一、 发现过程 时间回到5月8号的中午12点30分，饭后同事说新出的Jenknis漏洞RCE的EXP网上已经在转播了，当时记得那个漏洞是大概在5月1号出的，然后在网上迅速流出针对Jenknis2.23.1的RCE漏洞POC和EXP。 随后上了Fofa进行查询，查询语句： header=”jenkins” 当时第一眼的是ci.tensorflow.org，现在的检索结果已经改变了 因为平时关注到机器学习和深度学习，当然就注意到了这个域名就是Google旗下的Tensorflow分支项目二级域名（当时心里想的是
b.eq 0x104016218 ；判断w0是否相等于1，是跳转执行相应命令adrp x0,1 add x0,x0,#0xf7d，否执行下一句
Unicorn 是一个轻量级的多平台、多架构 CPU 仿真器框架™ -官网。它有什么用处？我用它来跟踪和分析 iOS arm64 二进制文件中严重混淆和深度嵌套的代码部分。所以它可以是一个非常好的工具来帮助进行一些动态代码分析。您可以运行具有不同目标架构的代码并立即观察结果。
本文仅限学习交流，请勿用于非法以及商业用途，由于时间和水平有限，文中错漏之处在所难免，请多多批评指正。
ARM64是先开辟一段栈空间，fp移动到栈顶再往栈中存放内容（编译期就已经确定大小）。不存在push操作。在iOS中栈是往低地址开辟空间
最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。如果不想看公式，可以直接把数值带进去，实际的计算一下，体会一下这个过程之后再来推导公式，这样就会觉得很容易了。
10月9日消息，昨日晚间德国著名杀毒软件Avira(小红伞)官网avira.com被黑，截至凌晨一点仍未恢复，被黑的还包括社交软件Whatsapp、杀毒软件AVG、统计网站Alexa等官网。 仍未修复的Avira官网显示，此次发起攻击的黑客来自巴勒斯坦，黑客嚣张地在首页写上了组织名称“KDMS TEAM”并留下了Twitter地址，同时留言称此次攻击是为了传递两条信息：1、在这个地球上有一片土地叫巴勒斯坦，已经被犹太复国主义者占据，巴勒斯坦人有权争取和平，解放巴勒斯坦地区并释放被以色列关押的犹太人，我们要求
本系列的第一篇 中介绍了 AArch64 的基础指令、进程内存布局以及基础栈操作 等. 本文该系列的第二篇, 主要聊聊函数调用, 涉及到的就是 Function Call Convention. 初衷还是尽可能 “浅入深出” 地 got 到语言背后的本质, 这不是一个手册, 所以不是完备的.
当今社会，电梯已经成了建筑物的必备之物。通常，当进入电梯的人员重量之和超过设定的重量时，电梯会报警并且停止运行。
MMTV-PyMT转基因乳腺癌小鼠模型,6周、8周、10周和12周模拟不同乳腺癌BC阶段
100006250~100006260处分别是拉伸栈空间，分别给零寄存器，w0，x1入栈数据。
到目前为止，我们讨论的都是只有一个实数输入的模型。但实际情况要复杂的多，因此，如何处理多维输入是个非常重要的问题。
作者卢子填， 腾讯移动互联网 高级开发工程师 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权，非商业转载请注明出处。 WeTest 导读 看似系统Bug的Crash 99%都不是系统问题！本文将与你一起探索Crash分析的科学方法。 在移动互联网闯荡多年的iOS手机管家，经过不断迭代创新，已经涵盖了隐私（加密相册）、安全（骚扰拦截、短信过滤）、工具（网络检测、照片清理、极简提醒等）等等各个方面，为千万用户提供安全专业的服务。但与此同时，工程代码也越来越庞大（近30万行），一丁点的问题都会影响大量的用户，所以手管一
在神经网络中，激活函数是必须选择的众多参数之一，以通过神经网络获得最优的成果和性能。 在这篇文章中，我将假设你已经理解了神经网络工作的基本原理，并将详细介绍涉及激活的过程。在前馈过程中，每个神经元取上一层取神经元的总和(乘以它们的连接权值)。例如: n5 = (n1 * w1) + (n2 * w2) + (n3 * w3) + (n4 * w4) n6 = (n1 * w5) + (n2 * w6) + (n3 * w7) + (n4 * w8) n7 = (n1 * w9) + (n2 * w10) +
最近在看机器学习神经网络方面的知识，也看了很多关于反向传播算法原理的介绍，有一篇文章写的很好，在这里记录下，并且加入自己的理解。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。如果不想看公式，可以直接把数值带进去（这种学习方法很重要），实际的计算一下，体会一下这个过程之后再来推导公式，这样就会觉得很容易了。
首先，神经网络应用在分类问题中效果很好。 工业界中分类问题居多。 LR或者linear SVM更适用线性分割。如果数据非线性可分（现实生活中多是非线性的），LR通常需要靠特征工程做特征映射，增加高斯项或者组合项；SVM需要选择核。 而增加高斯项、组合项会产生很多没有用的维度，增加计算量。GBDT可以使用弱的线性分类器组合成强分类器，但维度很高时效果可能并不好。
首先命令行远程登录到VCSA服务器，然后执行如下命令停掉VCSA的核心服务vmware-vpxd：
在公司内部，我负责帮助研究院的小伙伴搭建机器学习web服务，研究院的小伙伴提供一个机器学习本地接口，我负责提供一个对外服务的HTTP接口。
本文仅限学习交流，请勿用于非法以及商业用途，由于时间和水平有限，文中错漏之处在所难免，敬请各位大佬多多批评指正。
本博客所有内容以学习、研究和分享为主，如需转载，请联系本人，标明作者和出处，并且是非商业用途，谢谢！ 最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用
https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html
这是典型的三层神经网络的基本构成，Layer L1是输入层，Layer L2是隐含层，Layer L3是隐含层，我们现在手里有一堆数据{x1,x2,x3,…,xn},输出也是一堆数据{y1,y2,y3,…,yn},现在要他们在隐含层做某种变换，让你把数据灌进去后得到你期望的输出。如果你希望你的输出和原始输入一样，那么就是最常见的自编码模型（Auto-Encoder）。可能有人会问，为什么要输入输出都一样呢？有什么用啊？其实应用挺广的，在图像识别，文本分类等等都会用到。如果你的输出和原始输入不一样，那么就是很常见的人工神经网络了，相当于让原始数据通过一个映射来得到我们想要的输出数据，也就是我们今天要讲的话题。
代码安全只是表面，核心是帮助客户满足业务不被阻断、关键数据资产不被窃取的安全需求。因为加固自身不创造价值，加固的价值必须和公司业务挂钩，来间接体现。通过安全体系建立为业务服务保障，增加收益与减少了资损率。
https://github.com/zhaoboy9692/me-tools/blob/master/com.disablemix.vip_0.1_iphoneos-arm.deb
office软件是我们最常用的办公软件，基本上是电脑和手机必备的软件，目前来主流的office版本有office 2007/2010/2013/2016/2019还有office的订阅版本office 365。像office 2003已经很少人在用了，因为现在主流的office格式已经是docx、xlsx、pptx，而office 2003，2007已经打不开这些格式了，而且在操作界面上现在的office版本和原来的版本变化也比较大。
从 2018 年 10 月到 2019 年 6 月，NLP 三大模型横空出世，分别是 Google 的 BERT，OpenAI 的 GPT-2 和 CMU 和 Google 联手的 XLNet。
C 题意：就是一个想要开会，不同楼层有不同的人，然后你要找到一个楼层，使得这个楼层减去每个人楼层的平方最小。
初学人工智能不久，今天碰上了人工神经网（ANN），开始学的时候很懵，一大堆理论、公式、推导…..作为一名小白，还是很痛苦的，不过经过摸索，大概了 解了什么是ANN，公式的推导以及一些其他问题，下面我就总结下自己的理解，一方面作为自己的笔记，日后方便巩固；另一方面，也可以分享给其他有意者。
关注思洞职研所公众号，全网内推方式，笔面试经验应有尽有，助你拿大厂offer！！！
BP算法(即反向传播算法)适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。它的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合，因此具有很强的函数复现能力。这是BP算法得以应用的基础。
基于轻量化网络模型的设计作为一个热门的研究方法，许多研究者都在运算量、参数量和精度之间寻找平衡，希望使用尽量少的运算量和参数量的同时获得较高的模型精度。目前，轻量级模型主要有SqueezeNet、MobileNet系列和ShuffleNet系列等，这些模型在图像分类领域取得了不错的效果，可以作为基本的主干网络应用于语义分割任务当中。
通过下面的指令，我们可以发现 NSMutableDictionary 类并不存在类方法 +[NSMutableDictionary dictionary]
【知识预备】： UFLDL教程 - 反向传导算法 首先我们不讲数学，先上图解，看完图不懂再看后面： "BP" Math Principle ==============================
很多厂商将CES这个舞台，看作一次科技圈的“大考”。为了这场盛世，各厂商可谓倾注一年甚至几年的心血，纷纷展出自家最新、最in、最前沿的产品，只为从众多产品中脱颖而出，赢得大家的称赞。正因为大家对于CE
对于arm64系的CPU来说， 如果寄存器以x开头则表明的是一个64位的寄存器，如果以w开头则表明是一个32位的寄存器，在系统中没有提供16位和8位的寄存器供访问和使用。其中32位的寄存器是64位寄存器的低32位部分并不是独立存在的。
这期的内容主要是讲完读取输入的部分，有一些之前遗漏的信息，以及之前未讲完的初始化ehframe以及shared object读取的部分。有许多地方默认读者读过上期内容，建议先阅读上期内容后再来查看本期。
random伪随机数类在 java.util 包下，是最常用的随机数生成器，其使用线性同余公式来生成随机数，所以才说是伪随机。该类的实例是线程安全的，多线程并发使用可能会遇到争用问题，这时可用 ThreadLocalRandom 来解决这个问题，此外还有 SecureRandom 、SplittableRandom 随机生成器，这里就不扩展说明了
不知道大家会不会有这样的问题，如果把两个域名同时解析到服务器，就会被百度收录两个域名（网站），而且两个网站的内容相同，会不会被百度判定为仿站或者采集呢？
在机器学习和相关领域，人工神经网络的计算模型灵感正是来自生物神经网络：每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋时，就会像相邻的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过了一个阈值，那么它就会被激活（兴奋），向其他神经元发送化学物质。
BST是一款功能强大的二进制字符串代码格式转换工具，该工具可以将二进制字符串转换为能够兼容不同语言源代码的各种格式，以满足各种安全开发领域中的渗透测试或漏洞利用开发场景。
之前我们已经通过Trace Block 来比对了Unidbg和App跑的结果。现在他们运行的流程都差不多了，但是结果还是不对，今天我们就要通过Trace Code进行更细致的对比。
图像特效处理一般是对图像的像素点的通道、灰度值值等进行操作，达到想要的结果，下面将会给大家一一呈现一些简单特效的原理以及代码实现，希望能够对大家有一定的帮助。
1 #coding:utf-8 2 #Author:Mr Zhi 3 """ 4 HAproxy配置文件操作： 5 6 1. 根据用户输入输出对应的backend下的server信息 7 8 2. 可添加backend 和sever信息 9 10 3. 可修改backend 和sever信息 11 12 4. 可删除backend 和sever信息 13 14 5. 操作配置文件前进行备份 15 16 6 添加server信息时，如果ip已经存在则修改;如果backend不
1.由于IOS系统的不开放性，能获取的信息太少，所在IOS上的防作弊产品可做的功能就相比较于安卓要少很多了。硬件方面主要获取IDFA、IDFV这两个值，软件方面主要获取一些风险APP的名称。
0x00 前言 在CTF比赛中，逆向类题目常常以考察选手的逆向分析能力、算法分析能力角度出发，通过还原程序中的算法逻辑，从而获取flag。但是如果可以在程序执行过程中，使用符号代替真实值，多路径遍历程
拿起了封尘已久的ThinkPad，输入 sudo apt update 的时候，发现这个命令变得不好使了，具体出现的问题如下图所示：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
