◆ 查看文件权限：ll 或者 ls -l ?...属组权限 字符制表示八进制 000 - 777 字符表示法 八进制表示法 含义 r 4 读 w 2 写 x 1 执行 ---- 修改权限的命令 【 su - u2 切换用户】 ① chmod...修改文件权限 ②chown，chgrp 修改文件权属 U----所有者 O----其他人 a-----所有人 g-----所属组 chomd a=rwx root 所有都拥有读写执行权限 -...d 删除成员 -M 定义成员列表 gpasswd -a u1 g1 将u1加入到g1组中 gpasswd -M u1,u2,u3,u4,u5 g2 将u1到u5添加g2组里 ---- Linux 网络设置...network stop 丨 start 丨restart 停止 开启 重启 开机自启动： chkconfig httpd on 设置开机自动挂载的路径 /etc/fstab ---- 网络配置
问题 iOS网络编程的项目在真机上跑，可能会出现socket死活连不上、错误提示no route to host、网络访问不了、无法下载后台资源等情况。...分析 很有可能是网络访问权限未开启，导致应用无法访问网络。...问题现状 底层socket函数 直接使用socket通信，一般是不会触发系统的联网权限的，所以需要模拟一次网络请求，触发弹窗； AFNetworking等高级接口 使用URLConnection、URLSession...或AFNetworking等，一般都会触发联网权限，在第一次打开应用时就会弹窗提示； 别人的解决方案 简书跟掘金上都有对这一问题总结的比较好的文章，可供参考 简书的文章 里面有说到，只有国行的手机才会有弹窗允许网络访问...自己的解决方案 弹窗机型，使用高级封装函数 一般会在首次访问网络时弹窗，而在未允许网络访问之前，由于网络访问失败导致的空白页面问题，我觉得可以采用在空白页面上增加“重新加载”按钮，来优化用户体验。
问题描述 在iOS 10下 ，首次进入应用时，会有询问是否允许网络连接权限的的弹窗，为更好进行用户交互，需要在打开应用时获取应用禁用网络权限状态（状态分为：未知、限制网络、未限制网络），客户端根据不同的权限状态定制相应的人机交互...问题调研 针对请求应用网络权限可能存在的几种情形，操作与对应的状态都是笔者测试得到的，具体如下所示： 可能操作 | 关闭| 无线局域网|无线局域网&蜂窝|不进行操作|锁屏|解锁|按Home键 ----...-------- | ------------- | ------------ 权限状态 | Restricted | NotRestricted | NotRestricted | Unknown...|Unknown|恢复原始状态|保持原有状态 解决问题 使用CoreTelephony.framework框架下的CTCellularData类中的方法和属性进行解决,具体如下： 当联网权限的状态发生改变时...写这篇博客一方面是为了弥补前些日子写的博客iOS开发中的这些权限，你搞懂了吗？中的不足之处，另一方面是为了解决部分读者的疑惑，希望读者大人们多多支持！
一、问题描述 在iOS 10下 ，首次进入应用时，会有询问是否允许网络连接权限的的弹窗，为更好进行用户交互，需要在打开应用时获取应用禁用网络权限状态（状态分为：未知、限制网络、未限制网络），客户端根据不同的权限状态定制相应的人机交互...二、问题调研 针对请求应用网络权限可能存在的几种情形，操作与对应的状态都是笔者测试得到的，具体如下所示： 可能操作 关闭 无线局域网 无线局域网&蜂窝 不进行操作 锁屏 解锁 按Home键 权限状态 Restricted...NotRestricted NotRestricted Unknown Unknown 恢复原始状态 保持原有状态 当联网权限的状态发生改变时，会在上述方法中捕捉到改变后的状态，可根据更新后的状态执行相应的操作...写这篇博客一方面是为了弥补前些日子写的博客iOS开发中的这些权限，你搞懂了吗？...（文章链接：https://123sunxiaolin.github.io/2016/08/27/iOS开发中的这些权限，你搞懂了吗？
单层卷积网络 8. 简单卷积网络示例 9. 池化层 10. 卷积神经网络示例 11. 为什么使用卷积？ 作业 参考： 吴恩达视频课 深度学习笔记 1. 计算机视觉 举例：图片猫?...，这个矩阵的大小将会是1000×300万，矩阵会有30亿个参数 在参数如此大量的情况下，难以获得足够的数据来防止神经网络发生过拟合，处理30亿参数的神经网络，巨大的内存需求也受不了 你希望模型也能处理大图...单层卷积网络 ? ?...池化层 除了卷积层，卷积网络也经常使用池化层来缩减模型的大小，提高计算速度，同时提高所提取特征的鲁棒性 ?...神经网络可以通过这两种机制减少参数，以便我们用更小的训练集来训练它，从而预防过度拟合 作业 作业：手动/TensorFlow 实现卷积神经网络
第一个解释 我们都知道，在linux中权限r对应的数字为4，w对应的数字为2，x对应的数字为1。 那，有没有人想过为什么4就代表r？2就代表w？难道是因为读起来朗朗上口？？？...实际上，rwx权限在操作系统中，如果有，则是二进制1表示，如果没有，则是二进制0来表示。...那么，当文件同时拥有rwx权限时，在计算机中权限就被标识成了二进制111，转换为十进制就变成了4（二进制100，r权限）+2（二进制10，w权限）+1（二进制1，x权限）=7（111，rwx权限），于是乎我们常用的...一些人说的“4=r,2=w,1=x”的意思是： r 代表读，w 代表写，x 代表执行， 如果可读，权限是二进制的100，十进制是4； 如果可写，权限是二进制的010，十进制是2； 如果可运行，权限是二进制的...wx 则 2+1=3 若要 -w- 则 =2 若要 --x 则 =1 若要 --- 则 =0 为不同的角色分配不同的权限，放在一起，就出现 777、677这样的数字了。
经典网络 3. 残差网络 ResNets 4. 残差网络为什么有用 5. 网络中的网络 以及 1×1 卷积 6. 谷歌 Inception 网络简介 7. Inception 网络 8....经典网络 ? ? ? 3. 残差网络 ResNets 非常非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题 ? ?...残差网络为什么有用 ? 残差网络起作用的主要原因： 残差块学习恒等函数非常容易，你能确定网络性能不会受到影响，很多时候甚至可以提高效率，或者说至少不会降低网络的效率 5....网络中的网络 以及 1×1 卷积 ?...而 Inception网络 的作用就是代替你来决定，虽然网络架构变得更加复杂，但网络表现却非常好 ?
时间久了，很多知识点都忘记了: Linux 系统中 文件权限对应的数字： r = 4; w = 2; x = 1; 权限可以使用 chmod 命令改变，具体使用可以参考manpages; ?
网络安全成为当下最热门的话题，如何维护网络安全是关键，而内网渗透测试又是其中最重要的部分，接下来博主将会通过系列文章，对内网渗透进行介绍与复现； 内网渗透（一）：获得权限 内网渗透（二）：权限提升 内网渗透...（三）：信息收集 内网渗透（四）：数据包捕获 继上篇博客获取到系统权限后，本文将会介绍如何提升获取到的系统权限，主要通过三种方式：提高程序运行级别，UAC 绕过，利用提权漏洞进行提权； 提高程序运行级别...1、查看当前的用户权限 getuid， meterpreter > getuid Server username: WIN-50HM5UIKP60\sid10t 2、尝试提权 getsystem，这种成功的概率极小...实战 根据上面的操作，对室友的电脑进行权限的获取与提升； 这是室友正在玩 MC，对其进行屏幕截图； 在桌面创建一个名为 sid10t 的文件夹； 上传了一个 haha.txt，并进行了读取；...后记 权限提升到这就结束了，各位读者可以自行尝试并举一反三； 个人网站： 【安全】内网渗透（一）：获得权限 【安全】内网渗透（二）：权限提升 【安全】内网渗透（三）：信息收集 【安全】内网渗透（四）
网络安全成为当下最热门的话题，如何维护网络安全是关键，而内网渗透测试又是其中最重要的部分，接下来博主将会通过系列文章，对内网渗透进行介绍与复现； 内网渗透（一）：获得权限 内网渗透（二）：权限提升 内网渗透...（三）：信息收集 内网渗透（四）：数据包捕获 本文将会介绍如何获取一个系统的权限； 实战 准备 打开两个虚拟机，这里我用的是 kali 和 windows7，kali 作为攻击机，那么 windows7...进行下载： 4、开始监听，然后运行 msf.exe 文件： 成功监听到了 windows； 5、接下来就可以进行一些简单的操作了，这里就不过多赘述： 后记 其实不难发现，我们只是获得了一个较低的权限...，之后会介绍如何提升权限来做更多的事情； 个人网站： 【安全】内网渗透（一）：获得权限 【安全】内网渗透（二）：权限提升 【安全】内网渗透（三）：信息收集 【安全】内网渗透（四）：数据包捕获 本博文仅供学习使用
神经网络概览 2. 神经网络的表示 3. 神经网络的输出 4. 多样本向量化 5. 激活函数 6. 为什么需要 非线性激活函数 7. 激活函数的导数 8....神经网络概览 ? image.png 还有反向的求导过程 2. 神经网络的表示 ? 3. 神经网络的输出 ?...输入一个样本的特征向量，四行代码计算出一个简单神经网络的输出，那么多个样本呢？往下看 4....随机初始化 对于一个神经网络，如果你把权重或者参数都初始化为0，那么梯度下降将不会起作用。 ?...01.神经网络和深度学习 W3.浅层神经网络（作业：带一个隐藏层的神经网络）
dw2 += x2(i)dz(i); db += dz(i); // 求平均值 J /= m; dw1 /= m; dw2 /= m; db /= m; // 更新参数 w,...b w = w - alpha*dw b = b - alpha*db 显式的使用 for 循环是很低效的，要使用向量化技术 加速计算速度 9....x(i)dz(i); // 向量化，全部样本的梯度累加 db += dz(i); // 求平均值 J /= m; dw /= m;// 向量化 db /= m; // 更新参数 w,...b w = w - alpha*dw b = b - alpha*db 这样就把内层的 dw1,... dwn 的计算使用向量化了，只用1层 for 循环，还可以做的更好，往下看 11....总是使用 nx1 维矩阵（列向量），或者 1xn 维矩阵（行向量） 为了确保所需要的维数时，不要羞于 reshape 操作 作业 01.神经网络和深度学习 W2.神经网络基础（作业 - 逻辑回归 图片识别
深层神经网络 2. 前向传播和反向传播 3. 核对矩阵维数 4. 参数、超参数 参考： 吴恩达视频课 深度学习笔记 1. 深层神经网络 ? 有的时候只有非常深的神经网络才能发挥作用。...但是无法提前预知多少层的神经网络合适，可以先尝试逻辑回归，尝试一层，然后两层隐含层，然后把隐含层的数量当作超参数，然后交叉验证 2. 前向传播和反向传播 image.png ? 3....参数、超参数 参数有 W, b 超参数： 学习率 梯度下降 迭代次数 隐藏层数量 隐藏层单元数量 激活函数选择 momentum mini batch size 正则化参数 多种组合，各种尝试，选择效果最好的参数组合
目标检测 基于滑动窗口的目标检测 将目标剪切出来，训练卷积网络 以一定大小的窗口扫描图片，将窗口内的图片输入卷积网络预测 更改窗口大小，重复上面步骤 ?...滑动窗口目标检测算法缺点： 计算成本，剪切出太多块，卷积网络要一个个地处理 用的步幅很大，窗口个数少，可能会影响性能 用小粒度或小步幅，窗口会特别多，这意味着超高的计算成本 4....对整张图片进行卷积操作，一次得到所有预测值，如果足够幸运，神经网络便可以识别出目标的位置 ?
网络权限在安卓应用程序的运作中起着重要作用，它允许应用程序执行各种任务，如发送和接收数据、访问网络等等。然而，不可忽视的是，网络权限可能会威胁到用户数据安全，这也就是为什么我们需要更多地了解它。...在本文中，我们将探讨什么是网络权限，如何检查APP是否有该权限，并回答一些常见问题。 什么是网络权限 安卓手机上的网络权限指的是：应用程序访问互联网并执行网络操作的权限。...如何检查网络权限 普通用户可以使用以下2种方法来查看应用权限列表。 1....安卓使用基于权限的系统来管理对系统资源和API的访问，包括网络访问。APP必须在其清单文件中声明网络权限，以执行网络操作。...因此，用户应该要在安装APP前查看权限列表，以确定是否愿意授予网络权限。 能禁止有网络权限的APP联网吗 可以。 正如我们所知，大多数APP需要网络权限来运行其功能。
文章目录 作业1：实现卷积神经网络 1. 导入一些包 2. 模型框架 3. 卷积神经网络 3.1 Zero-Padding 3.2 单步卷积 3.3 卷积神经网络 - 前向传播 4....TensorFlow 模型 1.1 创建 placeholder 1.2 初始化参数 1.3 前向传播 1.4 计算损失 1.5 模型 测试题：参考博文 笔记：04.卷积神经网络 W1.卷积神经网络...作业1：实现卷积神经网络 1....卷积神经网络 ?...上次作业：02.改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 W3.
一些有用的Keras函数 作业2：残差网络 Residual Networks 1. 深层神经网络的问题 2. 建立残差网络 2.1 identity恒等模块 2.2 卷积模块 3....建立你的第一个残差网络（50层） 4....用自己的照片测试 测试题：参考博文 笔记：04.卷积神经网络 W2.深度卷积网络：实例探究 作业1：Keras教程 Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow...作业2：残差网络 Residual Networks 使用残差网络能够训练更深的神经网络，普通的深层神经网络是很难训练的。...建立你的第一个残差网络（50层） ?
二、为什么要遵循W3C标准？ 对于我们开发者来说，我们是介于浏览器制造商和浏览器终端使用者的中间位置。...DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-...DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Strict//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd...DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Frameset//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-frameset.dtd...又因为XHTML1.0不能自定义标识，所以它的名字空间都相同，就是”http://www.w3.org/1999/xhtml“。目前阶段我们只要照抄代码就可以了。
什么是神经网络 它是一个强大的学习算法，类似于人脑的工作方式。 例子1. 单个神经网络 给定房地产市场上房屋大小的数据，预测其价格。这是一个线性回归问题。 ? ? 例子2....多个神经网络 房屋的价格可能会受到其他的影响，如大小，卧室数量，邮政编码和财富。神经网络的作用是预测价格，它将自动生成隐藏单位。我们只需要给定输入x和输出y。 ? 2....使用神经网络进行监督学习 ? ? 3. 神经网络的兴起 ? ? 4.
简介 万维网联盟（外语缩写：W3C）标准不是某一个标准，而是一系列标准的集合。网页主要由三部分组成：结构（Structure）、表现（Presentation）和行为（Behavior）。...对应的标准也分三方面：结构化标准语言主要包括 XHTML 和 XML，表现标准语言主要包括 CSS，行为标准主要包括对象模型（如 W3C DOM）、ECMAScript 等。...DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-...DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Strict//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd...DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Frameset//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-frameset.dtd
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