 4km sea surface temperature data produced in a partnership by the NOAA National Oceanographic Data Center and the University of Miami's Rosenstiel School of Marine and Atmospheric Science. PFV53 was computed from data from the AVHRR instruments on board NOAA's polar orbiting satellite series using an entirely modernized system based on SeaDAS. PFV53 data are nearly 100% compliant with the GHRSST Data Specification Version 2.0 for L3C products and only deviate from that standard in that 'sses_bias', 'sses_standard_deviation', and 'sst_dtime' variables are empty and hence not included into EE assets. PFV53 data were collected through the operational periods of the NOAA-7 through NOAA-19 Polar Operational Environmental Satellites (POES), and are available from 1981 to 2014. Additional information is available at the [NOAA Pathfinder site] (NODC Pathfinder SST Data).
近日，英特尔出人意料地结束了才推出半年的 Intel Pathfinder for RISC-V 项目，而且除了突然通知参与者该公司已停止该计划外，没有任何公开声明。
药物临床试验的进展很大程度受限于受试者招募的进展，受试者招募的进展与入组标准密切相关。
问题在于，(usize, &mut usize) 没有实现 Copy，所以在循环中一传就报 ERROR: use of moved value。 而 input.0 是实现了 Copy 的。
2021 年欧洲 KubeCon + CloudNativeCon 虚拟大会赞助文章[1]由红帽提供
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 本文提出了迈向通用 CNN 架构：CCNN，可以用于任意分辨率、长度和维度的数据。 在 VGG、U-Net、TCN 网络中... CNN 虽然功能强大，但必须针对特定问题、数据类型、长度和分辨率进行定制，才能发挥其作用。我们不禁会问，可以设计出一个在所有这些网络中都运行良好的单一 CNN 吗？ 本文中，来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN，单个 CNN 就能够在多个数据集（例如 LRA）上实现 SOT
来源：机器之心 本文约2400字，建议阅读5分钟 来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN。 在 VGG、U-Net、TCN 网络中... CNN 虽然功能强大，但必须针对特定问题、数据类型、长度和分辨率进行定制，才能发挥其作用。我们不禁会问，可以设计出一个在所有这些网络中都运行良好的单一 CNN 吗？ 本文中，来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN，单个 CNN 就能够在多个数据集（例如 LRA）上实现 SOTA ！ 1998 年 L
选自arXiv 作者：David W. Romero等 机器之心编译 编辑：陈萍 本文提出了迈向通用 CNN 架构：CCNN，可以用于任意分辨率、长度和维度的数据。 在 VGG、U-Net、TCN 网络中... CNN 虽然功能强大，但必须针对特定问题、数据类型、长度和分辨率进行定制，才能发挥其作用。我们不禁会问，可以设计出一个在所有这些网络中都运行良好的单一 CNN 吗？ 本文中，来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN，单个 CNN 就能够在多个数据集（例如 LRA）上
灵感：https://www.mcbbs.net/thread-1285618-1-1.html（原文发布于 https://izzel.io/2021/12/19/living-things）
2023年12月21日，来自暨南大学附属第一医院的张水兴课题组在Nature子刊《Communications Medicine》上发表文章Harnessing artificial intelligence to improve clinical trial design，讨论了如何利用人工智能来优化临床试验设计，并提高临床试验的成功率。
Transformer 在多个模态（语言、图像、蛋白质序列）中获得了 SOTA 结果，但它存在一个缺点：自注意力机制的平方级复杂度限制了其在长序列领域中的应用。目前，研究人员提出大量高效 Transformer 模型（「xformer」），试图解决该问题。其中很多展示出了媲美原版 Transformer 的性能，同时还能有效降低自注意力机制的内存复杂度。
Low&Slow 是一种DDos攻击方法，利用产生大量的慢请求来保持住对服务器资源的消耗，从而影响正常请求的访问。finshir 就是这样一种用Rust写的工具。有两点高光：
美国能源部（DOE）网络安全、能源安全和应急响应办公室（CESER）宣布了三个新研究计划，这几个研究计划是“以保护美国能源系统免受不断增长的网络和物理威胁”为宗旨的。
第一阶段通过一些特殊的渠道拿到了评语，大概意思就是不太丰满，而且也没有定量的回答关系。
2007年图灵奖授予了在模型检测技术领域的奠基性贡献的科学家：Edmund M. Clarke、E Allen Emerson和Joseph Sifakis三位科学家。 什么是模型检测技术呢？ 看看wikipedia 上的定义吧： Model checking is the process of checking whether a given structure is a model of a given logical formula. The concept is general and applies to all kinds of logics and suitable structures. A simple model-checking problem is testing whether a given formula in the propositional logic is satisfied by a given structure. 简单的说：是一套用于判断硬件和软件设计的理论模型是否满足规范的方法。这可真是个抽象的描述，看起来似乎离我们很遥远，遥远的只有像英特尔研究中心副总裁Andrew Chien才能对模型检测技术用一句话来评价：“英特尔和整个计算机工业都从他们的贡献中直接获益”。 那模型检测技术是不是离程序员也很遥远呢？图灵奖作为计算机界诺贝尔奖，如果把奖项颁给一个离程序员很遥远的技术，还真说不过去。 带着这个疑问，我浏览了wikipedia上长长的一窜模型检测技术的项目，还好不出所料，找到了下面几个项目： 1、Java Pathfinder ：是一个用来认证java执行字节代码的系统。类似一个java虚拟机用来检测软件运行状态的验证系统。 2、Mono Model Checker ：跑在mono 开源的.net平台上。用来自动侦查 CIL 字节码错误的程序。目前的版本支持CIL的死锁 deadlocks 和 断言冲突 assertion violation 。 3、对于c++ 感兴趣的人还可以看看这两个项目： State Exploring Assembly Model Checker ， Bounded Model Checking for ANSI-C 。 举个例子吧，在开发中，利用测试库junit 和 dotunit 写测试代码已经逐渐普及开了，比如下面这段：
动脉网授权转载 作者：陈欣 网站: http://www.vcbeat.net/ 微信: vcbeat 毫无疑问，传感器在互联网医疗领域扮演着重要角色。在一些细分领域，传感器技术的发展甚至起到了决定性因素。大部分的创业项目着眼在商业模式、资源整合上，而产品核心技术往往通过合作供应商来实现，可是也有一些创新科技公司正是因为拥有尖端传感器技术而谋获一席之地的，例如动态血糖监测传感器技术拥有者的Dexcom德康医疗（Dexcom案例详情分析，请看这里），和拥有可被人体代谢吸收的微传感器技术的Proteus公司。
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟本文使用大规模数据集来推进医学研究，开发算法来解决生物挑战，以及为新技术构建分析工具。 机器学习(ML)已广泛应用于生物医学和医疗健康领域。医学数据的日益丰富和生物技术(如新一代测序)的发展为ML在计算生物学和健康领域的应用提供了巨大的机会。在这篇论文中，我展示了我在这一新兴领域的三个方面的贡献——使用大规模数据集来推进医学研究，开发算法来解决生物挑战，以及为新技术构建分析工具。 在第一部分中，我介绍了两件将ML应用于大规模现实数据的作品:一件用于临床试验设计，一件
2015年10月，美国巴德学院无人机研究中心发表文章，剖析了目前全球高海拔无人机的发展现状。 高海拔无人机可在6万英尺（约18千米）以上的高空长时间（可长达数年）飞行，也被称为亚轨道卫星或高海拔伪卫星。在军事领域，这些无人机可作为防空范围以外的持续监视侦察平台或通信中继点。与此同时，脸谱和谷歌公司正在就高海拔无人机展开竞争，从而将互联网带到偏远地区。 美国诺斯罗普格鲁曼公司研制的RQ-4“全球鹰”（Global Hawk）和美国海军的Triton可在6.5万英尺以上的高空飞行，并在空中续航35小时，是目前获
近日，位于加利福尼亚州的阿姆斯特朗飞行研究中心成功试飞了HAWK30无人机。该无人机由夏威夷大学、SoftBank、Aerovironment和谷歌的母公司Alphabet合作研发。HAWK30旨在提供高空通信平台，它将在平流层作为机载的电信连接基站。AeroVironment，Inc。（AVAV）是国防和商业应用无人机系统（UAS）的全球领导者，与SoftBank Corp合作研发出了HAPSMobile Inc.，为HAWK30无人机提供技术支持。
近日，Massless已完成由Founders Fund Pathfinder领投的200万美元种子轮融资。Massless将利用这笔资金来扩充团队，以及完成Massless Pen。据悉， Massless Pen是一种类似于Apple Pencil的专业手写笔，用户可自由地操作该手写笔，并在空中自由地编辑和创建。此外，Massless提供了自家的追踪系统，并可安装在VR头显硬件追踪器的下方。
羿阁 鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 英特尔陷入悲惨世界。 2022年第四季度财报一出，全球芯片巨头英特尔“遇灾”实锤了： 第四季度营收一口气跌了1/3，不仅低于市场预期，还创下2017年以来季度收入新低。 连英特尔CEO帕特·基辛格都不得不承认： 英特尔的第四季度很艰难。 更为糟糕的是，“我们预计今年上半年仍会很困难”： 英特尔给出的第一季度营收预期，仅在105亿-115亿美元之间——直接回到了2010年的水平。 这波数据一公布，市场立马就给打上了“灾难级”标签。 《华尔街日报》直
东集技术股份有限公司（简称：“东集技术”）于1月28日更新招股书，准备在深交所创业板上市。此次上市东集技术拟募资5亿 ，其中，1.65亿元用于智能数字化采集终端及成套装备研制项目（一期），1.67亿元用于智能数字化产品技术研发中心建设项目，6150.4万元用于营销网络及信息化建设项目，1.06亿元用于补充流动资金。
具体情况是：安装了 torch-geometric 和 torch-sparse（官网安装说明：PyG Documentation — pytorch_geometric documentation）后，导入 torch-sparse 时却报错。
LeakCanary : https://github.com/square/leakcanary
数据猿导读 Hedvig 获2150万美元融资，帮助企业将数据部署在云端；聚道科技发布人全基因组标准化分析服务GeneDock HG；九次方大数据与南昌市政府合作，激活政府数据价值……以下为您奉上更多
LeakCanary内部用到了Refercence及ReferenceQueue来实现对对象是否被回收的监听。这是LeakCanary的核心逻辑，因此在讲解LeakCanary之前，我们先来简单了解一下Refercence及ReferenceQueue。
谷歌联合创始人谢尔盖·布林（Sergey Brin）有一个伟大的目标，他投入数百万美元致力于建造世界上最大、最环保的飞艇。去年3月，他终于获得了收益。
在2002年汤姆·克鲁斯主演的电影「少数派报告」中，执法部门就利用了拥有通灵能力的基因突变人类「预判」了罪犯的行动，提前将罪犯击毙。
This dataset provides high quality Climate Data Record (CDR) of multiple cloud properties along with Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) brightness temperatures and reflectances. These data have been fitted to a 0.1 x 0.1 equal angle-grid with both ascending and descending assets generated daily from two to ten NOAA and MetOp satellite passes per day.
概述 LeakCanary是一个开源的内存泄漏检测库，极大简化了内存泄漏的检测流程。了解其工作原理，有助于我们更好的理解Android的内存管理机制。 使用示例 在 build.gradle中添加配置： dependencies { debugImplementation 'com.squareup.leakcanary:leakcanary-android:1.6.3' releaseImplementation 'com.squareup.leakcanary:leakcanary-androi
首先，需要明确的是，用 Java 通常构建多线程安全的程序 “非常” 困难，如果还没有体会到 “非常” 的话，阅读《Java Concurrency in Practice》（中文名叫做《Java 并发编程实战》，在我的书单里面，我认为它基本是最好的系统介绍 Java 并发的书了）可能可以改变你的看法。
LeakCanary是Android面试中备受瞩目的一环，各大厂商如腾讯Matrix和快手Koom都自研内存泄漏检测框架，其原理分析也常被引述于帮助文档中。本文旨在抛却浮躁情绪，深入探究该框架的思想。
我们很高兴地宣布推出 Router 的“几乎主网”版本的测试网。这是一个SIG ñ量占用的testnet V1升级，我们在第一季度末推出。Router 的 XCLP（跨链流动性协议）提供跨链的无缝流动性迁移，结合智能订单路由，可根据可定制参数高效执行。在即将推出路由器协议的主网之前，该团队已决定将其新的XCLP 测试网提供给整个社区，以响应访问测试网的持续需求。到目前为止，这个测试网只有少数用户可以访问。通过向整个社区提供测试网，路由器团队旨在实现以下目标：
LeakCanary是一个开源的，可以用来检测activtiy或者fragment内存泄漏的框架，本篇我们来学习这个框架的源码。
域渗透对于初学者来说，主要难点在于涉及域的基础理论知识较多，比如ACL访问控制、DcSync权限、黄金票据、白银票据、Access Token、哈希传递等等。
译者：刘鸿（lewis2012） 审校：王玥亭（玥亭） 这里是虚拟现实100天的第12天。昨天，我们研究了rigs模型和Unity的mecanim系统（我应该学但在 Survival Shooter 教程中忽略了...） 今天，我们将在创建animator控制器后继续下去。 我们将创建导航组件给我们的Knight Enemy来追逐和攻击玩家。正如你可能记得的那样，Unity为我们提供了一个AI pathfinder（人工智能寻路器） ，可以让我们的游戏对象朝着一个方向移动，同时避开障碍物。 将敌人向玩家移动
当你的 python 代码需要获取外部的一些功能（一些已经造好的轮子），你就需要使用到 import 这个声明关键字。import可以协助导入其他 module 。（类似 C 预约的 include）
与此相反。恰恰我觉得这篇文章的内容可以算是 Python 的进阶技能，会深入地探讨并以真实案例讲解 Python import Hook 的知识点。
所谓的模块导入，是指在一个模块中使用另一个模块的代码的操作，它有利于代码的复用。
通常来讲，在一段 Python 代码中去执行引用另一个模块中的代码，就需要使用 Python 的 import 机制。import 语句是触发 import 机制最常用的手段，但并不是唯一手段。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/157729.html原文链接：https://javaforall.cn
LeakCanary 是我们非常熟悉内存泄漏检测工具，它能够帮助开发者非常高效便捷地检测 Android 中常见的内存泄漏。在各大厂自研的内存泄漏检测框架（如腾讯 Matrix 和快手 Koom）的帮助文档中，也会引述 LeakCanary 原理分析。
LeakCanary是一款非常常见的内存泄漏检测工具。经过一系列的变更升级，LeakCanary来到了2.0版本。2.0版本实现内存监控的基本原理和以往版本差异不大，比较重要的一点变化是2.0版本使用了自己的hprof文件解析器，不再依赖于HAHA，整个工具使用的语言也由Java切换到了Kotlin。本文结合源码对2.0版本的内存泄漏监控基本原理和hprof文件解析器实现原理做一个简单地分析介绍。
基于浏览器和DOM对象的自动化：selemnium，Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。支持的浏览器包括IE(7、8、9)、Mozilla Firefox、Mozilla Suite等。这个工具的主要功能包括:测试与浏览器的兼容性–测试你的应用程序看是否能够很好得工作在不同浏览器和操作系统之上。测试系统功能–创建回归测试检验软件功能和用户需求。支持自动录制动作和自动生成Net、Java、Perl等不同语言的测试脚本。
2019年1月，全球融资笔数下降至个位数。与之相比，融资总额（超69亿元人民币）表现非常可观（中大厂商包揽大笔资金）。并且，国内的投融资笔数略有上升。那么，具体到2019年2月（下文有关“本月”的表述，均指2月）投融资表现又如何呢？国内外投融资环境、风投商的态度、较受青睐的投资方向等具体情况如何？
A*算法是一种大规模静态路网中求解最短路径最有效的搜索方法，相比于Dijkstra算法，它提供了搜索方向的启发性指引信息，在大多数情况下大大降低了Dijkstra算法无效的冗余的扩展搜索，因此也成为自动驾驶路径规划中的首选算法。
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