- 前言民国三年等不到一场雨，此生等不到表哥一句我带你。第一部分 内网基础知识点内网也指局域网，是指在某一区域由多台计算机互连而成的计算机组。1.工作组对局域网中的计算机进行分类，使得网络更有序。计算机的管理依然是各自为政，所有计算机依然是对等的，松散会员制，可以随意加入和退出，且不同工作组之间的共享资源可以相互访问。2.域分类：单域、子域、父域、域树、域森林、DNS域名服务器“域”是一个有安全... 前言民国三年等不到一场雨，此生等不到表哥一句我带你。第一部分 内网基础知识点内网也指局域网，是指在某一区域由多台计算机互连而成的计算机组。1.工作组对局域网中的计算机进行分类，使得网络更有序。计算机的管理依然是各自为政，所有计算机依然是对等的，松散会员制，可以随意加入和退出，且不同工作组之间的共享资源可以相互访问。2.域分类：单域、子域、父域、域树、域森林、DNS域名服务器“域”是一个有安全...
- 前言：首先可以利用FOFA进行漏洞挖掘和安全研究。对于白帽子挖掘漏洞来讲，信息收集是第一步，也是很重要的一步。比如挖SRC的时候要进行子域名收集，查找真实IP等。如果寻找某电商的子域名，可以根据其证书，header信息，备案号，页面引用的特定文件等找到相关其子域名。对于一些有cdn的，也可以绕过cdn找到真实IP。FOFA搜索语法主要分为检索字段以及运算符，所有的查询语句都是由这两种元素组成... 前言：首先可以利用FOFA进行漏洞挖掘和安全研究。对于白帽子挖掘漏洞来讲，信息收集是第一步，也是很重要的一步。比如挖SRC的时候要进行子域名收集，查找真实IP等。如果寻找某电商的子域名，可以根据其证书，header信息，备案号，页面引用的特定文件等找到相关其子域名。对于一些有cdn的，也可以绕过cdn找到真实IP。FOFA搜索语法主要分为检索字段以及运算符，所有的查询语句都是由这两种元素组成...
- 项目地址：Datamining_project: 数据挖掘实战项目代码目录一、背景和挖掘目标1、问题背景2、水色分类3、原始数据4、挖掘目标二、分析方法和过程1、初步分析2、总体流程第1步：数据预处理——图像切割第2步：特征提取第3步：构建模型 第4步：水质评价第5步：决策树模型对比实验三、总结和思考一、背景和挖掘目标1、问题背景从事渔业生产有经验的从业者可通过观察水色变化调控水质，用来维... 项目地址：Datamining_project: 数据挖掘实战项目代码目录一、背景和挖掘目标1、问题背景2、水色分类3、原始数据4、挖掘目标二、分析方法和过程1、初步分析2、总体流程第1步：数据预处理——图像切割第2步：特征提取第3步：构建模型 第4步：水质评价第5步：决策树模型对比实验三、总结和思考一、背景和挖掘目标1、问题背景从事渔业生产有经验的从业者可通过观察水色变化调控水质，用来维...
- NAS是搜索一个神经网络架构，可以有一个定制化的目标（最大化精度，或者满足对延迟的需求），可以在特定的硬件上； NAS现在用的还算比较多的，上面讲到的在CNN中可以将深度，宽度和输入的分辨率合起来调，基本上是调一个超参数就可以得到我们想要的不同精度下和不同性能下的各个不错的组合。 NAS是搜索一个神经网络架构，可以有一个定制化的目标（最大化精度，或者满足对延迟的需求），可以在特定的硬件上； NAS现在用的还算比较多的，上面讲到的在CNN中可以将深度，宽度和输入的分辨率合起来调，基本上是调一个超参数就可以得到我们想要的不同精度下和不同性能下的各个不错的组合。
- 一座城市的政务云，能够为当地数字经济提供有力支撑与服务，而在此之前，如何确保政务云安全无虞，是城市管理者需要考虑的优先事项，为数字城市筑起“城墙”，数字经济才能蓬勃发展。 一座城市的政务云，能够为当地数字经济提供有力支撑与服务，而在此之前，如何确保政务云安全无虞，是城市管理者需要考虑的优先事项，为数字城市筑起“城墙”，数字经济才能蓬勃发展。
- 一、应急响应：概念：一般情况下，各种木马，病毒等恶意程序，都会在计算机开机启动过程中启动。当企业发生黑客入侵、系统崩溃或其它影响业务正常运行的安全事件时，急需第一时间进行处理，使企业的网络信息系统在最短时间内恢复正常工作，进一步查找入侵来源，还原入侵事故过程，同时给出解决方案与防范措施，为企业挽回或减少经济损失。常见的应急响应事件分类：web入侵：网页挂马、主页篡改、Webshell系统入侵... 一、应急响应：概念：一般情况下，各种木马，病毒等恶意程序，都会在计算机开机启动过程中启动。当企业发生黑客入侵、系统崩溃或其它影响业务正常运行的安全事件时，急需第一时间进行处理，使企业的网络信息系统在最短时间内恢复正常工作，进一步查找入侵来源，还原入侵事故过程，同时给出解决方案与防范措施，为企业挽回或减少经济损失。常见的应急响应事件分类：web入侵：网页挂马、主页篡改、Webshell系统入侵...
- 环境搭建1.项目介绍：本次项目模拟渗透测试人员在授权的情况下，对目标进行渗透测试，从外网打点到内网横向渗透，最终获取整个内网权限。本次项目属于三层代理内网穿透，会学习到各种内网穿透技术，cobalt strike在内网中各种横行方法，也会学习到在工具利用失败的情况下，手写exp获取边界突破点进入内网，详细介绍外网各种打点方法,学习到行业流行的内网渗透测试办法，对个人提升很有帮助。2.VPS映... 环境搭建1.项目介绍：本次项目模拟渗透测试人员在授权的情况下，对目标进行渗透测试，从外网打点到内网横向渗透，最终获取整个内网权限。本次项目属于三层代理内网穿透，会学习到各种内网穿透技术，cobalt strike在内网中各种横行方法，也会学习到在工具利用失败的情况下，手写exp获取边界突破点进入内网，详细介绍外网各种打点方法,学习到行业流行的内网渗透测试办法，对个人提升很有帮助。2.VPS映...
- Laplace分布算子开发经验分享 1、关于本次开源贡献的一些感想 其他形式的开源以前做过一些，但是黑客松还是第一次参加（因为发现这个是有奖金的，hhh），个人觉得开源贡献，包括本次的黑客松活动，是有一定门槛的，但是这个门槛却不是很高。设计文档的提交你只要会push到对应的代码库，能够提交PR即可，和日常工作中的代码开发是类似的。此外，在代码的开发过程中你也需要有Debug的能力，需要能... Laplace分布算子开发经验分享 1、关于本次开源贡献的一些感想 其他形式的开源以前做过一些，但是黑客松还是第一次参加（因为发现这个是有奖金的，hhh），个人觉得开源贡献，包括本次的黑客松活动，是有一定门槛的，但是这个门槛却不是很高。设计文档的提交你只要会push到对应的代码库，能够提交PR即可，和日常工作中的代码开发是类似的。此外，在代码的开发过程中你也需要有Debug的能力，需要能...
- 全球土壤盐度图（1986-2016）该数据集包括1986、1992、2000、2002、2005、2009和2016年的全球土壤盐度层。这些地图是用一个随机森林分类器生成的，该分类器是用七个土壤属性图、热红外图像和WoSIS数据库中的ECe点数据进行训练的。所得地图的验证准确率在67-70%之间。根据我们的评估，受盐影响的土地总面积约为10亿公顷，并有明显的增长趋势。进一步的细节在一篇同行... 全球土壤盐度图（1986-2016）该数据集包括1986、1992、2000、2002、2005、2009和2016年的全球土壤盐度层。这些地图是用一个随机森林分类器生成的，该分类器是用七个土壤属性图、热红外图像和WoSIS数据库中的ECe点数据进行训练的。所得地图的验证准确率在67-70%之间。根据我们的评估，受盐影响的土地总面积约为10亿公顷，并有明显的增长趋势。进一步的细节在一篇同行...
- 一、前言CodeMirror支持在线编辑代码，风格包括js, java, php, c++等等100多种语言。能够做到代码自动补全，代码折叠，可配置键盘事件，支持vim， emacs， sublime text 编码风格、能完成查找替换，括号匹配，分栏显示，显示行号，自行配置字体大小和风格等。 二、应用下载codemirrornpm install vue-codemirror --sav... 一、前言CodeMirror支持在线编辑代码，风格包括js, java, php, c++等等100多种语言。能够做到代码自动补全，代码折叠，可配置键盘事件，支持vim， emacs， sublime text 编码风格、能完成查找替换，括号匹配，分栏显示，显示行号，自行配置字体大小和风格等。 二、应用下载codemirrornpm install vue-codemirror --sav...
- 基于 Dropout 的这种特殊方式对网络带来的随机性，研究员们提出了 R-Drop 来进一步对（子模型）网络的输出预测进行了正则约束。 基于 Dropout 的这种特殊方式对网络带来的随机性，研究员们提出了 R-Drop 来进一步对（子模型）网络的输出预测进行了正则约束。
- 目标检测模型的基础知识包括 anchor box、iou、focal loss、nms算法等内容。⽬标检测算法通常会在输⼊图像中采样⼤量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的⽬标。 目标检测模型的基础知识包括 anchor box、iou、focal loss、nms算法等内容。⽬标检测算法通常会在输⼊图像中采样⼤量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的⽬标。
- 这个融合模型是我在打比赛的时候随手搞出来的。 这个数据集实际上没有难度，类间分布较为均匀，属于典型的细粒度分类问题。 解题思路就是找一个足够强悍的模型，再加上预训练模型，耐心调参，就会有一个不错的名次。 这个融合模型是我在打比赛的时候随手搞出来的。 这个数据集实际上没有难度，类间分布较为均匀，属于典型的细粒度分类问题。 解题思路就是找一个足够强悍的模型，再加上预训练模型，耐心调参，就会有一个不错的名次。
- 作者考虑了CNN网络的各个结构，认为卷积层本身是具有平移不变性的，而池化层破坏了平移不变性。作者认为可以借鉴信号处理中反锯齿算法的设计，即在信号下采样之前进行低通滤波（也就是图像模糊），缓解池化操作带来的对平移不变性的破坏。 作者考虑了CNN网络的各个结构，认为卷积层本身是具有平移不变性的，而池化层破坏了平移不变性。作者认为可以借鉴信号处理中反锯齿算法的设计，即在信号下采样之前进行低通滤波（也就是图像模糊），缓解池化操作带来的对平移不变性的破坏。
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