注：该系列基于 Lyashenko A. 和 Mercurio F. 的论文 Looking Forward to Backward-Looking Rates。他俩在论文中提出了更为通用的 Forward Market Model (FMM)，它可以同时处理后顾型的 RFR 复合利率和前瞻型的 IBOR。两名作者也因此被评选了 Quant of the Year 2020，他们都认为 FMM 才是定价 RFR 期权的正确模型，而且只需在现有的 LMM 方法上改进一点，并不需要过多的额外开发人力。
http://www.baidu.com/s?wd=关键字 wd(Keyword)：查询的关键词； http://www.baidu.com/s?wd=关键字&cl=3 cl(Class)：搜索类
本篇讲第一个问题（测度转换之等价物转换），下篇讲第二个问题（测度转换之漂移项转换），我知道现在你听的一头雾水，希望看完这两篇后你能明白其含义。
DNS（Domain Name Server），域名服务器，其作用是提供域名 解析ip（正向解析），ip解析域名（反向解析） 的服务。
在上贴中「FMM 大战 LMM 1」中，我们主要解决了用 RFR 复合利率来替代 IBOR 的痛点，即两者的利率范式都不同
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说谷歌百度雅虎都是中国公司开发的通用搜索引擎_百度搜索引擎url,希望能够帮助大家进步!!!
在上贴「FMM 大战 LMM 2」中，我们主要推导出了 Fn(t) 在风险中性测度、即期测度和 Tk-远期测度下的 SDE。在估值和 RFR 挂钩产品时
执行这几句powershell设置开机计划任务激活系统，每次开机时都会自动激活系统（不论在此之前是否激活状态）
AUC 是 ROC (Receiver Operating Characteristic) 曲线以下的面积, 介于0.1和1之间。Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Author: Linxy -- <592901071@qq.com> Purpose: Juniper备份脚本 Created: 2017-6-23 """
正样本就是使系统得出正确结论的例子,负样本相反。 比如你要从一堆猫狗图片中检测出狗的图片，那么狗就是正样本，猫就是负样本；反过来你若是想检测出猫的图片，那么猫就是正样本，狗就是负样本。
Machete是一个由西班牙语组织开发的网络间谍工具集，自2010年以来一直处于活动之中。该组织持续为其恶意软件开发新功能。他们长期攻击的重点在拉丁美洲国家，多年来一直收集目标国家情报并改进他们的攻击策略。近期研究人员发现了一项持续的，针对性很强的攻击活动，其中大多数目标都是军事组织。
内网搞的少,突然遇见一个,目的拿到域控就行了,期间有些其他操作就顺带提一下，主要写了拿域控这条线，目标外网ip:wip1，后面打码严重，见谅，技术比较菜，欢迎大佬们提出宝贵意见
VulnX是一款自动化Shell注入工具，支持多种类型的内容管理系统，其中包括Wordpress、Joomla、Drupal和Prestashop等等，广大研究人员可以使用VulnX来检测这些CMS系统中的安全问题。
由于接触的是自动化测试，基于Selenium，使用到Selenium Grid, 一台Hub机控制着多台Node机。倘若出现关机，或者要重启Hub和全部的Node就必须手动逐台打开本地文件-->运行Node.bat脚本文件，启动服务，这样子完全不科学，不是自动化，应该使用自动化解决这些事情，而不是手动一台一台的去启动。
今天将分享超声甲状腺结节和甲状腺区域分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
netstat命令用于显示IP、TCP、UDP和ICMP等网络协议的统计数据，一般用于检验本机端口的网络连接情况。
OWASP benchmark是OWASP组织下的一个开源项目，又叫作OWASP基准测试项目，它是免费且开放的测试套件。它可以用来评估那些自动化安全扫描工具的速度、覆盖范围和准确性，这样就可以得到这些软件的优点和缺点，还可以对它们进行相互比较。每个版本的OWASP benchmark都包含数千个完全可运行和利用的测试用例，每个测试用例都映射到该漏洞的相应CWE编号，所以该项目的漏洞数量和漏洞类型都是固定的，因此就可以查看扫描工具的测试报告进行对比得出该工具的误报和漏报率。
网络劫持的方法随着信息科学技术的不断发展也展现出了达尔文效应，不断地进化，形成了一些更现代化的网络劫持技术，下面给亲们分享一下解决和检测网络劫持的方法。
机器学习中对于分类模型常用混淆矩阵来进行效果评价，混淆矩阵中存在多个评价指标，这些评价指标可以从不同角度来评价分类结果的优劣，以下内容通过简单的理论概述和案例展示来详细解释分类模型中混淆矩阵的评价指标及其用途。
在今年三四月份，我接受了一个需求：从文本中提取URL。这样的需求，可能算是非常小众的需求了。大概只有QQ、飞信、阿里旺旺等之类的即时通讯软件存在这样的需求。在研究这个之前，我测试了这些软件这块功能，发现它们这块的功能还是非常弱的。这类软件往往也是恶意URL传播的媒介，如果不能准确识别出URL，相应的URL安全检测也无从谈起。而且网上也有很多使用正则表达式的方法，可是我看了下，方法简单但是不够精确，对于要求不高的情况可以胜任，但是如果“坏人”想绕过这种提取也是很方便的。（转载请指明出处）下面也是我在公司内部做的一次分享的内容：
这意味着分类器在42个案例中正确地预测了为男性，并错误地预测了8个男性案例为女性。它正确地预测了32例女性，18例被错误地预测为男性而不是女性。
企业应用领域包括企业资源规划(ERP)、客户关系管理(CRM)、商业智能(BI)和供应链等应用，这个领域对热衷于Twitter和iPhone应用的人来说似乎很乏味，但是同样不乏看点(甚至比美剧《单身汉》还精彩)：价值数亿美元的软件交易遇到麻烦，导致重大失败和巨额损失;厂商开展的营销声势酿成了异常激烈的竞争和别人的蔑视;由于项目实施一团糟以及知识产权泄密，面临让人难堪、代价惨重的诉讼，不一而足。 难怪ERP在许多公司主管看来如此臭名昭著。实际上，所有这些经历给ERP带来了非常严重的负面影响。如果你正在考
大家好，本系列文章主要为大家提供的价值方向是网络信息获取，自动化的提取、收集、下载和记录互联网上的信息，加之自身分析，可以让价值最大化。整个内容中不会涉及到过为敏感的内容。
最近几年，伴随着数字货币的兴起，促进了经济利益驱动型黑客行为的暴增。各位做安服和应急的小伙伴不可避免的会与各种勒索病毒、挖矿病毒以及各种蠕虫病毒打交道，通过分析各大厂发的技术文章， 其主要使用逆向分析还原原始代码来了解病毒相关的功能与特征。
机器学习和数据科学中一个经常被忽视，但至关重要的概念是模型评估。你可能已经建立了一个非常先进的模型，但如果没有合适的评估机制，你就无法了解模型的效能和局限性。这就是混淆矩阵（Confusion Matrix）派上用场的地方。
真正（True Positive , TP）被模型预测为正的正样本； 假负（False Negative , FN）被模型预测为负的正样本； 假正（False Positive , FP）被模型预测为正的负样本； 真负（True Negative , TN）被模型预测为负的负样本。
Ke3chang组织也被称为APT15,该组织的攻击行为于2012年第一次被曝光，该组织当时利用远程后门攻击全世界的高价值目标。该组织活动最早可以追溯到2010年，在火眼2013年报告中显示该组织当时针对目标为欧洲外交组织。2012-2015年记录显示该组织攻击者更新了TidePool恶意软件，后来2016-2017年RoyalCLI和RoyalDNS等工具被一同发现用于攻击英国政府。2018年，Ke3chang组织使用新版Mirage RAT以及精简版的MirageFox等工具。我们一直在跟踪与该组织相关的恶意攻击行为，并有很多有价值的发现。
1.Word，PPT，Excel等重要文件存在本地环境，如何在编辑后方便地共享给领导检查？
机器学习算法常用性能指标总结 考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（True positive）,如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（False positive）。相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（True negative）,正类被预测成负类则为假负类（false negative）。 - TP：正确肯定的数目； - FN：漏报，没有正确找到的
考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（True positive）,如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（False positive）。相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（True negative）,正类被预测成负类则为假负类（false negative）。
1.1 定义：混淆矩阵的每一列代表了预测类别，每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目；每一行代表了数据的真实归属类别，每一行的数据总数表示该类别的数据实例的数目。每一列中的数值表示真实数据被预测为该类的数目。
云开发（CloudBase）是云端一体化的云服务平台，是国内 Serverless 理念的领先实践，使用云开发，开发者无须关心服务器搭建和管理，只需编写业务代码和调用原生提供的云能力，就可以快速搭建完整的小程序/小游戏、H5、Web、移动 App 等应用，目前，云开发已服务超过 50 万开发者。
通过浏览器输入域名访问网页的实质是通过DNS（域名解析系统）访问该网站的IP地址。
恶意软件如今已经发展为威胁网络安全的头号公敌，为了逃避安全设施的检测，其制作过程也越来越复杂，其中一个典型做法是在软件中集成DGA（Domain Generation Algorithm）算法，产生速变域名，该方式作为备用或者主要的与C2服务器通信的手段，可以构造更加鲁棒的僵尸网络，做到对感染肉鸡的持续性控制。对应地，针对DGA算法的研究现在也是安全圈讨论的热点话题，学术界和工业界也有大量DGA域名检测的工作，但是在实际使用中存在误报过多的现象。由于传统DNS使用明文进行数据传输，造成严重的用户隐私泄露问题，DoT（DNS-over-TLS）、DoH（DNS-over-http）协议陆续通过RFC标准，用于保护用户隐私，但另一方面，加密DNS的使用将给DGA域名的检测带来新的挑战。
xHunt活动从2018年7月份一直活跃至今，这个组织的主要目标针对的是科威特政府和航运运输组织。近期研究人员发现，xHunt的攻击者又攻击了科威特一家机构的Microsoft Exchange服务器。虽然我们无法确认攻击者是如何入侵这台Exchange服务器的，但是根据此次事件相关的计划任务创建时间戳，我们发现攻击者早在2019年8月22日之前就已经能够访问这台Exchange服务器了。在此活动中，攻击者使用了两个后门，一个是TriFive，另一个是Snugy的变种版本（这是一个Web Shell，我们称之为BumbleBee）。
来自：Poll的笔记 链接：http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5375175.html（点击尾部阅读原文前往） 阅读目录 1、TPR、FPR&TNR 2、精确率Precision、召回率Recall和F1值 3、综合评价指标F-measure 4、ROC曲线和AUC 考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（True positive）,如果实
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前面几讲我们基于数据分析师需要掌握的基本技能，从SQL出发，学习了统计学的基本知识，在系统层面基本讲完了数据分析师需要具备的能力。下面几讲，我们会围绕数据挖掘工程师需具备的知识体系展开，今天会着重介绍机器学习中模型评估与选择的基础知识。
0x00 概述 安天追影小组通过威胁态势感知系统发现了一个DDoS攻击控制事件。从一个控制事件开始进行了一次黑客追踪之旅。经过关联分析找到控制C2的样本，该样本是采用暴风内核的DDoS家族变种，运行后安装.net clr 的服务，释放hra33.dll，进行局域网弱口令的登录感染共享目录，接受黑客控制等待发起DDoS攻击。 通过黑客控制服务器域名，追踪发现小黑客“谭X“ ，其搭建的网站有销售DDoS攻击服务 。另外该样本中暗藏其它黑客的后门，利用云服务器对该木马进行控制。虽然没有进行hacking bac
1 概述 随着人类社会信息化程度的不断深入，信息系统产生的数据也在呈几何级数增长。对这些数据的深入分析可以得到很多有价值的信息。由于数据量太大以及数据属性的多样性，导致经典的统计分析方法已经无法适用，必须采用以机器学习理论为基础的大数据分析方法。目前，大数据分析的方法已经被广泛用于商业智能（BI）领域，并取得了令人非常满意的效果。这种方法同样可以应用在信息安全领域，用于发现信息系统的异常情况（入侵和攻击、数据泄露等）。利用大数据分析的方法发现异常事件，需要满足几个条件：1）行为日志在内容必须足够详细，可以从
Window 表示一个窗口的概念，是一个抽象的概念，每一个 Window 都对应一个 View 和一个 ViewRootImpl，Window 和 View 通过 ViewRootImpl 来建立联系，因此 Window 并不是实际存在的，它是以 View 的形式存在。
高级控件 1. TreeView //1.1 添加节点 TreeNode tn1 = treeView1.Nodes.Add("名称"); TreeNode tn2 = treeView1.Nodes.Add("类别"); TreeNode subA_tn1 = new TreeNode("A"); TreeNode subB_tn1 = new TreeNode("B"); TreeNode subC_tn1 = new TreeNode("C"); tn1.Nodes.Add(subA_tn1); t
阅读目录 1. TPR、FPR&TNR 2. 精确率Precision、召回率Recall和F1值 3. 综合评价指标F-measure 4. ROC曲线和AUC 5. 参考内容 考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（True positive）,如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（False positive）。相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（True
机器学习性能评价标准是模型优化的前提，在设计机器学习算法过程中，不同的问题需要用到不同的评价标准，本文对机器学习算法常用指标进行了总结。
PaaS 场景中，需要在集群中给客户提供容器部署他们自己开发的代码，如果使用 命名空间 来表示租户，则需要有效隔离租户，让隔壁的租户无法访问本租户的资源。下面的一些策略可以用来实现这种能力。
http://blog.csdn.net/hornbills/article/details/40338949
PHP根据URL提取主域名，在网上荡了一个! 优化了一下域名库，修复了PHP7.0！ 可以直接拿来用，测试了一下没发现问题！ <?php #使用示例 echo getBaseDomain('http
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