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京东面试题 一般sql注入怎么发现触点的,从源码阐述sqlmap如何测试注入点的。 masscan扫描端口时靠什么检测,为什么这么快? 请详述. 你写过哪些小工具,你为你使用过的工具做过什么修改. 如何提高采用python编写的扫描速度,谈谈对GIL锁的了解

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树莓派4&阿里云物联网平台上云开发实操

本次内容包括树莓派4的介绍和体验的分享、阿里云物联网云平台介绍、基于树莓派4的设备端开发演示。专题的形式是以物联网平台为中心,对于接入相关的功能进行介绍,在讲解功能的同时会在树莓派4上使用设备端C语言进行同步的演示。 想看精彩直播回放,请点击这里。 以下为精

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前端进阶|第十天 数组分组编程,区间还是连续一网打尽

先看题面: 随机生成一个长度为 10 的整数类型的数组,例如 [2, 10, 3, 4, 5, 11, 10, 11, 20],将其排列成一个新数组,要求新数组形式如下,例如 [[2, 3, 4, 5], [10, 11], [20]]。 看完有点懵,根据他

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语音顶会Interspeech 论文解读|Towards A Fault-tolerant Speaker Verification System: A Regularization Approach To Reduce The Condition Number

2019年,国际语音交流协会INTERSPEECH第20届年会将于9月15日至19日在奥地利格拉茨举行。Interspeech是世界上规模最大,最全面的顶级语音领域会议,近2000名一线业界和学界人士将会参与包括主题演讲,Tutorial,论文讲解和主会展览

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Dokit支持iOS本地crash查看功能

一、前言 在日常开发中或者测试过程中,我们的应用可能会出现Crash的问题。对于这类问题我们要抱着零容忍的态度,因为如果线上出现了这类问题,将会严重影响用户的体验。 如果Crash出现的时候恰好是在开发过程中,那么开发者可以根据Xcode的调用堆栈或者控制台

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安卓开发开发规范手册V1.0

安卓开发开发规范手册V1.0 之前发布过一份Web安全开发规范手册V1.0,看到收藏文章的读者挺多,发现整理这些文档还挺有意义。 最近周末抽了些时间把之前收集关于安卓安全开发的资料也整理了一下,整理出一份安卓安全开发手册,大部分内容都是在一些博客看到各位师傅

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​又一个里程碑,谷歌发布最新研究,机器学习开辟新篇章!

智造观点 在谷歌最新的论文中,研究人员提出了“非政策强化学习”算法OPC,它是强化学习的一种变体,它能够评估哪种机器学习模型将产生最好的结果。数据显示,OPC比基线机器学习算法有着显著的提高,更加稳健可靠。 在谷歌AI研究团队一篇新发表的论文**《通过非政策

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精选26个Python实用技巧,想秀技能先Get这份技术列表!

出品 | AI科技大本营 本文整理了 26 个 Python 有用的技巧,将按照首字母从 A~Z 的顺序分享其中一些内容。 all 或 any 人们经常开玩笑说 Python 是“可执行的伪代码”,但是当你可以这样编写代码时,你就很难反驳了。 1x = [T

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教程 | NumPy常用操作

NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持高效的多数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的科学计算十分高效,因此弥补了 Python 在运算效率上的不足。 在本文中,我们将简单介绍在机器学习和数据科学中应用最广的科

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[译] 2019 React Redux 完全指南

原文地址:A Complete React Redux Tutorial for 2019 原文作者:Dave Ceddia 译文出自:掘金翻译计划 本文永久链接:github.com/xitu/gold-m… 译者:xilihuasi 校对者:xiongl

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独家 | 一文读懂神经网络(附解读&案例)

作者:Matthew Stewart 文章来源:微信公众号 数据派THU 翻译:车前子 校对:陈丹 本文的知识将提供一个强有力的基础,带你入门神经网络的性能,应用于深度学习应用。 “你的大脑并不产生思想。你的思想塑造了神经网络。”——Deepak Chopr

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好程序员分享MapReduce全过程解析

  好程序员分享MapReduce全过程解析,移动数据与移动计算   在学习大数据的时候接触了移动数据和移动计算这两种联系紧密而又有很大不同的概念,其中移动计算也叫做本地计算。   在以前的数据处理中时使用的移动数据,其实就是将需要处理的数据传输到存放不同处

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独家 | 你的神经网络不起作用的37个理由(附链接)

作者:Slav Ivanov 文章来源:微信公众号 数据派THU 翻译:吴金笛 校对:丁楠雅 本文列举了在搭建神经网络过程中的37个易错点,并给出了解决建议。 有一个网络已经训练了12个小时。一切看起来都很好:梯度是逐渐变化的,损失在减少。但接下来的预测:都

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深度学习中的Normalization模型(附实例&公式)

本文以非常宏大和透彻的视角分析了深度学习中的多种Normalization模型,从一个新的数学视角分析了BN算法为什么有效。 ![image.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/8d24b852

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最全面的卷积神经网络介绍,都在这里了(附代码)

作者:读芯术 文章来源:微信公众号 数据派THU 手把手教你使用卷积精神网络构建图像分类器。 图片来源:pexels.com 神经网络由具有权重和偏差的神经元组成。通过在训练过程中调整这些权重和偏差,以提出良好的学习模型。每个神经元接收一组输入,以某种方式处

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告别深度学习炼丹术!谷歌大脑提出“权重无关”神经网络

来源:新智元 作者:新智元 文章来源:微信公众号 数据派THU 本文约5600字,建议阅读10+分钟。 无需权重训练!谷歌再向深度学习炼丹术发起“攻击”。 [ 导读 ]神经网络训练中“权重”有多重要不言而喻。但现在,可以把权重抛诸脑后了。谷歌大脑最新研究提出

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DeepMind论文:深度压缩感知,新框架提升GAN性能(附链接)

来源:新智元 文章来源:微信公众号 数据派THU 本文共2200字,建议阅读9分钟。 本文介绍一种将压缩感知和GAN联系起来的创新框架。 [ 导读 ] DeepMind提出一种全新的“深度压缩感知”框架,将压缩感知与深度学习相结合,显著提高了信号恢复的性能和

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独家 | 基于Python的遗传算法特征约简(附代码)

作者:Ahmed Gad 翻译:张睿毅 校对:丁楠雅 文章来源:微信公众号 数据派THU 本教程主要使用numpy和sklearn来讨论如何使用遗传算法(genetic algorithm,GA)来减少从python中的Fruits360数据集提取的特征向量

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独家 | 一文读懂统计学与机器学习的本质区别(附案例)

翻译:李海明 校对:丁楠雅 本文约4000字,建议阅读10+分钟。 文章来源:微信公众号 数据派THU 本文为你讲解了统计学与机器学习的本质区别。 两者之间并不一样。如果机器学习仅仅是统计学基础上的锦上添花,那么其结构只能像沙堡一样脆弱。 老实说,我已经厌倦

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基于Snorkel弱监督和ULMFiT迁移学习的微博情感分类

本文是作者一个tweet/微博文本分类实战项目的全程重现与总结。该项目的最大特点是使用了弱监督技术(Snorkel)来获得海量标注数据,同时使用预训练语言模型进行迁移学习。 项目的主要步骤如下: 采集一小批已标注样本(~600) 使用弱监督利用大量未标注样本

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