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利用雅虎小型企业平台的目录遍历漏洞查看客户的信用卡信息

由于我们已经知道了端运行了NodeJS,那我就可以尝试调用一些特殊参数来进行测试了,例如: NodeJS "/view/ID"(这跟 PHP的"/view.php? id=ID"是一样的) 那么接下来,我们就可以向发送一些数据并尝试让系统做一些它本不该做的事情了。 虽然很多Web会直接将”.%2f”当作”./“来处理,并且最终返回相同的目录以及参数,但NodeJS会将”.%2f”当作实际的发票ID目录参数来处理。 思考片刻之后,我认为很可能使用了某种字符串识别信息(例如账号ID或电子邮箱)来给用户创建专门的文件夹,之后再通过索引来从中获取用户的文件。 对于攻击者来说,只要他们知道目标用户的邮箱地址,他们就能够使用字典来暴力破解出可猜测的ID,并最终从所返回的请求中查看到用户的信用卡支付信息。

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A Novel Task Allocation for Maximizing Reliability Considering... 学习笔记

例如,传统的冗余技术在分布式网络中大量地用于差错容忍中,包括硬件冗余(例如,一个处理节点可以由多个处理组成)和软件冗余(处理节点中的任副本数)。 Q(xi)是子任xi的计算开销,Q(vi)是节点vi单位时间的处理能力。子任xi的通信延迟表示为tτ (xi, evi,vj) = W(xi)/W(evi,vj)。 子任xi的W(xi)表示子任xi传输到节点vi的通信开销,W(e(vi,vj))表示链路e(vi,vj)的通信能力,例如,数据传输率。 从文献[13]中得到,对于任分配X,在处理延迟 tc(xi, vi)期间,节点vi的可靠性为 ? 在通信延迟 tτ (xi, evi,vj)期间,链路e(vi,vj)的可靠性为 ? λi和εi分别代表处理节点vi和通信链路e(vi,vj)的失败率。子任xi的可靠性Rxi和xi的失败概率可以分别形式化为 ? 和 ?

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    A Novel Task Allocation for Maximizing Reliability Considering Fault-Tolerant in VANET ... 学习笔记

    例如,传统的冗余技术在分布式网络中大量地用于差错容忍中,包括硬件冗余(例如,一个处理节点可以由多个处理组成)和软件冗余(处理节点中的任副本数)。 Q(xi)是子任xi的计算开销,Q(vi)是节点vi单位时间的处理能力。子任xi的通信延迟表示为tτ (xi, evi,vj) = W(xi)/W(evi,vj)。 子任xi的W(xi)表示子任xi传输到节点vi的通信开销,W(e(vi,vj))表示链路e(vi,vj)的通信能力,例如,数据传输率。 从文献[13]中得到,对于任分配X,在处理延迟 tc(xi, vi)期间,节点vi的可靠性为 在通信延迟 tτ (xi, evi,vj)期间,链路e(vi,vj)的可靠性为 λi和 εi分别代表处理节点vi和通信链路e(vi,vj)的失败率。

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    CVPR2018: Unsupervised Cross-dataset Person Re-identification by Transfer Learning of Spatio-tempora

    思路有了,实现就很自然了, 我们先在其他数据集上(于是我们就可以说这是一个跨数据集的任了)预训练一个卷积神经网络, 然后用这个卷积神经网络去目标数据集上提特征, 用余弦距离算特征相似度 将相似度排在前十的当做同一个人 于是我们开始推导(大量公式预警): 先看看我们手上的资源:现在我们有一个弱的图像分类,可以为两张图片提取两个视觉特征vi, vj, 有两个时空点,空间特征为两个摄像头编号ci, cj,时间特征为两张图片拍摄的时间差 ) ,只有我们的图像分类判定的两张图的视觉相似度 Pr(Si=Sj|vi,vj) , 我们并不能计算同一人产生这种移动的真实概率Pr(ci,cj,∆ij|Pi=Pj) ,我们只有依据视觉分类估算的时空概率 (意味着图像分类完全准确),这个公式可以退化为近似解: Pr(Si=Sj|vi,vj) * Pr(ci,cj,∆ij|Si=Sj) /P(ci,cj,∆ij) 到这里,你是不是以为我们就可以用公式 这是一个图像检索问题,我们能不能用信息检索中的一些学习方法来完成这个任

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    AOV网与拓扑排序

    adjlist[i].data = v[i]; adjlist[i].firstedge = NULL; adjlist[i].in = 0; } //建立边的关系 int vi, vj ; for (int i = 0; i < arcNum; i++) { cin >> vi >> vj; EdgeNode* s = new EdgeNode; s->agjvex = vj; //头插法 s->next = adjlist[vi].firstedge; adjlist[vi].firstedge = s; } //计算每个顶点的入度 for (int move = move->next; } cout << endl; } } //拓扑排序 void TopologicalSort(Graph g) { //1.栈s初始化,累加count s.empty()) { //3.1 Vj=退出栈顶的元素,输出Vj,累加加1 VertexNode Vj = s.top(); s.pop(); cout << Vj.data

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    重磅!!|“自然语言处理(NLP)系列教程06”之 Glove模型详解

    那么假设用向量vi,vj,vk计算ration的函数为g(vi,vj,vk)(这里先不管具体的函数形式),那么应该有: ? 即: ? 上面两者应该尽可能的接近。 那么我们仔细思考了g(vi,vj,vk),它可能会帮上忙。这里作者的主要猜想是这样的: 要考虑单词i和单词j之间的关系,那g(vi,vj,vk)中大概会有这么一项:vi-vj。 (在线性空间中考察两个向量的近似性,不失线性地考察,那么vi-vj大概是个合理的选择)。 ratio是个标量,那么g(vi,vj,vk)最应该也是一个标量,虽然其输入都是向量,那么内积应该是个合理的选择,于是应该有这么一项: ? 然后作者又在 ? 但它们显著地提高了上级NLP任,其捕捉的不仅限于词语相似度。 Glove模型结合了以上两类方法的优势。

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    教你轻松计算AOE网关键路径(转)

    认识AOE网 有向图中,用顶点表示活动,用有向边表示活动之间开始的先后顺序,则称这种有向图为AOV(Activity On Vertex)网络;AOV网络可以反应任完成的先后顺序(拓扑排序)。 Ø  Vl(j):在不推迟整个工期的前提下,事件vj允许的最晚发生时间    计算技巧:    (1)从后向前,取小值:直接后继结点的Vl(j) –发出边(从顶点发出的边)的权值,有多个值的取较小者 Ø  e(i): 若活动ai由弧<vk,vj>表示,则活动ai的最早开始时间应该等于事件vk的最早发生时间。 Ø  l(i): 若活动ai由弧<vk,vj>表示,则ai的最晚开始时间要保证事件vj的最迟发生时间不拖后。 因而有:l(i)=vl(j)-len<vk,vj>(为边(活动)的到达顶点的最晚发生时间减去边的权值) 如上图各边(活动)的l(i): ?

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    地球程序员之神:没上过大学,曾拒盖茨的Offer,4代码农靠他吃饭

    他已经财自由,只想做自己热爱的事。 Anders选择远程,因为当时并没有互联网也没有email,当时寄代码都是靠联邦快递。 VJ++很快成为世界上最快的Java编译,并支持ActiveX等微软生态产品。 Sun发现微软不用自己的Java虚拟机,搞出个更快的东西。他们深深忧虑被微软分裂了Java,所以果断起诉了微软。 结果微软败诉,被迫在VJ++页面承认和Sun Java不兼容,导致了VJ++的最终失败。 Anders第一次碰到自己的产品不是因为性能问题而失败,他承认自己有点天真了。 它不仅可以输出客户端的JS,还可以输出端大热的Node.js。TypeScript大大提高了程序员写JS的效率和降低了差错的概率。

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    密歇根大学40页《20年目标检测综述》最新论文,带你全面了解目标检测方法

    以前的大多数综述仅仅关注一个较短的历史时期或一些特定的检测任,而没有考虑它们整个生命周期中的技术演进。 对检测加速技术的全面分析: 目标检测的加速一直是一项关键而又具有挑战性的任。 图中的里程碑检测: VJ Det. [10,11], HOG Det. [12], DPM [13-15], RCNN [16], SPPNet [17], Fast RCNN [18], Faster 图中检测: VJ Det. [10], HOG Det. [12], DPM [13, 15], Exemplar SVM [36], Overfeat [103], RCNN [16], SPPNet 图中检测有: Face Det. [164], Haar Det. [29], VJ Det. [10], HOG Det. [12], DPM [13, 15], RCNN [16], SPPNet

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    目标检测的传统方法概述

    该检测算法后来被称为“维奥拉-琼斯(Viola-Jones, VJ)检测”,在此以作者的名字命名,以纪念他们的重大贡献。 VJ检测采用最直接的检测方法,即,滑动窗口:查看图像中所有可能的位置和比例,看看是否有窗口包含人脸。虽然这似乎是一个非常简单的过程,但它背后的计算远远超出了计算机当时的能力。 VJ检测结合了“积分图像”、“特征选择”和“检测级联”三种重要技术,大大提高了检测速度。主要采用的技术为: 积分图像:积分图像是一种加速盒滤波或卷积过程的计算方法。 与当时的其他目标检测算法一样,在VJ检测中使用Haar小波作为图像的特征表示。积分图像使得VJ检测中每个窗口的计算复杂度与其窗口大小无关。 检测级联:在VJ检测中引入多级检测范式(又称“检测级联”),通过减少背景窗口的计算量,增加对人脸目标的计算量,从而降低计算开销。

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    论文笔记-Factorization Machines

    vi表示V中由k个元素组成的第i行向量,k是一个决定特征向量维度的超参数; w0表示全局的偏置;wi表示对应特征的权重参数;wij=<vi, vj>表示第i个、第j个特征的交叉值。 应用 FM可以用于各种监督学习任,比如 回归问题。FM的输出值作为预测; 二分类问题。FM的输出正负作为分类结果; 排序问题。 xixj的关联关系打破,原来的建模wij系数的训练依赖于xixj样本,但对于非常稀疏的场景中,这样的数据是非常稀少的,就会导致wij学习不到,始终为0(初始化为0);**使用分解建模后,将wij变为vi,vj ;**而所有与xi发生交叉的特征样本都可以用来训练vi,vi能很好地训练,vj类似;这样通过<vi, vj>就可以得到wij,提升了模型的泛化能力。 vi、vj本质上也属于一种embedding方式。 对于推荐系统、计算广告来说,场景数据非常稀疏;此外,交叉特征对于模型的预测非常有帮助。

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    《机学习技法》学习笔记15——矩阵分解

    ,n),则:等式两边关于为vjv_j求导得: d(c)d(vj)\large \frac{d(c)}{d(v_j)} =dd(vj)(∑i=1m[(aij−u(0)ivTj)2+λ((u2i)( limits_{i=1}^m[2(a_{ij} - u_i^{(0)}v_j^T)(- (u_i^T)^{(0)})+2\lambda v_j] =2∑i=1m[(u(0)i(uTi)(0)+λ)vj )(0)]\large= 2\sum\limits_{i=1}^m[( u_i^{(0)}(u_i^T)^{(0)}+\lambda)v_j-a_{ij}(u_i^T)^{(0)}] 令d(c)d(vj )=0\large \frac{d(c)}{d(v_j)} =0,可得: ∑i=1m[(u(0)i(uTi)(0)+λ)vj]=∑i=1maij(uTi)(0)\large\sum\limits_{ 线性自动编码和矩阵分解对比: ? 随机梯度下降 我们尝试使用随机梯度下降的方法来最小化损失函数: ? 于是我们的优化模型就可以表示成: ?

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    【Webpack】1256- 硬核解析 Webpack 事件流核心!

    }); /****** 下方为输出 ******/ VJ is on the way to Beijing... VJ is on the way to Tokyo... }); /****** 下方为输出 ******/ VJ is on the way to Beijing... VJ is on the way to Tokyo... 拦截是个很有意思的功能,是各工具“生命周期”的底层钩子,我们来看下 Tapable 中是如何实现拦截的。 (调用 hook.intercept),会将拦截配置对象存入数组 this.interceptors,然后遍历订阅事件对象,逐个触发 register 拦截,并用拦截回调的返回值来替换订阅对象信息。 12.2.2 call、error、done 拦截 我们都知道 Tapable 是通过模板拼接来完成其全部能力的,拦截的实现方式也不例外。

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    iOS算法——图的拓扑排序

    AOV网中的弧表示活动之间存在的某种制约关系,比如上面说到将大象装入冰箱,必须先打开冰箱门,才能将大象装进去,大象装进去才能关上冰箱门,从而完成我们的任。 设G=(V,E)是一个具有n个顶点的有向图,V中的顶点序列V0,V1......Vn满足若从顶点Vi到Vj有一条路径,则在顶点序列中顶点Vi必在顶点Vj之前。则我们称这样的顶点序列为一个拓扑序列。 ⼯工时间, 但此活动再晚也不不能等Vj 事件发⽣生才开始,⽽而是必须在Vj 事件之前发⽣生. ,而是必须在Vj 事件之前发生. ,而是必须在Vj 事件之前发生.

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    图(graph) 原

    getType(); //返回图的类型 getVexNum(); //返回图中顶点数 getEdgeNum(); //返回图中边数 getVertex(); //返回图中所有顶点的迭代 getEdge(); //返回图中所有边的迭代 remove(v); //在图中删除特定的顶点 remove(e); //在图中删除特定的边 insert(v); //在图的顶点集中添加一个新顶点 )加入入选边集(这里vi为入选顶点,vj为待选顶点),同时将vj加入入选定点集。 并且如果将所有的顶点均考虑在内,vi到vj的当前最短距离就是在图中vi到vj的最短距离,即δ(vi,vj) = D(|V|)[i][j] (1 ≤i ≤|V|,1 ≤j ≤|V|)。 把v1放在vi到vj的路径上,vi到vj之间可能会产生新的路径,其距离为D(0)[i][1] + D(0)[1][j],当然v1的引入可能反而会加大vi到vj的距离,因此需要比较D(0)[i][1] +

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    算法训练 入学考试

    如果你是辰辰,你能完成这个任吗? 件物品不放入背包,dp[i][j] = dp[i - 1][j],即状态转移为前i-1件物品放入所剩空间为j的背包中获得的最大价值(2)如果第i件物品放入背包,dp[i][j] = dp[i - 1][j - Vj ] + Wj(体积是V,价值是W),即状态转移为前i-1件物品放入所剩空间为j-Vj的背包中,此时的最大价值为dp[i - 1][j - Vj]+Wj。

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    2020必火的图神经网络(GNN)是什么?有什么用?

    一条连接顶点vi, vj∈V的边记为(vi, vj)或者eij。 我们将G中的顶点集合V拆分成两个子集A和B,如果对于图中的任意一条边eij均有vi∈A,vj∈B或者vi∈B,vj∈A,则称图G为二部图,如图1-5所示。 电路设计图 我们可以将电子件如谐振作为节点,件之间的布线作为边将电路设计抽象成一种图数据。 图数据的应用场景远不止这些,还有诸如描述神经网络计算过程的计算图、传感阵列网络、由各类智能传感构成的物联网。 在机学习、深度学习以及图学习领域有6年以上的算法架构和研发经验,主导研发了极验行为验证、深知业风控、叠图等产品。 李彦霖,毕业于武汉大学,极验人工智能实验室技术专家。

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